Tenha em atenção que o Mainframe Connector usa o Google Analytics para recolher dados de utilização. Isto ajuda-nos a melhorar o software e oferecer uma
melhor experiência do utilizador. Por predefinição, o Google Analytics está ativado.
No entanto, pode desativar esta opção configurando uma variável de ambiente quando
executar o Mainframe Connector.
A utilização do Google Analytics está sujeita aos
Termos de Utilização e à Política de Privacidade do Google Analytics.
Ao transferir o Mainframe Connector, confirma que leu, compreendeu e aceitou os termos de utilização.
Extraia os ficheiros no ficheiro tar de implementação.
tar -xvf ./deployment.tar
Os ficheiros main.tf e vars.tf são extraídos do ficheiro TAR de implementação.
Reveja e edite as variáveis no ficheiro vars.tf. A maioria das variáveis já tem valores predefinidos. As únicas variáveis obrigatórias que tem de definir são project e connector_service_account_email.
project: o projeto Google Cloud no qual quer
instalar o Mainframe Connector.
connector_service_account_email: a conta de serviço que tem todas as autorizações para as operações que quer realizar através do Mainframe Connector.
Também pode definir a configuração de rede através das variáveis connector_service_ingress e connector_service_vpc_access.
Execute o comando terraform init com um contentor do Cloud Storage e um prefixo como argumentos. A utilização de um prefixo e um contentor do Cloud Storage ajuda a guardar o estado de implementação no contentor. Também pode reutilizar o mesmo contentor e prefixo quando atualiza o Mainframe Connector.
DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: o nome do contentor do Cloud Storage.
BUCKET_PREFIX: o prefixo que quer usar no contentor do Cloud Storage.
Crie um ficheiro .tfvars para definir as variáveis que quer que o Terraform use durante a implementação do Mainframe Connector.
Abra o ficheiro .tfvars e defina as seguintes variáveis como
pares de chave-valor.
instance_id: defina um instance_id para separar diferentes cargas de trabalho quando quiser ter várias instâncias do Mainframe Connector ou usar diferentes contas de serviço.
project: o projeto no qual quer implementar o
Mainframe Connector.
connector_service_ingress: o tipo de entrada.
additional_labels: etiquetas adicionais se quiser testar a implementação.
connector_service_account_email: o ID do email da conta de serviço do Mainframe Connector.
Guarde as alterações e feche o ficheiro.
Implemente o conetor de mainframe.
terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME
Substitua VARIABLE_FILE_NAME pelo ficheiro de variáveis que criou no
passo anterior.
(Opcional) Para verificar se o Mainframe Connector está implementado e em execução,
aceda à página do Cloud Run e selecione o separador Serviços. Deve
ver a implementação apresentada na tabela.
Implemente várias instâncias do conetor de mainframe
Para limitar o acesso a tarefas específicas, pode ter de implementar várias instâncias do Mainframe Connector. Pode fazê-lo implementando o Mainframe Connector várias vezes com diferentes variáveis e contas de serviço. Uma vez que o serviço remoto do Mainframe Connector se baseia no Cloud Run, a faturação só é feita quando cada serviço está efetivamente em execução.
Também não precisa de configurar a alta disponibilidade (HA), uma vez que cada instância já tem
equilíbrio de carga e alta disponibilidade.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-21 UTC."],[],[],null,["# Deploy Mainframe Connector on Cloud Run\n\nThis page discusses how you can deploy Mainframe Connector on\nCloud Run as a remote service using [Terraform](https://www.terraform.io/).\nYou can then use the Mainframe Connector remote service to transcode,\nstore, and export mainframe data on Google Cloud. You can trigger this service\nfrom your mainframe to [perform remote transcoding](/mainframe-connector/docs/remote-transcoding),\nor as a [standalone instance that is integrated with an existing extract, transfer, and load (ETL) workflow](/mainframe-connector/docs/standalone-mode).\n\nYou can also deploy multiple instances of the Mainframe Connector\nremote service. For more information, see [Deploy multiple instances of the Mainframe Connector](#deploy-multiple-instances).\n\nTo deploy Mainframe Connector on Cloud Run using\n[Terraform](https://www.terraform.io/), use the following steps:\n\n1. Download the [Mainframe Connector deployment tar file]().\n\n ### Important\n\n Be aware that Mainframe Connector uses Google Analytics\n to collect usage data. This helps us improve the software and provide a\n better user experience. By default, Google Analytics is enabled.\n However, you can opt out by configuring an [environment variable](/mainframe-connector/docs/environment-variables#disable_analytics) when\n running Mainframe Connector.\n\n\n \u003cbr /\u003e\n\n\n The use of Google Analytics is subject to the Google Analytics\n [Terms of Service and Privacy Policy](https://www.google.com/analytics/terms).\n By downloading Mainframe Connector, you acknowledge that you have\n read, understood, and accepted the terms and conditions. \n [Download](https://storage.googleapis.com/mainframe-connector-release/latest/deployment.tar) Cancel\n2. Extract the files in the deployment tar file.\n\n ```\n tar -xvf ./deployment.tar\n ```\n\n The `main.tf` and `vars.tf` files are extracted from\n deployment tar file.\n3. Review and edit the variables in the `vars.tf` file. Most of the\n variables already have default values. The only mandatory variables you need\n to set are `project` and `connector_service_account_email`.\n\n - **`project`:** The Google Cloud project in which you want to install Mainframe Connector.\n - **`connector_service_account_email`:** The service account that has all the permissions for the operations you want to perform using Mainframe Connector.\n\n You can also set the network configuration using the\n `connector_service_ingress` and `connector_service_vpc_access`\n variables.\n4. Run the [`terraform init`](https://developer.hashicorp.com/terraform/cli/commands/init)\n command with a Cloud Storage *bucket* and *prefix* as\n arguments. Using a Cloud Storage bucket and prefix helps you save the\n deployment state in the bucket. You can also reuse the same bucket and prefix\n when you upgrade Mainframe Connector.\n\n ```\n terraform init \\\n -backend-config bucket=DEPLOYMENT_STATE_BUCKET \\\n -backend-config prefix=BUCKET_PREFIX\n ```\n\n Replace the following:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eDEPLOYMENT_STATE_BUCKET\u003c/var\u003e: The name of the Cloud Storage bucket.\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eBUCKET_PREFIX\u003c/var\u003e: The prefix that you want to use in the Cloud Storage bucket.\n5. Create a `.tfvars` file to define variables that you want\n Terraform to use during the Mainframe Connector deployment.\n\n6. Open the `.tfvars` file and define the following variables as\n key-value pairs.\n\n - **`instance_id`:** Define an `instance_id` to separate different workloads when you want to have multiple instances of Mainframe Connector, or to use different service accounts.\n - **`project`:** The project in which you want to deploy Mainframe Connector.\n - **`connector_service_ingress`:** The ingress type.\n - **`additional_labels`:** Additional labels if you want to test the deployment.\n - **`connector_service_account_email`:** The service account email ID of Mainframe Connector.\n\n Save your changes and close the file.\n7. Deploy Mainframe Connector.\n\n ```\n terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME\n ```\n\n Replace \u003cvar translate=\"no\"\u003eVARIABLE_FILE_NAME\u003c/var\u003e with the variables file you created in\n the previous step.\n8. (Optional) To check if Mainframe Connector is deployed and running,\n go to the Cloud Run page, and select the **Services** tab. You\n should see your deployment listed in the table.\n\n [Go to Cloud Run](https://console.cloud.google.com/run?enableapi=true)\n\nDeploy multiple instances of the Mainframe Connector\n----------------------------------------------------\n\nTo limit access for specific jobs, you might need to deploy multiple instances\nof the Mainframe Connector. You can do this by deploying the\nMainframe Connector multiple times with different variables and service\naccounts. Since the Mainframe Connector remote service is based on\nCloud Run, you will only be billed when each service is actually running.\nYou also don't need to set up high availability (HA) as each instance is already\nload balanced and highly available.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Transcode mainframe data remotely on Google Cloud](/mainframe-connector/docs/remote-transcoding)\n- [Transcode mainframe data moved to Google Cloud using a virtual tape library](/mainframe-connector/docs/vtl-transcoding)\n- [Run Mainframe Connector as a standalone job](/mainframe-connector/docs/standalone-mode)"]]
