Organisationen können ihre Großrechnersysteme modernisieren, um die Vorteile von Cloud Computing zu nutzen. Die Integration von Mainframedaten in Cloudplattformen verbessert Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz.
BMC AMI Cloud bietet eine Lösung, die Großrechnerdaten direkt an Azure Blob Storage überträgt. Dieser Dienst optimiert die Migrations- und Modernisierungsreise für Organisationen.
Apache®, Kafka, und das Flammenlogo sind entweder eingetragene Marken oder Marken der Apache Software Foundation in den USA und/oder anderen Ländern. Keine Bestätigung durch die Apache Software Foundation wird durch die Verwendung dieser Marken impliziert.
Wichtige Vorteile
Kostenwirksame Sicherung. Verwenden Sie BMC AMI Cloud und Blob Storage als effiziente Alternative zu virtuellen Bandbibliotheken, um schnellere und kostengünstigere Datensicherungen zu gewährleisten. Diese Schicht reduziert die Kosten und verbessert die Sicherungs- und Wiederherstellungszeiten, die für die Geschäftskontinuität unerlässlich sind.
Datentransformation. BMC AMI Cloud Analytics konvertiert Großrechnerdaten in offene Formate, die mit verschiedenen Azure-Diensten kompatibel sind. Offene Formate verbessern die Benutzerfreundlichkeit und Integration von Daten. Dieser Prozess ist entscheidend für Organisationen, die erweiterte Analyse-, KI- und Machine Learning-Tools für ihre älteren Daten verwenden möchten.
Datenschutz. BMC AMI Cloud Vault bietet unveränderliche, luftgespaltene Kopien von Mainframedaten in Azure Storage. Sie schützt Daten, indem Versionsverwaltung, Sperrung, Unveränderlichkeit und Verschlüsselung bereitgestellt werden. Außerdem bietet sie Bedrohungsschutz und erfüllt die gesetzlichen Anforderungen für die Datenaufbewahrung.
Architektur
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Arbeitsablauf
Die Architektur der BMC AMI Cloud-Integration in Azure umfasst mehrere Komponenten. Jede Komponente spielt eine wichtige Rolle beim Datenmigrations- und Transformationsprozess.
Der BMC AMI Cloud-Agent startet eine Z/OS-Aufgabe, die verschlüsselte und komprimierte Mainframedaten an Blob Storage über das Übertragungssteuerungsprotokoll/Internetprotokoll (TCP/IP) sendet. Dieser Prozess trägt dazu bei, eine sichere und effiziente Datenübertragung zu gewährleisten, ohne dass Zwischenspeicher erforderlich ist, wodurch Latenz und potenzielle Fehlerpunkte reduziert werden.
BMC AMI Cloud Management Server, eine Docker-basierte Webanwendung, verwaltet die Cloud-Agents. Sie verwaltet Richtlinien, Aktivitäten und Speicher, wodurch eine nahtlose Datenverwaltung gewährleistet wird.
BMC AMI Cloud Analytics konvertiert Großrechnerdaten, die in Blob Storage gespeichert sind, in Formate, die für KI-, Business Intelligence- und Machine Learning-Anwendungen geeignet sind. BMC AMI Cloud Analytics unterstützt die Konvertierung in CSV und JSON und ermöglicht die direkte Integration in Azure-Datenbanken. Diese Funktion unterstützt ein breites Spektrum an analytischen und betrieblichen Anwendungsfällen.
Komponenten
Jede Komponente von BMC AMI Cloud Data wurde entwickelt, um verschiedene Aspekte des Datenmigrations- und Verwaltungsprozesses zu optimieren:
BMC AMI Cloud Agent ist eine javabasierte Anwendung, die als gestartete Aufgabe auf einer oder mehreren logischen Z/OS-Partitionen (LPARs) ausgeführt wird. Sie liest und schreibt Daten direkt in und aus Blob Storage über TCP/IP. Der BMC AMI Cloud-Agent verwendet das zIIP-Modul, das den allgemeinen CPU-Verbrauch erheblich reduziert. Diese Optimierung verbessert die Leistung von Großrechnern und senkt die Kosten. Sie können mehrere Agents verwenden, um Skalierbarkeit und Resilienz zu erhöhen.
BMC AMI Cloud Management Server ist eine Webanwendung, die in einem Docker-Container ausgeführt wird, der die Webbenutzeroberfläche und die Kommunikation mit z/OS-Agents verwaltet. Sie bietet eine Möglichkeit, Richtlinien für Datenschutz, Datenmigration und Datenarchivierung zu definieren. Diese Richtlinien tragen dazu bei, sicherzustellen, dass die Datenverwaltung den Organisationsanforderungen und Compliancestandards entspricht. Um eine bessere Verfügbarkeit zu erzielen, stellen Sie diese Anwendung auf virtuellen Azure-Computern in Ihrem virtuellen Netzwerk bereit.
Das Lifecycle Management Engine ist eine javabasierte Anwendung, die lokal auf einem Z/OS LPAR ausgeführt wird. Es löscht abgelaufene Daten aus objektspeicherung und z/OS. Dieser Prozess automatisiert die Verwaltung des Datenlebenszyklus und stellt sicher, dass Speicherressourcen effizient verwendet werden.
Die Befehlszeilenschnittstelle (Data Management Command-Line Interface, CLI) ist eine CLI, die auf Z/OS LPARs ausgeführt wird. Benutzer können Mithilfe der CLI Sicherungs-, Wiederherstellungs-, Archivierungs-, Rückruf- und Löschaktionen an und aus Blob Storage ausführen. Die CLI bietet Flexibilität und Kontrolle über Datenverwaltungsaufgaben und ermöglicht die Integration mit vorhandenen Workflows und Skripts.
BMC AMI Cloud Analytics ist eine Docker-basierte Anwendung, die BMC AMI Cloud-verwaltete Objekte in offene Formate transformiert, die KI, Business Intelligence und Machine Learning-Anwendungen verarbeiten können. Mit dieser Funktion können Organisationen den Wert ihrer Großrechnerdaten freischalten, indem sie auf moderne Analysetools zugreifen können.
Netzwerk und Identität
Sichere und zuverlässige Konnektivität zwischen lokalen Großrechnersystemen und Azure-Clouddiensten ist entscheidend für den Erfolg jeglicher Modernisierungsbemühungen.
Azure ExpressRoute bietet eine private und zuverlässige Verbindung zu Azure-Diensten. Diese Verbindung bietet im Vergleich zu öffentlichen Internetverbindungen eine überlegene Leistung und verbesserte Sicherheit. Es hilft Ihnen, Großrechnerdaten aus lokalen Umgebungen über eine private Verbindung in Azure zu übertragen. Dieser Dienst eignet sich ideal für Organisationen mit strengen Anforderungen an die Datenhoheit.
Azure VPN-Gateway verschlüsselten Datenverkehr zwischen Azure Virtual Network und lokalen Speicherorten über das öffentliche Internet sendet. Sie können diese Lösung für Szenarien bereitstellen, in denen Sie keine dedizierte private Verbindung verwenden können, um die Mainframedaten an Azure zu übertragen.
Microsoft Entra ID mit Windows Server Active Directory für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung synchronisiert. Microsoft Entra-ID unterstützt einmaliges Anmelden und mehrstufige Authentifizierung, was die Sicherheit und Benutzererfahrung verbessert. Es trägt dazu bei, die verschlüsselte Datenübertragung zwischen dem BMC AMI Cloud-Agent und Blob Storage sicherzustellen. Sie können die Berechtigungen mithilfe der rollenbasierten Zugriffssteuerung verwalten und verwalten.
Datenbanken und Speicher
Die Mainframedaten werden über den BMC AMI Cloud-Agent zu Azure Storage migriert. Sie können die Daten in den Speicher mit einem der folgenden Azure-Datenbankdienste integrieren, indem Sie BMC AMI Cloud Analytics verwenden.
Azure SQL-Datenbank ist ein vollständig verwalteter, skalierbarer Datenbankdienst mit KI-basierten Features zur Leistungs- und Haltbarkeitsoptimierung. Es unterstützt serverlose Compute- und Hyperscale-Speicheroptionen, wobei Ressourcen bei Bedarf automatisch skaliert werden.
Azure-Datenbank für PostgreSQL ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der auf der Community-Edition des Open-Source-PostgreSQL-Datenbankmoduls basiert. Sie können azure Database for PostgreSQL verwenden, um sich auf Anwendungsinnovationen anstatt auf die Datenbankverwaltung zu konzentrieren. Sie können Ihre Workload auch schnell und einfach skalieren.
Azure Database for MySQL ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der auf der Community-Edition des Open-Source-MySQL-Datenbankmoduls basiert.
azure SQL Managed Instance ist ein intelligenter, skalierbarer Clouddatenbankdienst, der alle Vorteile einer vollständig verwalteten und immergrünen Plattform als Dienst bietet. Sql Managed Instance bietet nahezu vollständige Kompatibilität mit dem neuesten SQL Server (Enterprise Edition)-Datenbankmodul. Dieser Dienst bietet auch eine systemeigene Implementierung des virtuellen Netzwerks, die allgemeine Sicherheitsbedenken behandelt.
Azure Synapse Analytics ist ein schnelles und flexibles Cloud-Data Warehouse, mit dem Sie Daten elastisch und unabhängig skalieren, berechnen und speichern können, mit einer massiv parallelen Verarbeitungsarchitektur.
Storage ist eine umfassende Cloudspeicherlösung, die Objekt-, Datei-, Datenträger-, Warteschlangen- und Tabellenspeicher umfasst. Speicher unterstützt Hybridspeicherlösungen und bietet Tools für die Datenübertragung, Freigabe und Sicherung. Es bietet auch skalierbare Sicherungs- und Archivierungslösungen für die migrierten Mainframedaten.
Analyse und Überwachung
Effektive Überwachung und Analyse sind für die Aufrechterhaltung der Integrität und Leistung von cloudbasierten Systemen unerlässlich:
Power BI ist eine Suite von Business Analytics-Tools, die eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen herstellen, was die Datenvorbereitung vereinfacht und die improvisierte Analyse fördert. Power BI kann auf die migrierten Daten in Storage- oder Azure-Datenbanken zugreifen, um interaktive Berichte zu erstellen, die Einblicke und Dashboards bieten.
Azure Monitor bietet eine umfassende Lösung zum Sammeln, Analysieren und Handeln von Telemetrie aus Cloud- und lokalen Umgebungen. Sie enthält Features wie Application Insights, Azure Monitor Logs und Log Analytics. Diese Features ermöglichen proaktive Überwachung und Problembehebung. Sie können die Metriken während der Datenmigration vom Mainframe zu Storage mithilfe von Azure Monitor überwachen und analysieren.
Implementierungsalternativen
Sie können je nach Ihren spezifischen Anforderungen und Einschränkungen zwischen lokalen und Cloudbereitstellungsoptionen wählen:
Lokale Bereitstellung. Sie können BMC AMI Cloud Management Server lokal auf z/OS Container Extensions (zCX) oder auf einer virtuellen Linux-Instanz installieren. Diese Installation bietet Flexibilität für Organisationen mit behördlichen oder Latenzanforderungen.
Datentransformationsdienst. BMC AMI Cloud Analytics kann extern an den Mainframe in einer lokalen Umgebung arbeiten. Sie kann auch in der Cloud mithilfe von Serverinstanzen oder Containerdiensten bereitgestellt werden, wodurch die Ressourcennutzung und -leistung verbessert wird.
Anwendungsfälle
Diese Architektur eignet sich für verschiedene Anwendungsfälle.
Barrierefreiheit von Mainframedaten: Bereitstellen von Mainframedaten für Azure-Datendienste, KI, maschinelles Lernen, Analysen und Business Intelligence-Tools.
Datenschutz: Sichern und Archivieren von Mainframedaten in Blob Storage, um die Verfügbarkeit und Haltbarkeit von Daten sicherzustellen.
direkte Datenintegration: Ermöglichen Sie es Großrechneranwendungen, Daten direkt in und aus Blob Storage zu schreiben und zu lesen, um Workflows zu optimieren und die Latenz zu reduzieren.
Cybersicherheit: Schützen von Mainframedaten vor Cyberangriffen durch Erstellen einer unveränderlichen dritten Kopie in Azure zur Verbesserung der Datensicherheit und Compliance.
Beitragende
Dieser Artikel wird von Microsoft verwaltet. Sie wurde ursprünglich von den folgenden Mitwirkenden verfasst.
Hauptautor:
- Seetharaman Sankaran | Senior Engineering Architect
Andere Mitwirkende:
- Pratim Dasgupta | Senior Engineering Architect
- Ashish Khandelwal | Principal Engineering Architect Manager
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Nächste Schritte
- BMC AMI Cloud-Datenverwaltung für Großrechner-
- Was ist ExpressRoute?
- Was ist VPN-Gateway?
- Einführung in azure Data Lake Storage Gen2
- Was ist SQL-Datenbank?
- Was ist Azure Synapse Analytics?
- Was ist Die Azure-Datenbank für PostgreSQL?
- Was ist Die Azure-Datenbank für MySQL?
- Was ist Power BI?
- übersicht über Azure Monitor
- Für weitere Informationen wenden Sie sich an das Mainframe Data Modernization Team