Questo articolo descrive come usare Con precisione Connect per eseguire la migrazione di sistemi mainframe e midrange in Azure.
Apache®, Spark e il logo con la fiamma sono marchi o marchi registrati di Apache Software Foundation negli Stati Uniti e/o in altri Paesi. L'uso di questi marchi non implica alcuna approvazione da parte di Apache Software Foundation.
Architettura
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Workflow
- Un componente agente Connect acquisisce i log delle modifiche usando le utilità native mainframe o midrange e memorizza nella cache i log nell'archiviazione temporanea.
- Per i sistemi mainframe, un componente di pubblicazione nel mainframe gestisce la migrazione dei dati.
- Per i sistemi midrange, al posto del server di pubblicazione, un componente listener gestisce la migrazione dei dati. Si trova in un computer Windows o Linux.
- Il server di pubblicazione o il listener sposta i dati dall'ambiente locale ad Azure tramite una connessione di sicurezza avanzata. Il server di pubblicazione o il listener gestisce il commit e il rollback delle transazioni per ogni unità di lavoro, mantenendo l'integrità dei dati.
- Il motore connect Replicator acquisisce i dati dal server di pubblicazione o dal listener e lo applica alla destinazione. Distribuisce i dati per l'elaborazione parallela.
- La destinazione è un database che riceve le modifiche tramite ODBC o inserisce le modifiche tramite Hub eventi di Azure.
- I dati modificati vengono usati da Azure Databricks e applicati ai servizi della piattaforma dati di Azure.
- Il daemon del controller Connect autentica la richiesta e stabilisce la connessione socket tra il server di pubblicazione o il listener e il motore di Replicator.
Componenti
Rete e identità
- Azure ExpressRoute estende le reti locali alla piattaforma cloud di Azure tramite una connessione privata da un provider di connettività.
- Azure Gateway VPN consente di creare gateway di rete virtuale che inviano traffico crittografato tra una rete virtuale di Azure e una posizione locale tramite Internet pubblico.
- Microsoft Entra ID è un servizio di gestione delle identità e degli accessi che si sincronizza con Active Directory locale.
Storage
- database SQL di Azure fa parte della famiglia SQL di Azure. È progettato per il cloud e offre tutti i vantaggi di una piattaforma distribuita come servizio (PaaS) completamente gestita e sempreverdi. Database SQL offre anche funzionalità automatizzate basate sull'intelligenza artificiale che ottimizzano le prestazioni e la durabilità. Le opzioni di calcolo serverless e di archiviazione Hyperscale ridimensionano automaticamente le risorse su richiesta.
- Database di Azure per PostgreSQL è un servizio di database relazionale completamente gestito basato sull'edizione community del motore di database PostgreSQL open source.
- Database di Azure per MySQL è un servizio di database relazionale completamente gestito basato sull'edizione community del motore di database MySQL open source.
- Istanza gestita di SQL di Azure è un servizio di database cloud intelligente e scalabile che offre tutti i vantaggi di un PaaS completamente gestito e sempreverdi. Istanza gestita di SQL ha quasi il 100% di compatibilità con il motore di database di SQL Server Enterprise Edition più recente. Fornisce anche un'implementazione di rete virtuale nativa che risolve i problemi di sicurezza più comuni.
- Azure Synapse Analytics è un data warehouse cloud veloce e flessibile che consente di ridimensionare, calcolare e archiviare in modo elastico e indipendente, con un'architettura di elaborazione parallela elevata.
- Archiviazione di Azure è una soluzione di archiviazione cloud che include l'oggetto, il file, il disco, la coda e l'archiviazione tabelle. I servizi includono soluzioni di archiviazione ibride e strumenti per il trasferimento, la condivisione e il backup dei dati.
Analisi e creazione di report
- Power BI è una suite di strumenti di analisi aziendale che possono fornire informazioni dettagliate in tutta l'organizzazione. Usando Power BI, è possibile connettersi a centinaia di origini dati, semplificare la preparazione dei dati e guidare l'analisi ad hoc.
Monitoraggio
- Monitoraggio di Azure offre una soluzione completa per la raccolta, l'analisi e l'esecuzione dei dati di telemetria dagli ambienti cloud e locali. Le funzionalità includono Application Insights, log di Monitoraggio di Azure e Log Analytics.
Integrazione dei dati
- Con precisione Connect può integrare i dati da più origini e fornire la replica in tempo reale in Azure. È possibile usarlo per replicare i dati senza apportare modifiche all'applicazione. La connessione può anche migliorare le prestazioni dei processi di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL).
- Azure Databricks si basa su Apache Spark e si integra con librerie open source. Offre una piattaforma unificata per l'esecuzione di carichi di lavoro di analisi. È possibile usare i linguaggi Python, Scala, R e SQL per incorniciare le pipeline ETL e orchestrare i processi.
- Hub eventi di Azure è un servizio di inserimento in tempo reale che può elaborare milioni di record al secondo. È possibile inserire dati da più origini e usarli per l'analisi in tempo reale. È possibile ridimensionare facilmente Hub eventi in base al volume di dati.
Dettagli dello scenario
È possibile usare varie strategie per eseguire la migrazione di sistemi mainframe e midrange in Azure. La migrazione dei dati svolge un ruolo chiave in questo processo. In un'architettura cloud ibrida, i dati devono essere replicati tra sistemi mainframe o midrange e la piattaforma dati di Azure. Per mantenere l'integrità dei dati, è necessaria la replica in tempo reale per le applicazioni business critical. Con precisione Connect è possibile replicare i dati da origini dati mainframe e midrange alla piattaforma dati di Azure in tempo reale usando Change Data Capture (CDC) o l'inserimento batch.
Con precisione Connect supporta varie origini dati mainframe e midrange, tra cui Db2 z/OS, Db2 LUW, Db2 per i, IMS, VSAM, file e copybook. Le esegue la migrazione alle destinazioni di Azure, ad esempio database SQL, Database di Azure per PostgreSQL, Database di Azure per MySQL, Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics, senza influire sulle applicazioni. Supporta anche la scalabilità in base ai requisiti del volume di dati e dei clienti. Replica i dati senza influire sulle prestazioni o sul ceppo della rete.
Potenziali casi d'uso
Questa soluzione si applica agli scenari seguenti:
- Replica dei dati da origini dati mainframe e midrange alla piattaforma dati di Azure.
- In un'architettura cloud ibrida, la sincronizzazione dei dati tra sistemi mainframe o midrange e la piattaforma dati di Azure.
- Analisi quasi in tempo reale in Azure, in base ai dati operativi dei sistemi mainframe o midrange.
- Migrazione dei dati da sistemi mainframe o midrange ad Azure senza influire sulle applicazioni.
Considerazioni
Queste considerazioni implementano i pilastri di Azure Well-Architected Framework, ovvero un set di set di principi guida che possono essere usati per migliorare la qualità di un carico di lavoro. Per altre informazioni, vedere Microsoft Azure Well-Architected Framework.
Affidabilità
L'affidabilità garantisce che l'applicazione possa soddisfare gli impegni assunti dai clienti. Per altre informazioni, vedere Elenco di controllo per la revisione della progettazione per l'affidabilità.
Usare Monitoraggio di Azure e Application Insights per monitorare la migrazione dei dati. Configurare gli avvisi per la gestione proattiva. Per altre informazioni sull'affidabilità in Azure, vedere Progettazione di applicazioni Azure affidabili.
Ottimizzazione costi
L'ottimizzazione dei costi consiste nell'esaminare i modi per ridurre le spese non necessarie e migliorare l'efficienza operativa. Per altre informazioni, vedere Elenco di controllo per la revisione della progettazione per l'ottimizzazione dei costi.
- La replica dei dati in Azure e l'elaborazione in servizi di Azure possono essere più convenienti rispetto alla gestione in un sistema mainframe.
- Lo strumento Gestione costi nella portale di Azure offre una visualizzazione di analisi dei costi che consente di analizzare la spesa.
- È possibile usare Azure Databricks per ridimensionare il cluster con scalabilità automatica per ottimizzare i costi. Questa operazione può essere meno costosa rispetto all'uso di una configurazione fissa.
- Azure Advisor offre raccomandazioni per ottimizzare le prestazioni e la gestione dei costi.
Per stimare il costo di implementazione di questa soluzione, usare il calcolatore dei prezzi di Azure.
Efficienza delle prestazioni
L'efficienza delle prestazioni è la capacità del carico di lavoro di ridimensionarsi per soddisfare le esigenze poste dagli utenti in modo efficiente. Per altre informazioni, vedere Elenco di controllo per l'efficienza delle prestazioni.
- Con precisione Connect è possibile ridimensionare in base al volume di dati e ottimizzare la replica dei dati.
- Il motore connect replicator può distribuire i dati per l'elaborazione parallela. È possibile bilanciare la distribuzione in base all'inserimento di carichi di lavoro.
- database SQL serverless può essere ridimensionato automaticamente in base al volume dei carichi di lavoro.
- Hub eventi può essere ridimensionato in base alle unità elaborate e al numero di partizioni.
Per altre informazioni, vedere Procedure consigliate per la scalabilità automatica in Azure.
Collaboratori
Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dai seguenti contributori.
Autore principale:
- Seetharaman Sankaran | Senior Engineering Architect
Altro collaboratore:
- Mick Alberts | Writer tecnico
Per visualizzare i profili LinkedIn non pubblici, accedere a LinkedIn.
Passaggi successivi
- Change Data Capture con Connect
- Che cos'è Azure ExpressRoute?
- Che cos'è un gateway VPN?
- Informazioni sul database SQL di Azure
- Contattare la progettazione della modernizzazione dei dati mainframe presso Microsoft