使用 Azure 作为新式数据平台时，可以选择平台即服务 (PaaS) 或基础结构即服务 (IaaS)。 PaaS 提供云原生选项，用于数据引入、转换和存储。 从选择的虚拟机 (VM) 大小和类型开始，IaaS 可让你更好地控制混合基础结构。 无论使用哪种方法，都可以利用各种完全托管的关系、NoSQL 和内存中数据库、存储解决方案以及跨专有和开源引擎的分析产品。 此示例体系结构演示了两种方法。
体系结构
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工作流
IBM MQ 是一个中间件，充当大型机或中端系统与 Azure 服务之间的松散耦合链接。 根据应用程序要求接收和发送消息，以与大型机应用程序层通信。
在云原生方法中，Azure 逻辑应用使用 MQ 连接器与 IBM MQ 交换消息。 计划程序功能编排 Azure 工作流，以 1 秒的重复间隔发送和接收消息。
MQ 连接器可以通过连接器直接将其读取的消息发送到存储，或先发送消息进行转换。 逻辑应用包括多个数据转换选项，例如内联 JavaScript 运行时，可用于为数据转换运行简单的 JavaScript 代码片段，或对 JSON、CSV 和 HTML 表数据执行转换的数据操作。 还可使用 Azure Function 创建无服务器单任务函数。
将数据加载到存储中。 Azure 提供许多托管数据存储解决方案，每个都提供了不同的特性和功能。
在 IaaS 方法中，VM 使用 BizTalk Adapter for WebSphere MQ 运行 Microsoft Host Integration Server (HIS)。 HIS 和 IBM MQ 交换消息，将业务流程作为 Web 服务公开给自定义 .NET 应用程序。
.NET 应用程序使用任何受支持的 Azure 数据存储来保存数据。 例如，应用程序可以屏蔽数据或使用专用终结点来保证安全。
将数据加载到存储中。 Azure 提供许多托管数据存储解决方案，每个都提供了不同的特性和功能。
组件
Azure 逻辑应用提供用于数据业务流程、数据集成和数据转换的工具。 它包括数百个连接器，用于访问本地或云中的数据。 在选择数据存储连接器之前，请务必测试吞吐量和性能。
逻辑应用计划程序根据指定的重复周期间隔和频率提供用于启动和运行工作流的触发器。
逻辑应用 MQ 连接器将逻辑应用工作流连接到本地或 Azure 上的 IBM MQ 服务器。 工作流接收和发送存储在 MQ 服务器中的消息。 还包括 Microsoft MQ 客户端，用于跨 TCP/IP 网络与远程 MQ 服务器通信。 可以使用客户端连接到 IBM WebSphere MQ 7.5、MQ 8.0 和 MQ 9.0、9.1 和 9.2。
Host Integration Server (HIS) 可以通过 Microsoft BizTalk Server 中的 WebSphere MQ 适配器充当消息集成器。 客户端和服务器适配器在 IBM MQ 和 BizTalk Server 之间交换消息。 HIS 还充当 MQ 侦听器，并可以按指定的时间间隔轮询 MQ 服务器中的消息。
.NET 是此示例中使用的免费开放源代码开发平台，用于创建应用，以通过 HIS 将数据数据提取到数据存储层。 它还可用于通过 Microsoft Client for MQ 直接访问 IBM WebSphere MQ 服务器。
备选方法
对于数据层，可以选择托管服务，包括 Azure Database for PostgreSQL、Azure Database for MySQL、Azure Cosmos DB、Azure Database for MariaDB 和 Azure SQL。
对于存储层，使用 Azure Data Lake Storage 创建企业版数据湖。
对于数据层，使用 Azure Synapse Analytics 创建大数据分析平台。
方案详细信息
数字转换方案中的一种常用方法是查看现有应用程序和中间件层是否可以在混合设置中按现有方式运行，Microsoft Azure 在这种设置中充当可缩放的分布式数据平台。 此示例介绍中间件集成的一种数据第一方法，该方法使在大型机或中型机系统上运行的 IBM 消息队列 (MQ) 能够与 Azure 服务一起工作，以便找到适合工作负载的最佳数据平台。
使用 Azure 作为新式数据平台时，可以选择平台即服务 (PaaS) 或基础结构即服务 (IaaS)。 PaaS 提供云原生选项，用于数据引入、转换和存储。 从选择的虚拟机 (VM) 大小和类型开始，IaaS 可让你更好地控制混合基础结构。 无论使用哪种方法，都可以利用各种完全托管的关系、NoSQL 和内存中数据库、存储解决方案以及跨专有和开源引擎的分析产品。
此示例体系结构演示了两种方法：
云原生 PaaS。 Azure 逻辑应用与 IBM MQ 通过 MQ 连接器交换消息。 使用其他的连接器可以快速访问跨其他应用、服务、系统、协议和平台的事件、数据和操作。 如果需要在将数据存储在 Azure 上或将其发送到应用程序层之前修改数据格式、结构或值，逻辑应用还包括用于从队列转换数据的工具。
基于 VM 的 IaaS。 在 VM 上运行 Microsoft Host Integration Server (HIS) 可以使用连接到 IBM MQ 的消息传送集成组件。 通过创建用于读取和写入消息的 .NET 应用程序来控制数据转换过程。 该应用程序可以将数据保存在你选择的 Azure 数据存储中，并且你可以选择 MQ 服务器的轮询间隔。
可能的用例
这两种方法中任意一种都可用于：
启用通过消息传递系统进行通信的松散耦合应用程序，以使用 Azure 数据平台。
在大型机或中端系统与 Azure 之间以增量方式同步或复制数据。
在大型机或中端系统与 Azure 之间发送事件消息。
注意事项
混合数据中心配置对于开发云策略的组织来说很有意义。 连接到 Azure 有助于缩小数据中心差距、提升性能、提高业务连续性，并在全球范围内扩展你的市场范围。
例如，本地应用程序可以与 Azure 上的新式数据平台通信，并开始利用大数据分析或机器学习。 如果需要经济高效的存储解决方案，可以复制大型机数据，将数据存储在 Azure 上，并保持数据同步。Azure 还可以添加所需的规模，以支持联机事务处理 (OLTP)，批处理和数据引入系统。
可用性
Azure 服务级别协议 (SLA) 描述运行时间保证。 各种组件的 SLA 可能会各不相同。 例如，Azure 逻辑应用保证 99.9% 的时间可用。 你选择的配置设置可以改进 SLA。
性能效率
在完成体系结构方法之前，请务必测试数据转换层的吞吐量和性能。 性能取决于多种因素，包括工作负载的消息大小、延迟以及使用的连接器。 测试可帮助你找到最兼容的目标数据平台。
存储
在此示例体系结构中，逻辑应用连接器可用于将消息直接发送到 Azure 存储和 Azure Data Lake Storage。 例如，逻辑应用包括 Azure Blob 存储连接器，如下图所示。 使用连接器，可以轻松将大量非结构化数据存储在 Azure Blob 存储。 可以通过 HTTP 或 HTTPS 从世界上的任何位置访问数据。 Blob 存储支持 Azure Data Lake Storage Gen2，即适用于云的大数据分析解决方案。 使用 Azure 服务（例如 AzCopy 工具、Azure 数据工厂或其他可连接到存储的解决方案）将数据加载到存储中。
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PaaS 和 IaaS 体系结构选项都支持许多流行的托管数据库服务。 可以使用自定义生成的加载程序、供应商解决方案或托管服务（如 Azure 数据工厂）加载数据。 数据库选项包括：
Azure SQL 数据库。 Azure SQL 数据库是 Azure SQL 系列的成员，它是面向云生成的一项可缩放的智能关系型数据库服务。 它始终为最新，并包括可优化性能、持续性和可伸缩性的自动化功能，因此你可以专注于生成新应用程序。
Azure SQL 托管实例。 作为 Azure SQL 服务项目组合，SQL 托管实例将最广泛的 SQL Server 引擎兼容性与完全托管的 PaaS 的所有优势相结合。
Azure 虚拟机上的 Azure SQL。 作为 Azure SQL 系列中的一部分，此经济高效的选项旨在将 SQL Server 工作负载转移到 Azure。 它将 SQL Server 的性能、安全性和分析同 Azure 的灵活性和混合连接性以及 100% 的代码兼容性相结合。 现在包括 SQL Server 2019 映像。
Azure Database for PostgreSQL. 此完全托管的关系数据库服务基于开放源代码 PostgreSQL 数据库引擎社区版本。 可以专注于应用程序创新而不是数据库管理，并轻松缩放工作负载。
Azure Database for MySQL。 此完全托管的关系数据库服务基于开放源代码 MySQL 数据库引擎社区版本。
Azure Cosmos DB。 Azure Cosmos DB 是一个全球分布式多模型数据库，可提供跨任意数目的地理区域灵活且独立地缩放的吞吐量和存储。 它是一项完全托管的 NoSQL 数据库服务，可保证全球任何位置 99% 的单个位数毫秒延迟。
Azure Synapse Analytics。 此企业分析服务，可以缩短跨数据仓库和大数据系统进行见解提取所需的时间。
成本优化
本文概述了各种 Azure 服务，以演示各种可能性，并且可能不会将它们全部用于 MQ 集成。
使用 Azure 定价计算器 估算 Azure 资源的成本。
使用 BizTalk 定价理解 HIS 解决方案定价。
作者
本文由 Microsoft 维护， 它最初是由以下贡献者撰写的。
主要作者：
- Ashish Khandelwal | 首席工程体系结构经理
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后续步骤
如需了解详细信息，请向 Azure 数据工程 - 大型机和中型机现代化 (datasqlninja@microsoft.com) 发送电子邮件。
阅读 Azure 数据库迁移指南。