En esta página se ofrece una descripción general de las formas en las que Mainframe Connector admite la migración de datos y las ventajas de cada enfoque.
Puedes ejecutar Mainframe Connector con las siguientes configuraciones en función de tus requisitos:
- Transcodifica los datos del mainframe de forma local en el mainframe y, a continuación, migra los datos a Google Cloud.
- Transcodificar datos de mainframe en Google Cloud con Cloud Run.
- Transcodifica datos de mainframe en Google Cloud modo independiente con Cloud Run.
- Transfiere datos de mainframe a Cloud Storage mediante una biblioteca de cintas virtuales (VTL) y, a continuación, transcodifica los datos en Google Cloud.
En las secciones siguientes se analizan estas configuraciones en detalle.
Mover datos de mainframe transcodificados localmente a Google Cloud
Puedes transcodificar los datos del mainframe de forma local en el mainframe al formato Optimized Row Columnar (ORC), que es compatible con BigQuery. En esta configuración, Mainframe Connector te ayuda a gestionar un flujo de procesamiento de extracción, transformación y carga (ETL) completo desde IBM z/OS, como se muestra en la siguiente figura.
Para obtener más información, consulta Mover datos transcodificados localmente en el mainframe a Google Cloud.
Transcodificar datos de mainframe de forma remota en Google Cloud con Cloud Run
La transcodificación de datos de forma local en un mainframe es un proceso que requiere mucha CPU y que conlleva un alto consumo de millones de instrucciones por segundo (MIPS). Para evitarlo, puedes delegar la transcodificación de los datos del mainframe en un servicio de Cloud Run en Google Cloud, como se muestra en la siguiente figura. De esta forma, tu mainframe queda libre para realizar tareas empresariales esenciales y también se reduce el consumo de MIPS.
Para obtener más información, consulta Transcodificar datos de mainframe de forma remota en Google Cloud.
Ejecutar Mainframe Connector en modo independiente
Mainframe Connector 5.13.0 y versiones posteriores admiten la ejecución de Mainframe Connector como un trabajo independiente en Google Cloud. Esta función te permite ejecutar Mainframe Connector como un trabajo por lotes en contenedores, por ejemplo, como un trabajo de Cloud Run, un trabajo de Google Kubernetes Engine o en un contenedor de Docker. Esta opción te ayuda a evitar instalar Mainframe Connector de forma local en tu mainframe y te facilita la integración del análisis de tu archivo QSAM (queued sequential access method) de mainframe en los flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) que ya tengas.
Si usas la versión independiente de Mainframe Connector, debes configurar tú mismo el flujo de trabajo de ETL que carga el archivo QSAM en Google Cloud . Para obtener más información, consulta Ejecutar Mainframe Connector en modo independiente.
Transcodificar los datos de mainframe transferidos a Google Cloud con una biblioteca de cintas virtual
Si quieres transferir volúmenes de datos muy grandes (más de 500 GB al día) aGoogle Cloudy no quieres usar tu mainframe para ello, puedes implementar un dispositivo de hardware en tu centro de datos para transferir datos directamente del sistema de almacenamiento del mainframe a Cloud Storage mediante una VTL y Ethernet de 10 G. Como el dispositivo de hardware recibe los datos directamente del sistema de almacenamiento del mainframe mediante una VTL, el proceso de transferencia de datos entre el mainframe y Cloud Storage no utiliza el mainframe en absoluto, lo que permite que se dedique a tareas críticas para la empresa. Un servicio de Cloud Run realiza la transcodificación de datos enGoogle Cloud, tal como se muestra en la siguiente figura.
Para obtener más información, consulta Transcodificar datos de mainframe transferidos a Google Cloud mediante una biblioteca de cintas virtuales.