Der Mainframe-Connector verwendet Google Analytics, um Nutzungsdaten zu erheben. So können wir die Software verbessern und die Nutzerfreundlichkeit erhöhen. Google Analytics ist standardmäßig aktiviert.
Sie können die Funktion jedoch deaktivieren, indem Sie beim Ausführen des Mainframe-Connectors eine Umgebungsvariable konfigurieren.
Die Nutzung von Google Analytics unterliegt den Nutzungsbedingungen und der Datenschutzerklärung von Google Analytics.
Indem Sie Mainframe Connector herunterladen, bestätigen Sie, dass Sie die Nutzungsbedingungen gelesen, verstanden und akzeptiert haben.
Extrahieren Sie die Dateien in der Bereitstellungs-TAR-Datei.
tar -xvf ./deployment.tar
Die Dateien main.tf und vars.tf werden aus der TAR-Datei für die Bereitstellung extrahiert.
Prüfen und bearbeiten Sie die Variablen in der Datei vars.tf. Die meisten Variablen haben bereits Standardwerte. Die einzigen obligatorischen Variablen, die Sie festlegen müssen, sind project und connector_service_account_email.
project:Das Google Cloud Projekt, in dem Sie Mainframe Connector installieren möchten.
connector_service_account_email:Das Dienstkonto, das alle Berechtigungen für die Vorgänge hat, die Sie mit dem Mainframe-Connector ausführen möchten.
Sie können die Netzwerkkonfiguration auch mit den Variablen connector_service_ingress und connector_service_vpc_access festlegen.
Führen Sie den Befehl terraform init mit einem Cloud Storage-Bucket und einem Präfix als Argumenten aus. Mit einem Cloud Storage-Bucket und einem Präfix können Sie den Bereitstellungsstatus im Bucket speichern. Sie können auch denselben Bucket und dasselbe Präfix wiederverwenden, wenn Sie den Mainframe-Connector aktualisieren.
DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: Der Name des Cloud Storage-Buckets.
BUCKET_PREFIX: Das Präfix, das Sie im Cloud Storage-Bucket verwenden möchten.
Erstellen Sie eine .tfvars-Datei, um Variablen zu definieren, die Terraform bei der Bereitstellung des Mainframe-Connectors verwenden soll.
Öffnen Sie die Datei .tfvars und definieren Sie die folgenden Variablen als Schlüssel/Wert-Paare.
instance_id:Mit einem instance_id können Sie verschiedene Arbeitslasten voneinander trennen, wenn Sie mehrere Instanzen des Mainframe-Connectors verwenden oder unterschiedliche Dienstkonten verwenden möchten.
project:Das Projekt, in dem Sie Mainframe Connector bereitstellen möchten.
connector_service_ingress:Der Typ des Eingangs.
additional_labels:Zusätzliche Labels, wenn Sie die Bereitstellung testen möchten.
connector_service_account_email:Die E-Mail-ID des Dienstkontos von Mainframe Connector.
Speichern Sie die Änderungen und schließen Sie die Datei.
Stellen Sie den Mainframe Connector bereit.
terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME
Ersetzen Sie VARIABLE_FILE_NAME durch die Variablendatei, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.
Optional: Wenn Sie prüfen möchten, ob der Mainframe-Connector bereitgestellt und ausgeführt wird, rufen Sie die Cloud Run-Seite auf und wählen Sie den Tab Dienste aus. Ihre Bereitstellung sollte in der Tabelle aufgeführt sein.
Mehrere Instanzen des Mainframe Connectors bereitstellen
Wenn Sie den Zugriff für bestimmte Jobs einschränken möchten, müssen Sie möglicherweise mehrere Instanzen des Mainframe-Connectors bereitstellen. Dazu können Sie den Mainframe-Connector mehrmals mit verschiedenen Variablen und Dienstkonten bereitstellen. Da der Remote-Dienst des Mainframe Connectors auf Cloud Run basiert, werden Ihnen nur die tatsächlichen Laufzeiten in Rechnung gestellt.
Außerdem müssen Sie keine Hochverfügbarkeit einrichten, da jede Instanz bereits load balancing und hochverfügbar ist.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-03 (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)"]]