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Modernizar dados de mainframe e midrange

Azure Cosmos DB
Azure Data Lake
Banco de Dados SQL do Azure
Instância Gerenciada do Azure SQL
Armazenamento do Azure

Apache®, Spark e o logotipo da chama são marcas registradas ou marcas comerciais do Apache Software Foundation nos Estados Unidos e/ou em outros países. Nenhum endosso do Apache Software Foundation está implícito com o uso dessas marcas.

Este artigo descreve um plano de modernização de ponta a ponta para fontes de dados de mainframe e midrange. A modernização ajuda a melhorar a escalabilidade e o desempenho de suas cargas de trabalho críticas.

Architecture

Diagrama de arquitetura que mostra como modernizar sistemas de mainframe e midrange migrando dados para o Azure.

Baixe um arquivo do Visio dessa arquitetura.

Dataflow

O fluxo de dados a seguir corresponde ao diagrama anterior:

  1. Os sistemas mainframe e midrange armazenam dados nas fontes de dados a seguir.

    • Sistemas de arquivos:

      • Método de acesso ao armazenamento virtual (VSAM)
      • Arquivos simples
      • Sistema de arquivos de fita linear

    • Bancos de dados relacionais:

      • Db2 para z/OS
      • Db2 para IBM i
      • Db2 para Linux UNIX e Windows

    • Bancos de dados não relacionais:

      • Sistema de Gerenciamento de Informações (IMS)
      • Adabas
      • IDMS (Sistema integrado de gerenciamento de banco de dados)

  2. O processo de conversão de objeto extrai definições de objeto de objetos de origem. Em seguida, as definições são convertidas em objetos correspondentes no armazenamento de dados de destino.

    • O Assistente de Migração do SQL Server para Db2 migra esquemas e dados de bancos de dados IBM Db2 para bancos de dados do Azure.

    • O Provedor de Dados Gerenciados para Arquivos de Host converte objetos por:

      • Analisando layouts comuns de registro de COBOL (linguagem orientada a negócios) e gerador de programas de relatório ou copybooks.
      • Mapeando os copybooks para objetos C# que os aplicativos .NET usam.

    • A ferramenta Db2toAzurePostgreSQL migra objetos de banco de dados do Db2 para o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL.

    • As ferramentas de parceiros executam a conversão automatizada de objetos em bancos de dados não relacionais, sistemas de arquivos e outros armazenamentos de dados.

  3. Os dados são ingeridos e transformados. Os sistemas mainframe e midrange armazenam seus dados do sistema de arquivos no formato codificado em EBCDIC em formatos de arquivo como:

    • Arquivos VSAM indexados.
    • Arquivos GDG não anexados.
    • Arquivos simples.

    COBOL, Linguagem de Programação Um e cópias de linguagem de assembly definem a estrutura de dados desses arquivos.

    a. O FTP (Protocolo de Transferência de Arquivo) transfere conjuntos de dados do sistema de arquivos de mainframe e midrange e seus copybooks correspondentes para o Azure. Esses conjuntos de dados têm layouts únicos e campos descompactados no formato binário.

    b. A conversão de dados é realizada desenvolvendo programas personalizados usando o componente de arquivo host do Host Integration Server ou usando o conector interno para arquivos de host IBM nos Aplicativos Lógicos do Azure.

    O conversor do Notebook Spark é desenvolvido usando estruturas spark de software livre. Ele é compatível com ambientes do Spark, como o Microsoft Fabric e o Azure Databricks.

    c. Os dados do banco de dados relacional são migrados.

    Os sistemas ibm mainframe e midrange armazenam dados em bancos de dados relacionais, como:

    Os seguintes serviços migram os dados do banco de dados:

    • O Azure Data Factory usa um conector Db2 para extrair e integrar dados dos bancos de dados.
    • O SQL Server Integration Services manipula várias tarefas de extração, transformação e carregamento de dados.
    • O Fabric Data Factory usa o conector IBM Db2 para migrar dados Db2.

    d. Dados de banco de dados não relacionais são migrados.

    Os sistemas ibm mainframe e midrange armazenam dados em bancos de dados não relacionais, como:

    Os produtos parceiros integram dados desses bancos de dados.

  4. Ferramentas do Azure, como o Azure Data Factory e o AzCopy , carregam dados nos bancos de dados do Azure e no armazenamento de dados do Azure. Você também pode usar soluções de parceiros e soluções de carregamento personalizadas para carregar dados.

  5. O Azure fornece vários serviços de banco de dados, incluindo serviços de banco de dados relacional totalmente gerenciados, como o Banco de Dados SQL do Azure e opções noSQL, como o Azure Cosmos DB. Esses serviços são projetados para escalabilidade, flexibilidade e distribuição global.

    O Azure também fornece uma variedade de soluções de armazenamento, incluindo o Armazenamento de Blobs do Azure para dados não estruturados e arquivos do Azure para compartilhamentos de arquivos totalmente gerenciados.

  6. Os serviços do Azure usam a camada de dados modernizada para computação, análise, armazenamento e rede.

  7. Os aplicativos cliente também usam a camada de dados modernizada.

Components

Essa arquitetura usa os seguintes componentes.

Armazenamento de dados

Essa arquitetura descreve como migrar dados para o armazenamento em nuvem escalonável e mais seguro e bancos de dados gerenciados para gerenciamento de dados flexíveis e inteligentes no Azure.

  • O Azure Cosmos DB é um banco de dados NoSQLde vários modelos distribuído globalmente. Nessa arquitetura, o Azure Cosmos DB serve como um destino NoSQL escalonável para modernizar bancos de dados de mainframe não relacionais, como IMS e IDMS.

  • O Banco de Dados do Azure para MySQL é um serviço de banco de dados relacional totalmente gerenciado com base na edição da comunidade do mecanismo de banco de dados MySQL de software livre. Nessa arquitetura, o Banco de Dados do Azure para MySQL fornece outra opção de destino de banco de dados relacional para dados de mainframe migrados.

  • O Banco de Dados do Azure para PostgreSQL é um serviço de banco de dados relacional totalmente gerenciado com base na edição da comunidade do mecanismo de banco de dados PostgreSQL de software livre. Nessa arquitetura, o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL fornece um banco de dados de destino alternativo para a migração de dados relacionais do mainframe.

  • O Banco de Dados SQL faz parte da família SQL do Azure. Ele foi projetado para a nuvem e fornece todos os benefícios de uma paaS (plataforma como serviço) totalmente gerenciada e evergreen. O Banco de Dados SQL também fornece recursos automatizados da plataforma AI que otimizam o desempenho e a durabilidade. As opções de computação e armazenamento de Hiperescala sem servidor dimensionam automaticamente os recursos sob demanda. Nessa arquitetura, o Banco de Dados SQL serve como um banco de dados de destino para dados relacionais migrados de sistemas Db2 de mainframe.

  • A Instância Gerenciada de SQL do Azure é um serviço de banco de dados de nuvem que fornece todos os benefícios de um PaaS totalmente gerenciado e sempre verde. A Instância Gerenciada de SQL tem compatibilidade quase completa com o mecanismo de banco de dados mais recente do SQL Server Enterprise Edition. Esse serviço também fornece uma implementação de rede virtual nativa que aborda preocupações comuns de segurança. Nessa arquitetura, a Instância Gerenciada de SQL serve como um destino para dados de mainframe que exigem compatibilidade do SQL Server e recursos corporativos.

  • O Azure Data Lake Storage é um repositório de armazenamento que contém grandes quantidades de dados em seu formato nativo e bruto. Os repositórios de data lake são otimizados para dimensionamento para terabytes e petabytes de dados. Normalmente, os dados são provenientes de várias fontes heterogêneas. Ele pode ser estruturado, semiestruturado ou não estruturado. Nessa arquitetura, o Data Lake Storage fornece armazenamento escalonável para dados convertidos do sistema de arquivos mainframe e serve como uma área de preparo para transformação de dados.

  • Microsoft Fabric Lakehouse é uma plataforma de arquitetura de dados para armazenar, gerenciar e analisar dados estruturados e não estruturados em um único local. Nessa arquitetura, o Microsoft Fabric Lakehouse serve como uma plataforma de análise unificada para dados de mainframe brutos e conjuntos de dados processados.

  • O banco de dados SQL no Microsoft Fabric é um banco de dados transacional amigável para desenvolvedores baseado no Banco de Dados SQL. Você pode usá-lo para criar seu banco de dados operacional no Fabric. Um banco de dados SQL no Fabric usa o mesmo mecanismo de banco de dados SQL que o Banco de Dados SQL. Nessa arquitetura, o banco de dados SQL no Microsoft Fabric fornece uma opção de banco de dados transacional moderna para dados operacionais de mainframe migrados.

Computação

  • O Azure Data Factory é o serviço de integração de dados baseado em nuvem da Microsoft que integra dados em diferentes ambientes de rede usando um IR (integration runtime), que é uma infraestrutura de computação. O Azure Data Factory copia dados entre armazenamentos de dados de nuvem e armazenamentos de dados em redes locais usando IRs auto-hospedadas. Nessa arquitetura, o Azure Data Factory orquestra todo o processo de migração de dados de fontes de mainframe para destinos do Azure.

  • O gateway de dados local é um aplicativo cliente windows instalado localmente que serve como uma ponte entre suas fontes de dados locais e serviços no Microsoft Cloud. Nessa arquitetura, o gateway de dados local estabelece conectividade segura entre sistemas de mainframe e serviços do Azure.

  • As Máquinas Virtuais do Azure são uma oferta de IaaS (infraestrutura como serviço) que fornece recursos de computação escalonáveis sob demanda. Uma VM (máquina virtual) do Azure fornece a flexibilidade da virtualização, mas elimina as demandas de manutenção do hardware físico. As VMs do Azure fornecem uma opção de sistemas operacionais, incluindo Windows e Linux. Nessa arquitetura, as Máquinas Virtuais do Azure hospedam ferramentas de migração, como o Assistente de Migração do SQL Server para Db2 e aplicativos de conversão personalizada.

Integradores de dados

Essa arquitetura descreve várias ferramentas de migração nativas do Azure que você usa dependendo dos dados de origem do mainframe e do banco de dados de destino.

  • a do Azure Data Factory é um serviço de integração de dados híbridos. O Azure Data Factory migra dados de fontes Db2 para destinos de banco de dados do Azure usando conectores nativos. Nessa arquitetura, o Azure Data Factory serve como o serviço de integração de dados primário para orquestrar fluxos de trabalho de migração de dados de mainframe.

  • O AzCopy é um utilitário de linha de comando que move blobs ou arquivos para dentro e para fora das contas de armazenamento. Nessa arquitetura, o AzCopy transfere grandes volumes de dados do sistema de arquivos mainframe para o Armazenamento do Azure durante o processo de migração.

  • O SQL Server Integration Services é uma plataforma para criar soluções de transformação e integração de dados de nível empresarial. Nesta arquitetura, você a usa para orquestrar tarefas de transformação de dados durante a migração de mainframe, como:

    • Copiando ou baixando arquivos.
    • Carregando data warehouses.
    • Limpar e minerar dados.
    • Gerenciando objetos e dados do SQL Server.

  • As ferramentas e tecnologias do Host Integration Server podem integrar sistemas de host, programas, mensagens e dados existentes da IBM com aplicativos do Azure. O componente cliente de arquivo de host fornece flexibilidade para os dados convertidos de EBCDIC para ASCII. Por exemplo, você pode gerar dados no formato JSON ou XML a partir dos dados convertidos. Nessa arquitetura, o Host Integration Server converte dados de mainframe codificados em EBCDIC em formato ASCII para consumo do Azure.

  • O Microsoft Fabric é uma plataforma de análise de ponta a ponta pronta para a empresa. Ele unifica a movimentação de dados, o processamento de dados, a ingestão, a transformação, o roteamento de eventos em tempo real e a criação de relatórios. Ele dá suporte a esses recursos usando os seguintes serviços integrados:

    • Engenheiro de dados do Fabric
    • Fábrica de Dados do Fabric
    • Ciência de dados do Fabric
    • Fabric Inteligência em Tempo Real
    • Data Warehouse do Fabric
    • Bancos de dados do Fabric

Nessa arquitetura, o Fabric fornece uma plataforma de análise abrangente para modernização de dados de mainframe de ponta a ponta e business intelligence.

Outras ferramentas

  • O Assistente de Migração do SQL Server para Db2 automatiza a migração do Db2 para os serviços de banco de dados da Microsoft. Quando essa ferramenta é executada em uma VM, ela converte objetos de banco de dados Db2 em objetos de banco de dados do SQL Server e cria esses objetos no SQL Server. Nessa arquitetura, o Assistente de Migração do SQL Server para Db2 automatiza a conversão de esquemas e objetos de banco de dados Db2 de mainframe para destinos de banco de dados do Azure.

  • O Provedor de Dados para Arquivos de Host é um componente do Host Integration Server que usa conexões offline, SNA ou TCP/IP.

    • Com conexões offline, o Provedor de Dados lê e grava registros em um arquivo binário local.
    • Com conexões SNA e TCP/IP, o Provedor de Dados lê e grava registros armazenados em conjuntos de dados z/OS remotos (mainframe da série IBM Z) ou arquivos físicos remotos de i5/OS (sistemas IBM AS/400 e iSeries). Somente sistemas de i5/SO usam TCP/IP.

    Nessa arquitetura, o Provedor de Dados para Arquivos de Host permite conectividade e acesso a dados entre sistemas de arquivos mainframe e aplicativos do Azure.

  • Os serviços do Azure fornecem ambientes, ferramentas e processos para desenvolver e dimensionar novos aplicativos na nuvem pública. Nessa arquitetura, os serviços do Azure fornecem a plataforma de nuvem de destino para aplicativos de mainframe modernizados e cargas de trabalho de análise de dados.

Detalhes do cenário

Soluções modernas de armazenamento de dados, como a plataforma de dados do Azure, fornecem melhor escalabilidade e desempenho do que sistemas de mainframe e midrange. Ao modernizar seus sistemas, você pode aproveitar esses benefícios. No entanto, a atualização da tecnologia, da infraestrutura e das práticas é complexa. O processo envolve uma investigação exaustiva das atividades de negócios e engenharia. O gerenciamento de dados é uma consideração ao modernizar seus sistemas. Você também precisa examinar a visualização e a integração de dados.

As modernizações bem-sucedidas usam uma estratégia de primeiro dados. Ao usar essa abordagem, você se concentra nos dados em vez do novo sistema. O gerenciamento de dados não é mais apenas um item na lista de verificação de modernização. Em vez disso, os dados são a peça central. Soluções de dados coordenadas e orientadas à qualidade substituem as fragmentadas e mal governadas.

Essa solução usa componentes da plataforma de dados do Azure em uma abordagem de primeiro dados. Especificamente, a solução envolve:

  • Conversão de objeto. Converta definições de objeto do armazenamento de dados de origem em objetos correspondentes no armazenamento de dados de destino.

  • Ingestão de dados. Conecte-se ao armazenamento de dados de origem e extraia dados.

  • Transformação de dados. Transforme dados extraídos em estruturas apropriadas de armazenamento de dados de destino.

  • Armazenamento de dados. Carregue dados do armazenamento de dados de origem para o armazenamento de dados de destino, inicialmente e continuamente.

Possíveis casos de uso

As organizações que usam sistemas de mainframe e midrange podem se beneficiar dessa solução, especialmente quando desejarem:

  • Modernizar cargas de trabalho críticas de missão.

  • Adquira business intelligence para melhorar as operações e obter uma vantagem competitiva.

  • Remova os altos custos e a rigidez associados aos armazenamentos de dados de mainframe e midrange.

Considerations

Essas considerações implementam os pilares do Azure Well-Architected Framework, que é um conjunto de princípios orientadores que você pode usar para melhorar a qualidade de uma carga de trabalho. Para obter mais informações, consulte Well-Architected Framework.

Segurança

A segurança fornece garantias contra ataques deliberados e o uso indevido de seus valiosos dados e sistemas. Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para segurança.

Otimização de custos

A Otimização de Custos concentra-se em maneiras de reduzir despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para otimização de custos.

  • O Assistente de Migração do SQL Server é uma ferramenta gratuita e com suporte que simplifica a migração de banco de dados do Db2 para o SQL Server, o Banco de Dados SQL e a Instância Gerenciada de SQL. O Assistente de Migração do SQL Server automatiza todos os aspectos da migração, incluindo análise de avaliação de migração, conversão de esquema e instrução SQL e migração de dados.

  • A solução baseada no Microsoft Fabric Lakehouse é baseada em tecnologias de software livre (Delta Lake, Apache Spark). Essa abordagem elimina a carga financeira das ferramentas de conversão de licenciamento e fornece uma experiência de SaaS unificada para análise.

  • Use a Calculadora de preços do Azure para estimar o custo da implantação dessa solução.

Eficiência de desempenho

A Eficiência de Desempenho refere-se à capacidade da carga de trabalho de dimensionar para atender às demandas do usuário com eficiência. Para obter mais informações, consulte Lista de verificação de revisão de design para eficiência de desempenho.

  • Os principais pilares da Eficiência de Desempenho são gerenciamento de desempenho, planejamento de capacidade, escalabilidade e escolha de um padrão de desempenho apropriado.

  • Você pode escalar horizontalmente o IR auto-hospedado associando a instância lógica a vários computadores locais no modo ativo-ativo.

  • Use o Banco de Dados SQL para dimensionar dinamicamente seus bancos de dados. A camada sem servidor pode dimensionar automaticamente os recursos de computação. Os pools elásticos permitem que os bancos de dados compartilhem recursos em um pool e só podem ser dimensionados manualmente.

Ao usar o cliente Provedor de Dados para Arquivos de Host para converter dados, ative o pool de conexões para reduzir o tempo de inicialização da conexão. Quando você usa o Azure Data Factory para extrair dados, ajuste o desempenho da atividade de cópia.

Contributors

A Microsoft mantém este artigo. Os colaboradores a seguir escreveram este artigo.

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