Cet article explique comment utiliser Precisely Connect pour migrer des systèmes mainframe et midrange vers Azure.
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Architecture
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Workflow
- Un composant d’agent Connect capture les journaux des modifications en utilisant des utilitaires natifs mainframe ou midrange et met en cache les journaux dans un stockage temporaire.
- Pour les systèmes mainframe, un composant de serveur de publication sur le mainframe gère la migration des données.
- Pour les systèmes midrange, à la place du serveur de publication, un composant d’écouteur gère la migration des données. Il se trouve sur une machine Windows ou Linux.
- Le serveur de publication ou l’écouteur déplace les données d’un emplacement local vers Azure via une connexion à sécurité renforcée. Le serveur de publication ou l’écouteur gère la validation et la restauration des transactions pour chaque unité de travail, maintenant l’intégrité des données.
- Le moteur de réplication Connect capture les données du serveur de publication ou de l’écouteur et les applique à la cible. Il distribue les données pour le traitement parallèle.
- La cible est une base de données qui reçoit les modifications via ODBC ou les ingère via Azure Event Hubs.
- Les données changées sont consommées par Azure Databricks et appliquées aux services de la plateforme de données Azure.
- Le démon du contrôleur Connect authentifie la demande et établit la connexion de socket entre le serveur de publication ou l’écouteur et le moteur de réplication.
Composants
Réseau et identité
- Azure ExpressRoute étend vos réseaux locaux à la plateforme cloud Azure via une connexion privée d’un fournisseur de connectivité.
- Une passerelle VPN Azure vous permet de créer des passerelles de réseau virtuel qui acheminent du trafic chiffré entre un réseau virtuel Azure et un emplacement local via l’Internet public.
- Microsoft Entra ID est un service de gestion des identités et des accès qui se synchronise avec un Active Directory local.
Stockage
- Azure SQL Database fait partie de la famille Azure SQL. Il est conçu pour le cloud et offre tous les avantages d’une plateforme en tant que service complètement managée et durable (PaaS). SQL Database fournit également des fonctionnalités automatisées basées sur l’IA qui optimisent les performances et la durabilité. Le calcul sans serveur et des options de stockage Hyperscale mettent automatiquement à l’échelle les ressources à la demande.
- Azure Database pour PostgreSQL est un service de base de données relationnelle complètement managé, basé sur l’édition communautaire du moteur de base de données open source PostgreSQL.
- Azure Database pour MySQL est un service de base de données relationnelle complètement managé qui est basé sur l’édition communautaire du moteur de base de données open source MySQL.
- Azure SQL Managed Instance est un service de base de données cloud intelligent et évolutif qui offre tous les avantages d’une PaaS complètement managée et persistante. Azure SQL Managed Instance est presque 100 % compatible avec le dernier moteur de base de données SQL Server édition Entreprise. Il fournit également une implémentation native de réseau virtuel qui résout les problèmes de sécurité courants.
- Azure Synapse Analytics est un entrepôt de données cloud rapide et flexible qui vous aide à mettre à l’échelle, à calculer et à stocker de manière élastique et indépendante, avec une architecture de traitement massivement parallèle.
- Le service Stockage Azure est une solution de stockage cloud qui comprend un stockage d’objets, de fichiers, de disques, de files d’attente et de tables. Les services incluent des solutions et des outils de stockage hybride pour transférer, partager et sauvegarder des données.
Analyse et rapports
- Power BI est une suite d’outils d’analytique métier qui peut fournir des insights à l’échelle de votre organisation. En utilisant Power BI, vous pouvez vous connecter à des centaines de sources de données, simplifier la préparation des données et générer une analyse ad hoc.
Surveillance
- Azure Monitor offre une solution complète pour collecter, analyser et exploiter les données de télémétrie d’environnements cloud et locaux. Les fonctionnalités incluent Application Insights, les journaux Azure Monitor et Log Analytics.
Intégrateurs de données
- Precisely Connect peut intégrer des données provenant de plusieurs sources et fournir une réplication en temps réel vers Azure. Vous pouvez l’utiliser pour répliquer des données sans apporter de modifications à votre application. Connect peut également améliorer les performances des travaux d’extraction, transformation et chargement (ETL).
- Azure Databricks est basé sur Apache Spark et s’intègre aux bibliothèques open source. Il fournit une plateforme unifiée pour l’exécution de charges de travail d’analytique. Vous pouvez utiliser les langages Python, Scala, R et SQL pour encadrer des pipelines ETL et orchestrer des travaux.
- Azure Event Hubs est un service d’ingestion en temps réel capable de traiter des millions d’enregistrements par seconde. Vous pouvez ingérer des données provenant de plusieurs sources et les utiliser pour l’analytique en temps réel. Vous pouvez facilement mettre à l’échelle Event Hubs en fonction du volume de données.
Détails du scénario
Vous pouvez utiliser différentes stratégies pour migrer des systèmes mainframe et midrange vers Azure. La migration des données joue un rôle clé dans ce processus. Dans une architecture cloud hybride, les données doivent être répliquées entre les systèmes mainframe ou midrange et la plateforme de données Azure. Pour maintenir l’intégrité des données, vous avez besoin d’une réplication en temps réel pour les applications critiques pour l’entreprise. Precisely Connect peut vous aider à répliquer des données à partir de sources de données mainframe et midrange vers la plateforme de données Azure en temps réel en utilisant la capture des changements de données (CDC) ou l’ingestion par lots.
Precisely Connect prend en charge diverses sources de données mainframe et midrange, notamment Db2 z/OS, Db2 LUW, Db2 pour i, IMS, VSAM, les fichiers et les copybooks. Il les migre vers des cibles Azure, telles que SQL Database, Azure Database pour PostgreSQL, Azure Database pour MySQL, Azure Data Lake Storage et Azure Synapse Analytics, sans affecter les applications. Il prend également en charge la scalabilité en fonction du volume de données et des exigences des clients. Il réplique les données sans affecter les performances ni mettre à rude épreuve le réseau.
Cas d’usage potentiels
Cette solution s’applique aux scénarios suivants :
- Réplication des données à partir de sources de données mainframe et midrange vers la plateforme de données Azure.
- Dans une architecture cloud hybride, les données sont répliquées entre les systèmes mainframe ou midrange et la plateforme de données Azure.
- Analytique en quasi-temps réel sur Azure, basée sur les données opérationnelles des systèmes mainframe ou midrange.
- Migration des données des systèmes mainframe ou midrange vers Azure sans affecter les applications.
Considérations
Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework, un ensemble de principes directeurs que vous pouvez utiliser pour améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d'informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.
Fiabilité
La fiabilité permet de s’assurer que votre application tient vos engagements auprès de vos clients. Pour plus d’informations, consultez la page Vue d’ensemble du pilier de fiabilité.
Utilisez Azure Monitor and Application Insights pour superviser la migration des données. Configurez des alertes pour une gestion proactive. Pour plus d’informations sur la fiabilité dans Azure, consultez Conception d’applications Azure fiables.
Optimisation des coûts
L’optimisation des coûts consiste à réduire les dépenses inutiles et à améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’optimisation des coûts.
- La réplication de données vers Azure et leur traitement dans les services Azure peuvent être plus rentables que de les maintenir dans un système mainframe.
- L’outil Cost Management dans le portail Azure fournit une vue d’analyse des coûts qui peut vous aider à analyser vos dépenses.
- Vous pouvez utiliser Azure Databricks pour redimensionner votre cluster avec la mise à l’échelle automatique afin d’optimiser les coûts. Cela peut être moins coûteux que l’utilisation d’une configuration fixe.
- Azure Advisor fournit des recommandations pour optimiser la gestion des performances et des coûts.
Utilisez la Calculatrice de prix Azure pour estimer le coût de l’implémentation de cette solution.
Efficacité des performances
L’efficacité des performances est la capacité de votre charge de travail à s’adapter à la demande des utilisateurs de façon efficace. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’efficacité des performances.
- Precisely Connect peut être mis à l’échelle en fonction du volume de données et optimiser la réplication des données.
- Le moteur de réplication Connect peut distribuer des données pour un traitement parallèle. Vous pouvez équilibrer la distribution en fonction de l’ingestion des charges de travail.
- SQL Database serverless peut être mis à l’échelle automatiquement en fonction du volume de charges de travail.
- Event Hubs peut être mis à l’échelle en fonction des unités de débit et du nombre de partitions.
Pour plus d’informations, consultez Meilleures pratiques de mise à l’échelle automatique dans Azure.
Contributeurs
Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.
Auteur principal :
- Seetharaman Sankaran | Architecte d’ingénierie senior
Autre contributeur :
- Mick Alberts | Rédacteur technique
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Étapes suivantes
- Capture des changements de données avec Connect
- Qu’est-ce qu’Azure ExpressRoute ?
- Qu’est-ce qu’une passerelle VPN ?
- Qu’est-ce qu’Azure SQL Database ?
- Contacter le service Mainframe Data Modernization Engineering chez Microsoft