Delen via

Mainframe-rekenkracht verplaatsen naar Azure

  • Artikel

Mainframes hebben een reputatie voor hoge betrouwbaarheid en beschikbaarheid en blijven de vertrouwde backbone van veel ondernemingen. Ze worden vaak ook verondersteld om bijna onbeperkte schaalbaarheid en rekenkracht te hebben. Sommige ondernemingen hebben echter de mogelijkheid van de grootste beschikbare mainframes ontgroeid. Als dit lijkt op u, biedt Azure flexibiliteit, bereik en besparingen op de infrastructuur.

Als u mainframe-workloads wilt uitvoeren in Microsoft Azure, moet u weten hoe de rekenmogelijkheden van uw mainframe zich verhouden tot Azure. Op basis van een IBM z14-mainframe (het meest recente model vanaf dit schrijven) leest u in dit artikel hoe u vergelijkbare resultaten kunt krijgen in Azure.

Om aan de slag te gaan, moet u rekening houden met de omgevingen naast elkaar. In de volgende afbeelding wordt een mainframe-omgeving voor het uitvoeren van toepassingen vergeleken met een Azure-hostingomgeving.

Azure-services en emulatieomgevingen bieden vergelijkbare ondersteuning en stroomlijnt de migratie

De kracht van mainframes wordt vaak gebruikt voor OLTP-systemen (Online Transaction Processing) die miljoenen updates verwerken voor duizenden gebruikers. Deze toepassingen gebruiken vaak software voor transactieverwerking, schermafhandeling en formuliervermelding. Ze kunnen een CICS (Customer Information Control System), Information Management System (IMS) of Transaction Interface Package (TIP) gebruiken.

Zoals in de afbeelding wordt weergegeven, kan een TPM-emulator in Azure CICS- en IMS-workloads verwerken. Een batchsysteememulator in Azure voert de rol van JCL (Job Control Language) uit. Mainframe-gegevens worden gemigreerd naar Azure-databases, zoals Azure SQL Database. Azure-services of andere software die in Azure Virtual Machines wordt gehost, kunnen worden gebruikt voor systeembeheer.

Mainframe-berekening in één oogopslag

In het z14-mainframe worden processors in maximaal vier lades gerangschikt. Een lade is gewoon een cluster van processors en chipsets. Elke lade kan zes actieve centrale processorchips (CP) hebben en elke CP heeft 10 sc-chips (system controller). In de Terminologie van Intel x86 zijn er zes sockets per lade, 10 kernen per socket en vier lades. Deze architectuur biedt het ruwe equivalent van 24 sockets en 240 kernen, maximum, voor een z14.

De snelle z14 CP heeft een kloksnelheid van 5,2 GHz. Normaal gesproken wordt een z14 geleverd met alle CPs in de doos. Ze worden indien nodig geactiveerd. Een klant wordt meestal gefactureerd voor ten minste vier uur rekentijd per maand, ondanks het werkelijke gebruik.

Een mainframeprocessor kan worden geconfigureerd als een van de volgende typen:

  • Gp-processor (Algemeen gebruik)
  • System z Integrated Information Processor (zIIP)
  • Integrated Facility for Linux (IFL) processor
  • System Assist Processor (SAP)
  • ICF-processor (Integrated Coupling Facility)

Mainframe-rekenkracht omhoog en uit schalen

IBM mainframes bieden de mogelijkheid om maximaal 240 kernen (de huidige z14-grootte voor één systeem) te schalen. Daarnaast kunnen IBM mainframes worden uitgeschaald via een functie genaamd de Coupling Facility (CF). Met de CF kunnen meerdere mainframesystemen tegelijkertijd toegang krijgen tot dezelfde gegevens. Met behulp van de CF groepeerd de mainframe Parallel Sysplex-technologie mainframeprocessors in clusters. Toen deze handleiding werd geschreven, ondersteunde de functie Parallel Sysplex elk 32 groeperingen van 64 processors. Op deze manier kunnen maximaal 2048 processors worden gegroepeerd om de rekencapaciteit uit te schalen.

Met een CF kunnen de rekenclusters gegevens delen met directe toegang. Deze wordt gebruikt voor het vergrendelen van informatie, cachegegevens en de lijst met gedeelde gegevensbronnen. Een Parallelle Sysplex met behulp van een of meer CFs kan worden beschouwd als een scale-out rekencluster met 'gedeelde alles'. Zie Parallel Sysplex op IBM Z op de website van IBM voor meer informatie over deze functies.

Toepassingen kunnen deze functies gebruiken om zowel uitschaalprestaties als hoge beschikbaarheid te bieden. Download de IBM CICS en de Koppelingsfaciliteit: Beyond the Basics redbook voor informatie over hoe CICS Parallel Sysplex kan gebruiken met CF.

Azure Compute in één oogopslag

Sommige mensen denken per ongeluk dat Intel-servers niet zo krachtig zijn als mainframes. De nieuwe kern-dichte intel-systemen hebben echter net zoveel rekencapaciteit als mainframes. In deze sectie worden de IaaS-opties (Infrastructure-as-a-Service) van Azure voor computing en opslag beschreven. Azure biedt ook PaaS-opties (Platform-as-a-Service), maar dit artikel is gericht op de IaaS-opties die vergelijkbare mainframecapaciteit bieden.

Azure Virtual Machines bieden rekenkracht in een reeks grootten en typen. In Azure is een virtuele CPU (vCPU) ongeveer gelijk aan een kern op een mainframe.

Op dit moment biedt het bereik van azure Virtual Machine-grootten van 1 tot 128 vCPU's. Typen virtuele machines (VM's) zijn geoptimaliseerd voor bepaalde werkbelastingen. In de volgende lijst ziet u bijvoorbeeld de VM-typen (actueel vanaf dit schrijven) en de aanbevolen toepassingen:

Tekengrootte Type en beschrijving
D-serie Algemeen gebruik met 64 vCPU en tot 3,5 GHz kloksnelheid
E-serie Geoptimaliseerd voor geheugen met maximaal 64 vCPU's
F-serie Compute geoptimaliseerd met maximaal 64 vCPU's en 3,7 GHz kloksnelheid
H-serie Geoptimaliseerd voor HPC-toepassingen (High Performance Computing)
L-serie Opslag die is geoptimaliseerd voor toepassingen met hoge doorvoer die worden ondersteund door databases zoals NoSQL
M-serie Grootste voor reken- en geheugen geoptimaliseerde VM's met maximaal 128 vCPU's

Zie de reeks virtuele machines voor meer informatie over beschikbare VM's.

Een z14 mainframe kan maximaal 240 kernen hebben. Z14 mainframes gebruiken echter bijna nooit alle kernen voor één toepassing of workload. In plaats daarvan scheidt een mainframe workloads in logische partities (LPAR's) en de LPAR's hebben beoordelingen: MIPS (Miljoenen instructies per seconde) of MSU (miljoen service-eenheid). Bij het bepalen van de vergelijkbare VM-grootte die nodig is voor het uitvoeren van een mainframeworkload in Azure, moet u rekening houden met de MIPS-classificatie (of MSU).

Hier volgen algemene schattingen:

  • 150 MIPS per vCPU

  • 1000 MIPS per processor

Als u de juiste VM-grootte voor een bepaalde workload in een LPAR wilt bepalen, moet u eerst de VM optimaliseren voor de workload. Bepaal vervolgens het aantal benodigde vCPU's. Een conservatieve schatting is 150 MIPS per vCPU. Op basis van deze schatting kan bijvoorbeeld een VM uit de F-serie met 16 vCPU's eenvoudig een IBM Db2-workload ondersteunen die afkomstig is van een LPAR met 2400 MIPS.

Azure Compute-schaal omhoog schalen

De VM's uit de M-serie kunnen maximaal 128 vCPU's worden geschaald (op het moment dat dit artikel is geschreven). Met de conservatieve schatting van 150 MIPS per vCPU is de VM uit de M-serie gelijk aan ongeveer 19.000 MIPS. De algemene regel voor het schatten van MIPS voor een mainframe is 1000 MIPS per processor. Een z14-mainframe kan maximaal 24 processors hebben en ongeveer 24.000 MIPS bieden voor één mainframesysteem.

Het grootste enkele z14-mainframe heeft ongeveer 5.000 MIPS meer dan de grootste VM die beschikbaar is in Azure. Het is echter belangrijk om te vergelijken hoe workloads worden geïmplementeerd. Als een mainframesysteem zowel een toepassing als een relationele database heeft, worden ze doorgaans geïmplementeerd in hetzelfde fysieke mainframe, elk in een eigen LPAR. Dezelfde oplossing in Azure wordt vaak geïmplementeerd met behulp van één VM voor de toepassing en een afzonderlijke, geschikte VM voor de database.

Als een M64 vCPU-systeem bijvoorbeeld de toepassing ondersteunt en er een M96 vCPU wordt gebruikt voor de database, zijn er ongeveer 150 vCPU's nodig, of ongeveer 24.000 MIPS, zoals in de volgende afbeelding wordt weergegeven.

Workloadimplementaties van 24.000 MIPS vergelijken

De aanpak is het migreren van LPAR's naar afzonderlijke VM's. Vervolgens schaalt Azure eenvoudig op tot de grootte die nodig is voor de meeste toepassingen die zijn geïmplementeerd op één mainframesysteem.

Uitschalen van Azure Compute

Een van de voordelen van een azure-oplossing is de mogelijkheid om uit te schalen. Met schalen is bijna onbeperkte rekencapaciteit beschikbaar voor een toepassing. ondersteuning voor Azure meerdere methoden om rekenkracht uit te schalen:

  • Taakverdeling in een cluster. In dit scenario kan een toepassing een load balancer of resource manager gebruiken om de workload over meerdere VM's in een cluster uit te spreiden. Als er meer rekencapaciteit nodig is, worden er extra VM's aan het cluster toegevoegd.

  • Virtuele-machineschaalsets. In dit burst-scenario kan een toepassing worden geschaald naar extra rekenresources op basis van vm-gebruik. Wanneer de vraag afneemt, kan het aantal VM's in een schaalset ook omlaag gaan, waardoor het efficiënt gebruik van rekenkracht wordt gegarandeerd.

  • PaaS schalen. Azure PaaS-aanbiedingen schalen rekenresources. Azure Service Fabric wijst bijvoorbeeld rekenresources toe om te voldoen aan de toename van het aantal aanvragen.

  • Kubernetes-clusters. Toepassingen in Azure kunnen Kubernetes-clusters gebruiken voor rekenservices voor opgegeven resources. Azure Kubernetes Service (AKS) is een beheerde service waarmee Kubernetes-knooppunten, -pools en -clusters in Azure worden ingedeeld.

Als u de juiste methode wilt kiezen voor het uitschalen van rekenresources, is het belangrijk om te begrijpen hoe Azure en mainframes verschillen. De sleutel is hoe of gegevens worden gedeeld door rekenresources. In Azure worden gegevens (standaard) niet gedeeld door meerdere VM's. Als het delen van gegevens vereist is voor meerdere VM's in een uitschalend rekencluster, moeten de gedeelde gegevens zich in een resource bevinden die deze functionaliteit ondersteunt. In Azure omvat het delen van gegevens opslag, zoals in de volgende sectie wordt besproken.

Optimalisatie van Azure-rekenkracht

U kunt elke verwerkingslaag in een Azure-architectuur optimaliseren. Gebruik het meest geschikte type VM's en functies voor elke omgeving. In de volgende afbeelding ziet u één potentieel patroon voor het implementeren van VM's in Azure ter ondersteuning van een CICS-toepassing die gebruikmaakt van Db2. Op de primaire site worden de productie-, preproductie- en test-VM's geïmplementeerd met hoge beschikbaarheid. De secundaire site is voor back-up en herstel na noodgevallen.

Elke laag kan ook geschikte services voor herstel na noodgevallen bieden. Voor productie- en database-VM's is bijvoorbeeld een dynamisch of warm herstel vereist, terwijl de ontwikkel- en test-VM's een koud herstel ondersteunen.

Maximaal beschikbare implementatie die ondersteuning biedt voor herstel na noodgevallen

Volgende stappen

IBM-resources

Azure Government

Meer migratieresources