使用 BMC AMI 云实现大型机工作负载的现代化
组织可以将大型机系统现代化,以利用云计算的优势。 大型机数据与云平台的集成可增强可伸缩性、性能和成本效益。
BMC AMI 云提供了一种将大型机数据直接传输到 Azure Blob 存储的解决方案。 此服务简化了组织的迁移和现代化过程。
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主要优势
经济高效的备份。 使用 BMC AMI 云和 Blob 存储作为虚拟磁带库的有效替代方法,以帮助确保更快、更经济的数据备份。 这种转变可降低成本并改善备份和恢复时间,这对于业务连续性至关重要。
数据转换。 BMC AMI Cloud Analytics 可将大型机数据转换为与各种 Azure 服务兼容的开放格式。 开放格式可增强数据可用性和集成。 此过程对于旨在在其旧数据上使用高级分析、AI 和机器学习工具的组织至关重要。
数据保护。 BMC AMI Cloud Vault 在 Azure 存储中提供大型机数据的不可变空化副本。 它通过提供版本控制、锁定、不可变性和加密来保护数据。 它还提供威胁防护,并符合数据保留的法规要求。
建筑
下载此体系结构的 Visio 文件。
工作流
BMC AMI Cloud 与 Azure 的集成体系结构包括多个组件。 每个组件在数据迁移和转换过程中都发挥着重要作用。
BMC AMI 云代理启动一个 z/OS 任务,该任务通过传输控制协议/Internet 协议(TCP/IP)将加密和压缩的大型机数据发送到 Blob 存储。 此过程有助于确保安全高效的数据传输,而无需中间存储,从而减少延迟和潜在的故障点。
BMC AMI 云管理服务器(基于 Docker 的 Web 应用程序)管理云代理。 它管理策略、活动和存储,这有助于确保无缝数据管理。
BMC AMI 云分析将存储在 Blob 存储中的大型机数据转换为适合 AI、商业智能和机器学习应用程序的格式。 BMC AMI Cloud Analytics 支持转换为 CSV 和 JSON,并支持与 Azure 数据库直接集成。 此功能支持各种分析和操作用例。
组件
BMC AMI 云数据的每个组件旨在优化数据迁移和管理过程的各个方面:
BMC AMI 云代理 是一个基于 Java 的应用程序,它作为一个或多个 z/OS 逻辑分区(LDR)的启动任务运行。 它通过 TCP/IP 直接读取和写入 Blob 存储中的数据。 BMC AMI 云代理使用 zIIP 引擎,这大大减少了常规 CPU 消耗。 此优化可增强大型机性能并降低成本。 可以使用多个代理来提高可伸缩性和复原能力。
BMC AMI 云管理服务器 是在 Docker 容器中运行的 Web 应用程序,用于管理 Web UI 并与 z/OS 代理通信。 它提供了一种方法来定义数据保护、数据迁移和数据存档的策略。 这些策略有助于确保数据管理符合组织要求和合规性标准。 为了获得卓越的可用性,请在虚拟网络中的 Azure 虚拟机上部署此应用程序。
生命周期管理引擎 是一个基于 Java 的应用程序,可在 z/OS LPAR 上运行本地。 它会从对象存储和 z/OS 中删除过期的数据。 此过程可自动执行数据生命周期管理,并帮助确保有效使用存储资源。
数据管理命令行接口(CLI) 是在 z/OS LPAR 上运行的 CLI。 用户可以使用 CLI 在 Blob 存储中执行备份、还原、存档、撤回和删除操作。 CLI 提供对数据管理任务的灵活性和控制,并支持与现有工作流和脚本的集成。
BMC AMI 云分析 是基于 Docker 的应用程序,可将 BMC AMI 云托管对象转换为 AI、商业智能和机器学习应用程序可以处理的开放格式。 此功能允许组织通过使新式分析工具能够访问大型机数据来解锁其大型机数据的价值。
网络和标识
本地大型机系统和 Azure 云服务之间的安全可靠连接对于任何现代化工作的成功至关重要。
Azure ExpressRoute 提供与 Azure 服务的专用可靠连接。 与公共 Internet 连接相比,此连接提供卓越的性能和增强的安全性。 它有助于通过专用连接将大型机数据从本地环境传输到 Azure。 此服务非常适合具有严格数据主权要求的组织。
Azure VPN 网关 通过公共 Internet 在 Azure 虚拟网络和本地位置之间发送加密流量。 对于无法使用专用专用连接将大型机数据传输到 Azure 的方案,可以部署此解决方案。
Microsoft Entra ID 与 Windows Server Active Directory 同步,以便进行标识和访问管理。 Microsoft Entra ID 支持单一登录和多重身份验证,从而提高安全性和用户体验。 它有助于确保 BMC AMI 云代理与 Blob 存储之间的加密数据传输。 可以使用基于角色的访问控制来管理和管理权限。
数据库和存储
大型机数据通过 BMC AMI 云代理迁移到 Azure 存储。 可以使用 BMC AMI 云分析将存储中的数据与以下任何 Azure 数据库服务集成。
Azure SQL 数据库 是一种完全托管的可缩放数据库服务,具有 AI 支持的性能和持久性优化功能。 它支持无服务器计算和超大规模存储选项,可按需自动缩放资源。
Azure Database for PostgreSQL 是基于开源 PostgreSQL 数据库引擎社区版的完全托管的关系数据库服务。 可以使用 Azure Database for PostgreSQL 专注于应用程序创新,而不是数据库管理。 还可以快速轻松地缩放工作负荷。
Azure Database for MySQL 是基于开源 MySQL 数据库引擎社区版的完全托管的关系数据库服务。
Azure SQL 托管实例 是一种智能、可缩放的云数据库服务,可提供完全托管且常绿的平台即服务的所有优势。 SQL 托管实例与最新的 SQL Server (Enterprise Edition) 数据库引擎几乎完全兼容。 此服务还提供解决常见安全问题的本机虚拟网络实现。
Azure Synapse Analytics 是一个快速灵活的云数据仓库,可帮助你灵活、独立地缩放、计算和存储数据,并提供大规模并行处理体系结构。
存储 是一种全面的云存储解决方案,包括对象、文件、磁盘、队列和表存储。 存储支持混合存储解决方案,并提供数据传输、共享和备份的工具。 它还为迁移的大型机数据提供可缩放的备份和存档解决方案。
分析和监视
有效的监视和分析对于维护基于云的系统的运行状况和性能至关重要:
Power BI 是一套连接到数百个数据源的业务分析工具,可简化数据准备并推动即兴分析。 Power BI 可以访问存储或 Azure 数据库中的迁移数据,以创建提供见解和仪表板的交互式报表。
Azure Monitor 提供了一个全面的解决方案,用于从云和本地环境收集、分析和处理遥测数据。 它包括 Application Insights、Azure Monitor 日志和 Log Analytics 等功能。 这些功能支持主动监视和解决问题。 可以使用 Azure Monitor 在将数据从大型机迁移到存储期间监视和分析指标。
实现替代项
可以根据特定需求和约束在本地和云部署选项之间进行选择:
本地部署。 可以在 z/OS 容器扩展(zCX)或 Linux 虚拟实例上安装本地 BMC AMI 云管理服务器。 此安装为具有法规或延迟要求的组织提供了灵活性。
数据转换服务。 BMC AMI 云分析可以在本地环境中对大型机进行外部操作。 还可以使用服务器实例或容器服务在云中部署它,从而提高资源使用率和性能。
用例
此体系结构适用于各种用例。
大型机数据可访问性: 使大型机数据可供 Azure 数据服务、AI、机器学习、分析和商业智能工具使用。
数据保护: 备份大型机数据并将其存档到 Blob 存储,以帮助确保数据可用性和持久性。
直接数据集成: 使大型机应用程序能够直接向 Blob 存储写入和读取数据,以简化工作流并减少延迟。
网络安全: 通过在 Azure 中创建不可变的第三个副本来保护大型机数据免受网络攻击,以增强数据安全性和合规性。
贡献
本文由Microsoft维护。 它最初由以下参与者编写。
主体作者:
- 西塔拉曼·桑卡兰 |高级工程架构师
其他参与者:
- Pratim Dasgupta |高级工程架构师
- 阿什·汗德尔瓦尔 |首席工程架构师经理
若要查看非公共LinkedIn配置文件,请登录到LinkedIn。
后续步骤
- 适用于大型机 的
BMC AMI 云数据管理 - 什么是 ExpressRoute?
- 什么是 VPN 网关?
- Azure Data Lake Storage Gen2 简介
- 什么是 SQL 数据库?
- 什么是 Azure Synapse Analytics?
- 什么是 Azure Database for PostgreSQL?
- 什么是 Azure Database for MySQL?
- 什么是 Power BI?
- Azure Monitor 概述
- 有关详细信息,请联系 大型机数据现代化团队
相关资源
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