Bewegt Daten - so viel wie notwendig, so wenig wie möglich
Im Zeitalter der Digitalisierung sind BigData und Analytics in aller Munde. Die effiziente und zeitnahe Integration von Mainframe-Daten hat viele Gründe: BigData, Workload Entlastung des Mainframe zur Kostenreduzierung und Anwendungsmodernisierung sowie damit verbundene Migrationen von Daten und Anwendungen ohne „Big Bang“.
Abnehmendes Mainframe Knowhow sowie historisch gewachsene Datenbestände und deren Ausprägungen machen das Thema Datenaustausch im Mainframe-Umfeld zu einer großen Herausforderung.
Viele Unternehmen haben in der Vergangenheit FTP oder vergleichbare File-Transfer Lösungen verwendet: ein sehr CPU-intensives, unsicheres und kostspieliges Verfahren für die Bewegung von Massendaten. Es ist heute durch limitierte Batch-Fenster häufig nicht mehr praktikabel.
B.O.S. Software Service und Vertrieb GmbH bietet eine innovative Lösung, um diese anspruchsvolle und komplexe Aufgabenstellung einfacher, schneller, zuverlässiger und effizienter zu bewältigen:
tcVISION ist eine systemübergreifende Lösung für die bidirektionale Synchronisation und Echtzeit-Replikation von Daten auf Basis von Änderungsdaten (Change Data Capture).
tcVISION macht Datenaustausch zur Single-Step-Operation. Der Einsatz von Middleware oder Message Queueing ist nicht notwendig und auch kein Programmieraufwand für das Einpflegen der Daten im Zielsystem. Der Datenaustausch erfolgt im Raw Format, komprimiert und reduziert sich auf das Delta von Änderungsdaten.
Die Vorteile von tcVISION:
Reduzierung des Volumens für Datenübertragungen auf ein Minimum durch Konzentration auf Änderungsdaten (Change Data Capture)
Höchste Aktualität der Daten durch kontinuierliches Realtime Processing
Kostenreduzierung durch Verlagerung von Prozessen zur Datenaufbereitung und für den Datenaustausch vom Mainframe auf kostengünstigere Plattformen (z.B. UNIX; Linux)
Kostenreduzierung durch komprimierte Übertragung der Daten
Hohe Integrationsfähigkeit der tcVISION Lösung: Verschiedene Change Data Capture Technologien je nach Änderungsfrequenzen und Latenzzeitanforderungen
Intuitives Mapping bietet umfassende Funktionen zu Typkonvertierungen und Datenmodulierung – Transformatierung und Interpretation (Lookups) von Daten bis hin zur kompletten Änderung des Datenmodells
Integriertes Data Repository schafft Transparenz bezüglich aller vorhandenen Daten
Verzicht auf zusätzliche Middleware – Wegfall von Kosten und Implementierungsaufwand – effizienterer Transport-Layer
Wegfall von Programmieraufwand für Datenaustausch durch generierbare, automatisierte Prozesse
Parallelisierung der Einpflege-Prozesse bei den Datenzielen
Umfassende Konvertierung von historisch gewachsenen Mainframe-Datenstrukturen
Integrierte Pooling/Streaming Verfahren vermeiden Programmieraufwand und Message Queueing zur Absicherung von Datenverlust bei Nichtaufnahmefähigkeit des Zielsystems oder Verzögerungen
Praxisbewährte Verfahren zum Wiederaufsetzen von Replikationen bei Störungen im System (Datenbankfehler, Übertragungsstörungen)
Gründe für den Datenaustausch mit tcVISION
Hochverfügbarkeit der Informationssysteme – ohne „Down Time“
Low Latency Anforderungen erfordern real-time Datenreplikation
FTP für den Austausch von Massendaten ist kostspielig (CPU intensiv) und unsicher
Austausch von Massendaten erreicht seine Grenzen – zeitlich limitierte oder keine Batchfenster fordern Echtzeitaustausch von Änderungsdaten
Abnehmendes Mainframe Knowhow
Wachsende Tendenz zum Mainframe Offload
Anwendungsmodernisierung durch Systemmigration zwingt zum Handeln
Effiziente Datensynchronisation, Datenreplikation: Konzentration auf Änderungsdaten durch Log basiertes Capturing
Automatische Datenkonvertierung von Mainframe-Daten für das Einpflegen in LUW basierende Datenhaltungssysteme
Komfortabler bidirektionaler Datenaustausch mit integrierter Conflict Detection und Loop Prevention
Kompensation von fehlendem Mainframe-Knowhow durch integrierte Konvertierungsmechanismen für die verschiedenen Plattformen und Systeme
Neue Anforderungen durch BigData, Analytics und Cloud-Architekturen
Unterstützte Umgebungen
Mainframe – z Systems
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z/OS
z/VSE
Linux on System z
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Verteilte Systeme
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MS-Windows
UNIX
Linux
Cloud Systeme
Open Source Plattformen wie Hadoop
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Unterstützte Daten*
z Systems – als Quelle und Ziel für bidirektionale Replikationen
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DB2
VSAM
IMS/DB
DL1
Adabas
CA-Datacom/DB
CA IDMS/DB
sequentielle Dateien
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Verteilte Systeme – als Ziel und Quelle für bidirektionale Replikationen
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Oracle
DB2 LUW
MS-SQL Server
Adabas LUW
mySQL
PostgreSQL
Informix
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Verteilte Systeme – als Ziel
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Sybase
Hadoop
HDFS
MongoDB
Teradata
Exasol
Cloud Lösungen
Kafka
JSON
Google Protocol Buffers
XML
avro
messagepack
u.v.a.
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* Die genannten Datenbanksysteme, Produkte und Technologien sind Trademarks der jeweiligen Hersteller.
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