Datensynchronisation – Datenreplikation – Datenmigration – Datenverteilung

Haar bei München, 12.06.2018 (PresseBox) - 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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