이 페이지에서는 최소한의 코드 수정으로 기존 메인프레임 워크로드 (예: IBM z/OS 또는 IBM i)를Google Cloud 로 마이그레이션하기 위한 아키텍처 안내와 에뮬레이션 전략을 제공합니다.
클라우드 설계자, 메인프레임 엔지니어 또는 인프라 전문가인 경우 이 페이지의 정보를 사용하여 에뮬레이션 런타임을 평가하고, 메인프레임 워크로드를 Compute Engine으로 리플랫폼하고, 메인프레임 MIPS 라이선스 비용을 줄이고, Mainframe Connector를 사용하여 일괄 데이터를 BigQuery로 스트리밍하세요.
이 페이지를 읽기 전에 메인프레임 워크로드 MIPS 소비, 애플리케이션 종속 항목, 대상 에뮬레이션 런타임 요구사항을 이해해야 합니다.
메인프레임 리프트 앤 시프트 아키텍처
메인프레임 리프트 앤 시프트 마이그레이션은 물리적 메인프레임 하드웨어를 클라우드 가상 인프라로 대체하여 Compute Engine의 에뮬레이션 런타임 환경에서 기존 COBOL 또는 PL/I 프로그램을 실행합니다.
컴퓨팅 에뮬레이션과 함께 Mainframe Connector를 사용하여 CPU 집약적인 보고 워크로드를 오프로드하고 메인프레임 MIPS 소비를 줄일 수 있습니다. 메인프레임 커넥터를 사용하면 다음 작업을 완료할 수 있습니다.
- EBCDIC 데이터 세트 (QSAM 및 VSAM)를 ORC, JSON 또는 CSV 형식으로 트랜스코딩합니다.
- 데이터를 Cloud Storage 및 BigQuery로 이동합니다.
- 작업 제어 언어(JCL)에서 직접 BigQuery 작업을 제출합니다.
다음 다이어그램은 메인프레임 리프트 앤 시프트 아키텍처를 보여줍니다.
주요 구성요소
메인프레임 리프트 앤 시프트 아키텍처에는 다음 구성요소가 포함됩니다.
- 컴퓨팅 에뮬레이션 런타임: Micro Focus, NTT DATA, LzLabs와 같은 파트너 에뮬레이션 엔진을 Compute Engine에 배포하여 비즈니스 로직을 다시 작성하지 않고도 COBOL 또는 CICS 바이너리를 실행합니다.
- 데이터 세트 트랜스코딩: EBCDIC 데이터 세트를 ORC, JSON 또는 CSV 형식으로 트랜스코딩하고 메인프레임 커넥터를 사용하여 대용량 메인프레임 일괄 파일을 BigQuery 또는 Cloud Storage에 직접 수집합니다.
- 데이터베이스 에뮬레이션: DB2 또는 IMS 데이터를 Cloud SQL 또는 Spanner와 같은 관리형 클라우드 관계형 데이터베이스로 리플랫폼합니다.