Optimierung der Integration von Mainframe-Daten in Data Lakes: Strategien und Lösungen
Die Nutzung von Daten in Data Lakes ist für große Unternehmen, die ihren Wert voll ausschöpfen möchten, von entscheidender Bedeutung geworden. Die Integration von Daten aus Mainframe-Systemen stellt jedoch mehrere Herausforderungen dar, insbesondere in Bezug auf das Volumenmanagement, die Konsistenz und die Sicherheit.
Datenladeverfahren in Data Lakes
Große Unternehmen verwenden häufig Mainframes zur Verwaltung kritischer Transaktionen. Um ihre Infrastruktur zu modernisieren, übernehmen sie Data Lakes, um die Analyse von Kundendaten zu erleichtern. Eine typische Architektur umfasst Mainframes für kritische Transaktionen, Java-Anwendungen für Middleware-Dienste und einen Data Lake zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen.
Data Lakes beherbergen verschiedene Datentypen, wie Transaktionen, Protokolle, Sensordaten und Kundeninformationen. Diese Daten stammen hauptsächlich aus Mainframe-Systemen, relationalen Datenbanken wie DB2 und Dateisystemen. Sie sind unerlässlich für prädiktive Analysen, Reporting und Business-Intelligence (BI)-Anwendungen.
Einschränkungen bei der Datenintegration
Die Integration von Daten aus Mainframes in Data Lakes umfasst die Verwaltung massiver Volumina. Die wichtigsten Herausforderungen bestehen darin, die Auswirkungen auf die Quellsysteme zu minimieren und eine konsistente und schnelle Entladung zu gewährleisten.
Um die Konsistenz und Sicherheit der Daten zu gewährleisten, ist es notwendig, nicht-invasive Entladungstechniken, Verschlüsselungsprotokolle und sichere Netzwerkverbindungen zu verwenden. Die Datenqualität wird durch Aktualisierungstechniken während der Übertragung und strenge Validierungsprozesse vor dem Laden in den Data Lake aufrechterhalten.
Lösungen und Best Practices für die Datenintegration
ETL-Tools (Extract, Transform, Load) sind entscheidend für das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten. Die Automatisierung von Prozessen reduziert manuelle Eingriffe und beschleunigt den Datenfluss.
InfoUnload zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, große Volumina schnell zu entladen, ohne den Betrieb zu stören. Seine Geschwindigkeit und der geringe CPU-Verbrauch senken die Kosten und den Ressourcenbedarf, während die Datenintegrität gewährleistet bleibt.
Ein bemerkenswertes Beispiel ist eine große Bank, die InfoUnload verwendet, um Daten von Kundenkonten aus dem Mainframe zu extrahieren, sie zu transformieren und in einen Data Lake zu laden. Dieses Projekt hat die Kosten gesenkt und die Marketinganalysen beschleunigt.
Best Practices umfassen die Verwendung schneller Entladungstools wie InfoUnload, die Einrichtung automatisierter ETL-Pipelines, die Validierung der Datenkonsistenz vor dem Laden und die Nutzung sicherer Übertragungsprotokolle.
Mehrwert von InfoUnload
InfoUnload bietet eine außergewöhnliche Leistung, indem es große Datenmengen schnell entlädt, ohne signifikante Auswirkungen zu haben. Es gewährleistet eine konsistente Datenentladung und sichert deren Integrität für eine effektive Integration in Data Lakes.
Dank seines geringen CPU-Verbrauchs hilft InfoUnload, Kosten zu senken und den Ressourcenbedarf zu optimieren. Die Aktualisierungsfrequenz der Daten kann an spezifische geschäftliche Anforderungen angepasst werden, wie z. B. quartalsweise Marketinganalysen oder tägliche Verkaufsanalysen.
InfoUnload bietet eine effiziente Lösung zur Integration von Mainframe-Daten in Data Lakes und kombiniert Geschwindigkeit, Leistung und geringe Auswirkungen auf die Quellsysteme. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihren Bedarf an fortschrittlichen Analysen zu decken und gleichzeitig eine zuverlässige Datenextraktion und -übertragung zu gewährleisten.
