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Planung
Um die Anforderungen älterer Mainframe-Anwendungen effektiv zu bewältigen, beginnen Unternehmen häufig mit einer umfassenden Bewertung ihrer Mainframe-Umgebung.
Entdeckung von Anwendungen
Ein leistungsstarkes Tool in dieser Anfangsphase ist der Rocket Enterprise Analyzer
Ein entscheidender Aspekt, den es aufzudecken gilt, ist das komplizierte Geflecht von Datenabhängigkeiten innerhalb von Mainframe-Systemen. Diese Abhängigkeiten sind oft unter Schichten von veraltetem Code verborgen und können sich erheblich auf Modernisierungsbemühungen auswirken. Indem Sie aufzeigen, wie verschiedene Anwendungen und Module mit verschiedenen Datenquellen interagieren, können Sie die potenziellen Auswirkungen aller Änderungen, die Sie implementieren möchten, besser verstehen.
Abhängigkeiten von Daten
Eine gründliche Bewertung der Datenabhängigkeiten kann wichtige Informationen über Datenfluss, Datenqualität und Datenverwaltung in Ihrer Mainframe-Umgebung liefern. Dieses Wissen ist von unschätzbarem Wert bei der Planung von Datenmigrationsstrategien, der Sicherstellung der Datenintegrität bei der Modernisierung und der Identifizierung von Möglichkeiten zur Datenoptimierung. Wenn Sie sich ein klares Bild von Ihren Daten machen, können Sie fundiertere Entscheidungen darüber treffen, welche Modernisierungsansätze am effektivsten sind und Ihre bestehenden Abläufe am wenigsten stören.
Eine Top-down-Analyse, die die Verwendung von Tabellen durch Transaktionen oder Job Control Language (JCL) -Jobs identifiziert, ist entscheidend für die Planung und Priorisierung von Wellen. Dieser Ansatz verdeutlicht die Beziehungen zwischen den verschiedenen Komponenten Ihrer Mainframe-Systeme und unterstützt Sie bei der Entwicklung eines strategischen, schrittweisen Modernisierungsansatzes. Indem Sie ermitteln, auf welche Tabellen am häufigsten zugegriffen wird und über welche Prozesse, können Sie Ihre Modernisierungsmaßnahmen priorisieren: Sie können sich zunächst auf Bereiche mit großer Wirkung konzentrieren und einen reibungsloseren Übergang mit minimaler Unterbrechung kritischer Geschäftsabläufe sicherstellen.
Neben der Nutzung von Rocket Enterprise Analyzer zur Erkennung von Datenabhängigkeiten nutzen viele Unternehmen auch ihre eigenen maßgeschneiderten Lösungen, um tiefere Einblicke in ihre Mainframe-Umgebungen zu gewinnen. Diese internen Tools nutzen häufig die Fülle an Informationen, die im IBM Db2-Katalog und in den SMF-Datensätzen (System Management Facility) verfügbar sind.
Kapazitäts-Benchmark
Ein Schritt bei der Planung Ihres Mainframe-Replattforming-Projekts besteht darin, detaillierte Informationen über Ihren aktuellen Workload-Verbrauch zu sammeln. Diese Daten helfen Ihnen dabei, die anfänglich benötigte Kapazität in Ihrer Ziel-Cloud-Umgebung genau vorherzusagen und bereitzustellen. Wir empfehlen beispielsweise, dass Sie Daten zum stündlichen Verbrauch von Millionen Instruktionen pro Sekunde (MIPS) sowohl für Online-Transaktionen als auch für Batch-Transaktionen aus IBM Customer Information Control System (CICS) oder Information Management System (IMS) und Job Control Language (JCL) -Jobs sammeln.
IBM bietet eine Vielzahl von Preismodellen
Die Mainframe-Kosten umfassen fünf Hauptbereiche, die sich erheblich auf die Gesamtkosten auswirken:
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Die Softwarelizenzierung ist oft ein wichtiger Bestandteil. Sie deckt Betriebssysteme, Middleware, Datenbanken und verschiedene Anwendungen ab, und die Kosten hängen manchmal von der Maschinenkapazität oder -nutzung ab.
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Zu den Hardwarekosten gehören der anfängliche Kauf oder das Leasing von Mainframe-Geräten, die laufende Wartung und Upgrades.
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Die Speicherkosten können aufgrund der riesigen Menge verwalteter Daten, die verwaltet werden, erheblich sein. Dazu gehören Festplattensysteme, Bandbibliotheken und zugehörige Verwaltungssoftware.
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Die Personalkosten decken die Gehälter spezialisierter Mainframe-Experten wie Systemprogrammierer und Datenbankadministratoren.
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Maßnahmen zur Notfallwiederherstellung und Geschäftskontinuität, darunter Backup-Systeme, redundante Hardware und externe Wiederherstellungseinrichtungen, stellen eine erhebliche Investition dar, um hohe Verfügbarkeit und schnelle Wiederherstellung zu gewährleisten.
Diese fünf Kostenkategorien bilden zusammen mit MIPS-Gebühren den Kern der meisten Mainframe-Budgets. Ihre relativen Anteile können jedoch je nach Größe, Branche und spezifischen Mainframe-Nutzungsmustern Ihres Unternehmens stark variieren.
Stündliche MIPS-Daten sind entscheidend für ein umfassendes Verständnis der Workload-Muster und der Leistung Ihres Mainframes. Im Gegensatz zu Tages- oder Monatsdurchschnittswerten bieten stündliche Daten detaillierte Einblicke, die die nuancierten Schwankungen der Ressourcennutzung Ihres Systems im Laufe des Tages aufdecken. Dieser Detaillierungsgrad ist von unschätzbarem Wert für die genaue Bewertung der Leistungs- und Kapazitätsanforderungen Ihrer Anwendung in der Cloud.
Durch die Analyse stündlicher MIPS-Daten können Sie Spitzennutzungsperioden identifizieren, Trends erkennen und potenzielle Engpässe lokalisieren, die in aggregierten Daten möglicherweise verdeckt sind, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Diese Granularität ermöglicht eine genauere Kapazitätsplanung, trägt zur Optimierung der Ressourcenzuweisung bei und kann potenziell zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Systemeffizienz führen.
Stündliche MIPS-Daten dienen auch als unverzichtbares Tool für Leistungsbenchmarks. Sie bilden einen detaillierten Basiswert für die Leistung Ihres Systems, was besonders nützlich ist, wenn Sie Systemänderungen wie Migrationen oder Upgrades planen oder evaluieren. Durch den Vergleich stündlicher MIPS-Daten vor und nach der Änderung können Sie die Auswirkungen dieser Änderungen auf die Leistung Ihres Systems genau messen und sicherstellen, dass Ihr Mainframe weiterhin den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
Um stündliche MIPS-Daten zu sammeln, haben Sie mehrere Möglichkeiten. Ein Ansatz besteht darin, SMF-Datensätze direkt zu verwenden. Diese Aufzeichnungen bieten eine Fülle von Informationen über Systemaktivitäten und Ressourcennutzung. Alternativ können Sie spezielle Tools wie das IBM Sub-Capacity Reporting Tool (SCRT) verwenden, die den Prozess der Erfassung und Analyse von MIPS-Daten vereinfachen können.
Unabhängig von der Methode, die Sie wählen, ist es wichtig, Daten über einen längeren Zeitraum zu sammeln — idealerweise über mehrere Monate. Dieser erweiterte Erfassungszeitraum ermöglicht es Ihnen, zyklische Schwankungen Ihrer Arbeitslast zu berücksichtigen, z. B. end-of-month Verarbeitungsspitzen oder saisonale Schwankungen. Durch die Erfassung dieser langfristigen Muster können Sie sich ein genaueres und umfassenderes Bild der Leistungsmerkmale Ihres Mainframes machen, was fundiertere Entscheidungen und ein effektiveres Kapazitätsmanagement ermöglicht.
Wellenplanung
Sie können die gesammelten Informationen nutzen, um Ihre Mainframe-Replattforming-Initiativen strategisch zu priorisieren. Ein umsichtiger Ansatz besteht darin, mit weniger kritischen Workloads zu beginnen, wie z. B. Transaktionen, die nicht zum Kerngeschäft gehören, oder Batch-Jobs, damit die Teams Erfahrungen sammeln und Prozesse verfeinern können, ohne dass das Risiko für wichtige Abläufe minimiert wird. Darüber hinaus kann es von Vorteil sein, schreibgeschützte Workloads als frühe Kandidaten für eine Migration in Betracht zu ziehen, da diese Workloads in der Regel weniger komplex und mit einem geringeren Risiko von Dateninkonsistenzen verbunden sind. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, Vertrauen und Dynamik bei Ihren Umstellungsbemühungen aufzubauen.
Darüber hinaus kann die Gruppierung von Workloads, die sich Db2-Tabellen für Schreib- oder Aktualisierungsvorgänge teilen, den Migrationsprozess rationalisieren. Durch die Identifizierung dieser miteinander verbundenen Workloads können Sie zusammenhängende Migrationswellen planen, die die Datenintegrität wahren und den Bedarf an komplexen Zwischenlösungen minimieren. Diese Strategie reduziert nicht nur das Risiko von Datenkonflikten, sondern optimiert auch den Gesamtzeitplan für die Umstellung der Plattform, indem verwandte Komponenten gleichzeitig berücksichtigt werden. Letztlich sorgt dieser datengesteuerte Priorisierungsansatz für eine ausgewogene Berücksichtigung von Kritikalität, Komplexität und Interdependenz und führt zu einem effizienteren und erfolgreicheren Modernisierungsprozess für Mainframes.
