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Planification
Pour répondre efficacement aux exigences de l'ancienne application mainframe, les entreprises commencent souvent par une évaluation complète de leur environnement mainframe.
Découverte d'applications
Dans cette phase initiale, le Rocket Enterprise Analyzer
L'un des aspects cruciaux à découvrir est le réseau complexe de dépendances des données au sein des systèmes mainframe. Ces dépendances sont souvent cachées sous des couches de code existant et peuvent avoir un impact significatif sur les efforts de modernisation. En cartographiant la manière dont les différentes applications et modules interagissent avec les différentes sources de données, vous pouvez mieux comprendre les effets potentiels des modifications que vous envisagez de mettre en œuvre.
Dépendances des données
Une évaluation approfondie des dépendances des données peut révéler des informations critiques sur le flux de données, la qualité des données et la gouvernance des données au sein de votre environnement mainframe. Ces connaissances sont précieuses pour planifier des stratégies de migration des données, garantir l'intégrité des données lors de la modernisation et identifier les opportunités d'optimisation des données. En obtenant une image claire de vos données, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées quant aux approches de modernisation les plus efficaces et les moins perturbatrices pour vos opérations existantes.
Une analyse descendante identifiant l'utilisation des tables par les transactions ou les tâches en langage de contrôle des tâches (JCL) est essentielle pour créer une planification et une priorisation des vagues. Cette approche clarifie les relations entre les différents composants de vos systèmes mainframe et vous aide à développer une approche stratégique et progressive de la modernisation. En identifiant les tables les plus fréquemment consultées et les processus par lesquels vous utilisez, vous pouvez hiérarchiser vos efforts de modernisation : vous pouvez d'abord vous concentrer sur les domaines à fort impact et garantir une transition plus fluide en perturbant le moins possible les opérations commerciales critiques.
En plus d'utiliser Rocket Enterprise Analyzer pour découvrir les dépendances des données, de nombreuses entreprises utilisent également leurs propres solutions personnalisées pour mieux comprendre leurs environnements mainframe. Ces outils internes exploitent souvent la richesse des informations disponibles dans le catalogue IBM Db2 et dans les enregistrements du System Management Facility (SMF).
Critère de capacité
L'une des étapes de la planification de votre projet de replateforme de mainframe consiste à recueillir des informations détaillées sur votre consommation de charge de travail actuelle. Ces données vous aideront à prévoir et à fournir avec précision la capacité initiale requise dans votre environnement cloud cible. Par exemple, nous vous recommandons de collecter des données de consommation d'un million d'instructions par seconde (MIPS) par heure pour les transactions en ligne et les transactions par lots à partir des tâches IBM Customer Information Control System (CICS) ou du système de gestion de l'information (IMS) et du langage de contrôle des tâches (JCL) d'IBM.
IBM propose une gamme variée de modèles de tarification
Les coûts des ordinateurs centraux incluent cinq domaines clés qui ont un impact significatif sur les dépenses globales :
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Les licences logicielles constituent souvent un élément majeur. Il couvre les systèmes d'exploitation, les intergiciels, les bases de données et diverses applications, et les coûts sont parfois liés à la capacité ou à l'utilisation des machines.
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Les dépenses matérielles incluent l'achat initial ou la location d'équipement central, la maintenance continue et les mises à niveau.
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Les coûts de stockage peuvent être importants en raison des grandes quantités de données gérées et impliquent des systèmes de disques, des librairies de bandes et des logiciels de gestion associés.
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Les dépenses de personnel couvrent les salaires des professionnels spécialisés dans les ordinateurs centraux tels que les programmeurs système et les administrateurs de bases de données.
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Les mesures de reprise après sinistre et de continuité des activités, notamment les systèmes de sauvegarde, le matériel redondant et les installations de reprise hors site, représentent un investissement important pour garantir une haute disponibilité et une reprise rapide.
Ces cinq catégories de coûts, associées aux frais basés sur le MIPS, constituent le cœur de la plupart des budgets des ordinateurs centraux. Toutefois, leurs proportions relatives peuvent varier considérablement en fonction de la taille de votre entreprise, de son secteur d'activité et de ses modèles d'utilisation spécifiques du mainframe.
Les données MIPS horaires sont cruciales pour obtenir une compréhension complète des modèles de charge de travail et des performances de votre mainframe. Contrairement aux moyennes quotidiennes ou mensuelles, les données horaires fournissent des informations détaillées qui révèlent les fluctuations nuancées de l'utilisation des ressources de votre système au cours de la journée. Ce niveau de détail est inestimable pour évaluer avec précision les besoins de performance et de capacité de votre application dans le cloud.
En analysant les données MIPS horaires, vous pouvez identifier les périodes de pointe d'utilisation, identifier les tendances et identifier les goulets d'étranglement potentiels susceptibles d'être masqués dans les données agrégées, comme le montre le schéma suivant. Cette granularité permet une planification plus précise des capacités, aide à optimiser l'allocation des ressources et peut potentiellement entraîner des économies de coûts et une amélioration de l'efficacité du système.
Les données MIPS horaires constituent également un outil de référence de performance essentiel. Il établit une base de référence détaillée des performances de votre système, ce qui est particulièrement utile lorsque vous planifiez ou évaluez des modifications du système, telles que des migrations ou des mises à niveau. En comparant les données MIPS horaires avant et après les modifications, vous pouvez mesurer avec précision l'impact de ces modifications sur les performances de votre système et vous assurer que votre mainframe continue de répondre aux besoins de votre entreprise.
Pour collecter des données MIPS horaires, plusieurs options s'offrent à vous. L'une des approches consiste à utiliser directement les enregistrements SMF. Ces enregistrements fournissent une mine d'informations sur l'activité du système et l'utilisation des ressources. Vous pouvez également utiliser des outils spécialisés tels que l'outil IBM Sub-Capacity Reporting Tool (SCRT), qui peut simplifier le processus de collecte et d'analyse des données MIPS.
Quelle que soit la méthode choisie, il est important de collecter les données sur une longue période, idéalement plusieurs mois. Cette période de collecte prolongée vous permet de tenir compte des variations cycliques de votre charge de travail, telles que les pics de end-of-month traitement ou les fluctuations saisonnières. En capturant ces modèles à long terme, vous pouvez obtenir une image plus précise et plus complète des caractéristiques de performance de votre mainframe, ce qui permet une prise de décision plus éclairée et une gestion des capacités plus efficace.
Planification des vagues
Vous pouvez utiliser les informations que vous collectez pour hiérarchiser de manière stratégique vos initiatives de replateforme du mainframe. Une approche prudente consiste à commencer par des charges de travail moins critiques, telles que les transactions commerciales non essentielles ou les tâches par lots, afin de permettre aux équipes d'acquérir de l'expérience et d'affiner les processus avec un minimum de risques pour les opérations essentielles. En outre, il peut être avantageux de considérer les charges de travail en lecture seule comme les premières candidates à la migration, car ces charges de travail sont généralement moins complexes et présentent moins de risques d'incohérences dans les données. Cette approche vous permet de renforcer la confiance et l'élan dans vos efforts de replateforme.
En outre, le regroupement des charges de travail qui partagent des tables DB2 pour les opérations d'écriture ou de mise à jour peut rationaliser le processus de migration. En identifiant ces charges de travail interconnectées, vous pouvez planifier des vagues de migration cohérentes qui préservent l'intégrité des données et minimisent le besoin de solutions intermédiaires complexes. Cette stratégie réduit non seulement le risque de conflits de données, mais optimise également le calendrier global de replateforme en traitant simultanément les composants connexes. En fin de compte, cette approche de priorisation basée sur les données garantit une prise en compte équilibrée de la criticité, de la complexité et de l'interdépendance, et conduit à un processus de modernisation du mainframe plus efficace et plus réussi.
