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# 將大型主機資料複寫至 的使用案例 AWS 雲端
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本節會檢閱幾個常見使用案例，這些案例已成為大型主機資料複寫至 的主要候選項目 AWS 雲端。這些使用案例橫跨各種產業和營運需求，每個都有獨特的挑戰和機會。在這些情況下，資料複寫可以在推動業務創新、敏捷性和彈性方面發揮關鍵作用。

**Topics**
+ [使用案例 1：變更資料擷取](#use-cases-cdc)
+ [使用案例 2：即時報告和儀表板](#use-cases-reporting)
+ [使用案例 3：傳訊通訊協定](#use-cases-protocols)
+ [使用案例 4：新頻道和介面](#use-cases-channels)
+ [使用案例 5：法規合規和資料封存](#use-cases-compliance)
+ [使用案例 6：卸載處理和批次複寫](#use-cases-batch)

## 使用案例 1：變更資料擷取
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變更資料擷取 (CDC) 非常適合需要近乎即時的資料複寫的情況。它只會擷取已變更的資料，並將其從大型主機複寫到 AWS 雲端。這可將複寫額外負荷和延遲降至最低。

**選擇條件**
+ 即時或近乎即時的資料複寫需求
+ 低延遲容忍度的高頻率資料更新
+ 需要有效利用網路頻寬和資源

**優點**
+ 降低複寫額外負荷和網路頻寬使用率
+ 將延遲降至最低，讓更新後的資料更快可用
+ 因選擇性複寫變更的資料而有效率地利用資源

**缺點**
+ 實作和管理 CDC 機制的複雜性
+ 由於擷取變更，在大型主機系統上增加資源使用率的可能性
+ 取決於 CDC 工具和程序的可靠性和效能

**策略**
+ 選取與大型主機資料庫和 相容的 CDC 工具 AWS 服務
+ 設定 CDC 工具僅擷取和複寫相關資料變更
+ 實作監控和驗證機制，以維持資料一致性和可靠性
+ 考慮實作容錯移轉機制，以促進持續可用性和資料完整性

## 使用案例 2：即時報告和儀表板
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為了立即進行視覺化和分析，即時報告和儀表板需要從大型主機系統持續複寫資料至 AWS 雲端。此使用案例在即時洞察對於決策至關重要的產業中很常見，例如銀行、保險、零售、醫療保健和製造業。

**選擇條件**
+ 需要立即存取更新的資料以進行分析和視覺化
+ 即時監控業務指標和關鍵績效指標 (KPIs的需求
+ 決策過程中對敏捷性和回應能力的高需求

**優點**
+ 提供更新資料的立即存取權，以進行即時分析和決策
+ 主動監控業務績效並及時介入
+ 促進利益相關者資料的動態和互動式視覺化

**缺點**
+ 提高資料複寫和處理的複雜性，以實現即時更新
+ 由於持續複寫而提高資源消耗和基礎設施成本
+ 依賴強大的監控和提醒機制來驗證資料新鮮度和可靠性

**策略**
+ 實作 CDC 或簡訊通訊協定以進行即時資料複寫
+ 使用 [Amazon Kinesis Data Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/introduction.html) AWS 服務等 進行即時資料串流和處理
+ 在 上設計和部署即時報告和儀表板解決方案 AWS 雲端 ，讓您可以立即存取更新的資料
+ 實作監控和提醒機制，以快速偵測和解決資料複寫問題

## 使用案例 3：傳訊通訊協定
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訊息通訊協定和系統，例如 Apache Kafka或 IBM MQ，可促進大型主機與 之間的非同步通訊和資料傳輸 AWS 雲端。它們適用於需要解耦和可擴展資料整合的案例。

**選擇條件**
+ 非同步資料傳輸需求
+ 需要可擴展和解耦的資料整合架構
+ 支援低延遲的即時或近乎即時的資料複寫

**優點**
+ 可實現彈性資料整合的解耦且可擴展的架構
+ 支援低延遲的即時或近乎即時的資料複寫
+ 可靠性、訊息佇列和容錯能力的內建功能

**缺點**
+ 設定和管理簡訊基礎設施的複雜性
+ 增加資源消耗和營運開銷的可能性
+ 對簡訊平台可靠性和效能的相依性

**策略**
+ 選擇與大型主機和 相容的簡訊系統IBM MQ，例如 Apache Kafka或 。 AWS 雲端
+ 設計可促進資料傳輸和複寫的訊息主題或佇列
+ 在大型主機和雲端上實作訊息生產者和消費者，以交換資料
+ 設定監控和提醒機制，以驗證訊息處理和複寫可靠性

## 使用案例 4：新頻道和介面
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大型主機*頻道*是一種連線，可將資料移入和移出大型主機電腦。頻道是頻道子系統的一部分。為了立即曝光和耗用，新的頻道和界面需要從大型主機系統持續將資料複寫至雲端。

**選擇條件**
+ 需要立即存取新頻道的更新資料
+ 使用新介面存取大型主機資料
+ 新頻道的高需求
+ 與各種系統、平台或雲端環境整合

**優點**
+ 啟用新頻道以取用大型主機資料，以解鎖大型主機資料存取
+ 促進與各種系統、平台或雲端環境的整合
+ 在不同基礎設施間啟用更靈活且有效率的資料移動

**缺點**
+ 推出用於資料複寫的新界面或通道可能需要額外的安全措施，以協助保護資料並遵守法規
+ 將新界面與現有系統和工作流程整合可能具有挑戰性，尤其是在複雜或傳統環境中

**策略**
+ 實作 CDC 或簡訊通訊協定以進行即時資料複寫
+ 使用 Kinesis Data Streams AWS 服務等 進行即時資料串流和處理
+ 實作監控和提醒機制，以快速偵測和解決資料複寫問題

## 使用案例 5：法規合規和資料封存
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法規合規和資料存檔涉及將大型主機資料複寫到雲端以進行長期保留。遵循資料保留政策和法規至關重要。此使用案例在受監管的產業中相當普遍，例如銀行、醫療保健和製藥。

**選擇條件**
+ 需要長期保留歷史資料，以符合法規合規或法律要求
+ 對封存資料的安全和可擴展儲存解決方案的需求
+ 遵守資料隱私權法規，以及資料保留和存檔的產業特定要求

**優點**
+ 符合法規要求和產業特定的資料保留要求
+ 可擴展且符合成本效益的儲存解決方案，可長期存檔歷史資料
+ 基於稽核或法律目的，有效擷取和存取封存的資料

**缺點**
+ 管理和組織封存資料的複雜性，以實現高效的擷取和存取
+ 與長期保留大量資料相關的儲存成本可能增加
+ 依賴強大的資料加密和存取控制，以保護封存的資料不受未經授權的存取

**策略**
+ 實作資料生命週期政策，以自動化歷史資料的封存和保留
+ 使用 AWS 儲存產品，例如 [Amazon Glacier 儲存類別](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/glacier-storage-classes.html)，以獲得經濟實惠的長期儲存
+ 加密存檔的靜態資料並實作存取控制，以協助防止未經授權的存取
+ 建立稽核追蹤和記錄機制，以追蹤對封存資料的存取並符合法規要求

## 使用案例 6：卸載處理和批次複寫
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卸載處理和批次複寫涉及排程定期批次任務，從大型主機擷取資料並將其載入 AWS 雲端。它適用於不需要即時複寫且可接受批次處理的案例。

**選擇條件**
+ 不需要即時資料複寫
+ 資料更新可接受批次處理
+ 資料更新頻率較低，具有中等的延遲容錯能力

**優點**
+ 從主要大型主機系統卸載運算密集型操作，例如資料轉換、壓縮或加密，可以增強整體系統效能並減少瓶頸
+ 可預測的資源使用率和降低對大型主機系統的影響
+ 根據業務需求彈性排程複寫任務

**缺點**
+ 相較於即時或近乎即時的複寫，資料可用性的延遲更高
+ 由於定期更新，大型主機和雲端之間的資料可能不一致
+ 對於需要及時存取更新資料的情況，適用性有限

**策略**
+ 開發批次複寫任務，從大型主機擷取資料並將其載入至 AWS 雲端
+ 根據您的業務需求和資料更新頻率來排程複寫任務
+ 實作檢查以驗證資料一致性和完整性
+ 考慮最佳化批次複寫程序，以減少延遲和資源消耗