사용 사례
메인프레임 MIPS를 디지털 서비스로 전환하기
메인프레임은 비즈니스를 안정적으로 운영하지만, 새로운 디지털 서비스가 추가될 때마다 비용이 발생합니다. 읽기 작업을 오프로드하여 MIPS를 줄이고 코어의 부하를 완화하십시오. 데이터를 한 번만 수집하여 모바일, 웹, API 및 파트너를 포함한 모든 채널에 제공하십시오.
MariaDB GridGain 는 메인프레임 오프로드에 어떻게 사용되나요?
메인프레임 오프로드는 대량의 읽기 작업과 연산 작업을 분산형 인메모리 캐싱 계층으로 이전하는 한편, 메인프레임은 여전히 기록 시스템의 역할을 유지합니다. 읽기 쿼리는 메인프레임 처리량의 80% 이상을 차지할 수 있으므로, 이를 메모리에서 처리하면 1밀리초 미만의 응답 시간을 확보하고, MIPS/MSU 소비를 줄이며, 시스템의 복잡성을 낮출 수 있습니다.
기능
메인프레임 오프로드에 필요한 것은 무엇인가
오프로딩을 가능하게 하는 세 가지 핵심 요소는 메인프레임 데이터에 대한 실시간 접근, 읽기 및 쓰기 트래픽을 처리하는 인메모리 처리, 그리고 메인프레임이 아닌 데이터와 함께 실행되는 컴퓨팅 능력입니다.
실시간 접근
데이터 가상화 계층은 ETL 과정이나 오래된 사본 없이 VSAM, CICS 및 순차 파일을 메인프레임 외부의 관계형 또는 NoSQL 뷰에 매핑합니다.
읽기 및 쓰기 오프로드
리드스루(Read-through)는 메모리에서 조회 결과를 제공하며 디스크 액세스를 최적화합니다. 라이트-비하인드(Write-behind)는 메모리에서 쓰기 작업을 확인한 후 일괄적으로 플러시하여 CPU 사용량의 피크를 완화하고 I/O를 최적화합니다.
동일 위치에 배치된 컴퓨팅 리소스
이 컴퓨팅 그리드는 데이터와 함께 메모리 내에서 SQL 조인, 집계 및 사용자 정의 코드를 실행함으로써, 보고, 리스크 분석 및 사기 위험도 평가를 메인프레임 CPU에서 분리합니다.
메인프레임 현대화의 주요 패턴
메인프레임은 여전히 공식 기록 시스템으로 남아 있습니다. MariaDB GridGain 는 코어 시스템의 전면에 위치한 디지털 통합 허브 역할을 하며, 데이터 가상화 소프트웨어를 통해 메인프레임에서 데이터를 일괄 처리 방식으로 수집하거나 CDC 도구를 활용한 스트리밍 업데이트를 수행합니다.
데이터 통합
VSAM, CICS, 플랫 파일, DB2 등의 형식으로 된 데이터를 조인 및 집계 기능을 통해 통합되고 일관된 실시간 뷰로 변환합니다.
단계적 현대화
MariaDB (GridGain )를 추상화 계층으로 활용하여 애플리케이션을 메인프레임과 분리시킨 다음, 메인프레임 데이터 계층의 업그레이드 또는 마이그레이션을 고려하십시오.
코드 현대화
기존 저장 프로시저와 비즈니스 로직을 MariaDB 의GridGain 콜로케이션 컴퓨팅 환경으로 전환하여, 밀리초 미만의 처리 속도를 유지하면서 작업 부하를 분산하고 코드 기반을 현대화하십시오.
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자주 묻는 질문
메인프레임 오프로드는 대량의 읽기 작업, API 및 CPU 집약적 처리를 분산형 인메모리 계층으로 이전하는 한편, 메인프레임은 여전히 기록 시스템의 역할을 유지합니다. 이를 통해 MIPS를 줄이고 애플리케이션이 실시간 데이터에 접근할 수 있게 합니다.
인메모리 데이터 계층에서 처리되는 모든 쿼리는 메인프레임의 CPU 및 I/O 처리가 전혀 발생하지 않는 것을 의미합니다.
네. 메인프레임은 여전히 핵심 기록 시스템으로 남아 있으며, 인메모리 계층은 웹, 모바일, API, 파트너 채널 등 디지털 채널에서 발생하는 읽기 위주의 요청을 처리합니다. 애플리케이션은 SQL, REST API, JDBC/ODBC 드라이버를 비롯한 최신 프로그래밍 언어와 표준 인터페이스를 통해 데이터에 접근합니다.
오프로드를 포함한 최적화는 기존 메인프레임의 비용 효율성과 성능을 높여줍니다. 현대화는 메인프레임 워크로드를 새로운 플랫폼으로 이전하는 것입니다. 두 경우 모두 오프로드가 첫 번째 단계입니다. 오프로드는 MIPS를 즉시 절감하고 향후 마이그레이션을 가능하게 합니다.
데이터 가상화 계층은 VSAM, CICS 및 순차 파일을 JDBC/ODBC를 통한 가상 관계형 뷰로 노출하여, ETL 과정 없이 실시간 읽기 기능을 제공합니다. 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 갖춘 메인프레임 오프로딩을 위해서는 하이브리드 패턴을 고려해 보십시오. 초기 데이터 채우기(hydration)에는 DVM을 사용하고, MariaDB GridGain 를 활용합니다. IBM IIDR이나 CICS 로그 리더와 같은 CDC 도구는 메인프레임에서 비즈니스 트랜잭션이 발생할 때마다 지속적인 실시간 델타 데이터를 Kafka/GridGain 로 스트리밍합니다.