IBM Z データ仮想化技術と Data Virtualization Managerのご紹介

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IBM Z データ仮想化技術とData Virtualization Managerのご紹介

2019年10月 4日

日本アイ・ビー・エム株式会社Z ソフトウェア・テクニカルセールス

〜既存の IBM Z 資産を活用しつつ新たな世界との融合へ〜

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内容

IBM Z © 2019 IBM Corporation

− ホストデータ資産の活用と IBM Z Analyticsポートフォリオ

− IBM Zのデータ仮想化技術〜IBM Data Virtualization Manager for z/OS (DVM)〜

− DVM データ活用最前線〜海外お客様事例より〜

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ホストデータ資産の活用とIBM Z Analyticsポートフォリオ

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ホストデータ活用〜従来型アプローチのペインと z Analyticsアプローチ

(Gartner社)


現在まで主流のアプローチ

・ホストから他のプラットフォームにデータを移動してから活用する

(抽出・転送・加工・ロード)

・ソースとなるデータベースの種類と数が多いほど・データ容量が大きいほど

[原因]

ホストにデータのグラビティがあるお客様にとって、実は最適とは言えないアーキテクチャ

長所:・いったんRDBに放り込めば、SQL

言語で自在に活用できる

・多彩なアプリケーションで活用

・複雑な照会も、IBM Z側のCPU資源

を使わず処理できる

・応答時間も概して良好

短所:・RDBに放り込むまでに多大な時間

を要する

・インフラコスト (初期＋運用)

・オープン系スキル保有者の確保

・セキュリティ・リスク

・データの可用性リスク

短所がお客様ペインとして増大して行く

IBM z Analyticsのアプローチ

[ポイント]

・活用対象のデータのグラビティがホストにあるお客様に最適化したアーキテクチャ

・データ仮想化技術により、構造の異なるさまざまなデータソースも同様にSQL言語で活用可能

[従来との違い]

・抽出・転送・加工・ロード

→ 直接アクセスへの転換により;

- データのレイテンシ改善- インフラコストの抑制- リスク低減: セキュリティ、データ可用性

・IBM Z最新技術;- リソース消費のオフロード: zIIP、IDAA- 大容量メモリや並列処理による高速化

- ハイブリッド技術で超高速性の要件にも対応

・汎用性の高いアプリインタフェース;- データ仮想化技術: SQL言語(付加価値として異種データ間のJOINも可能)

- JDBC、ODBC等のドライバーを提供

5IBM Z © 2019 IBM Corporation

(2018年7月『IBM Z 海外先進事例セミナー』資料より)

大量データの移動はイノベーションの妨げになる

既存のITアーキテクチャーは、洞察を安全かつリアルタイムに提供するように設計されていない

• データの飛躍的な増加

• データ遅延の潜在的リスク

• コストと複雑性の増大

• 高まるセキュリティーリスク

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IBM Z Analytics

− データを動かすことなく分析する〜エンタープライズ・アナリティクスに対する、従来とは一味違ったアプローチ

データが存在する場所で照会や分析処理を実行

–メインフレーム基幹データのグラビティに最適化

基幹業務と同等のレジリエンシーを照会・分析業務にも

エンタープライズ内のあらゆるデータを統合的に活用

– IBM Z および Z 以外のデータ・ソースからの構造化・非構造化データを統合

既存の人員、プロセス、インフラストラクチャーを活用

HTAP: Hybrid Transaction/Analytics Processing (Gartner社)


7IBM Z © 2019 IBM Corporation

(2018年7月『IBM Z 海外先進事例セミナー』資料より)

IBM Z によるアナリティクスは意思決定の遅れを改善する

1. 存在する場所で暗号化された安全なデータを活用

2. 基幹系アプリケーションと同等レベルの

障害回復力をアナリティクスにも適用

3. IBM Zの内外にある構造化、非構造化データ

から導きだした洞察を活用

4. 既存の人材、業務プロセス、インフラストラクチャーの

生産性を最適化

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IBM Z Analytics 〜データ活用のパターンとポートフォリオ− お客様が活用なさりたい対象データソースと、その際何を重視されるかで以下の四象限に分類することができます


リアルタイム性を重視複雑照会の(超)高速性を重視

Db2 for

z/O

S の

みD

b2 for

z/O

S 以

外を

含む

アプリ層 Driver層

z/OS LPAR

Db2 for z/OS


z/OS LPAR

仮想化層データソース層

DVM for z/OSIMS-DB

VSAMファイル

Db2 for z/OS

データソース層


z/OS LPAR

Db2 for z/OS IDAA事前にロード

(IDAA標準機能)

データソース層アプライアンス層

IBM Zオールインワンも可能(IDAA on IBM Z)


z/OS LPAR

Db2 for z/OS

IDAA事前にロード(Loaderの機能)

データソース層仮想化層アプライアンス層

IBM Zオールインワンも可能(IDAA on IBM Z)

IMS-DB

VSAMファイル

IDAA Loader

Db2 Connect,JDBC T4

ODBC, JDBC等

ODBC, JDBC等

DVM提供のODBC,JDBC T4

DVM(当資料でご紹介)

DRDA

Db2 Connect等

アプリケーションからは、データは仮想上のテーブルイメージで見える

必要に応じて加工やジョインも可能

IDAA標準機能の範囲

IDAA＋Loader

Db2 Connect,JDBC T4

ODBC, JDBC等

Db2 Connect,JDBC T4

ODBC, JDBC等

※Db2 for z/OS V11

NFM以上が前提です

※Db2 for z/OS V11

NFM以上が前提です

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IBM Zのデータ仮想化技術〜IBM Data Virtualization Manager for z/OS (DVM)〜

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IBM Zにおける｢データの仮想化｣


Data Virtualization

Data Virtualization:

企業内に散在し、互いに異なる構造を備えたデータソース群を;

・データの物理的な移動・加工を伴わず、

・リアルタイムに、

・互いに組み合わせて

利活用することを目指した技術です

• メインフレーム内／外

• IBM内／外

• 関係型／非関係型データベース、非構造化データ

− その実現のため;

▪ 物理構造やアクセス方法の異なるさまざまなデータソースを

▪ 関係型データベース (RDB) のテーブル構造にマッピングの上、SQL言語でデータを扱えるようにすることで

▪ 構造やアクセス方法の共通化を図り、利用価値を高めます

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IBM Z のデータ仮想化技術


階層型データベース(例) IMS-DB

もともと関係型データベースのデータソース(例) Db2 for z/OS

データベース化されていないデータソース(例) SAM、VSAM など

IMS

DBD/PSB

言語の変数宣言

言語の変数宣言

DB2カタログ内の情報

同上

DVMアドレス空間 (STC)

仮想上のテーブル



・親子関係を紐付けられるよう、IDフィールドも自動付加

データ仮想化の ”エンジン”

※接続のドライバーも付属・ ODBC

・ JDBC

※ COBOL等のプログラミング言語も利用可能

※ z/OS Connect EE 併用でRESTful API 化も可能

アプリケーション群データソース群

仮想上のテーブル構造にマッピング最新技術満載で

高速・経済的

単一表でも！

組み合わせても！(ジョインなど)

汎用性の高い、SQL言語でデータを利用可能！

− その実現のため;

▪ 物理構造やアクセス方法の異なるさまざまなデータソースを

▪ 関係型データベース (RDB) のテーブル構造にマッピングの上、SQL言語でデータを扱えるようにすることで

▪ 構造やアクセス方法の共通化を図り、利用価値を高めます

COBOL COPY句、PL/I DCL文などに対応

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【ご参考】DVMのアーキテクチャ


− DVMは z/OS上で稼動する”仮想化エンジン”です (赤枠内)

− 大容量メモリや zIIPプロセッサの活用 (SMT2)、Map/Reduce技術などの最新技術が満載です

− 弊社従来製品 (IICF: IBM InfoSphere Classic Federation Server for z/OS) よりも負荷低減、高性能化が図られています

IBM Data

Virtualization

Manager for z/OS

• zIIP eligible / avoid MLC costs

• Optimized for z14, z13, EC12

• Supports relational sources

• >100X faster than IICF

• Support any API:

SQL, NoSQL, REST, SOAP, HTTP

• Python support

• Automated discovery though IBM ADDI

• Ships with industry mappings

• Exploits 64-bit storage

• Built-in MapReduce

• Built-in parallel I/O

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【補足】最新技術で強化したフェデレーション・ソフトウェアとして


− IMS、VSAMなど非リレーショナル型データソースを扱える弊社のデータ・フェデレーション・ソフトウェアとしては、DVMの他にも、InfoSphere Classic Federation Server for z/OS (ICFSないしIICF)という従来製品を提供しています

− DVMでは、データ仮想化技術を中核とする刷新されたアーキテクチャの下に、下表のとおり様々な観点で最新技術による強化が図られているのが特長です

ICFS (IICF) DVM

製品ライフサイクル 2006年12月 V9.1出荷開始 2017年11月 V1.1 (初版) 出荷開始

製品の目的・主旨非リレーショナル型の z/OSデータを、SQLによるアクセスを通じて、オープン・プラットフォーム上のツールやアプリケーションと統合する

z/OS上のデータも、企業内のその他のデータソースと共に仮想化することで、包括的な情報としてリアルタイムに提供する

サポートするアプリケーション・インタフェース SQLのみ SQL, NoSQL, REST, SOAP etc.

サポートするデータソース、接続方式 DRDAのサポートなし DRDAをフル・サポート

ホスト上のCPU負荷軽減 zIIPのサポートなし最大99%まで zIIPオフロード可能(使用するデータソースや接続方式により異なる)

データの処理時間 (→ レイテンシ) 並列処理のサポートなし Map/Reduce技術による並列処理で高速化を実現

IBM Zサーバー機種 (命令セット) への最適化なし z196以降の4世代の機種に最適化(z14, z13, EC12, z196 およびビジネス・クラス)

その他インダストリ・データモデルのサポートなし ISO 8583, 20022に対応したメタデータ・マップを事前定義

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【補足】データ加工の簡易ツールとして


− DVMは簡単なデータ加工ツールとしても用いることができ、お客様システムにおける ETL (Extract－Transform－Load) 基盤の簡素化にもつながります

EMPNO LASTN DEPT TEL HIREDATE JOB EDU SALARY BONUS COMM RECORD_ID

000220 LUTZ D11 0672 1968-08-29 DESIGNER 18 29840 600 2387 000220

000290 PARKER E11 4502 1980-05-30 OPERATOR 12 15340 300 1227 000290

200240 MONTEVERDE D21 3780 1979-12-05 CLERK 17 28760 600 2301 200240

000270 PERES D21 9001 1980-09-30 CLERK 15 27380 500 2190 000270

000120 O'CONNELL A00 2167 1963-12-05 CLERK 14 29250 600 2340 000120

000110 LUCCHESI A00 3490 1958-05-16 SALESREP 19 46500 900 3720 000110

：：：：：：：：：：：

仮想テーブルのイメージ (加工前)

BU_CODE BU_NINZU BU_KYOUIKU BU_SHIHARAI

JP0A00 5 16 45038

JP0B01 1 18 45350

JP0C01 4 18 32725

JP0D11 11 16 27667

JP0D21 7 15 28221

JP0E01 1 16 44189

JP0E11 7 14 23115

JP0E21 6 15 26497

欲しいアウトプットのイメージ (加工後)

アプリケーション

SELECT'JP0'||DEPT AS BU_CODE,COUNT(*) AS BU_NINZU,AVG(EDU) AS BU_KYOUIKU,AVG(SALARY+BONUS+COMM) AS BU_SHIHARAIFROM TBEMPGROUP BY DEPTORDER BY DEPT ASC;

毎回、右のSQL文を記述してもよいが、定型的な処理なら仮想ビューの定義で記述しておけば手間が省ける

Virtual View - VIEW_KAKOU

SELECT Statement:

New Virtual View Wizard

(右のSQL文を記述)

複雑・高度な加工を行っている場合など、必ずしも専門のETLツール製品が不要になるとは限りませんのでご注意ください！(無償によるソフトウェアのお貸出しや、PoC検証の実施も可能ですのでご相談ください)

DVMでは仮想のテーブルに対してSQL SELECT文を発行する際、文字列リテラルや数値、四則演算等の演算子、組み込み関数を記述することで、簡単なデータ加工を行うことが可能です。定型的に実行する処理であれば、これを仮想のビューとして定義しておくことで手間が軽減されます

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DVMの特長


−”ANY Data for ANY Application"

シンプルデータを移動せず、直接にアクセスできる

オープンあらゆるアプリに対してホストデータへのアクセスを提供

セキュアIBM Z 外へのデータ移動を削減することでリスクを回避

高速処理の高速化を図るため、並列処理やインメモリ処理などIBM Zのアーキテクチャを活用

優れた費用対効果最大99%ものzIIPオフロードにより、Zのコストを抑制

Non z/OS data

IBM Data

Virtualization

Manager for z/OS

好適な用途の例:

・従来、活用できていなかったIMS、VSAM等のデータのプログラミングレス活用

・抽出・加工等の処理の置き換え

・異種データソース間の突きあわせ活用

・データベース移行期間の過渡的利用: IMS→Db2化など

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こんな要件はございませんか？


▪ホストデータを今ドキのディジタル・アプリケーションで活用したい

− z/OS Connect and APIs for web, mobile, cloud

▪他にも、ホストデータにアクセスさせたいアプリケーションがあればどんなものでも･･･

− IICF, DataStage, Optim, QualityStage, Cognos…

− Hadoop Data Lakes, ETL, MongoDB…

▪活用してみたいホストデータがある

− VSAM, IDMS, IMS, ADABAS, Physical Sequential…

− SMF, SYSLOG…

"ANY Data for ANY Application"

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高速処理のためのテクノロジー

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【再掲】DVMのアーキテクチャ


− DVMは z/OS上で稼動する”仮想化エンジン”です (赤枠内)

− 大容量メモリや zIIPプロセッサの活用 (SMT2)、Map/Reduce技術などの最新技術が満載です

− 弊社従来製品 (IICF: IBM InfoSphere Classic Federation Server for z/OS) よりも負荷低減、高性能化が図られています

IBM Data

Virtualization

Manager for z/OS

• zIIP eligible / avoid MLC costs

• Optimized for z14, z13, EC12

• Supports relational sources

• >100X faster than IICF

• Support any API:

SQL, NoSQL, REST, SOAP, HTTP

• Python support

• Automated discovery though IBM ADDI

• Ships with industry mappings

• Exploits 64-bit storage

• Built-in MapReduce

• Built-in parallel I/O

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DVM 性能測定事例


− zIIPの活用

• 99% of data virtualization runs on zIIP

− 並列処理〜 Map Reduce技術

• Test Case 4 and 2 have same configuration

• With degree of parallelism at 8

• elapsed time is reduced from 98.68 minutes to 17 minutes

• Add 3 zIIPs and test case 8 shows greater improvement

• elapsed time goes down to 13.83 minutes

• With enough zIIPs it will not unusual for us to see 1000% improvement for elapsed times

zIIP engine exploitation

Row

LabelsSum of CPU

TimeSum of zIIP

TimeSum of IICP

TimeSum of zIIP

NTime%zIIP

eligible

DVM 1 7099.03 5609.55 1389.58 5609.55 98.59%

Test

CaseGPP's

Number of zIIP

engines

Degree of

parallelism

Elapse time

in minutesSMT

1 8 0 0 118.96 1

2 8 5 0 98.68 1

3 8 2 4 27.05 1

4 8 5 8 17.14 1

5 8 5 8 20.84 2

6 8 5 10 17.00 2

7 8 5 16 15.73 2

8 8 8 8 13.83 1

9 8 8 8 17.62 2

10 8 8 16 11.72 2

Parallelism impact on elapsed time

Test performed at the IBM Systems Benchmark Center, Poughkeepsie, NY in Nov. 2017

running on IBM z13 using 800GB of financial data - flat files, with a multitude of fields

zIIP 1コア当りの処理

多重度

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DVM データ活用最前線〜海外お客様事例より〜

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DVM 〜ビジネス上の価値

− DVMはお客様のビジネスにさまざまな価値をもたらします

− 後続のページで、代表的なお客様事例をご紹介します

リアルタイムのデータ活用

ファイル転送や加工、バッチ更新を待つ必要が減る※1

IMSやVSAMデータも、プログラムを書かなくても表形式で扱える

※1. 度合いはお客様の使い方にも依存します

IT投資の最適化

中間サーバ基盤の簡素化※1 が可能

zIIP※2 オフロード率最大 99％※3

※2. IBM z Systems Integrated Information Processor※3. データソースの種類に依存します

RDB化の移行プロジェクトも不要

SMT2、Map/Reduceなど、最新技術満載で高速処理を実現

モダナイゼーション

SoR※4 システムのIMS、VSAMも、最小限の時間とコストで SoE※５システムで活用可能。API化も可能

ODBC、JDBCドライバ同梱。ビジネス・インテリジェンスなど、市販のソフトウェアでデータを活用可能

※4. System of Record※5. System of Engagement


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お客様事例①. ETL処理にかかる時間と費用の削減− 金融サービス業〜教育ローン･プロセスの効率化


DVM

アプリケーションアプリケーション

DVM適用前 DVM適用後

• ローン承認、振込みの処理時間が長すぎる

• データ： 2つのIMSデータベース、数百万レコードの顧客データ、62セグメント

• ETL処理：IMS → ETL → アプリケーション（所要時間：12時間）

• メインフレームのIMSデータにリアルタイム・アクセス

• 複雑なJoinをメインフレーム側で行い、一つのクエリで700万レコード以上の結果を13分で返した

• 93%のデータ連携処理をzIIPで実行

• ローン承認、振込み確認の正確な情報を使い、リスクを低減

背景・現状結果

リアルタイム

IT投資最適化

IMS DB

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お客様事例②. エンドユーザー・コンピューティングの実現− 金融サービス業〜投資アドバイスに関するセルフサービス型アナリティクスを実現


• データ: VSAMファイルを15個結合、1700万レコード

• アナリストは分析に用いるレポートを作成するため、プログラム開発担当者の参画を仰いでいた

• データウェアハウス(DWH)にデータをロードするまでには、複雑で多段階の抽出処理が必要だった

• 開発者の作業や複雑・大量のETL処理のため、実際にアナリストがレポートを手にするまでには多大な時間がかかっていた

• ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションのダッシュボードから、DWHではなく、メインフレーム上のVSAMファイルにアクセスする方式に転換

• リアルタイムで、セルフサービス型の分析業務が実現

• ポートフォリオ・マネージャーからのリクエストに対して、アナリストはレポートの作成を待つことなく、また最新データに基づく的確な内容でアドバイスできるようになった

VSAMファイル1700万件、15個

ポートフォリオマネージャー

アナリスト

レポートレポートレポート作成処理

開発者

DWHロード

VSAMファイル1700万件、15個

ポートフォリオマネージャー

アナリスト

レポートレポート

ダッシュボード(BI アプリケーション)

DVM仮想テーブル

抽出・加工・結合

中間ファイル

DVM付属のODBCドラ

イバー

DVMの適用前は.. DVMの適用後は..

リアルタイム

VSAMファイル


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お客様事例③. モバイルアプリから基幹アプリ／データを直接利用− 金融サービス業〜 IBM z/OS Connect EEとDVMの連携事例


Adabas/

Natural, DB2,

CICS


IT投資最適化

• 電子株取引をサポートする新規Web/モバイルアプリケーションで、メインフレーム・システムのデータ、ビジネスロジックを最大限活用したい

• データ： Adabas/Natural、DB2、CICS、125テラバイト以上

• 環境：複数のグローバル・データセンターがある複雑な環境

• Web/モバイルアプリケーションが、直接、データ、ビジネスロジック、画面にアクセスし、コピーやFTPを代替

• データソースはそのままで、新しいアプリケーションからもリアルタイムに参照・更新

• 連携の97%はzIIPで実行し、総MIPSの約5％を節約

• 新しいビジネス・サービスからも、リアルタイムにアクセス

背景・現状結果

DVM

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【ご参考】サポートする主なデータソース− IBMメインフレーム

▪ Db2 for z/OS

▪ IMS Database Control (DBCTL)

▪ VSAM データセット (CICS管理下のものを含む)

▪ SAM データセット (PDSを含む)

▪ zFS および zHFSファイルシステム

▪ SMF および SYSLOGデータセット

▪ 以下の他社データベース製品;

‒ ADABAS

‒ IDMS

− オープン・プラットフォーム

▪ Db2 for Linux, UNIX, and Windows (LUW版)

▪ Db2 Warehouse、Db2 Warehouse on Cloud、Infomix

▪ 以下の他社データベース製品;

‒ Oracle

‒ MS SQL Server

‒ Apache Derby


− IMS-DBデータソースに対しては、下表の２通りのモードを提供

▪ 仮想テーブルを定義する際、下表のいずれかを選択

▪ それぞれ別々の仮想テーブル定義となる

▪ 同一のデータベース (セグメント) に対して、両方の仮想テーブルを定義しておき、必要に応じて使い分けることも可能

▪ IMS Directモードは;

‒ データをアンロードするような使い方に向く

‒ また、IMS DBCTLの機能を介さずデータにアクセスするので、参照アクセスだけでよければ、DBCTLが立ち上がっていない時でも IMS-DBを利用できる利点がある

仮想テーブル定義時のモード指定

IMS/DBCTL

が必要か?データ参照

データ変更

備考

IMS/DBCTLモード(DL/I コールを発行)

YES

必ず立ち上がっている必要がある

○ ○ "read/write, transactional integrity"

ロックの取得有無はさらに、IMS-DB側の定義に従う (PSB内のPCBマクロで"PROCOPT=

GO"指定の場合はダーティ・リード)

IMS Direct モード NO

DBCTLが落ちている時でも参照可能

○ × "read-only, high performance bulk data

access"

常にダーティ・リードとなる

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IMS Direct仮想テーブルの使い方例

− IMS Directモードが利用可能なデータベース:

• 現在、以下のタイプのIMS-DBに対応しています;

• HDAM

• HIDAM

• PHDAM (Partitioned HDAM)

• PHIDAM (Partitioned HIDAM)

• DEDB (Fast Path Data Entry Database)

− IMS標準のデータ圧縮EXITや、別売製品 Guardium Data Encryption (GDE) のデータ暗号化EXITを適用したデータベースにも、DVMにそれらのEXITルーチンを呼べるよう設定することで対応可能です


質問

・当社では 21時にオンラインが閉局、IMS DBCTLも停止する。DVMを使えば閉局後の時間帯に、閉局時点の内容のIMS-DBのデータを読むことは可能か？

・可能だとした場合、DVM側では、IMS-DBをVSAMタイプの仮想テーブルとして定義すればよいのか？

回答

・可能です。ただし IMS-DBのデータベースは、VSAMタイプの仮想テーブルとして扱うには構造が複雑ですので、この場合はIMS-DB

タイプのうち、IMS Directモードの仮想テーブルとして定義してください

・DVMのIMS Directモードの仮想テーブルは、IMS DBCTLが稼動していない時でも参照可能です。ただし、IMS Directモードはその性質

上、読取専用かつ Dirty-readとなりますので、データ内容の整合性等は利用者側の責任で保証していただく必要があります

オンラインサービス時間オンライン停止中

21時 9時

オンライン閉局IMS DBCTLも停止

翌朝のオンライン開局

参照だけでよいので、閉局時点の内容のデータにアクセスできないかな?

閉局時点のデータ内容

(IMS DBCTLも停止)VSAM および OSAM

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【ご参考】主な前提製品− IBM Z サーバー

▪ ハードウェア・モデル: zEnterprise 196 および 114 以降の世代のモデル

‒ 現在サポートのある製品

▪ オペレーティング・システム: z/OS 2.1以上

‒ VSAMデータソースを使用する場合、z/OSに PTF UA75046、UA75273 も必要

− DVM Studio用のPC (仮想テーブル等の定義作業に使用)

▪ ハードウェア・スペック:

▪ メモリ容量 : 最小 4GB以上の容量が推奨

▪ ディスク容量: 最小 1GB以上、完全インストールには 2GB以上の容量が推奨

▪ オペレーティング・システム:

▪ Windows 10、Windows 8 および Windows 7 (それぞれ 32 bit または 64 bit版)

▪ その他:

▪ Linux: Ubuntu 16以上および Red Hat Enterprise Linux 6.7以上

▪ macOS: 10.12 Sierra

▪ 64ビット版Windows以外のOS環境では、対応する Eclipse をお客様にてご用意の上、プラグインとして導入します (含・32ビット版Windows)

− ODBCドライバー (業務アプリケーション等で使用)

▪ オペレーティング・システム:

▪ Windows、AIX、HP-UX、Red Hat Enterprise Linux および SUSE Linux

▪ macOS用のODBCドライバーは提供しておらず、JDBCのみの提供となります


Db2 for z/OSはDVMの前提ではありません

• 使用する機能にもよりますが、例えば単純にDb2 for z/OS以外のデータソースを参照したいというだけであれば、Db2 for z/OSは前提ではありません

• DVM上のメタデータ情報は、Db2データベースではなく、一般的な区分データセットに保管されます

• アクセス監査等を目的としたロギング機能のように、Db2 for z/OSがあればDb2を使用できるという機能もあります

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まとめ− IMSなどの非関係型データベース資産も、データの物理的な移動や加工の必要なく、多彩なアプリケーショ

ンで利活用可能

− z/OS Connect EEとの連携により、例えば IMSとVSAMをジョインするような仮想のビューも RESTful APIとして公開可能


SoEサービス

ビジネス・アプリケーション(表計算、分析ソフト、etc. )

z/OS Connect EE

REST/JSON

SQL/NoSQL(JDBC, ODBC, MongoDB用のドライバ, インタフェースを提供)

DVM

CICS

IMS

WAS

Db2

MQ

・・・

階層型データベース(例) IMS-DB

データベース化されていないデータソース(例) SAM, VSAM, zFS, SMF, SYSLOG

もともと関係型データベースのデータソース(例) Db2 for z/OS

？他社データベース，メインフレーム外のデータベース(例) ADABAS, Oracle, Db2 LUW版

仮想上のテーブル構造にマッピング，リアルタイムでアクセス

汎用性の高いインタフェースでデータを利活用可能

SoRサービス(メインフレーム基幹業務))

IBMメインフレーム内外の広範なデータソースに対応

異種ソースからの仮想テーブル間のジョインやユニオンも可能

大容量メモリ，zIIP，Map/Reduce技術といった最新技術で高速・低負荷を実現

IBM Z データ仮想化技術と Data Virtualization Managerのご紹介

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