IBM CDC 솔루션 Transformation Server & i. Reflect for Oracle IBM SWG IP&S팀 © Copyright IBM Corporation 2008
목차 1 제품 개요 2 제품의 특징 3 Transformation Server 4 i. Reflect for Oracle 5 IBM의 비전 6 CDC 솔루션 활용 2 © Copyright IBM Corporation 2008
1. 제품 개요 1) Real-time 데이터 통합 요구사항의 증가 기업 내의 다양한 시스템/DB간 데이터 통합은 갈수록 실시간 성격을 많이 요구받고 있습니다. Driv e • R rs e • B quiremen e ts • A nefits ction -bas • R ed OI Inhib • G itors a • T thering ra • A nsformat ggre i gatio on • A n n • D alysis a • M ta cleans ing ovem • C ent ost Source: Gartner, 2007 3 © Copyright IBM Corporation 2008
1. 제품 개요 1) Real-time 데이터 통합 요구사항의 증가 급변하는 업무 환경과 고객 요구에 적절히 대응하기 위해 IT조직은 데이터가 필요한 시점에 필요한 내용 으로 전달할 수 있어야 합니다. 기업 내의 다양한 시스템/DB간 데이터 통합은 갈수록 실시간 성격을 많 이 요구받고 있으며, 이를 위한 데이터 통합 인프라는 배치성격과 실시간 성격이 적절히 조화를 이루어 야 합니다. CDC는 Changed Data Capture의 약자로 다양한 시스템에서 발생하는 변경 데이터를 추출하는 기법으 로, 실시간 데이터 통합을 위한 가장 기본적인 기반요구사항의 핵심은 실시간 기술입니다. 다양한 시스템간 Data Latency의 최 소화 Transactional Analytical Operational D M Trading Electronic Consume Partners Marketplace r Portals CRM ERP D D M M SCM Real Product Sales Report Shipment s -time 성격 주기 적B atch EDW ODS Data 동기화 Historical Operational Trends in Late Paymen t 기업 내의 다양한 데이터 통합 Message-centric Real-time transactions In-flight validation Complex message formats Conditional Routing Current data Complex data Transformations Current and historical data 기업에서 운영하는 다양한 시스템 4 Data-centric Right-time Large volume of data Aggregations Real-time 성격 주기적 Batch Real-time 비중의 증 대 © Copyright IBM Corporation 2008
1. 제품 개요 2) CDC 개요 운영 시스템에서 발생하는 트랜잭션 데이터를 추출해서 다양한 분석 시스템에 실시간으로 전달하기 위 해서는 변경 데이터 추출 기술이 가장 중요한 출발점입니다. • CDC 4 Changed Data Capture의 약자 4 운영시스템에서 발생하는 변경분 데이터에 대한 추출 기술 • 다양한 CDC 방법 4 SQL Query (추출할 레코드 구분을 위해 Timestamp 활용) 4 Database Triggers 4 변환 데이터 로깅을 위한 유저 테이블 4 File Comparison (최종 CDC 시점의 전체 데이터와 비교) 4 DB 로그에서 직접 추출 핵심 요건 운영 시스템 부하 최소화 시스템/DB구조/App 변경을 최소화해야 함 5 © Copyright IBM Corporation 2008
1. 제품 개요 3 -1) Transformation Server는 다양한 DBMS에서 발생하는 데이터 변경내용을 실시간으로 Capture하여, 해 당 데이터가 필요한 시스템으로 데이터를 변환 및 복제해주는 데이터통합 도구입니다. TS는 DBMS 로그 방식의 CDC 방식을 이용하여, 소스 시스템 부하를 최소화한 상태에서 고성능의 데이터 Capture 및 변환 을 지원합니다. Monitoring and Configuration 3. 변경 데 이터 적용 1. DBMS 로그 에서 데이터 Capture Database Message Queue TCP/IP DB 2, Oracle, SQL Server, etc Database Logs Source Engine Target Engine 2. 변경 데 이터 전송 Flat files Push 방식의 데이터 복제 6 © Copyright IBM Corporation 2008
1. 제품 개요 3 -2) i. Reflect for Oracle은 Oracle 에서 발생하는 데이터 변경내용을 실시간으로 Capture하여, 해당 데이터가 필요한 시스템으로 데이터를 전송해주는 데이터 복제 도구입니다. i. Relect를 통해 고가용성 및 장애복구 를 위한 시스템 구성을 할 수 있으며, 데이터 분산 관리나 분석용 시스템에서 실시간 데이터 조회를 가능 하게 할 수 있습니다. Monitoring and Configuration 1. 오라클 로그 에서 데이터 Capture 3. 변경 데 이터 적용 TCP/IP Oracle 9 i, 10 g, 11 g RAC, ASM Redo/Archive Logs Source Engine Target Engine 2. 변경 데 이터 전송 Oracle 9 i, 10 g, 11 g RAC, ASM Oracle to Oracle 데이터 복제 솔루션 7 © Copyright IBM Corporation 2008
1. 제품 개요 3 -3) Transformation Server & i. Reflect 비교 Transformation Server와 i. Reflect는 동일한 CDC기술에 기반한 제품이며, 실시간 변경 데이터 추출 및 전 송을 목적으로 하고 있습니다. 그러나 i. Reflect는 Oracle to Oracle 복제만을 위한 특화된 제품입니다. 항목 공통 사항 지원 DB 차 변환 이 Transformation Server i. Reflect for Oracle § 소스가 Oracle인 경우 동일한 CDC 기술 (Redo 로그에서 변경 데이터 추출) § 다양한 소스와 타겟 DBMS 지원 § 오라클만 지원 § DB이외의 타겟도 지원 (MQ, 파일) § 소스 및 타겟에서의 데이터 변환 가능 § 데이터 변환 불가능 § 소스와 타겟 테이블 정의가 다를 수 있음 § 소스와 타겟 테이블 정의가 동일해야 함 § Live. Audit 기능 (Update, Delete 트랜잭션을 타겟에 Insert로 전달) 점 특징 § Event. Server 기능 (타겟이 Message Queue) § DDL 복제 가능 § 타겟 데이터를 파일로 생성할 수 있음 활용 § 이기종 플랫폼/DBMS 환경하의 실시간 데이터 통 합 § HA, DR 구성을 위한 복제 솔루션 § Workload balancing § ETL, EAI와 연동 8 © Copyright IBM Corporation 2008
목차 1 제품 개요 2 제품의 특징 3 Transformation Server 4 i. Reflect for Oracle 5 IBM의 비전 6 CDC 솔루션 활용 9 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 1) 로그기반 CDC IBM CDC 솔루션은 redo나 undo를 목적으로 관리되는 DBMS의 로그를 통해 변경 데이터를 capture합니 다. 이 때 DB로그를 읽기 위해 DBMS 벤더가 제공하는 API를 사용하는 방식이 아니라, 직접 DB로그를 읽어서 변경 데이터를 추출하는 방식을 사용합니다. § 로그 기반의 Change Data Capture란? 4 RDB에 commit된 모든 Insert, update, delete된 데이터를 추출하기 위해 DBMS가 사용하 는 로그를 활용함 § Native Database logs § Oracle § DB 2 (i 5) = Re-do Log = OS/400 Journal DB 2/UDB SQL Server = DB 2 Log = Transaction Log § DB 2 (z/OS) = DB 2 Log Sybase = Transaction Log § DB 로그를 읽는 방식 1. DBMS에서 제공하는 API를 활용 (예: Oracle Logminer) 2. Native 방식 (예: Data. Mirror) 10 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 1) 로그기반 CDC (로그 방식 CDC 장점) IBM CDC 솔루션은 변경 데이터 추출을 위해 DBMS 로그를 활용합니다. 로그 기반의 데이터 추출은 트 리거나 DBMS API를 이용하는 데이터 추출 방식이나 Timestamp를 이용한 배치 프로그램 방식에 비해 소스시스템 부하를 최소화하고, 성능을 극대화하는 장점을 가지고 있습니다. § 운용시스템의 성능에 최소한의 영향 4 DBMS와 연동 (트리거, API 등)하지 않는 로그 방식의 데이터 추출 기법 4 로그(LOG)중심의 데이터 복제 기술을 적용하여 운영시스템의 성능에 대한 영향을 최소화 4 변화가 발생한 트랜잰션(데이터)을 목표 시스템으로 전송 함으로 지연시간을 최소화 § 운영 시스템의 구조에 영향이 없음 4 트랜잭션 발생 시간을 위한 Timestamp 필드의 추가가 필요 없음 4 변경 데이터 추출을 위해 사용중인 어플리케이션 또는 테이블 스키마의 변경이 필요 없음 § 운용중인 IT환경에 영향이 없음 4 Peer-to-peer 아키텍처로 추가적인 하드웨어가 필요하지 않음 4 단지 변화된 데이터의 복제 기술을 적용하므로 네트워크 부담을 최소화 11 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 2) 복제 구성의 다양성 IBM CDC 솔루션은 다양한 복제 구성을 허용합니다. 단순 1: 1 복제에서부터 복잡한 N: N 방식의 데이터 복제 방식으로 구성할 수도 있습니다. 또한 단방향 복제 뿐만 아니라 양방향 복제도 지원합니다. Master-master 단방향 DW Cascade 양방향 12 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 2) 복제 구성의 다양성 – 데이터 충돌 방지 (Transformation Server) Transformation Server는 복제 구성의 다양성에서 올 수 있는 데이터 충돌을 해결하기 위해 필요한 룰을 설정하고 적용할 수 있습니다. 소스 기준 User exit 활용 타겟 기준 Value 비교 13 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 2) 복제 구성의 다양성 – 데이터 충돌 방지 (i. Reflect) i. Reflect는 데이터 충돌을 해결하기 위해 필요한 룰을 설정하고 적용할 수 있습니다. 예를 들어 양방향 복 제에서 update 발생시 복제 적용 여부나 순환 복제를 방지하기 위한 기능을 제공합니다. 데이터 충돌 방 지 § 순환 복제 방지 § 변경 사항이 각 DB 에 한 번만 가능하도 록 정의 4 i. Reflect는 복제 시 타겟 데이터 변경을 감지함 § 양방향 복제에서 타겟에 update 데이터 적용 시 소스의 before image와 다른 경우 § 특정 소스에서 온 데 이터를 반영하는 방 식에 대한 룰 정의 데이터 충돌을 해결하기 위한 다양한 룰 정의가 가능 4 예 : 소스 기준 or 타겟 기준 14 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 3) 통합 관리툴 제공 통합 관리툴을 통해서 복제 작업의 설정, 관리 및 모니터링이 가능하기 때문에 작업의 편리성을 제공합 니다. Easy to use § 자바 기반의 GUI 제공 4 환경 설정, 복제 설정 및 운영, 모니터링에 활용 4 통합 스크린에 데이터 통합 프로세스를 관리 4 Wizard 4 Event 로그, 경고, 통계 리포팅 제공 15 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 3) 통합 관리툴 제공 (Zero programming) IBM CDC 솔루션은 복제 설정과 운영을 위해 직관적 GUI 툴을 제공합니다. 운영자는 복제 설정 Wizard 기능과 Drag & drop 방식을 통해 작업 생산성을 향상시키고 사용자 실수를 최소화할 수 있습니다. 복제 Wizard 제공 Zero Programming 16 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 3) 통합 관리툴 제공 (모니터링) 모니터링 툴을 통한 복제 설정, 복제 작업 이상 유무, 지연 시간 등에 대한 모니터링이 가능합니다. Replication diagram 데이터 복제 지연 상태 Data volume, operation별 실시간 조회 17 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 3) 통합 관리툴 제공 (경고) 복제 작업 중 발생한 장애에 대한 경고 기능을 통해 운영자가 즉시 대처할 수 있습니다. Oracle DBA Warning: Oracle Communication Failure DB 2 DBA Error: DB 2 Mirroring Stopped TS Admin Error: Mirroring Stopped for DB 2 Node Enter shell script information 장애 발생시 메일 발송이나 user program 실행 18 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 4) Oracle RAC 지원 Oracle Real Application Cluster를 지원합니다. § RAC의 각 노드에서 트랜잭션이 발생한 순서와 동일하게 데이터 capture 및 전송 Source: Oracle RAC Target: Database or Message Queue Redo Log Time=2: Update Apply Redo Log Time=1: Insert Time=3: Delete Time=4: Update Time=1: Insert Redo Log Time=5: Update Time=2: Update Time=3: Delete Time=4: Update Time=5: Update 19 © Copyright IBM Corporation 2008
2. 제품의 특징 4) Oracle RAC 지원 Oracle RAC 환경에서 각 노드의 Redo 로그 파일은 모든 노드에서 공유되기 때문에 변경 데이터 추출을 위한 엔진은 어떠한 노드에서 실행되어도 무방합니다. • • Oracle RAC 환경의 특정 노드에서 장애가 발생하는 경우를 대비해서 두 개 노드 이상에 엔진이 설치 장애 발생 시 정상적인 노드로 Changeover 수행 Changeover 예제 • 변경 데이터 추출 엔진인 Scraper는 RAC의 2개 Scraper 내지 3개 노드에 설치 Scraper • Scraper는 한 개 노드에서만 실행 - 모든 Redo Log은 RAC 환경에서 공유가 가 능하므로 한 개 노드에서 전체 노드에 발생하 는 트랜잭션 추출 가능 • 장애 발생시 Change over - Node 1 장애 시 Node 2의 Scraper를 실행시 킴 20 © Copyright IBM Corporation 2008
목차 1 제품 개요 2 제품의 특징 3 Transformation Server 4 i. Reflect for Oracle 5 IBM의 비전 6 CDC 솔루션 활용 21 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 1) 아키텍처 (구성요소) Transformation Server의 구성요소는 다음과 같습니다. Management Console Agents User 클라이언트 Access Manager Access Server Agent DB 서버 DBMS 레퍼 지터 리 Replication Engine source DBMS 레퍼 지터 리 target 22 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 1) 아키텍처 (변경 데이터 추출 및 전송) Transformation Server의 변경 데이터 추출 및 전송 아키텍처는 다음과 같습니다. Target system Source system DB 로그 & Archive logs Staging Store DATA Data Scraper Transaction Queues Data Channel Data Sender Apply process Receiver Control Channel Refresh Database 23 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 2) 이기종간 데이터 통합 환경 지원 Transformation Server는 동일 DBMS의 복제 뿐만 아니라 이기종 DBMS나 플랫폼을 지원합니다. DATABASES Source & Target DATABASES Target Only MESSAGE QUEUE Support OPERATING SYSTEMS HARDWARE PLATFORMS NETWORK PROTOCOLS DB 2 / UDB Teradata JMS OS/400 IBM System i TCP/IP Oracle Netezza MQ Series OS/390 IBM System z AIX IBM System p Sybase ASE TIBCO MS SQL Server Web. Methods HP-UX HP-9000 Point. Base BEA Solaris Intel MS Windows HP Alpha Linux Sun Itanium 24 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 3) 복제 설정 – subscription 복제는 시스템 내부와 시스템간 설정이 모두 가능합니다. 복제 작업에 필요한 소스와 타겟 정의 이후에 subscription을 정의해야 하는데, subscription은 복제에 필요한 모든 구성요소들이 결합된 기본 단위로 연관된 데이터간 복제순서의 정합성을 보장합니다. Subscription 개념 Subscription 구성 요소 SOURCE & TARGET Inter-system subscription 변경분 추출 Push Engine TARGET Only • 소스 & 타겟 정보, 테이블 메타 정보 • 복제 프로세스 그룹 (소스 & 타겟) Apply Engine • 복수 개의 테이블 매핑 트랜잭션 순서 보장 적용 Intra-system subscription 적용 • Subscription 당 하나의 scraper 프로 세스가 기동 Apply Engine • 데이터 전송 및 처리는 sequential 처 리가 되기때문에 transaction 순서가 보장됨 25 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 3) 복제 설정 – 테이블 매핑 Subscription 내에 복수 개의 테이블 매핑 생성이 가능합니다. 이 과정에서 소스 & 타겟 컬럼 매핑, 컬럼 값 변환, 레코드/컬럼 필터링, 컬럼 추가, 컬럼명 변경 등의 작업이 수행됩니다. 테이블 매핑 타겟에 신규 컬럼 추가, 컬럼명/값 변경, Default 값, 소스 테이블 lookup 등 명시 테이블 매핑 Subscriptions Built-in system 변수 적용 상세 매핑 정의 26 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 3) 복제 설정 (예시) 1. Datastore 정의 3. 테이블 매핑 2. Subscription 정의 접속정보 테이블정 보 27 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 3) 복제 설정 (예시) 4. 초기 데이터 적재 (Refresh) 5. 복제 시작 6. 복제 종료 상세 로그 28 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 Transformation Server는 변경 데이터를 타겟에 그대로 적용하는 데이터 복제뿐만 아니라 타겟에 적용 시 다양한 데이터 변환도 가능합니다. 데이터 변환 § § Column 필터링 § 컬럼값 변환 § Summary 기능 § 0110 Row 필터링 데이터 병합 1010 29 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 - 필터링 기능은 행과 열의 필터링 조건을 통하여 특정 값의 행과 열을 선택하여 Capture해서 전송하는 기 능입니다. CUST_NO L_NAME F_NAME PHONE REP_NO 58699 Smith John 404 -555 -3874 45 37283 Duggan Ira 613 -555 -8367 25 89863 Quinn Fran 905 -555 -1296 11 89732 Muntz 704 -555 -2738 25 § § ROW SELECT 행(Row) 필터링을 통하여 특정 행 선택 기능 열(Column) 필터링을 통하여 특정 열 선택 기능 REP_NO = 25 CUST_NO L_NAME F_NAME REP_NO 37283 Duggan Ira 25 89732 Muntz Josie 25 30 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 – 컬럼값 변환 변환 기능은 데이터의 실시간 통합과정에서 발생할 수 있는 다양한 변환 기능을 통하여 Target DB로 데 이터를 전송할 수 있는 기능입니다. EMP LAST FIRST HIRE_DATE STAT SALARY MAX 1234 Moreiro Nicole 01/05/97 A $55, 000 $60, 000 2345 Ellison Val 04/12/97 I $40, 000 $50, 000 필드사이즈 증가 열(Column) 연결 날짜변환 필드 계산 적용 EMP_ID FULL_NAME HIRE_DATE STATUS %SALARYMAX 001234 Nicole Moreiro 01/05/1997 Active 92% 002345 Val Ellison 04/12/1997 Inactive 80% 31 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 – 컬럼값 변환 (변환수식) 소스와 타겟에서의 다양한 변환을 위해 컬럼 추가 및 변환 수식을 제공합니다. 이중 다른 테이블과 Lookup을 위한 기능인 “%GETCOL”은 소스에서만 활용 가능합니다. DERIVED EXPRESSIONS JOURNAL CONTROL COLUMNS ---------------------------%BEFORE Net change (before image) %CURR Current image %CONCAT Concatenation %REPLACE Character substitution %SUBSTRING Substring %LOWER Lower case character conversion %UPPER Upper case character conversion %PROPER Proper case character conversion %LTRIM Left Trim blank characters %RTRIM Right Trim blank characters %TOCHAR Convert to character %TONUMBER Convert to number %TODATE Convert date format %TOTIME Convert time format %CENTURY Add a 2 digit century to your date %IF Conditional %VAR Initialise a result variable %USER Call user exit program %GETCOL Get a column from another table %STRPRC Call user exit stored procedure -----------------------------------&CCID An identifier for the transaction with the update. &CNTRRN Source table relative record number &CODE Always “U” for refresh. Always “R” for mirror. &ENTTYP Indicates the type of update. &JOB The name of the source job that made the update. &JOBNO The operating system user Id of the update process. &JOBUSER The operating system user at the time of the update. &JOURNAL The name of the journal, as described in Properties. &JRNFLG Indicates if before image is present &JRNLIB The name of the journal schema. &LIBRARY The source table schema or its alias. &MEMBER The source table name or its alias. &PROGRAM The name of source program that made the update. &OBJECT The source table name or its alias. &SEQNO The sequence number of this update in the journal. &SYSTEM The hostname of the source system &TIMSTAMP Time of the update or refresh. &USER The user ID which made the update. 32 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 – 컬럼값 변환 (예시) Transformation Server는 수식 입력기와 built-in 함수/시스템 변수를 활용한 컬럼값 변환이 가능합니다. 또한 소스 & 타겟간 코드 매핑을 위해 테이블 매핑 정의시 변환을 위한 코드 테이블 관리가 가능합니다. 수식 입력기 코드 매핑 소스데이터(Before)가 타겟 (After)에 변환되어 적용 추가된 컬럼이나 컬럼값 변경 이 필요한 경우 수식 입력 타겟에 추가된 컬럼 Character set 변환 33 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 – Summary 기능은 특정 필드 값을 기준으로 데이터를 통합하는 방법으로 필요한 데이터에 대한 가공 및 grouping이 가능합니다. 주문 테이블 주문번호 주문일자 고객이름 제품구분 주문수량 주문금액 ORD 0001 09/10/04 Smith Bags 100 $10, 000 ORD 0001 09/10/04 Johnson Bags 5 $3, 500 ORD 0001 09/11/04 Robinson Clothes 12 $50, 000 Summary 일일 주문 테이블 주문일자 제품구분 주문수량 주문금액 09/10/04 Bags 105 $13, 500 09/11/04 Clothes 12 $50, 000 34 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 4) 데이터 변환 – 데이터 병합 두 개 이상의 소스 데이터를 Unique key를 통해 병합해서 하나의 타겟 테이블을 생성할 수 있습니다. 타 겟 테이블 적용 시 해당 Key에 데이터가 있는 경우 Update, 없는 경우 Insert를 통해서 소스의 변경 내용 을 반영합니다. EMPLOYEE_PERSONAL 테이블 EMP 테이블 사번 직원이름 입사일자 연봉 사번 전화번호 주소 EMP 001 홍길동 11/08/05 5000 EMP 001 02 -1231234 서울 종로구 행 통합 Unique Key EMPLOYEE 테이블 사번 직원이름 입사일자 전화번호 주소 EMP 001 홍길동 11/08/05 02 -1234 서울 종로구 35 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 5) Customizing 방안 (User Exit) User Exit 기능을 이용해서 타겟 데이터 적용 시점에 다양한 변환기능을 구현할 수 있습니다. 데이터의 일반 변환뿐만 아니라 외부 어플리케이션과의 연계나 다수 타겟 테이블에 데이터 적용 등의 customizing 이 가능합니다. 구현 방법 § § 36 C 프로그램 Stored procedure © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 6) 복제 방식 Transformation Server는 소스DB에서 트랜잭션 발생 시마다 실시간으로 데이터를 복제하는 방식 이외 에 주기적인 데이터 복제와 초기 데이터 적재도 지원합니다. • CONTINUOUS MIRRORING (REAL-TIME 방식) - 소스의 변경을 실시간으로 타겟에 적용 • CHANGE DATA CAPTURE – BATCH 방식 - 마지막으로 UPDATE 한 이후의 변경 분을 Capture해서 적용 • FULL COPY REFRESH – INITIAL - 소스 데이터를 타겟데이터로 전체 복사함 37 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 7) Adaptive apply 백업 Tape에서 restore한 경우나 업무 요건상 소스 데이터와 타겟 데이터가 일치하지 않도록 운영하는 테이블의 경우 Adaptive apply를 통해서 소스에 적용된 트랜잭션 유형을 타겟 적용 시 변경할 수 있습니 다. On target (Key 컬럼에 데이터가 존재) (Key컬럼에 데이터가 존재하지 않음) Insert Update or Ignore Insert or Ignore Update Insert or Ignore Delete or Ignore On source 필요한 요건에 따라 target에 적용 방식 정의 38 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 8) 장애 대처 1 Transformation server는 장애 발생을 점검하기 위해 소스와 타겟 agent간 주기적인 heartbeat 점검을 합 니다. Heartbeat (20 sec. ) PUSH ENGINE Response (40 sec. ) APPLY ENGINE Control 통신 채널을 통 한 주기적인 점검 source target 39 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 8) 장애 대처 2 Transformation server는 장애 발생에 대비해서 최종적으로 적용된 트랜잭션 로그를 메타데이터로 관리 하고 있으며, 타겟DB에 적용시 메타 정보는 2 -phase commit을 통해 메타 레퍼지터리에 기록됩니다. DB log SEQ. 2 -phase commit DATA a b 1. SCRAPE Meta-Data 2. PUSH d c d e PUSH ENGINE APPLY ENGINE source 3. APPLY & 4. CONFIRM target 40 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 8) 장애 대처 3 Transformation server는 장애를 발견한 이후 복구 과정에서 타겟 DB에 최종적으로 적용되었던 트랜잭 션을 통해 복구작업을 수행합니다. DB log SEQ. What was the last transaction you successfully applied? DATA a Meta-Data b 4 ? c d e PUSH ENGINE APPLY ENGINE source target 41 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 8) 장애 대처 4 Transformation server는 장애 발생에 대비해서 최종적으로 적용된 트랜잭션 로그를 메타데이터로 관리 하고 있으며, 이를 통해 장애 발생시 데이터 capture & transfer가 필요한 데이터를 추출할 수 있습니다. DB log SEQ. 2 -phase commit DATA a b 1. SCRAPE Meta-Data/Other 2. PUSH e c d e PUSH ENGINE APPLY ENGINE source 3. APPLY & 4. CONFIRM target 42 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 9) Live. Audit 기능은 Transformation server의 옵션으로 소스 DB에 발생한 각종 트랜잭션에 대한 로깅을 담 당합니다. 복제된 타겟 DB의 경우 update, delete가 발생된 경우 복제된 데이터를 파악할 수가 없지만, Live. Audit 기능을 활용하면 소스 DB에 발생한 트랜잭션을 정확히 파악할 수 있습니다. ETL과 연동 시 중 요한 기능입니다. 작동 방식 아키텍처 Monitoring and Configuration Real-Time Database Operational Conversions Audit Database Insert Update Insert DB Logs TCP/IP Delete Insert Source Engine 43 Target Engine © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 9) Live. Audit – 예제 Prod ID Event Qty Drug 001 Drug 001 Application Database Make Calibrate Test Eqmt Test Initiated Test Result: Passed Bottle Ship 1000 Update, Delete된 데이 터도 Target의 Audit. DB 에서 확인 가능 1000 새로 생성된 컬럼 Date / Time Live. Audit Database Action User Prod ID Event Qty Make Calibrate Test Eqmt Test Initiated Test Result: Particles Found Test Initiated Test Result: Pass Bottle Ship 1000 05/31/01 -0800 05/31/01 -1300 05/31/01 -1500 06/01/01 -0800 I I jwalker Drug 001 06/01/01 -0900 06/01/01 -1100 06/02/01 -0800 06/01/01 -1600 06/05/01 -0800 D U U I I jwalker swilson jwalker Drug 001 Drug 001 44 1000 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 10) Transformation Server / Event. Server Transformation server의 옵션으로 Event. Server는 소스 DB에 발생한 각종 트랜잭션에 XML형태의 데이 터로 변환한 이후 Message 기반의 솔루션에 전달할 수 있습니다. 이를 통해 실시간으로 발생하는 이벤 트를 감지해서 업무 시스템을 보다 고객중심 서비스로 확장시켜 나갈 수 있습니다. Rules-based routing Message Queue Production System Message Queue Application Process Person EDW 45 © Copyright IBM Corporation 2008
3. Transformation Server 10) Transformation Server / Event. Server XML 형태의 데이터 생성하기 위해 Transformation Server / Event. Server는 XML 데이터 생성을 손쉽게 할 수 있는 drag & drop 방식의 GUI 툴을 제공하고 있습니다. <Customer. Order> <Customer. Name>ABCDelivery</Customer. Name> <Customer. Code>CUS 112</Customer. Code> <Customer. Address 1>1234 Avenue Street</Customer. Address 1> <Customer. Address 2>Waterloo</Customer. Address 2> </Customer> <Order. Number>S 906</Order. Number> <Order. Date>02/14/05</Order. Date> <Product. Code>X 5 PR</Product. Coder> <Customer. Code>CUS 112</Customer. Code> </ Order> </Customer. Order> CUSTOMER ORDER TABLE Order Number Order Date Product Code Customer Code S 906 02/14/05 X 5 PR CUS 112 CUSTOMER TABLE Customer Code CUS 112 Customer Name Customer Address 1 Customer Address 2 ABC Delivery 1234 Avenue St Waterloo 46 © Copyright IBM Corporation 2008
목차 1 제품 개요 2 제품의 특징 3 Transformation Server 4 i. Reflect for Oracle 5 IBM의 비전 6 CDC 솔루션 활용 47 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 1) 아키텍처(구성요소) i. Reflect의 구성요소는 다음과 같습니다. i. Reflect Administrator Agent 클라이언트 Agent DB 서버 Oracle 레퍼 지터 리 Replication Engine Oracle 레퍼 지터 리 target source 48 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 1) 아키텍처(변경 데이터 추출 및 전송) i. Relect는 오라클 Redo 로그 및 아카이브 로그에서 직접 트랜잭션 데이터를 capture해서, 소스 시스템 부 하를 최소화한 상태에서 고성능의 양방향 데이터 복제를 지원합니다. Target system Source system Backup Staging Store Data Oracle Redo & Archive logs Data Channel Primary Staging Store Data DDL Data Reader DATA Data Scraper Data DDL Sender Control Channel Receiver Transaction Queues Data Refresh Apply process Database 49 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 2) DDL 지원 i. Reflect는 소스에서 발생되는 DML 뿐만 아니라 DDL도 지원합니다. 소스에서 발생할 수 있는 테이블의 변경이 타겟에도 동일하게 반영될 수 있기 때문에 DB 관리의 효율성이 증대됩니다. • Table • Sequence • Resource Cost • Directory • Role • Dimension • Rollback Segment • Function • Synonym • Index • Tablespace • Library Refresh and Mirroring Support for DDL • Profile • Context Oracle • Procedure • User • Materialized View • Package • Trigger 50 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 3) 복제 범위 설정 i. Reflect는 소스시스템의 모든 테이블을 복제할 수도 있지만 업무 요건에 따라 일부 테이블만 복제 설정 할 수 있습니다. 복제 설정 순서 복제 대상 설정 • 테이블 or Schema • 테이블 명에 ‘*’ 사용 가능 Replicate All…Or Selective • 제외 컬럼/레코드 지정 • DDL only 지정 • 오라클 object 유형 지 정 51 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 3) 복제 범위 설정 (예제) 다음은 복제 범위를 설정하는 예제입니다. Schema Name Types Include / Exclude DDL Only SCOTT * ALL Include No SCOTT TEMP_* TABLE Include Yes SCOTT PROD* ALL Exclude No SCOTT PRODUCT TABLE Include No 복제 제외대상 레 코드와 컬럼명 SCOTT 스키마의 모 든 테이블 선택 복제 지원되는 모든 object가 복제됨 • 예) 테이블 신규 생성되는 것도 복제 됨 52 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 4) Customizing 방안 (Request Point & User Exit) i. Reflect에서 제공하는 Request Point & User Exit 기능을 활용해서 복제 중에 특정 지점에서 복제를 일시 중지하고 사전에 정해진 특정 작업의 수행이 가능합니다. 예 ) 복제 작업 정지 이후 Tape backup 수행 User Exit 구현 방법 Shell program Stored procedure Request point 설정 Request point 모니터링 53 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 5) 복제의 신뢰성 i. Reflect는 소스, 타겟간 데이터 정합성을 지속적으로 점검하고 오류 발생 여부를 감지할 수 있는 도구를 통해서 복제의 신뢰성을 보장합니다. 소스, 타겟 오브젝트간 정합성 점검 방법 구성 소스, 타겟 오브젝트간 정합성 문제 발생 오브젝트 모니터링 점검 항목 • Object 존재 유무 동기화 방법 4 Refresh 4 Mark object in-sync 4 Suspend • 레코드 건수 • 메타 정보 • 접근 권한 54 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 6) 복제 설정 예시 1. 복제 오브젝트 정보 입력 3. 복제 시작 2. 초기 데이터 적재 (Refresh) 55 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 7) 관리용 화면 예시 Administrator Target Monitor Event Viewer Performance Mornitor 56 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 8) 장애 대처 예시 (단방향 복제) 단방향 복제의 경우 Primary system 장애 발생 시 다음과 같이 복구 작업이 진행됩니다. 3. 복구 1. 정상 Switch over 2. Primary 장애 정기 점검을 위한 시스 템 다운 or 장애 발생시 Secondary 활용 57 © Copyright IBM Corporation 2008
4. i. Reflect for Oracle 8) 장애 대처 예시 (DCM을 통한 설정) 장애 발생에 대처하기 위한 Health check 방법, Role 정의 등에 대해 DCM (Decision Control Matrix)을 통 해서 설정할 수 있습니다. Role 정의 Health check 방법 정의 장애 시 User Exit 정의 DCM 설정 Primary, Backup 정의 58 © Copyright IBM Corporation 2008
목차 1 제품 개요 2 제품의 특징 3 Transformation Server 4 i. Reflect for Oracle 5 IBM의 비전 6 CDC 솔루션 활용 59 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 1) IBM의 데이터 통합 솔루션 (개요) § 양질의 데이터를, 적절한 시점에, 필요한 시스템으로 전달할 수 있기 위해서는 다양한 기능 과 서비스를 유기적으로 통합해서 제공해야 합니다. § IBM의 데이터 통합 솔루션은 데이터 통합에 필요한 다양한 제품들의 통합 플랫폼입니다. Source Systems Source Connectivity Assessment and Validation Standardization & Alignment Cleansing & Harmonization Transformation & Movement Target Connectivity Target Implementation Methodology Other ERP IBM Information Server CRM SCM Understand Cleanse Transform Deliver Discover, model, and govern information structure and content Standardize, merge, and correct information Combine and restructure information for new uses MDM Synchronize, virtualize and move information for in-line delivery ERP/SCM RDBMS Platform Services Parallel Processing Services Connectivity Services Metadata Services Administration Services Deployment Services Legacy Data BI/DW Web Services XML, EDI 60 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 1) IBM 데이터 통합 솔루션 (다양한 데이터 통합 패턴 지원) Federation Consolidation Analytical & Reporting Tools Web Applications Federation Consolidation Real-time Inventory Level Product Performance Region 1 Product Performance Replication Headquarters Region 2 Product Performance Change Data Capture Database Stores 이기종 플랫폼 지 원을 통한 Replication Primary Data Center Backup Data Center 솔루션 보완 과제 Replication Change Data Capture and Publish e. Business Application 61 Consolidati on을 위한 핵심 기술 Information Server Message Queue Target app /DB © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 2) Data. Mirror 합병을 통한 CDC, 복제 솔루션 강화 § IBM은 현재 Mainframe의 다양한 Non-relational DB 및 DB 2에 대한 CDC, 복제 솔루션을 가 지고 있습니다. (Web. Sphere Replication Server, Classic Replication, Event publisher. . . ) § IBM은 Data. Mirror 합병을 통해 이기종 플랫폼 및 DBMS를 지원하는 방향으로 CDC 및 복제 솔루션을 보완할 계획입니다. Data. Mirror, IBM company • 2007년 9월에 IBM에 합병 • 2008년 1 Q에 조직 통합 완료 예정 ü A leading provider of heterogeneous real time Changed Data Capture (CDC) and replication solutions ü Headquarters in Markham, Ontario ü International Offices in North America, South ü 2, 300 customers worldwide America, Europe, and Asia ü 15, 000 licenses deployed ü Publicly traded (TSX: DMC) ü Over $100 M and 12 years of R&D invested 62 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 3) Data. Mirror 제품군 (Data. Mirror Integration Suite) 63 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 3) Data. Mirror 제품군 (핵심 제품) 실시간 데이터 통합을 위한 DB로그 기반의 CDC - Live. Audit, Event Server등의 추가 옵션 Embeddable Java RDB i. Series 솔루션 – HA 구축을 위한 데이터 복제 Oracle 솔루션 – HA 구축을 위한 데이터 복제 64 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 4) 로드맵 (CDC 솔루션) IBM에 합병된 이후에도 Data. Mirror의 제품은 기존 고객에 대한 보호뿐만 아니라 IBM의 IOD 솔루션과의 통합을 위한 지속적인 발전계획을 가지고 있습니다. Product Mission § Protect Customer Investment § Integrate offerings § Extend Leadership • Leverage capture agents • Unified UI for management Extend/Optimize solutions Integrate offerings • Release DM v 6. 5 with global translations • Tighter integration between DM TS, Rep/EP & Data. Stage 2009 2008 2007 Expand Capabilities • Release IBM branded Data. Mirror v. 6. 2 technology systems/standards • First phase product integration (DM TS with Data. Stage) • Release DB 2 Rep/EP v 9. 5 & Classic Rep/EP v 9. 5 65 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 4) 로드맵 (Transformation Server 상세) Source: IBM IOD Conference, 2007 66 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 4) 로드맵 (IBM 데이터 통합 솔루션의 진화) 이기종 플랫폼을 지원하는 CDC 솔루션의 결합을 통해 IBM의 데이터 통합 솔루션은 보다 진화한 형태의 실시간 데이터 통합 기술을 제공할 수 있습니다. IBM Information Server Information Services Director Transform Understand Cleanse Discover, model, and govern information quality and structure Standardize, merge, and correct information Information Analyzer Business Glossary Transform and enrich information Data. Stage Quality. Stage Deliver Virtualize, synchronize and move information Federation Server Transformation Server i. Cluster i. Reflect Metadata Server IBM Metadata Workbench Parallel Processing Rich Connectivity to Applications, Data, and Content 67 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 5) CDC와 ETL 기술의 결합을 통한 실시간 데이터 통합 지원 DB 2 log Oracle Redo log I 5/DB 2 OS/400 Journal CDC와 ETL 기술의 결합 Real-Time CDC ETL Feeds DB 2 Data Warehouse Corporate ETL Server 68 © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 5) CDC와 ETL 기술의 결합을 통한 실시간 데이터 통합 지원 Transformation Server는 ETL 툴인 Data. Stage와 2008년까지 완벽한 연동 기능이 구현될 예정입니다. 이 를 통한 real-time 데이터 통합은 현재의 ETL 기능과 Real-time CDC 기능이 결합된 형태로 진화할 전망 입니다. 1. Staging DB 통한 연동 2 Data. Mirror 3 staging area 2. MQ를 통한 연동 2 Data. Mirror DS/QS job 4 1 3 MQ 2 database 현재도 활 용 가능 database 3. 파일을 통한 연동 Data. Mirror 1 database 2 File 3 4. 제품내에 통합 3 DS/QS job Data. Mirror 4 1 2 2 database 69 DS Custom Operator 4 database © Copyright IBM Corporation 2008
5. IBM의 비전 5) CDC와 ETL 기술의 결합을 통한 실시간 데이터 통합 지원 Transformation Server for Web. Sphere Data. Stage • 파일 기반의 연동 모듈로 파일 생성 주기 조절 가능 (시간, 레코드 건수) • Data. Stage가 파일을 읽어 변환 처리 가능한 Job, Sequencer, Routine 등의 자동 생성 기능 TS에서 복제 매핑 작업 DS에서 변환 작업 자동 생성된 Job을 import 변경 데이터를 변환, 적재하 는 로직을 추가해야 함 Data. Stage Job 생성 70 © Copyright IBM Corporation 2008
목차 1 제품 개요 2 제품의 특징 3 Transformation Server 4 i. Reflect for Oracle 5 IBM의 비전 6 CDC 솔루션 활용 71 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 1) 활용 방안 IBM의 CDC 솔루션은 다음과 같은 다양한 데이터 처리과정에서 활용될 수 있습니다. § Dynamic Warehousing & Business Intelligence and Reporting Near-real time 성격의 데이터를 통한 분 석 및 리포팅 § 생산 시스템과 e-Business 어플리케이션간의 데이터 통합 Real-time Event Detection § 특정한 이벤트에 대한 실시간 모니터링 § HA 구성 및 장애 복구 72 e-Business를 위한 실시간 데이터 제공 효율적인 방식의 데이터 복제를 통한 HA 구현 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 1) 활용 방안 Real-Time Integration Need up-to-date information delivered to a data warehouse DW/Mart 운영 시스템 Need up-to-date information delivered for e. Commerce applications Downtown Store Midtown Store Inventory Uptown Store 73 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 1) 활용 방안 Replication Need to report on operational systems but cannot impact production system – must synchronize data across 1 or more databases Less expensive DBs Need to maintain business continuity during application migrations, consolidations, upgrades 74 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 2) Data. Mirror 고객 2, 300 Customers 15, 000 Licenses 75 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 2) Data. Mirror 고객 (고객사 활용 용도) 25% Feeding ODS In Real Time Business Intelligence, Data Marts/Warehouse 25% Application Integration, Data Distribution & Migration 20% Business Continuity, HA and Disaster Recovery 10% e-Business, Web Services 5% Data Audit / Monitoring Capture Applications For Regulatory Compliance 15% Other including Embedded db/mobile/wireless …… 76 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 3) 구축 사례 (미국의 통신사) § 변경 데이터의 ESB (Enterprise Service Bus) integration § Billing 시스템인 AMDOCS의 Real-time event 발생 감지를 위한 변경 데이터 전송 § 데이터 유형에 따라 필요한 시스템으로 routing Oracle Redo Log Transaction 1 Transaction 2 XML Document Other Application Transaction 1 Customer Transaction 8 Address Queue 1 Transaction 3 Transaction 4 XML Document Transaction 5 Transaction 1 Transaction 6 Transaction 2 Transaction 3 Transaction 7 Transaction 4 Transaction 8 Transaction 9 Other Application Queue 2 XML Document Billing Transaction 10 Transaction 7 Transaction 10 Customer, Address, Memo, Service, Billing etc… Queue 3 db size = 11 terabytes 40 million trans/day 1 GB redo log generated per minute Seibel CRM 77 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 3) 구축 사례 (미국의 케이블 제공사) § 14개 지역 Billing 시스템의 변경 데이터가 실시간으로 마케팅 DW로 적재 § 트랜잭션 유형 및 변경시점의 timestamp가 핸드코딩 없이 ETL 서버로 전송 I 5/DB 2 OS/400 Journal Regional Billing Application I 5/DB 2 OS/400 Journal Real-Time CDC ETL Feeds Data Warehouse Regional Billing Application Corporate ETL Server I 5/DB 2 Customer Value Creation Marketing System OS/400 Journal Real-time CDC와 ETL 솔루션의 결합 78 © Copyright IBM Corporation 2008
6. CDC 솔루션 활용 3) 구축 사례 (교보자동차보험) § HA 구성 및 복제를 통한 장애 대처 및 Workload balancing 구현 운영 시스템 Active 초당 300~400건의 트렌잭션이 지 연없이 실시간 복제 백업 시스템 Active HACMP ELS 시스템 클러스터 시스템 Standby 장애 대처 • 운영 시스템에 장애 발생 시 1차로 클 러스터 시스템으로 전환 • 클러스터 시스템마저 장애 발생시 Backup 시스템으로 전환 Workload Balancing • Backup 시스템은 항상 active로 운영 • 후선 업무 조회 및 분석시스템인 ELS에 최신 데이터 제공 79 © Copyright IBM Corporation 2008
결론 – 데이터 통합 솔루션의 진화 IBM은 Real-time CDC 기능과 ETL 기능의 결합을 통해 기업에서 필요한 데이 터를 필요한 시점에 제공할 수 있는 솔루션을 제공합니다. § Loading into ODS in real-time 4 Shrinking Batch windows § Operational BI § Event Detection 4 Audit & Internal controls 4 Event Driven SOA § Synchronous e. Business 4 Up-to-Date Web Portals § Workload balancing 데이터 통합의 Value 증 대 엔터프라이즈 아키텍처 지원 80 © Copyright IBM Corporation 2008
Products Overview - What to choose… High Availability/Disaster Recovery Backup, Redundancy, Failover For replicating to or from any data source on System z or DB 2 to DB 2 on LUW use Heritage IBM replication Real Time Reporting/Querying Application Coexistence e. Commerce Dynamic Data Warehousing Off loading query from production, OLTP Reporting Migrations, consolidations, upgrades. M&A Broadcast, distribution of information Data Warehousing (feeding, populating) BI, OLAP, historical reporting Any Data Source on System z Non-Relational DB 2 Replicating DB 2 to DB 2 on LUW Classic Replication Server Logical Replication & HA on i. Series For System i, Oracle, or any other relational data source, use Data. Mirror Oracle to Oracle Everything else Information Server CDC 81 © Copyright IBM Corporation 2008
FAQ Thank You http: //w 3 -103. ibm. com/software/xl/portal/viewcontent? type=doc&src. ID=DM&doc. ID=F 589756 I 41904 G 58 Q. What does this mean to existing products like Web. Sphere Replication Server and Web. Sphere Data Event Publisher? A. Web. Sphere Replication Server and Web. Sphere Data Event Publisher both provide CDC capabilities centered around DB 2, providing exceptional performance for these operations. Data. Mirror adds CDC for Oracle, Sybase, SQL Server and System i along with advanced replication features. Together, these technologies can provide our customers with a best-of-breed heterogeneous solution for real time data integration. Q. What is the difference between Web. Sphere Data. Stage and Transformation Server? A. Web. Sphere Data. Stage and Transformation Server are complementary technologies. Web. Sphere Data. Stage is a high performance, scalable ETL solution that moves and transforms high volumes of data from multiple sources to targets. Transformation Server is a data-change event capture technology that sends only changed data to a target. Working together, Transformation Server can feed changed data into Web. Sphere Data. Stage data flows to support real-time data integration. 82 © Copyright IBM Corporation 2008
FAQ Thank You Q. What kind of transformations does Web. Sphere Data. Stage do that Transformation Server can't? A. Web. Sphere Data. Stage provides hundreds of pre-built/complex/graphically enabled transformations. While Transformation Server does go way beyond what most pure play CDC/Replication solutions provide (like Golden. Gate, Lake. View, Replication Server, etc. ), it does not really compare with Web. Sphere Data. Stage/Quality. Stage in terms of transformation functionality/# of pre-builts & complexity supported, performance/scalability, cleansing/standardization/matching rules, etc. , which are all done graphically. Transformation Server is not built for complex transformations, but is built to be a data-change event capture solution feeding ETL tools and other applications/targets. Q. Does Data. Mirror work with Informix? A. Today, Data. Mirror does not support Informix as a capture/source or apply/target. Via integration with Information Server/Data. Stage, Informix targets will be supported. Plans for Informix capture are yet to be determined/finalized. 83 © Copyright IBM Corporation 2008
Thank You 84 © Copyright IBM Corporation 2008
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