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Mainframes : Model9 migre plus simplement leurs traitements vers le cloud

La startup a ajouté à son logiciel de backup en cloud pour System Z une fonction de conversion des données dans un format universel. Celles-ci deviennent alors exploitables par les applications non-mainframes.

Ne plus avoir à payer pour les traitements en mainframes. Après quelques années de gestation, la startup Model9 revient sur le marché du mainframe avec une solution d’export des données vers les clouds publics d’AWS. L’intérêt de cette solution serait non seulement d’archiver les informations sur des services peu chers – IBM ne propose pas de fonction d’interconnexion entre ses mainframes et le cloud public – mais aussi de migrer les données vers les applications analytiques en ligne que toutes les entreprises utilisent. Surtout celles qui ne paient pas pour des mainframes.

« C’est malin. Car d’ici à 2025, nous prévoyons que plus d’un tiers des données des mainframes seront migrées en cloud, dans le but de réduire les coûts. Aujourd’hui, seuls 5 % de ces données sont archivées en cloud », commente l’analyste Jeff Vogel de Gartner, dans une étude citée par Model9.

« Nous voulons être à l’intersection de deux mondes très importants : les plus grandes entreprises qui utilisent des mainframes et les clouds publics AWS, Azure et GCP. Marier les deux est d’ordinaire très long, très complexe. IBM ne le propose pas lui-même » dit Gil Peleg, le fondateur et PDG de Model9, que LeMagIT a pu rencontrer à l’occasion de l’IT Press Tour, un événement qui présente aux journalistes les dernières innovations en matière de stockage.

Gil Peleg suggère qu’IBM, malgré les fonctions d’intégration qu’il propose entre ses mainframes et son propre cloud, chercherait à verrouiller ses clients sur ses technologies.

Outre ouvrir aux 5 000 clients du mainframe l’accès vers des outils génériques, plus abordables que ceux disponibles sur la plateforme IBM, la solution de Model9 aurait en plus le mérite de fonctionner sur les processeurs zIIP des System Z, dont l’usage n’est pas facturé en supplément par IBM.

Du backup en cloud au traitement en cloud

En pratique, la solution de Model9 remplace la fonction d’archivage sur bandes des mainframes System Z d’IBM. Elle redirige les flux vers un stockage réseau en mode objet, au protocole S3. Ce stockage n’est pas nécessairement une baie de disques locale, il peut tout aussi bien être un service S3 sur AWS ou Blob sur Azure.

Model9 avait lancé une première version de sa solution en 2019. Alors appelée Cloud Data Gateway for z/OS, elle apportait la sauvegarde à intervalles réguliers, l’archivage et la restauration des bases de données, des fichiers et des volumes z/OS. Pour que z/OS puisse retrouver ces contenus, notamment lorsqu’il s’agit de récupérer des données effacées par erreur, Model9 fournissait déjà un agent à installer sur le mainframe. Cet agent dialogue avec un serveur proxy installé chez AWS ou Azure et appelé Model9 Management.

« L’intérêt de cette approche est que vous n’avez pas à réécrire vos applications mainframes pour qu’elles fonctionnent en cloud. »
Dan ShprungDirecteur des opérations commerciales, Model9

La présente évolution de cette solution s’appelle Cloud Data Manager for Mainframe, ou Model9 CDMM. La principale nouvelle fonction apportée par cette dernière version, numérotée 1.8, est la transformation des données issues du mainframe en une base classique, au format directement exploitable par une application d’analytique tierce.

« L’intérêt de cette approche est que vous n’avez pas à réécrire vos applications mainframes pour qu’elles fonctionnent en cloud. Nous mettons les données de l’entreprise dans un format ouvert qui lui permet de continuer de les traiter avec des outils génériques moins chers que les traitements sur mainframes », explique Dan Shprung, le directeur des opérations commerciales de Model9.

Convertir les données dans un format universel pour réaliser des économies

D’ordinaire, cette fonction de transformation passe par un ETL (Extract, Transform and Load) qui consomme des cycles sur les processeurs principaux ou, dans le jargon d’IBM, des MSUs (Million Server Units). Le détail important est qu’IBM facture chaque MSU utilisé. Model9 a réussi à découper cette transformation en deux parties. La première, légère, s’exécute sur les processeurs secondaires zIIP qui ne s’occupent que des transferts de données et dont l’utilisation n’est pas facturée. La seconde est un service cloud hébergé chez AWS et baptisé Model9 Data Transformation Service.

On notera que, pour l’heure, cette fonction de transformation ne semble pas fonctionner dans Azure, dont le service de stockage objet Blob est en revanche supporté pour les simples sauvegardes. De même, Model9 ne fait pas encore mention d’une compatibilité avec GCP, même si le PDG de l’éditeur cite le cloud public de Google dans ses objectifs.

Data Transformation Service convertit les données du mainframe en fichiers génériques CSV ou JSON. Ces formats universels, précise Model9, sont ensuite ouvrables par n’importe quel service d’analytique, qu’il soit d’AWS (sur la base d’Athena, Aurora, RedShift…), ou non (sur la base de Snowflake, Databricks, Splunk…).  

« Le fait est que selon nos tests, nous nous sommes rendu compte que certains traitements s’exécutaient en définitive plus rapidement en cloud que sur mainframes », lance Dan Shprung. « Mais nous ne sommes pas là pour tuer le mainframe. Nous sommes là pour le moderniser », ajoute-t-il prudemment.

Selon des benchmarks que LeMagIT a pu consulter, la rapidité serait néanmoins plus due au transfert qu’au traitement. En utilisant, les processeurs zIIP, la solution Model9 permettrait de transférer les données vers l’unité de traitement quatre fois plus vite que le processus ordinaire de z/OS.

À terme, Model9 espère améliorer encore son agent sur le mainframe pour qu’il accède aux données en cloud comme si elles se trouvaient sur un stockage local. Cette fonction pourrait se traduire par l’utilisation d’un service de stockage en cloud de type bloc ou fichiers. Model9 compte aussi apporter des fonctions de plus haut niveau à sa solution, comme un environnement de gestion qui permettrait de faire l’inventaire des données jusqu’à la réalisation d’audits.

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