Die Modernisierung traditioneller Mainframe-Umgebungen ist ein zentrales Anliegen vieler Unternehmen, die in hybriden IT-Infrastrukturen agieren. Mit Precisely Connect verspricht der Datenintegrationsspezialist eine performante Brücke zwischen dem Mainframe und der Cloud—insbesondere zu Amazon Web Services (AWS). Der folgende Fachartikel untersucht, wie Echtzeitdatenreplikation vom Mainframe in die Cloud gelingt, welche technischen und wirtschaftlichen Implikationen sich daraus ergeben und welche Alternativen auf dem Markt existieren.
Die Relevanz von Mainframe-Integration im Cloud-Zeitalter
Obwohl oft als „Legacy-Systeme“ bezeichnet, spielen Mainframes auch im Jahr 2025 weiter eine zentrale Rolle in vielen Industriebranchen—von der Finanzwirtschaft über den Einzelhandel bis zur öffentlichen Verwaltung. Laut einer Umfrage von BMC Software (Mainframe Survey 2024) nutzen 92 % der befragten IT-Verantwortlichen weltweit Mainframes aktiv in produktiven Umgebungen. Diese Systeme verarbeiten täglich Milliarden von Transaktionen mit höchster Verlässlichkeit und sind tief in die Kernprozesse großer Unternehmen eingebettet.
Doch mit dem zunehmenden Bedarf an Echtzeit-Analysen, KI-gestützten Entscheidungsprozessen und flexiblen Cloud-Architekturen wächst der Druck, diese Datenquellen nahtlos in moderne Plattformen zu integrieren. Datenreplikation in die Cloud ist dabei ein Schlüsselverfahren, um historische Investitionen in Mainframes mit den Innovationen der Gegenwart zu verbinden.
Precisely Connect: Brücke zwischen Z/OS und AWS
Precisely, früher bekannt als Syncsort, hat sich auf Lösungen für Datenintegrität, -integration und -qualität spezialisiert. Mit Precisely Connect zielt das Unternehmen darauf ab, die Komplexität heterogener Dateninfrastrukturen zu entkoppeln. Die Plattform ermöglicht eine asynchrone wie auch nahezu synchrone Replikation von Daten aus IBM Z-Systemen (z. B. VSAM, IMS DB, Db2 for z/OS) in Cloud-Objektspeicher wie Amazon S3, aber auch in Amazon Redshift, Snowflake und andere Analysedienste.
Die Konvertierung proprietärer, EBCDIC-kodierter Daten aus dem Mainframe-Umfeld in offene Formate wie Parquet, JSON oder CSV erfolgt dabei automatisiert während der Replikation. Gemäß Precisely ist das Produkt in der Lage, mit CDC (Change Data Capture)-basierten Mechanismen nahezu in Echtzeit Datenänderungen vom Mainframe zu erfassen und cloudbasiert nutzbar zu machen—ohne dass IT-Teams tief in COBOL oder Assembler einsteigen müssen.
Technologischer Unterbau und Architekturdetails
Precisely Connect nutzt eine agentenbasierte Architektur, bei der spezialisierte Listener direkt auf IBM Z laufen und Änderungen in den dort laufenden Datenbanken erkennen. Die Transport- und Transformationslogik findet dann auf dedizierten Linux-basierten Integrationsservern statt, die mit AWS kommunizieren. Unterstützt wird u.a. die Replikation in folgende Cloud-Komponenten:
- Amazon S3 für Dateiablage und Data Lake-Szenarien
- Amazon Kinesis für Streaming-Analysen
- Amazon Aurora und RDS für OLTP-Anwendungen
- Amazon Redshift für DWH-optimierte Auswertung
Der Datentransfer ist TLS-verschlüsselt, optional können Daten während der Übertragung maskiert oder pseudonymisiert werden. Laut Precisely liegt die Latenz bei guter Netzwerkkonnektivität im Bereich von unter einer Sekunde—ein entscheidender Vorteil für Zeitreihenanalysen und Anomalieerkennung in kritischen Branchen wie der Finanzindustrie.
Vorteile der Echtzeit-Mainframe-Replikation in die Cloud
Die Integration von Mainframe-Daten in AWS bringt zahlreiche geschäftsrelevante Mehrwerte:
- Bessere Datenausschöpfung: Analytische Tools in der Cloud benötigen frische, granulare Daten aus dem operativen System – genau hier setzt Echtzeit-Replikation an.
- Kosteneinsparung: Reports und Analysen können in der Cloud kostengünstiger durchgeführt werden als direkt auf dem Mainframe, wo MIPS-basiertes Licensing schnell teuer wird.
- Betriebliche Entlastung: Statt eigene ETL-Pipelines zu schreiben, profitieren Teams von den Low-Code-Mechanismen von Precisely Connect, was die Wartungskosten deutlich senkt.
Herausforderungen im Integrationsprozess
Gleichzeitig ist die Anbindung von IBM Z an die Cloud mit aufwändigen Architekturentscheidungen verbunden. EBCDIC zu UTF-8-Konvertierung, das Mapping komplexer Datenstrukturen (z. B. COBOL Copybooks) und Latenzmanagement bei asynchronen Prozessen stellen hohe Anforderungen an IT-Abteilungen. Auch Datenschutz- und Compliance-Aspekte—insbesondere beim grenzüberschreitenden Replizieren in US-basierte AWS-Rechenzentren—sind streng zu evaluieren.
Ein Gartner-Bericht (Data Integration Magic Quadrant 2024) weist zudem darauf hin, dass nur rund 15 % der befragten Großunternehmen den Mainframe bereits produktionsreif in Echtsysteme der Public Cloud integriert haben. Die große Mehrheit stehe noch am Anfang oder befinde sich in Pilotprojekten.
Vergleich mit alternativen Lösungen
Precisely Connect konkurriert auf dem Markt mit mehreren etablierten Integrationslösungen, u. a.:
- IBM DataStage: Unterstützt ebenfalls Integration mit z/OS, aber primär batch-orientiert und durch Lizenzstruktur oft kostspielig.
- Informatica PowerExchange: Weit verbreitet im Enterprise-Umfeld, bietet komplexes Mapping, jedoch mit hohem Implementierungsaufwand.
- Qlik (ehemals Attunity) Replicate: Setzt auf tabellenbasierte CDC, jedoch limitiert bei non-relationalen Daten aus IMS oder VSAM.
Ein Vorteil von Precisely Connect liegt in der umfassenden Unterstützung nicht-relationaler Mainframe-Datenformate und der direkten Cloud-Kompatibilität mit nativen AWS-Diensten. Ein Kritikpunkt bleibt jedoch die proprietäre Lizensierung und die gebundenen Konfigurationsmöglichkeiten, die im Vergleich zu Open-Source-basierten Integrationsansätzen weniger flexibel erscheinen.
Kosten-Nutzen-Analyse und Effizienzaspekte
Eine Total-Cost-of-Ownership-Analyse zeigt, dass die Replikation in die Cloud mittel- bis langfristig deutliche Kostenvorteile bringen kann. So schätzt IDC (2024 Cloud Data Management Study), dass Unternehmen durch datengetriebene Workloads in der Cloud im Durchschnitt 30 % Einsparpotenzial gegenüber klassischen Rechenzentren realisieren—vorausgesetzt, die Datenintegration ist effizient.
Precisely bietet durch die native Unterstützung von AWS-Speicherformaten eine reibungsärmere Integration als viele Mitbewerber, wodurch Engineering-Kosten in der Aufbauphase sinken. Zugleich müssen Betriebskosten für Rechenleistung, Speicherkapazität und Datenabfragen in AWS (z. B. bei S3 Select oder Redshift Spectrum) sorgfältig eingeplant werden.
Praxisbeispiel: Versicherer modernisiert Risikoanalyse
Ein großer europäischer Versicherer hat mit Precisely Connect seine Altdatenbank auf IMS-Basis mit einem AWS Data Lakehouse integriert. Ziel war es, maschinelles Lernen für Risikosimulationen zu ermöglichen. Binnen drei Monaten konnte das Projektteam bereits 42 Millionen Versicherungsverträge replizieren und in Amazon S3 im Parquet-Format analysierbar machen. Die Fehlerquote bei der Replikation lag laut Projektleiter bei unter 0,5 %, die Runtime-Latenz bei durchschnittlich 850 Millisekunden.
Handlungsempfehlungen für IT-Entscheider
- Vorab-Assessment durchführen: Unternehmen sollten frühzeitig eine Analyse der Mainframe-Datenlandschaft vornehmen, um Formatierungs- und Datenschutzanforderungen zu erkennen.
- Skalierbare Architektur aufbauen: Der Integrationsprozess sollte auf horizontal skalierbare Komponenten setzen, um Performance-Engpässe zu vermeiden.
- Schulungen einplanen: Spezialwissen über z/OS und Cloud-Schnittstellen ist noch selten im Haus vorhanden – gezielte Weiterbildungen optimieren den Betrieb entscheidend.
Fazit: Brückenschlag mit Perspektive
Precisely Connect adressiert eine der drängendsten Herausforderungen der digitalen Transformation: Wie lässt sich die immense Datenkraft historisch gewachsener Mainframes in die Agilität moderner Cloud-Systeme überführen—sicher, skalierbar, effizient? Praxiserfahrung und Analysteneinschätzungen zeigen: Mit der richtigen Architektur und klarer Strategie kann diese Brücke nicht nur technologisch funktionieren, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll sein.
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