Welche technischen Hürden existieren bei der Integration von Mainframe-Systemen in eine Event-Driven Architecture via CDC (Change Data Capture)?

Die Integration von Mainframe-Systemen in eine Event-Driven Architecture (EDA) mittels Change Data Capture (CDC) stößt primär auf Herausforderungen bei der Datenrepräsentation und der Ressourcenlast. Mainframes nutzen häufig EBCDIC-Kodierungen und proprietäre Datenformate, die in moderne JSON- oder Avro-Schemas überführt werden müssen. Hierbei ist die präzise Interpretation von COBOL Copybooks notwendig, um die semantische Integrität der Datenströme zu gewährleisten.

Ein kritischer Punkt ist die Auswirkung auf die MIPS-Kosten (Millions of Instructions Per Second). Trigger-basierte CDC-Ansätze belasten die CPU des Mainframes direkt und erhöhen die Betriebskosten signifikant. Log-basierte Ansätze, welche die Transaktionslogs (z. B. DB2 Logs) asynchron auslesen, minimieren diesen Effekt, erfordern jedoch spezialisierte Agenten und tiefen Zugriff auf das Dateisystem des Betriebssystems (z. B. z/OS).

Wir sehen in der Praxis häufig Probleme bei der Abbildung von Transaktionsgrenzen. Ein einzelner Business-Event auf dem Mainframe kann mehrere Tabellenänderungen auslösen. Die Rekonstruktion dieser "Unit of Work" im Event-Stream erfordert eine präzise Sequenzierung und oft eine zustandsbehaftete Aggregation in der Data Engineering Pipeline, bevor das Event an nachgelagerte Microservices verteilt wird.

Zudem muss die Netzwerkinfrastruktur die hohen Durchsatzraten bewältigen, die bei Massenänderungen (Batch-Updates) entstehen, um einen Backpressure-Effekt auf die Event-Broker (z. B. Apache Kafka) zu vermeiden. Ohne eine entsprechende Pufferung drohen Datenverluste oder eine Instabilität der Zielsysteme.

Wir empfehlen den konsequenten Einsatz von log-basiertem CDC in Kombination mit einer zentralen Schema Registry, da trigger-basierte Ansätze auf Mainframes aufgrund der MIPS-Kosten und der Performance-Einbußen in produktiven Hochlast-Umgebungen nicht skalierbar sind.