O Apache Kafka tornou-se o sistema nervoso dos negócios modernos. Ele impulsiona aplicações orientadas a eventos, painéis operacionais e as experiências digitais instantâneas que seus clientes esperam. Em diversos setores, organizações transmitem bilhões de eventos diariamente, desde transações móveis a sinais de IoT e dados de fluxo de cliques, e usam esses insights para agir no momento certo. No entanto, mesmo as arquiteturas Kafka mais avançadas frequentemente negligenciam uma fonte crítica da verdade: o mainframe.
Mais de 80% das empresas da Fortune 100 dependem do Kafka como sua espinha dorsal para "dados em movimento". Mas muitas dessas mesmas organizações ainda executam seus principais processos de negócios, como pagamentos, estoque e registros de clientes, em mainframes que não se conectam nativamente ao Kafka. O resultado é um pipeline de dados moderno que carece de seu contexto mais valioso.
Para liberar todo o potencial do Kafka, você precisa incorporar os dados do mainframe ao seu contexto.
Por que os dados do mainframe devem pertencer ao fluxo
Os mainframes, silenciosamente, dão vida às transações e aos registros que definem o funcionamento de grandes empresas. Eles contêm os dados mais precisos e confiáveis da organização. São dados que representam décadas de operações de negócios, histórico de clientes e desempenho financeiro.
Integrar esses dados ao Kafka não apenas expande o seu volume de dados, como também o enriquece. Quando os dados do mainframe fluem juntamente com eventos da nuvem, dispositivos móveis e da web, você consegue ver não apenas o que está acontecendo agora, mas também o que isso significa no contexto. Você pode compreender padrões, relações e anomalias que não são visíveis apenas a partir dos dados das aplicações.
Esta combinação entre profundidade e imediatismo é o que dá força às plataformas de dados modernas.
Por que conectar o mainframe ao Kafka não é fácil
Os mainframes não foram projetados para se integrarem a plataformas modernas de streaming de eventos. As abordagens tradicionais para estabelecer essa conexão (jobs em batch, pipelines ETL ou APIs personalizadas) são caras, frágeis e, muitas vezes, representam mais riscos do que benefícios. Além disso, elas consomem muitos recursos, já que cada solicitação de dados exige conhecimento especializado e tempo dos DBAs responsáveis pela manutenção desses sistemas. Ademais, conectores desenvolvidos internamente e extrações manuais frequentemente não oferecem a estabilidade e o controle necessários para que as organizações integrem seus mainframes com confiança às arquiteturas de dados modernas. Para muitas delas, é aqui que a modernização trava. A empresa quer os dados, mas a TI não pode arcar com interrupções.
Proteja o que importa enquanto permite o progresso
Em toda empresa, existem especialistas que conhecem o mainframe como ninguém: os DBAs, responsáveis por mantê-lo seguro e estável. Eles entendem a importância crítica desses sistemas e têm bons motivos para serem cautelosos com qualquer coisa que possa comprometê-los. Por isso, a abordagem correta é capacitar esses responsáveis pelo mainframe com as ferramentas e a confiança necessárias para compartilhar dados com segurança, sem abrir mão do controle. Quando a integração é não invasiva, totalmente governada e o acesso pode ser limitado a somente leitura, os DBAs conseguem manter a integridade do sistema de registro, ao mesmo tempo em que abrem novas possibilidades para o negócio.
Uma forma segura de conectar o Kafka ao mainframe
Foi exatamente para isso que o CONNX para Kafka foi construído. Ele faz uma ponte entre os “dados em repouso” no mainframe com os “dados em movimento” no Kafka. E faz isto de forma muito segura, contínua, e sem reescrever uma linha sequer de código.
O CONNX para Kafka permite que os DBAs definam e implantem conexões em minutos, não em semanas. Os fluxos são executados em uma única direção, garantindo que o desempenho e a segurança do mainframe permaneçam intactos. E porque eles falam a linguagem nativa das fontes de dados do IBM Z, a integração acontece sem riscos ou interrupções.
- Integração sem interrupções. Conecte de forma segura e rápida sem alterar suas aplicações críticas.
- Sincronização continua. Publique continuamente transações atualizadas do mainframe para tópicos do Kafka.
- Governança de classe empresarial. Mantenha o controle, a conformidade e a visibilidade em torno dos processos. Integra-se com políticas corporativas de segurança, auditoria e gerenciamento de esquemas (schema-management).
É a forma mais simples de ampliar o alcance do Kafka aos sistemas em que você mais confia.
O que você pode fazer uma vez que os dados passam a fluir
Bringing mainframe data into Kafka changes what’s possible across all of your business’s innovation projects. Once your mainframe is connected to your Kafka pipelines, you can blend decades of transaction history with streaming data to uncover trends and insights that were never visible before. Fraud detection models become more accurate. Customer analytics become more complete. Supply chain systems react faster to shifts in demand. Powerful internal AI systems, which rely on vast, high-quality, real-time data streams to train and adapt models, are placed within reach.
Kafka already delivers those streams, and CONNX for Kafka adds the dependable, structured data that makes them meaningful. The result is not just faster data movement, but smarter business movement.
Completing the picture
Kafka has become the connective tissue for digital business by redefining how modern organizations think about data movement. But the picture isn’t complete until the mainframe—the system that still runs your most critical workloads—becomes part of that story.
With CONNX for Kafka, you can extend the power of Kafka to your most valuable data source. No migrations. No rewrites. No downtime. Just secure, continuous streaming from the platform you trust most into the one that powers your future.
You’ve already invested in Kafka. Now make that investment pay off by unlocking the data that defines your business. Learn more about how CONNX for Kafka can help you stream mainframe data to your Kafka-powered systems and end data silos