{"id":3752,"date":"2025-12-02T11:44:16","date_gmt":"2025-12-02T15:44:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.softwareag.com\/?p=3752"},"modified":"2026-04-19T18:18:11","modified_gmt":"2026-04-19T22:18:11","slug":"mainframe-data-kafka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.softwareag.com\/de\/blog\/data-integration\/mainframe-data-kafka\/","title":{"rendered":"Sch\u00f6pfen Sie das volle Potenzial von Kafka durch die Integration von Mainframe-Daten aus"},"content":{"rendered":"
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Apache Kafka ist zum Nervensystem moderner Unternehmen geworden. Es treibt ereignisgesteuerte Anwendungen, operative Dashboards und die unmittelbaren digitalen Erlebnisse an, die Ihre Kunden heute erwarten. Branchen\u00fcbergreifend streamen Organisationen t\u00e4glich Milliarden von Ereignissen - von mobilen Transaktionen \u00fcber IoT-Signale bis hin zu Clickstream-Daten - und nutzen diese Erkenntnisse, um in Echtzeit zu handeln. Doch selbst die fortschrittlichsten Kafka-Architekturen \u00fcbersehen h\u00e4ufig eine entscheidende Quelle der Wahrheit: den Mainframe. <\/p>\n\n\n\n

\u00dcber 80 % der Fortune-100-Unternehmen<\/a> verlassen sich auf Kafka als R\u00fcckgrat f\u00fcr \u201eData in Motion\u201c. Doch viele dieser Unternehmen betreiben ihre gesch\u00e4ftskritischen Prozesse - Zahlungen, Bestandsf\u00fchrung, Kundendaten - weiterhin auf Mainframes, die sich nicht nativ mit Kafka verbinden lassen. Das Ergebnis ist eine moderne Datenpipeline, der ihr wertvollster Kontext fehlt.<\/p>\n\n\n\n

Um das volle Potenzial von Kafka auszusch\u00f6pfen, m\u00fcssen Sie Mainframe-Daten ins Spiel bringen.<\/p>\n\n\n\n

Warum Mainframe-Daten in den Datenstrom geh\u00f6ren<\/h2>\n\n\n\n

Mainframes treiben im Hintergrund jene Transaktionen und Datenbest\u00e4nde an, die bestimmen, wie gro\u00dfe Unternehmen funktionieren. Sie enthalten die genauesten und vertrauensw\u00fcrdigsten Daten der Organisation \u2013 Daten, die Jahrzehnte an Gesch\u00e4ftsprozessen, Kundenhistorien und finanziellen Entwicklungen widerspiegeln.<\/p>\n\n\n\n

Die Integration dieser Daten in Kafka erweitert nicht nur Ihren Datenbestand, sondern bereichert ihn. Wenn Mainframe-Daten gemeinsam mit Cloud-, Mobil- und Web-Ereignissen flie\u00dfen, erhalten Sie nicht nur Einblick in das, was gerade geschieht, sondern auch in dessen Bedeutung im Kontext. Sie erkennen Muster, Zusammenh\u00e4nge und Anomalien, die sich aus Anwendungsdaten allein nicht ableiten lassen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Kombination aus Tiefe und Unmittelbarkeit ist es, die modernen Datenplattformen ihre St\u00e4rke verleiht.<\/p>\n\n\n\n

Warum die Anbindung von Mainframes an Kafka nicht einfach ist<\/h3>\n\n\n\n

Mainframes wurden nicht daf\u00fcr entwickelt, sich nahtlos mit modernen Event-Streaming-Plattformen zu verbinden. Herk\u00f6mmliche Ans\u00e4tze zur Herstellung dieser Verbindung - Batch-Jobs, ETL-Pipelines oder individuelle APIs - sind teuer, fragil und bringen h\u00e4ufig mehr Risiken als Nutzen mit sich. Sie binden zudem erhebliche Ressourcen, da jede Datenanforderung spezielles Fachwissen und Zeit der DBAs erfordert, die diese Systeme betreuen.\n\nDar\u00fcber hinaus bieten selbstentwickelte Konnektoren und manuelle Exporte oft nicht die Stabilit\u00e4t und Kontrolle, die Unternehmen ben\u00f6tigen, um Mainframes zuverl\u00e4ssig in moderne Datenarchitekturen einzubinden. F\u00fcr viele Organisationen ist dies der Punkt, an dem Modernisierung ins Stocken ger\u00e4t. Das Business m\u00f6chte die Daten - doch die IT kann sich die daraus entstehenden St\u00f6rungen nicht leisten<\/p>\n\n\n\n

Sch\u00fctzen Sie, was wichtig ist und erm\u00f6glichen Sie Fortschritt<\/h3>\n\n\n\n

In jedem Unternehmen gibt es die Experten, die den Mainframe am besten kennen - die DBAs, die ihn sicher und stabil halten. Sie wissen, wie kritisch diese Systeme sind, und haben guten Grund, bei allem vorsichtig zu sein, was sie gef\u00e4hrden k\u00f6nnte. Genau deshalb ist der richtige Ansatz, diese H\u00fcter des Mainframes mit den passenden Werkzeugen und dem n\u00f6tigen Vertrauen auszustatten, um Daten sicher bereitzustellen, ohne die Kontrolle aufzugeben. Wenn Integration nicht-invasiv ist, vollst\u00e4ndig gesteuert erfolgt und der Zugriff auf Lesezugriffe beschr\u00e4nkt werden kann, behalten DBAs die Integrit\u00e4t des f\u00fchrenden Systems bei und er\u00f6ffnen gleichzeitig neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr das Business.<\/p>\n\n\n\n

Ein sicherer Weg, Kafka und den Mainframe zu verbinden<\/h3>\n\n\n\n

Genau daf\u00fcr wurde CONNX for Kafka<\/a> entwickelt. Es \u00fcberbr\u00fcckt \u201eData at Rest\u201c auf dem Mainframe mit \u201eData in Motion\u201c in Kafka - sicher, kontinuierlich und ohne eine einzige Zeile Code neu schreiben zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Mit CONNX for Kafka k\u00f6nnen DBAs Verbindungen in Minuten statt in Wochen definieren und bereitstellen. Die Streams laufen in eine Richtung, sodass die Performance und Sicherheit des Mainframes vollst\u00e4ndig gewahrt bleiben. Und da CONNX die native Sprache der IBM-Z-Datenquellen spricht, erfolgt die Integration ohne Risiko und ohne Unterbrechungen.<\/p>\n\n\n\n