Durante décadas, os mainframes estiveram no centro de sistemas críticos em setores como banca, seguros e telecomunicações. São fiáveis, seguros e capazes de processar grandes volumes de transações com uma consistência assinalável. No entanto, à medida que as organizações aceleram as suas jornadas de transformação digital, torna-se cada vez mais evidente a tensão entre a estabilidade destes sistemas legacy e a agilidade exigida pelas arquiteturas modernas orientadas a dados.
Esta tensão não é apenas técnica, mas também operacional e financeira. Os mainframes estão normalmente associados a elevados custos de infraestrutura, muitas vezes medidos em MIPs – Million Instructions Per Second – em que o aumento da utilização tem impacto direto nos custos. Ao mesmo tempo, aceder aos dados de forma flexível e atempada pode ser complexo, limitando a capacidade de desenvolver use cases em tempo real, analytics avançados ou soluções baseadas em IA.
O desafio de integrar sistemas legacy em arquiteturas de dados modernas
Um dos principais desafios que as organizações enfrentam não é a existência dos mainframes em si, mas a dificuldade de os integrar com arquiteturas modernas. Os dados estão frequentemente muito dependentes dos sistemas operacionais, tornando mais difícil a sua exposição, processamento e distribuição de uma forma que suporte a tomada de decisão em tempo real.
Ao mesmo tempo, a crescente procura por use cases orientados a dados coloca pressão adicional sobre estes sistemas. Consultas frequentes, processos complexos de extração de dados e necessidades crescentes de integração podem impactar a performance e aumentar os custos operacionais. Isto cria um paradoxo: o sistema que detém os dados mais valiosos torna-se um bottleneck para a inovação.
Na prática, as organizações encontram normalmente desafios como:
- Custos de infraestrutura elevados, impulsionados pelo consumo de MIPs;
- Capacidade limitada para expor dados quase em tempo real a sistemas downstream;
- Forte dependência dos sistemas legacy para workloads operacionais e analíticos;
- Maior complexidade na integração com arquiteturas cloud native e event-driven;
- Impacto na performance causado pelo acesso frequente aos dados por múltiplos consumidores.
Estes desafios evidenciam a necessidade de uma mudança arquitetural, não necessariamente através da substituição do mainframe, mas através da redefinição do seu papel no ecossistema de dados mais alargado.
Da dependência operacional à disponibilização de dados
O mainframe offload introduz uma arquitetura mais equilibrada, em que o sistema core continuam a processar transações, enquanto os dados são replicados para uma camada moderna. Isto é frequentemente alcançado através de uma Operational Data Layer (ODL), desenhada para integrar múltiplas fontes de dados e disponibilizá-las quase em tempo real.
Ao atuar como intermediária entre os sistemas legacy e as aplicações modernas, esta camada permite que os dados sejam consumidos por diversas aplicações em simultâneo sem impactar diretamente o mainframe. Em vez de consultar o mainframe a cada pedido, as aplicações passam a recorrer a um data store replicado e otimizado, melhorando a performance e reduzindo a carga sobre o sistema core.
Na prática, isto envolve normalmente a utilização de mecanismos de CDC – Change Data Capture – para capturar alterações no mainframe, reconstruir os dados numa base de dados operacional e expô-los através de APIs para um acesso mais flexível.
Este padrão arquitetural torna-se particularmente relevante em cenários em que a disponibilidade de dados em tempo real tem impacto direto nos resultados de negócio. Por exemplo, nos serviços financeiros, permitir o acesso quase em tempo real a dados transacionais possibilita que os clientes recebam atualizações imediatas sobre a atividade das suas contas, detetem anomalias mais rapidamente e acionem alertas com base em padrões de utilização.
Em ambientes de retalho, o offload de dados transacionais pode suportar use cases como a atualização de stock entre lojas ou a monitorização em tempo real da atividade dos clientes, melhorando a capacidade de resposta operacional e a experiência do cliente.
À medida que as organizações evoluem, esta configuração inicial pode ser expandida com capacidades mais avançadas, em particular através da introdução de arquiteturas de streaming.
O papel do streaming e das arquiteturas event-driven
Um dos principais facilitadores do mainframe offload é a adoção de arquiteturas event-driven. Em vez de depender de processos batch ou de consultas diretas aos sistemas, os dados são distribuídos continuamente através de eventos, permitindo que os sistemas downstream reajam quase em tempo real.
Esta mudança arquitetural traz várias vantagens que vão além da melhoria de performance. Permite criar um ecossistema mais desacoplado, em que os sistemas são menos dependentes entre si e em que falhas num componente têm menor probabilidade de se propagar a toda a plataforma. Também cria oportunidades para normalizar modelos de dados e garantir que a informação chega às camadas de consumo de forma consistente e estruturada.
Na prática, esta abordagem já demonstrou o seu valor em ambientes de elevado volume e orientados a eventos. Por exemplo, as plataformas de streaming podem suportar a distribuição de dados transacionais por múltiplos sistemas, viabilizando use cases como deteção de fraude em tempo real, notificações personalizadas ao cliente ou dashboards de monitorização operacional.
Benefícios: escalabilidade, eficiência e novas capacidades de dados
O impacto de uma estratégia bem estabelecida de mainframe offload vai além da redução de custos. Embora a diminuição do consumo de MIPs seja frequentemente um dos principais drivers, o verdadeiro valor está em permitir novas capacidades que antes estavam limitadas pelas arquiteturas legacy.
Ao tornar os dados mais acessíveis e ao desacoplá-los dos sistemas operacionais, as organizações conseguem acelerar o desenvolvimento de use cases em tempo real, melhorar as suas capacidades analíticas e suportar aplicações mais avançadas, como machine learning e IA.
Na Xpand IT, esta jornada começa normalmente pela compreensão do estado atual do ecossistema mainframe, incluindo fluxos transacionais, drivers de custo e mecanismos de integração existentes. A partir daí, ajudamos as organizações a definir uma estratégia de offload que equilibre viabilidade técnica e impacto no negócio, identificando que dados devem ser replicados, como devem ser expostos e que padrões arquiteturais suportam melhor os use cases futuros.
Conclusão: uma transformação gradual, não uma substituição
O mainframe offload deve ser encarado como uma transformação gradual. O objetivo não é eliminar os sistemas legacy, mas reposicioná-los numa arquitetura de dados moderna, onde continuam a cumprir o seu propósito sem limitar a inovação.
As organizações que adotam esta abordagem conseguem encontrar um equilíbrio entre estabilidade e agilidade, preservando a robustez dos seus sistemas core enquanto criam novas camadas de flexibilidade, escalabilidade e inovação orientada a dados.