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レガシー・メインフレーム・コードとクラウドを使用して健康データ・アナリティクス・アプリを作成する

概要

Example Health という架空の健康保険会社では、電子健康記録システムの一部として Node.js ベースのアナリティクス Web アプリケーションを使用しています。この Web アプリケーションは、レガシー・メインフレーム・コードと連携する最新型のクラウド・テクノロジーを統合する場合の最良のソリューションを紹介するために設計されたものです。

説明

前提として、Example Health 社は長年続いている会社であり、z/OS で稼働するメインフレーム上の SQL データベース内には何十万件もの患者記録が保管されています。Example Health 社が保管している記録は、現在のほとんどの保険会社が扱っている健康記録と同様です。

最近、Example Health 社では、患者記録にデータ・サイエンスとアナリティクスを適用すると、興味深い洞察を引き出せる可能性があることがわかってきました。Example Health 社はクラウド・コンピューティングについても十分な情報を入手していたので、アプリのモダナイゼーションを実装したいと思い立ちました。メインフレーム内ではレガシー・コードが大量に使われていて、今のところ問題なく機能していますが、Example Health 社はこれを機に、クラウド内でのデータ・サイエンスとアナリティクスの詳細を調査しようと考えています。

フロー

Kubernetes を使用したフロー

Kubernetes のフロー

Cloud Foundry を使用したフロー

Cloud Foundry のフロー

  1. z/OS メインフレームに関連付けられた API Connect API の呼び出しによって、Data Service API がトリガーされます。これにより、データ・パイプラインとして機能する Data Service API が更新後の健康記録をデータレイクに反映させます。
  2. API Connect の API が、z/OS メインフレームのデータウェアハウスに保管されている関連する健康記録のデータを処理し、データ・パイプラインを介して処理後のデータを送信します。
  3. Data Service データ・パイプラインが z/OS メインフレーム内のデータを処理し、MongoDB データレイクを更新します。
  4. ユーザーが UI を操作してアナリティクスを表示し、分析します。
  5. ユーザーがアプリを操作すると、Node.js によって UI が処理されて API 呼び出しが初期化されます。
  6. API 呼び出しが Node.js データ・サービス内で必要に応じて処理されます。
  7. API 呼び出しにより、MongoDB データレイクからデータが収集されます。
  8. API 呼び出しからのレスポンスがアプリケーションの UI によって処理されます。

手順

このコード・パターンに取り組む準備はできましたか?詳細な手順については、README ファイルを参照してください。手順の概要は以下のとおりです。

  1. API を呼び出すための Mapbox アクセス・トークンを取得します。
  2. z/OS 内に保管されているデータ、または生成したデータを使用してアプリケーションを実行します。
  3. Kubernetes または Cloud Foundry を使用してアプリケーションをクラウドにデプロイします。