Sie kennen alle die Aspekte der digitalen Transformation, die uns seit einiger Zeit beschäftigen. IBM Z wird auch weiterhin ein Eckpfeiler der Hybrid-Cloud-Lösungen unserer Kunden sein. Die Notwendigkeit der Ausfallsicherheit, der Vermeidung von operationalen Problemen und der Beeinträchtigung von Services ist noch wichtiger geworden.
Mit der Journey to AIOps integriert IBM KI und maschinelles Lernen in seine Lösungen, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, ihren Betrieb intelligenter zu gestalten. IBM Z Operations Analytics (IZOA) nutzt diese Technologie, um Anomalien sowohl in Log- als auch in Metrikdaten zu erkennen. Durch die Erkennung von Anomalien hilft IBM Z Operations Analytics (IZOA) den Kunden, kostspielige Vorfälle proaktiv zu vermeiden.
Anfang dieses Monats wurde mit der IZOA Version 4.1.0.6 ein Continuous-Delivery-PTF für IBM Z Operations Analytics (IZOA) zur Verfügung gestellt, das die unterstützten Subsysteme erweitert und eine verbesserte Unterstützung für CICS bietet. Die Unterstützung für das CICS-Subsystem umfasst mehr als 70 neue KPIs in 5 verschiedenen KPI-Gruppen, zusätzlich zu den zuvor für Db2 definierten KPIs. Bei der Erstellung der KPI-Liste arbeitete das Data-Science-Team von Z Operations Analytics eng mit der CICS-Entwicklungsorganisation und der CICS-Anwendergruppe zusammen, um die aussagekräftigsten KPIs und Datenanforderungen zu ermitteln.
Die KPI-Gruppen, die für CICS unterstützt werden, sind zusammen mit einigen der wichtigsten KPIs in der folgenden Liste aufgeführt. Die vollständige Liste finden Sie in der Produktdokumentation.
- Communication: Socket detail, maximum sockets
- Dispatcher: Tasks, TCB CPU
- Dumps: System dumps, transaction dumps
- Storage: Short on storage
- Tasks: Transaction counts, CPU time
Um Anomalien zu erkennen, verwendet IBM Z Operations Analytics (IZOA) IBM Watson Machine Learning für z/OS, um ein Modell Ihrer Db2 und CICS Umgebungen auf der Grundlage normalisierter historischer Daten für jeden der KPIs zu erstellen. Sobald das Modell erstellt ist, werden die KPI-Daten in Echtzeit mit dem Modell verglichen, um Trends oder Abweichungen vom Normalzustand zu erkennen. Je nach Schwere der Abweichung und des Trendmusters generiert IBM Z Operations Analytics ein Ereignis, um auf die Anomalie aufmerksam zu machen und möglicherweise ein Problem zu verhindern, wenn frühzeitig Korrekturmaßnahmen ergriffen werden. Die Warnung kann von Event Management Systemen genutzt oder mit Ereignissen aus Ihrer hybriden Cloud korreliert werden, die mit IBM Cloud Pak für Watson AIOps integriert ist.
Das Bild zeigt ein Beispiel für CICS Echtzeitdaten (die schwarze Linie) im Vergleich zum Modell, wobei das hellste Blau die normalen KPI-Werte darstellt.
Wenn Sie einen tieferen Einblick in diese Funktionalität erhalten möchten, verweise ich gerne auf das Webinar, das Daniel Wiegand als Offering Manager für IZOA kürzlich veranstaltet hat.
Die Teilnahme an dem Webinar ist kostenlos und Sie können sich nach einer Registrierung die Aufzeichnung ansehen.
Hier ist der Link zur Registrierung: http://ibm.biz/AIOps-0601
Dieser Text basiert auf BLOG Einträgen von Daniel Wiegand.