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Diese Woche wurde Watson Machine Learning for z/OS (WMLz) in der Version 3.1 angekündigt. GA wird am 16. Juni sein.

WMLz ermöglicht es, AI Modelle, egal ob Spark, PMML oder ONNX, auf z/OS auszuführen und sehr nahe zu den z/OS Assets zu bringen. Das wird durch Unterstützung von CICS LINK und WOLA (wenn IMS als Transaktionsmonitor eingesetzt wird) ermöglicht. Somit sind, neben hochsicheren Use Cases, AI Use Cases in z/OS Transaktionen in Echtzeit umsetzbar.

In diesem Blogbeitrag möchte ich auf die wesentlichen Neuerungen eingehen. Ein Überblick vom WMLz Produktmanager und das offizielle Announcement geben weitere Informationen.

Was ändert sich den nun?

• Der "ML Motor" ist nun nicht mehr IzODA, sondern dessen Nachfolgeprodukte (Blog)

• Die Spark Komponente auf Basis von IBM Z Platform for Apache Spark ist standardmäßig in WMLz enthalten

• Die Python Komponente ist für WMLz Enterprise Edition optional und hat das IBM Python AI Toolkit for z/OS (weiterer Link) als Dependency. Dies ist no-charge mit optionaler S&S.

• keine WMLz OCP IDE mehr -> CP4D oder andere Lösung (auch hybrid) für Modell Erstellung + Training

• Aufsplittung von WMLz in zwei neue Produkte

• IBM Watson Machine Learning for z/OS Enterprise Edition 3.1

• das "alte" WMLz mit allen bekannten Funktionen (IMS / CICS Integration, ONNX / PMML / Python / Spark Scoring etc.)

• IBM Watson Machine Learning for z/OS Core Edition 3.1

• Lightweight Version von WMLz -> Fokus sind ISVs, welche AI Funktionalitäten in ihre zSystems Produkte einbauen möchten

• Das wird unterstützt: nur REST-API Aufruf, nur Spark / PMML Unterstützung

• Der no-charge Docker Container "WMLz OSCE" zum Testen von ONNX Modellen steht immer noch zur Verfügung

Update: Am 20. Juni findet ein Webinar hierzu statt. Link