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Machine Learning for z/OS

Machine Learning for IBM z/OS

Acelere seus insights de negócios em escala com a IA transacional no IBM® z/OS

Experimente sem custo

O IBM® Machine Learning for z/OS (MLz) é uma plataforma de IA transacional executada nativamente no IBM z/OS. Ele fornece uma interface de usuário (IU) com a web, várias APIs e um dashboard de administração da web com um pacote poderoso de ferramentas fáceis de usar para desenvolvimento e implementação de modelos, gerenciamento de usuários e administração de sistemas.

Importe, implemente e monitore facilmente os modelos para gerar valor em cada transação e trazer melhores resultados para sua empresa, mantendo os SLAs operacionais.

Para maior flexibilidade, o Machine Learning for z/OS inclui duas edições: 

  • IBM® Machine Learning for IBM z/OS Enterprise Edition— uma plataforma de IA de ponta a ponta com recursos de IA corporativa como interfaces de pontuação IBM® CICS e IBM® IMS nativas, serviços de pontuação Python e Spark, suporte a ONNX e compiladores de deep learning, além de recursos de IA confiáveis como a explicabilidade.
  • IBM® Machine Learning for IBM z/OS Core Edition—uma versão leve do MLz que fornece os serviços essenciais baseados em API REST para operações de aprendizado de máquina, incluindo recursos de pontuação on-line no IBM® Z.

Todas as edições do IBM Machine Learning for z/OS podem ser executadas como soluções independentes ou ser integradas aos recursos de IA da sua empresa como uma plataforma escalável.

Lançamento 3.2: IBM Machine Learning for z/OS
Como começar Comece a usar o Machine Learning for IBM z/OS Inferência otimizada e integração com IA em sistemas IBM Z Transformando dados em insights com o IBM Machine Learning for z/OS
Libere o poder da IA confiável com o MLz v3.2

Junte-se a nós para descobrir recursos de ponta e aplicações do mundo real em nosso webinar exclusivo.

Novidades Explicações visualizadas de inferências de IA podem ser acessadas nativamente no MLz MLz Core MLz Enterprise
Benefícios
IA em alta velocidade

Use o poder sem precedentes do IBM® z16 e do IBM Telum AIU com a solução de software IBM Machine Learning for z/OS para fornecer recursos de IA transacional. Processe até 228 mil transações de cartão de crédito z/OS CICS por segundo com tempo de resposta de 6 ms, em que cada uma conta com uma operação de inferência de detecção de fraudes na transação que usa um modelo de deep learning .1

IA em escala

Faça colocation de aplicações com solicitações de inferência para ajudar a minimizar atrasos causados pela latência da rede. Isso oferece um tempo de resposta até 20 vezes menor e uma taxa de transferência até 19 vezes maior em comparação ao envio das mesmas solicitações de inferência para um servidor em nuvem x86 com latência de rede média de 60 ms.2

IA confiável 

Utilize os recursos confiáveis de IA, como explicabilidade, e monitore seus modelos em tempo real para detecção de desvios ao desenvolver e implementar seus modelos de IA transacional no z/OS para transações e cargas de trabalho de missão crítica com confiança.

Compare as edições
Edições Edição Enterprise

Uma edição aprimorada que oferece melhor desempenho de pontuação, uma nova versão dos tempos de execução de aprendizado de máquina Spark e Python e inclui uma ferramenta de configuração guiada por GUI e muito mais.

Edição principal

Uma versão leve do WMLz que fornece os serviços essenciais baseados em API REST para operações de aprendizado de máquina, incluindo recursos de pontuação on-line no IBM Z.

Experiência de configuração

IU guiada

Scripts, Fluxo de Trabalho do IBM® z/OSMF

Banco de dados do repositório

IBM® Db2 for z/OS, integrado (Derby for z/OS)

IBM® Db2 for z/OS, integrado (Derby for z/OS)

Mecanismo de pontuação

Spark, Python, PMML, IBM® Snap ML, séries temporais principais do IBM® Watson

Spark, PMML, IBM Snap ML, séries temporais principais do IBM Watson

Interface de inferência

Pontuação na transação com interfaces nativas para CICS e IMS, interface RESTful

Interface RESTful

Gerenciamento do ciclo de vida do modelo

IU guiada, serviços RESTful

Serviços RESTful

Formatos de modelos de AI suportados

Spark, Python, PMML, ONNX

Spark, PMML

Aceleração de IA nativa no chip do IBM® z16

Modelos ONNX e IBM Snap ML

Modelos IBM Snap ML

Ferramenta de treinamento de modelos de IA

JupyterHUB integrado

IA confiável

Explicabilidade e detecção de desvios

*Os preços apresentados são indicativos, podem variar de acordo com o país, excluem impostos e taxas aplicáveis e estão sujeitos à disponibilidade de ofertas do produto em uma localidade. 

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IBM® Machine Learning for z/OS Online Scoring Community Edition

Teste essa opção leve e sem custo para experimentar o IBM Machine Learning for z/OS, aproveitando o recurso de pontuação integrada na transação para modelos de deep learning. Esse recurso pode agregar um valor significativo à IA em áreas críticas de negócios, como detecção de fraudes, rotatividade de clientes, aprovação de empréstimos e desempenho operacional. Incorpore modelos de deep learning em suas aplicações transacionais no IBM® Z, especialmente quando os milissegundos são importantes.

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Detalhes técnicos

O IBM Machine Learning for z/OS usa tecnologias proprietárias e de código aberto da IBM e implica pré-requisitos de hardware e software. 

  • z16™, z15, z14, z13 ou sistema zEnterprise EC12
  • z/OS 3.1, 2.5 ou 2.4
  • IBM 64-bit SDK for z/OS Java™ Technology Edition versão 8 SR7, 11.0.17 ou posterior
  • IBM WebSphere Application Server for z/OS Liberty versão 22.0.0.9 ou posterior
  • Db2 12 for z/OS ou posterior somente se você escolher Db2 for z/OS como o banco de dados de metadados do repositório
Pré-requisitos da Edição Enterprise Pré-requisitos da Edição Principal
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Próximas etapas

Explore o Machine Learning for IBM z/OS. Agende uma reunião sem custos de 30 minutos com um representante do IBM Z.

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Outras maneiras de explorar Documentação Suporte IBM Redbooks Suporte e serviços Financiamento global Preços flexíveis Educação e treinamento Comunidade Comunidade do desenvolvedor Parceiros de Negócios Recursos
Notas de rodapé

AVISO LEGAL: o resultado de desempenho é extrapolado de testes internos da IBM executando uma carga de trabalho de transações de cartão de crédito do CICS com operações de inferência em um IBM z16. Foi usada uma LPAR do IBM® z/OS V2R4 configurada com 6 CPs e 256 GB de memória. A inferência foi realizada com o IBM Machine Learning for z/OS 2.4 em execução no WebSphere Application Server Liberty 21.0.0.12, utilizando um modelo sintético de detecção de fraudes de cartões de crédito (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) e o acelerador integrado para IA. O processamento em lote do lado do servidor foi habilitado no Machine Learning for z/OS com um tamanho de 8 operações de inferência. A referência foi executada com 48 encadeamentos realizando operações de inferência. Os resultados representam um IBM z16 totalmente configurado com 200 CPs e 40 TB de armazenamento. Os resultados podem variar.

AVISO LEGAL: Os resultados de desempenho são baseados em uma carga de trabalho de cartão de crédito CICS OLTP interna da IBM com detecção de fraude na transação em execução no IBM z16. As medições foram feitas com e sem o acelerador integrado para IA. Foi usada uma LPAR do z/OS V2R4 configurada com 12 CPs, 24 zIIPs e 256 GB de memória. A inferência foi realizada com o Machine Learning for z/OS 2.4 em execução no WebSphere Application Server Liberty 21.0.0.12, utilizando um modelo sintético de detecção de fraudes em cartões de crédito (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection). O processamento em lote do lado do servidor foi habilitado no Machine Learning for z/OS com um tamanho de 8 operações de inferência. Os resultados podem variar.