IBM Machine Learning for z/OS® (MLz) 是在 IBM Z® 上运行的企业机器学习解决方案。它提供 Web 用户界面 (UI)、各种 API 和 Web 管理仪表板,其中包含一套强大且易于使用的工具,可用于模型开发和部署、用户管理和系统管理。
将机器学习和深度学习模型与您的 z/OS 应用程序相结合,同时提供大规模的实时业务洞察分析。轻松导入、部署和监控模型以通过每笔交易实现价值,并在保持运营 SLA 的同时为企业推动实现新的成果。
为了提高灵活性,Machine Learning for z/OS 包括两个版本:
所有 IBM MLz 版本都可以作为独立解决方案运行,也可以作为可扩展平台将其融入企业 AI 功能。
可以在 MLz 中本地访问 AI 推理的可视化解释
MLz Core
MLz Enterprise
最大限度地发挥 IBM z16™ 和 Telum™ AIU 的功能。每秒可处理高达 228,000 笔 z/OS CICS® 信用卡交易,且响应时间仅为 6 ms1,同时每笔交易都会通过深度学习模型执行交易中欺诈检测推理操作。
将应用程序与推理请求并置,以帮助最大程度减少网络延迟导致的延迟情况。与将相同数量的推理请求发送到平均网络延迟为 60 ms 的 x86 云服务器相比,响应时间缩短了 20 倍,而吞吐量提高了 19 倍。2
利用可解释性等值得信赖的 AI 功能,同时实时监控模型的漂移、公平性或偏差检测以及稳健性,从而在 z/OS 上自信地为任务关键型工作负载开发和部署 AI 模型。
增强版提供改进的评分性能、新版本的 Spark 和 Python 机器学习运行时,并包括 GUI 引导的配置工具等。
轻量级版本的 WMLz 为机器学习操作提供基于 REST-API 的基本服务,其中包括 IBM Z 上的在线评分功能。
GUI 配置
UI(用于模型管理和部署、管理仪表板)
存储库数据库(内置数据库和 DB2 for z/OS)
AI 模型训练工具(集成 Jupyter Notebook)
Spark ML 运行时
Python ML 运行时
SparkML 和 PMML 评分运行时
Python 和 ONNX 评分运行时
推理服务 – RESTful 接口
推理服务 – 本机接口
集成式交易内评分(CICS 和 IMS 应用程序)
*所示价格仅供参考,可能会因国家或地区而异,不含任何适用税款和关税,并视当地产品供应情况而定。
Machine Learning for z/OS 使用 IBM 专有技术和开源技术并且需要必备的硬件和软件。
充分利用大型机的优势和云创新。
通过检测日志和指标数据中的异常,识别运营问题,避免发生代价高昂的事件。
访问相关开源软件库,以支持当今的 AI 和 ML 工作负载。
利用高度安全且可扩展的操作系统运行任务关键型应用程序。
增强可用性、安全性和弹性,同时提高性能和业务成果。
凭借 IBM Z 的控制和安全功能,执行高速数据分析以获得实时洞察分析。
了解 AI 如何增强可用性、提高运营绩效并维护 IBM® DB2 系统的运行状况。
1 免责声明:性能结果从 IBM 内部测试外推而得,且这些测试在 IBM z16 上运行了带推理操作的 CICS 信用卡交易工作负载。期间使用了配备 6 个 CP 和 256 GB 内存的 z/OS V2R4 LPAR。推理操作是通过 WebSphere Application Server Liberty 21.0.0.12 上运行的 Machine Learning for z/OS 2.4 来完成的,并且使用了综合信用卡欺诈检测模型 (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection)和 AI 集成加速器。服务器端的批处理功能已在规模为 8 个推理操作的 Machine Learning for z/OS 上启用。该基准测试由执行推理操作的 48 个线程完成。相关结果表示具有 200 个 CP 和 40 TB 存储且完整配置的 IBM z16。结果可能有所不同。
2 免责声明:性能结果基于 IBM 内部 CICS OLTP 信用卡工作负载,并在 IBM z16 上运行了交易中欺诈检测功能。测量是在有和没有 AI 集成加速器的情况下完成的。期间使用了配备 12 个 CP、24 个 zIIP 和 256 GB 内存的 z/OS V2R4 LPAR。推理操作是通过 WebSphere Application Server Liberty 21.0.0.12 上运行的 Machine Learning for z/OS 2.4 来完成的,并且使用了综合信用卡欺诈检测模型 (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection)。服务器端的批处理功能已在规模为 8 个推理操作的 Machine Learning for z/OS 上启用。结果可能有所不同。