IBM Z & Cloud モダナイゼーション共創センター

IBMエキスパート、ガイダンス、ケーパビリティーを活用し、貴社のIBM Z環境のモダナイゼーションを加速します

概要

ハイブリッドクラウド環境でIBM Zを活用すると、パブリッククラウド環境で活用した場合よりも、2.5倍以上の価値を得ることができます

IBM Zにより価値を最大化
74%
メインフレームは、組織の戦略的プラットフォームとして長期的に利用されています 2
91%
今後12か月以内に、メインフレームの適用領域を拡大することを中程度あるいは最も重要な優先事項としています 2

IBM Zとメインフレーム環境をハイブリッドクラウド戦略の重要な要素として位置づける

  • 汎用的なツールと運用モデルを採用することにより、スキルギャップを埋めることに役立ちます
  • IBM Zでは、一貫性のあるDevOpsとクラウド・ネイティブな開発手法を利用可能です
  • 環境を移行せずに、メインフレーム上のデータに簡単にアクセスできます
  • メインフレームまで拡張したハイブリッドクラウド環境により、コストを最適化します
  • パフォーマンス、インフラストラクチャーの効率性、あるいは、コンプライアンス上の理由から、クラウドアプリケーションを双方向通信するオプションを維持します
IBM Zで実行されるアプリケーションやビジネスロジックをより多く公開することにより、更なる価値をビジネスやお客様に提供することが可能となります
- BNP Parabis メインフレーム部門 責任者 Abdelhakim Loumassine

エグゼクティブ・ゾーン

価値ベースのユースケース、サクセス・ストーリー、リソースから、モダナイゼーションの目標達成にお役立てください 

アーキテクト・ゾーン

適切なソリューション・デザインに役立つリファレンス・アーキテクチャー、デモンストレーション、リソースについて詳しくご説明します

開発者ゾーン

テクニカル・デモンストレーションを探索して、スキル・バッチを獲得し、新たなコーディングパターンを利用しましょう

データサイエンティスト・ゾーン

ツール、リソース、デモを詳しく調べて、IBM Z および LinuxONEにおける機械学習とディープラーニングモデルを構築し、デプロイすることにお役立てください

Lift & Shiftを実装することにより、古いアーキテクチャーを維持したまま、新しい環境を構築することが可能です。新たにモダナイズされた環境はなくとも、古いアプリケーションはしっかり残されています

- Atruvia、Think 2021

実現できること

64%
アプリケーション・コード・リリース4
>6:1
費用 対 利益比率5
30%
より効率的な管理6

IBMは、メインフレーム・モダナイゼーションを達成するために、ターゲットを絞ったモダナイゼーションとパブリッククラウドのみへの移行のための既存の投資を活用します

別環境へのワークロードの移行を伴うプロジェクトは複雑で、メインフレームからのワークロードの移動を伴うプロジェクトも例外ではありません。オフロード・プロジェクトの多くが過小評価されており、予期せぬ課題、リスク、コストが発生します

再調査された34のケースでは、メインフレームを利用するお客様は、予算超過、プロジェクトの遅延、予期せぬ追加要件によるプロジェクト範囲の拡大により、オフロード・プロジェクトが失敗することを認めました。この調査の中で、あるお客様は、x86ベンダーによって試算されたサイジングの不正確性を認めていましたが、それでもプロジェクト完了には1年しかかからないと確信していました。しかし、このプロジェクトは3年後にx86ベンダーが最初に見積もった試算よりも大幅に高いコストで終了しました

パブリッククラウドとIBMハイブリッドクラウドの比較

パブリッククラウドへの移行のみ

アプローチ
  • AWS、MS および Googleは、アプリケーションの移行、エミュレーション および ネイティブ・クラウド・サービスによる書き換えにアプローチします
  • 完全な移行・書き換えのアプローチには時間がかかり、多くの場合、回復力とセキュリティーを損なうリスクが伴います
  • 移行・書き換えは、必要とされる全ての環境に組み込む時、総費用よりも低く見積もられます
TCO
  • 機会費用、新しいプラットフォームの運用コスト
  • 共存コスト、移行コスト、書き換えコスト
  • 現在の運用コストは時間の経過とともにわずかに低下します                                                                                                    
セキュリティー
  • AWS、MS および Googleベースプラットフォームに加えて、カスタムビルドのセキュリティーとコンプライアンスのコストを考慮する必要があります
アプローチ
  • AWS、MS および Googleは、アプリケーションの移行、エミュレーション および ネイティブ・クラウド・サービスによる書き換えにアプローチします
  • 完全な移行・書き換えのアプローチには時間がかかり、多くの場合、回復力とセキュリティーを損なうリスクが伴います
  • 移行・書き換えは、必要とされる全ての環境に組み込む時、総費用よりも低く見積もられます
TCO
  • 機会費用、新しいプラットフォームの運用コスト
  • 共存コスト、移行コスト、書き換えコスト
  • 現在の運用コストは時間の経過とともにわずかに低下します                                                                                                    
セキュリティー
  • AWS、MS および Googleベースプラットフォームに加えて、カスタムビルドのセキュリティーとコンプライアンスのコストを考慮する必要があります

ハイブリッドクラウドによるインプレースモダナイゼーション

アプローチ
  • IBMのアプローチは、既存の投資を活用し、必要なモダナイゼーションのみを対象としています
  • 継続的なモダナイゼーション・プロセスは、プロジェクトの増分を減らして、より迅速なビジネス成果を提供します
  • IBM Zアプリケーション・モダナイゼーションは、クラウドへのアプリケーションの移行のみと比較し、3.2倍低い年間TCOを実現します1
TCO
  • デュアルオペレーティング環境のコストを回避する
  • アプリケーション・モダナイゼーションへのターゲットを絞ったビジネスに合わせたアプローチにより、コストとリスクを削減します
  • さまざまなアプリケーション・モダナイゼーション・パターンとアクセラレータを使用して、変換と運用コストを最適化します
セキュリティー
  • 既存のセキュリティー および コンプライアンスに対する投資とIBM Zに組み込まれたセキュリティーの強みを活用します
アプローチ
  • IBMのアプローチは、既存の投資を活用し、必要なモダナイゼーションのみを対象としています
  • 継続的なモダナイゼーション・プロセスは、プロジェクトの増分を減らして、より迅速なビジネス成果を提供します
  • IBM Zアプリケーション・モダナイゼーションは、クラウドへのアプリケーションの移行のみと比較し、3.2倍低い年間TCOを実現します1
TCO
  • デュアルオペレーティング環境のコストを回避する
  • アプリケーション・モダナイゼーションへのターゲットを絞ったビジネスに合わせたアプローチにより、コストとリスクを削減します
  • さまざまなアプリケーション・モダナイゼーション・パターンとアクセラレータを使用して、変換と運用コストを最適化します
セキュリティー
  • 既存のセキュリティー および コンプライアンスに対する投資とIBM Zに組み込まれたセキュリティーの強みを活用します

IBMエキスパートとの30分間の無償の戦略セッションを開催

Footnotes

  • 1 Based on an IBM commissioned study measured across five key value areas: business acceleration, developer productivity, infrastructure costs, regulatory and compliance, deployment flexibility:
  • 2 Deloitte: Mainframe modernization with APIs
  • 3 Successful Enterprise Application Modernization Requires Hybrid Cloud Infrastructure – A Forrester Consulting Thought Leadership paper commissioned by IBM, June 2021
  • 4, 5, 6 IDC Business Value White Paper, co-sponsored by IBM and Broadcom, The Business Value of the Transformative Mainframe, August 2019
  • 7 This is an IBM internal study designed to replicate banking OLTP workload usage in the marketplace on an IBM LinuxOne III T02 using eight IFLs across two LPARs. Seven IFLs and a total of 640 GB memory were allocated to one LPAR for three OpenShift masters and four worker nodes. One IFL and a total of 128 GB memory were allocated to the second LPAR for the OpenShift load balancer. IBM Storage DS8886 was used to create eight 250 GB DASD minidisks for each of the eight z/VM guests running in the LPARs. The OpenShift cluster version 4.2.20, using Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) for IBM Z, was running across seven z/VM guests and the remaining eighth z/VM guest was running the OpenShift load balancer. SMT was enabled across all IFLs. The x86 configuration was comprised of six servers running KVM with 15 guests (three masters and twelve workers) for the OpenShift cluster version 4.3.5 with RHCOS and a seventh server was used for the load balancer on RHEL 7.6. For x86 storage each guest operating system was configured with a 100 GB of virtual disk. Each guest had access to all vCPUs of the KVM server on which it was running. Compared x86 models for the cluster were all 2-socket servers containing a mix of 6-core, 8- core, 12-core and 16-core Haswell, Skylake and Ivy Bridge x86 processors using a total of 136 cores with a total of 2,304 GB memory. The load balancer was a 2-socket 8-core server with a total of 384 GB memory. Both environments used jMeter to drive maximum throughput against two OLTP workload instances and were sized to deliver comparable results (15,487 responses per second (RPS) with IBM Z and 14,325 RPS with x86). The results were obtained under laboratory conditions, not in an actual customer environment. IBM’s internal workload studies are not benchmark applications. Prices, where applicable, are based on U.S. prices as of 02/12/2020 from our website and x86 hardware pricing is based on IBM analysis of U.S. prices as of 03/01/2020 from IDC. Price comparison is based on a three year total cost of ownership including HW, SW, networking, floor space, people, energy/cooling costs and three years of service & support.
  • 8Internal performance tests by Stefan Wirag and team – “Run an OLTP workload on OpenShift Container Platform 4.4 with up to 4.7x lower latency co-located to the used database on z15 T01 using a Hipersocket connection versus on compared x86 platform using a 10 Gb TCP/IP connection to the same database”. DISCLAIMER: This is an IBM internal study designed to replicate banking OLTP workload usage in the marketplace deployed on OpenShift Container Platform (OCP) 4.4.12 on z15 T01 using z/VM versus on compared x86 platform using KVM accessing the same PostgreSQL 12 database running in a z15 T01 LPAR. 3 OLTP workload instances were run in parallel driven remotely from JMeter 5.2.1 with 16 parallel threads. Results may vary. z15 T01 configuration: The PostgreSQL database ran in a LPAR with 12 dedicated IFLs, 256 GB memory, 1TB FlashSystem 900 storage, RHEL 7.7 (SMT mode). The OCP Master and Worker nodes ran on z/VM 7.1 in a LPAR with 30 dedicated IFLs, 448 GB memory, DASD storage, and Hipersocket connection to the PostgreSQL LPAR. x86 configuration: The OCP Master and Worker nodes ran on KVM on RHEL 8.2 on 30 Skylake Intel® Xeon® Gold CPU @ 2.30GHz with Hyperthreading turned on, 448 GB memory, RAID5 local SSD storage, and 10Gbit Ethernet connection to the PostgreSQL LPAR.
  • 9 IBM Hybrid Data Management Whitepaper – Data fabric architecture delivers 3 instant benefits, May 2021
  • 10 Performance results shown was obtained in a controlled, isolated environments using IBM internal test suite. Performance of other workloads may vary
  • 11 Tailored Fit Pricing for IBM Z Offers Cost Effective Workload Growth Compared to Three Public Cloud Examples, IBM IT Economic Consulting and Research, May 2021
  • 12From IBV study “Application modernization on the mainframe” IT application development, maintenance, and operations performance survey data. IBM Institute for Business Value Performance Data and Benchmarking Program. 2021