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Anomaly Analytics

IBM Z-Anomalieanalyse

Erkennen Sie proaktiv Betriebsprobleme und vermeiden Sie kostspielige Vorfälle, indem Sie Unregelmäßigkeiten sowohl in Protokoll- als auch in Metrik-Daten erkennen

Produktdokumentation

IBM® Z Anomaly Analytics ist eine Software, die eine intelligente Erkennung und Gruppierung von Anomalien ermöglicht, um proaktiv operative Probleme in Ihrer Unternehmensumgebung zu identifizieren.

IBM Z Anomaly Analytics verwendet historische IBM Z-Protokoll- und Metrikdaten, um ein Modell des normalen operativen Verhaltens zu erstellen. Anschließend werden die Echtzeitdaten mit dem Modell abgeglichen, um ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Ein Korrelationsalgorithmus gruppiert und analysiert dann ungewöhnliche Ereignisse, um die Einsatzteams proaktiv auf aufkommende Probleme aufmerksam zu machen. 

Ihre wesentlichen Services und Anwendungen müssen in der heutigen digitalen Umgebung immer verfügbar sein. Für Unternehmen mit Hybridanwendungen, einschließlich IBM Z, ist es angesichts steigender Kosten, des Fachkräftemangels und sich ändernder Benutzermuster immer komplexer geworden, die Ursache von Problemen mit Hybridanwendungen zu erkennen und zu bestimmen.

Neuerungen Zusammenfassung der Änderungen und Funktionen für Z Anomaly Analytics
Vorteile
Proaktive Erkennung von Vorfällen

Steigert die betriebliche Effizienz durch Echtzeit-Benachrichtigungen über korreliertes und gruppiertes anomales Verhalten, sodass IT-Teams schnell und proaktiv reagieren können. Durch die Bewertung der Auswirkungen dieser Anomalien priorisiert das System die Reaktionen und trägt so zu einer effizienten Zuweisung von Ressourcen bei, um kritische Probleme zu beheben und Störungen zu minimieren.

Verbesserte Erkennungsgenauigkeit

Verbessert die Erkennungsgenauigkeit durch die Erstellung umfassender Modelle des regulären Betriebs über mehrere Subsysteme hinweg, wodurch Abweichungen von der Norm präzise identifiziert werden können. Durch die Korrelation und Gruppierung von metrischen und protokollierten Anomalieereignissen reduziert das System außerdem Falschmeldungen und trägt so zur genauen Erkennung tatsächlicher Anomalien bei.

Datengesteuerte Entscheidungsfindung

Ermöglicht datengestützte Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung detaillierter Visualisierungen von anomalen Aktivitäten in einem topologischen Kontext, wodurch die Interpretation komplexer Daten und die Diagnose von Problemen erleichtert wird. In Kombination mit einer Echtzeit-Datenanalyse anhand etablierter Betriebsmodelle trägt das System dazu bei, zeitnahe, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten und umsetzbarsten Erkenntnisse zu treffen.

Funktionen

System für maschinelles Lernen Metrik- und Protokollanalyse Benachrichtigungen über Vorfälle Auswirkungsvisualisierung
Schlüsselkomponenten

Erfahren Sie mehr zum Datenfluss zwischen den Komponenten von IBM Z Anomaly Analytics.

Z Common Data Provider

Stellt die Infrastruktur für den Zugriff auf IT-Betriebsdaten von z/OS-Systemen bereit.

Protokollbasiertes maschinelles Lernen

Erkennt Anomalien in Protokolldaten von z/OS-Systemen.

Metrikbasiertes maschinelles Lernen

Erkennt Anomalien in den Metrikdaten aus Datensatztypen.

Ensemble

Korreliert Anomalien und bewertet Ereignisgruppen, um Teams mit hoher Zuverlässigkeit auf betriebliche Probleme aufmerksam zu machen.

Sehen Sie sich eine visuelle Darstellung des Datenflusses zwischen Komponenten an
Technische Details
Planung der Bereitstellung

Sorgen Sie dafür, dass Ihre Umgebung die Systemanforderungen für die Bereitstellung der Software-Container von IBM Z Anomaly Analytics auf Linux® und IBM Z Common Data Provider auf z/OS-Systemen erfüllt.

Plan für den Einsatz von IBM Z Anomaly Analytics
Nächste Schritte

Erkunden Sie IBM Z Anomaly Analytics. Planen Sie ein kostenfreies 30-minütiges Meeting mit einem IBM Z-Ansprechpartner.

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