IBM Z Anomaly Analytics

Identifique de forma proactiva los problemas operativos y evite incidencias costosas detectando anomalías tanto en los datos de registro como en los de medidas.

Documentación del producto

IBM Z Anomaly Analytics es un software que proporciona detección y agrupación inteligentes de anomalías para identificar de forma proactiva los problemas operativos en su entorno empresarial.

IBM Z Anomaly Analytics utiliza datos históricos de registros y métricas de IBM Z para construir un modelo de comportamiento operativo normal. Los datos en tiempo real se comparan con el modelo para detectar comportamientos anómalos. A continuación, un algoritmo de correlación agrupa y analiza los eventos anómalos para alertar de forma proactiva a los equipos de operaciones de los problemas emergentes. 

Sus servicios y aplicaciones esenciales deben estar siempre disponibles en el entorno digital de hoy en día. Para las empresas con aplicaciones híbridas, que incluyen IBM Z, detectar y determinar la causa raíz de los problemas de las aplicaciones híbridas se ha vuelto más difícil con el aumento de costes, la escasez de habilidades y los cambios en los patrones de usuario.

Novedades Resumen de los cambios y características de Z Anomaly Analytics
Beneficios
Detección proactiva de incidentes

Mejora la eficiencia operativa al proporcionar notificaciones en tiempo real de comportamientos anómalos correlacionados y agrupados, lo que permite a los equipos de TI responder de forma rápida y proactiva. Al evaluar el impacto de estas anomalías, el sistema prioriza las respuestas, lo que ayuda a garantizar que los recursos se asignen de manera eficiente para abordar problemas cruciales y minimizar las interrupciones.

Precisión de detección mejorada

Mejora la precisión de la detección mediante la creación de modelos exhaustivos de las operaciones habituales en múltiples subsistemas, lo que permite identificar con precisión las desviaciones de la norma. Al correlacionar y agrupar los eventos de anomalías de métricas y registros, el sistema reduce aún más los falsos positivos, lo que ayuda a garantizar que las anomalías verdaderas se detecten con precisión.

Toma de decisiones basada en datos

Facilita la toma de decisiones basada en datos al proporcionar visualizaciones detalladas de la actividad anómala dentro de un contexto topológico, lo que facilita la interpretación de datos complejos y el diagnóstico de problemas. Junto con el análisis de datos en tiempo real en comparación con los modelos operativos establecidos, el sistema ayuda a garantizar decisiones oportunas e informadas basadas en los conocimientos más actuales y procesables.

Características

Sistema de machine learning Análisis de métricas y log analysis Notificaciones de incidencias Visualización de impacto
Componentes clave

Explore el flujo de datos entre los componentes de IBM Z Anomaly Analytics.

Z Common Data Provider

Proporciona la infraestructura para acceder a los datos operativos de TI de los sistemas z/OS.

Machine learning basado en registros

Detecta anomalías en los datos de registro de los sistemas z/OS.

Machine learning basado en métricas

Detecta anomalías en los datos métricos de los tipos de registro.

Conjunto

Correlaciona anomalías y puntúa grupos de eventos para alertar a los equipos de problemas operativos con gran confianza.

Mire una representación visual del flujo de datos entre componentes
Detalles técnicos
Planificación de la implementación

Ayude a garantizar que su entorno cumpla con los requisitos del sistema para implementar los contenedores de software de IBM Z Anomaly Analytics en Linux e IBM Z Common Data Provider en el sistema z/OS.

Plan para la implementación de IBM Z Anomaly Analytics
Próximos pasos

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