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IBM Z Anomaly Analytics

Identifiez de manière proactive les problèmes opérationnels et évitez les incidents coûteux en détectant les anomalies dans les journaux et les données de mesure.

Documentation produit

IBM Z Anomaly Analytics est un logiciel qui permet la détection intelligente et le regroupement des anomalies afin d’identifier de manière proactive les problèmes opérationnels dans votre environnement d’entreprise. 

IBM Z Anomaly Analytics utilise le journal IBM Z historique et les données d’indicateurs pour créer un modèle de comportement opérationnel normal. Les données en temps réel sont ensuite comparées à ce modèle afin de repérer tout comportement anormal. Un algorithme de corrélation regroupe et analyse les événements anormaux pour alerter de manière proactive les équipes opérationnelles des problèmes émergents. 

Dans l’environnement numérique d’aujourd’hui, vos services et applications essentiels doivent toujours être disponibles. Pour les entreprises dotées d’applications hybrides qui incluent IBM Z, la détection et la détermination de l’origine des problèmes liés aux applications hybrides sont devenues plus difficiles en raison de l’augmentation des coûts, de la pénurie de compétences et de l’évolution des modèles d’utilisation.

Nouveautés Résumé des modifications et des fonctionnalités de Z Anomaly Analytics
Avantages
Détection proactive des incidents

Améliore l'efficacité opérationnelle en fournissant des notifications en temps réel de comportements anormaux corrélés et groupés, ce qui permet aux équipes informatiques de réagir rapidement et de manière proactive. En évaluant l'impact des anomalies, le système priorise les réponses, assurant ainsi une allocation efficace des ressources pour traiter les problèmes critiques et minimiser les interruptions.

Précision accrue dans la détection

Améliore la précision de la détection en créant des modèles complets d’opérations régulières sur plusieurs sous-systèmes, ce qui permet d’identifier avec précision les écarts par rapport à la norme. En corrélant et en regroupant les anomalies liées aux indicateurs et aux journaux, le système réduit encore le nombre de faux positifs, ce qui permet de détecter les véritables anomalies avec précision.

Des décisions basées sur les données

Le système favorise la prise de décision éclairée en fournissant des visualisations détaillées des activités anormales dans un contexte topologique, ce qui simplifie l'interprétation des données complexes et facilite le diagnostic des problèmes. Grâce à l'analyse des données en temps réel et à la comparaison avec des modèles opérationnels établis, le système garantit des décisions rapides et pertinentes, basées sur les informations les plus récentes.

Fonctionnalités

Système de machine learning Analyse des indicateurs et des journaux Notifications d’incidents Visualisation de l’impact
Principaux éléments

Découvrez le flux de données entre les composants d’IBM Z Anomaly Analytics.

Z Common Data Provider

Fournit l’infrastructure permettant d’accéder aux données opérationnelles informatiques à partir des systèmes z/OS.

Machine learning basé sur les journaux

Détecte les anomalies dans les données des journaux des systèmes z/OS.

Machine learning basé sur les indicateurs

Détecte les anomalies dans les données d’indicateurs à partir des types d’enregistrements.

Ensemble

Corrèle les anomalies et note les groupes d’événements pour alerter les équipes des problèmes opérationnels de manière fiable.

Voir une représentation visuelle du flux de données entre les composants
Informations techniques
Planification du déploiement

Assurez-vous que votre environnement respecte les exigences système nécessaires pour déployer les conteneurs logiciels de IBM Z Anomaly Analytics sur Linux et le IBM Z Common Data Provider sur z/OS.

Planification du déploiement de IBM Z Anomaly Analytics
Étapes suivantes

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