IBM Z Anomaly Analytics

Identifikasi masalah operasional secara proaktif dan hindari insiden yang merugikan dengan mendeteksi anomali dalam data log dan metrik

Dokumentasi produk
Gambar abstrak close-up dari pola jaringan bercahaya dengan garis neon biru dan ungu di atas kisi bentuk melingkar, menyerupai aliran energi atau konektivitas digital

Secara proaktif mengidentifikasi masalah operasional di lingkungan perusahaan Anda

IBM Z Anomaly Analytics menggunakan data log dan metrik IBM Z historis untuk membangun model perilaku operasional normal. Data real-time kemudian dinilai terhadap model untuk mendeteksi perilaku anomali. Algoritma korelasi kemudian mengelompokkan dan menganalisis peristiwa anomali untuk secara proaktif memperingatkan tim operasi tentang masalah yang muncul. 

Layanan dan aplikasi penting Anda harus selalu tersedia di lingkungan digital saat ini. Untuk perusahaan dengan aplikasi hybrid, termasuk IBM® Z, mendeteksi dan menentukan akar penyebab masalah aplikasi hybrid telah menjadi lebih kompleks dengan meningkatnya biaya, kurangnya skill, dan perubahan pola pengguna.

 Fitur untuk Z Anomaly Analytics
Deteksi insiden proaktif

Meningkatkan efisiensi operasional dengan memberikan notifikasi real-time tentang perilaku anomali yang berkorelasi dan dikelompokkan, sehingga tim TI dapat merespons dengan cepat dan proaktif.
Akurasi deteksi yang ditingkatkan

Meningkatkan akurasi deteksi dengan membangun model komprehensif operasi reguler di berbagai subsistem, sehingga memungkinkan identifikasi yang tepat atas penyimpangan dari norma.
Pengambilan keputusan berdasarkan data

Memberdayakan pengambilan keputusan berbasis data dengan menyediakan visualisasi terperinci dari aktivitas anomali dalam konteks topologi, sehingga lebih mudah untuk menginterpretasikan data yang kompleks dan mendiagnosis masalah.
Analisis data real-time

Sistem ini membantu memastikan keputusan tepat waktu dan terinformasi berdasarkan insight terkini dan dapat ditindaklanjuti.

Fitur

Tangkapan layar aplikasi yang menampilkan solusi yang terus memantau data metrik dan log real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian atau pola urutan untuk memberikan insight langsung terhadap anomali yang muncul.
Pembuatan model yang komprehensif dengan machine learning

Solusi ini terus memantau data metrik dan log real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian atau pola urutan untuk memberikan insight langsung terhadap anomali yang muncul.
Tangkapan layar yang menunjukkan platform terus memantau data operasional dan pesan log secara real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian, atau pola urutan untuk memberikan insight langsung tentang anomali yang muncul.
Analisis metrik dan log real-time

Platform ini terus memantau data operasional dan pesan log secara real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian, atau pola urutan untuk memberikan insight langsung tentang anomali yang terjadi.
    Layar menunjukkan bagaimana IBM Z Anomaly Analytics berkorelasi dan memprioritaskan grup peristiwa anomali, membantu memastikan bahwa tim TI hanya diperingatkan untuk masalah dengan kepercayaan tinggi, yang menyederhanakan proses respons dan mengurangi hasil positif palsu.
    Pemberitahuan insiden yang diprioritaskan dengan pengelompokan acara ensambel

    IBM Z Anomaly Analytics mengkorelasikan dan memprioritaskan grup peristiwa anomali, membantu memastikan bahwa tim TI hanya diperingatkan untuk masalah kepercayaan tinggi, yang menyederhanakan proses respons dan mengurangi hasil positif palsu.
    Layar yang menunjukkan bagaimana aplikasi dapat menghubungkan dan menganalisis kelompok peristiwa anomali untuk membantu operator TI dan pemrogram sistem memprioritaskan masalah operasional yang harus ditangani. Ini membantu memastikan bahwa tim Anda hanya diperingatkan untuk kelompok peristiwa dengan kepercayaan tinggi, sehingga mengurangi hasil positif palsu.
    Visualisasi dampak dengan layanan topologi

    Menghubungkan dan menganalisis kelompok peristiwa anomali untuk membantu operator TI dan pemrogram sistem memprioritaskan masalah operasional yang harus ditangani. Ini membantu memastikan bahwa tim Anda hanya diperingatkan untuk kelompok peristiwa dengan kepercayaan tinggi, sehingga mengurangi hasil positif palsu.
      Tangkapan layar aplikasi yang menampilkan solusi yang terus memantau data metrik dan log real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian atau pola urutan untuk memberikan insight langsung terhadap anomali yang muncul.
      Pembuatan model yang komprehensif dengan machine learning

      Solusi ini terus memantau data metrik dan log real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian atau pola urutan untuk memberikan insight langsung terhadap anomali yang muncul.
      Tangkapan layar yang menunjukkan platform terus memantau data operasional dan pesan log secara real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian, atau pola urutan untuk memberikan insight langsung tentang anomali yang muncul.
      Analisis metrik dan log real-time

      Platform ini terus memantau data operasional dan pesan log secara real-time, mendeteksi penyimpangan dalam frekuensi, kejadian, atau pola urutan untuk memberikan insight langsung tentang anomali yang terjadi.
        Layar menunjukkan bagaimana IBM Z Anomaly Analytics berkorelasi dan memprioritaskan grup peristiwa anomali, membantu memastikan bahwa tim TI hanya diperingatkan untuk masalah dengan kepercayaan tinggi, yang menyederhanakan proses respons dan mengurangi hasil positif palsu.
        Pemberitahuan insiden yang diprioritaskan dengan pengelompokan acara ensambel

        IBM Z Anomaly Analytics mengkorelasikan dan memprioritaskan grup peristiwa anomali, membantu memastikan bahwa tim TI hanya diperingatkan untuk masalah kepercayaan tinggi, yang menyederhanakan proses respons dan mengurangi hasil positif palsu.
        Layar yang menunjukkan bagaimana aplikasi dapat menghubungkan dan menganalisis kelompok peristiwa anomali untuk membantu operator TI dan pemrogram sistem memprioritaskan masalah operasional yang harus ditangani. Ini membantu memastikan bahwa tim Anda hanya diperingatkan untuk kelompok peristiwa dengan kepercayaan tinggi, sehingga mengurangi hasil positif palsu.
        Visualisasi dampak dengan layanan topologi

        Menghubungkan dan menganalisis kelompok peristiwa anomali untuk membantu operator TI dan pemrogram sistem memprioritaskan masalah operasional yang harus ditangani. Ini membantu memastikan bahwa tim Anda hanya diperingatkan untuk kelompok peristiwa dengan kepercayaan tinggi, sehingga mengurangi hasil positif palsu.

          Detail teknis

          Pengembang IT mengetik pada keyboard di depan tiga layar
          Perencanaan untuk pembangunan

          Membantu memastikan bahwa lingkungan Anda memenuhi persyaratan sistem untuk menerapkan kontainer perangkat lunak IBM Z Anomaly Analytics pada Linux dan IBM Z Common Data Provider pada sistem z/OS.

                     Merencanakan penerapan IBM Z Anomaly Analytics

          Komponen utama

          Jelajahi aliran data di antara komponen IBM Z Anomaly Analytics.

           Lihat representasi visual dari aliran data
          Z Common Data Provider

          Menyediakan infrastruktur untuk mengakses data operasional TI dari sistem z/OS.

           Machine learning berbasis log

          Mendeteksi anomali dalam data log sistem z/OS

           Machine learning berbasis metrik

          Mendeteksi anomali dalam data metrik dari jenis catatan.

           Ensambel

          Mengkorelasikan anomali dan menilai kelompok acara untuk mengingatkan tim tentang masalah operasional dengan keyakinan tinggi.
          Ambil langkah selanjutnya

          Jelajahi IBM Z Anomaly Analytics. Jadwalkan pertemuan 30 menit tanpa biaya dengan perwakilan IBM Z.
          Cara penelusuran lainnya Dokumentasi Dukungan Dukungan dan layanan Layanan konsultasi Aiops