AIOps untuk IBM Z adalah pendekatan teknologi canggih yang menggabungkan otomatisasi dengan kecerdasan buatan (AI) dan algoritma machine learning. Dirancang khusus untuk merampingkan manajemen dan operasi sistem mainframe, sistem ini menggunakan otomatisasi untuk mendeteksi dan menganalisis peristiwa dan anomali dalam lingkungan TI yang kompleks.
Sistem ini sangat penting bagi perusahaan yang menghadapi tantangan lingkungan TI yang rumit, karena dapat merampingkan operasi dan memungkinkan penyelesaian masalah dengan cepat. Dengan mengidentifikasi masalah potensial dengan cepat, mengisolasi masalah, menganalisis akar masalah, dan mempercepat penyelesaian masalah, AIOps untuk IBM Z memungkinkan tim untuk berfokus lebih efektif dalam mendorong hasil bisnis.
Pantau aplikasi dan infrastruktur hybrid secara proaktif.
Gunakan semua sumber data untuk menganalisis anomali, mengisolasi masalah, dan mengidentifikasi akar masalah.
Terapkan otomatisasi untuk meningkatkan kolaborasi demi penyelesaian insiden yang lebih cepat.
Pantau infrastruktur dan aplikasi hybrid serta mendeteksi masalah dan anomali.
Mengidentifikasi tugas-tugas yang berkinerja buruk dengan cepat untuk penyelesaian yang lebih cepat dengan pemantauan keseluruhan lapisan untuk deteksi dini insiden IBM Z.
Hindari titik-titik buta dalam observabilitas aplikasi dengan penelusuran transaksi secara menyeluruh, termasuk sumber daya z/OS.
Deteksi insiden proaktif dengan AI real-time dan analitik anomali operasional machine learning.
Analisis masalah dan anomali untuk mengisolasi masalah dan mengidentifikasi akar penyebabnya.
Mengakses, mengkurasi, dan menganalisis data operasional untuk membantu memahami dan mengoptimalkan kinerja sistem.
Percepat identifikasi insiden hybrid dengan analitik operasional real-time.
Dapatkan visibilitas ke dalam interaksi dan dependensi, dan korelasikan aktivitas anomali di seluruh subsistem z/OS.
Memahami biaya operasional dan membuat keputusan kapasitas yang selaras dengan tujuan dan forecasting bisnis.
Merespons dengan cepat untuk mengurangi dampak pada klien dengan ketahanan yang lebih baik.
Otomatisasi sistem menyeluruh dan berbasis tujuan dan kebijakan untuk otomatisasi yang konsisten dan andal di seluruh perusahaan.
Otomatisasi beban kerja menyeluruh dengan penjadwalan prediktif tertanam untuk manajemen SLA lintas perusahaan.
Manajemen sumber daya penyimpanan yang dibantu mesin dan tugas penyimpanan otomatis di seluruh perusahaan untuk meningkatkan SLA.
Tingkatkan ketahanan bisnis dan kurangi risiko dengan menawarkan wawasan langsung tentang ketergantungan dan kerentanan data.