IBM® Db2® AI for IBM z/OS® utilizza il machine learning e l'AI per migliorare le prestazioni operative e preservare l'integrità dei sistemi Db2. È basato sui servizi forniti da IBM Watson® Machine Learning for z/OS ed è concepito per ottimizzare le prestazioni SQL.
La versione 1.4 ora può anche utilizzare i dati ISV (Independent Software Vendor) per convalidare ulteriormente le valutazioni SQL. Questi dati aggiunti consentono a Db2 di ottimizzare al meglio SQL e aumentare le prestazioni dell'applicazione.
Ottieni un risparmio di CPU fino al 25% mediante l'ottimizzazione dei migliori percorsi di accesso alle query utilizzando la tecnologia di machine learning.
Esegui le applicazioni Db2 for z/OS in modo più rapido ed efficiente e di conseguenza utilizza meno MIP.
Apprendi i modelli dai dati raccolti, specifici per il funzionamento di dati e applicazioni per sottosistema, senza che occorrano competenze di data science.
Ottieni un supporto avanzato ad alta disponibilità per i carichi di lavoro critici e di grandi dimensioni per contribuire ad eliminare il singolo punto di errore.
Migliora la funzionalità di rilevamento e risoluzione della regressione SQL automatizzata, in modo che le regressioni possano essere rilevate e risolte rapidamente.
Individua le istruzioni SQL che contribuiscono alle eccezioni di valutazione del sistema correlando i dati della valutazione del sistema e dell'ottimizzazione SQL.
Scopri i miglioramenti nella versione 1.4. Scopri in che modo l'integrazione dell'AI in Db2 può aiutarti a lavorare in modo più efficiente.
Preserva l'integrità dei sottosistemi Db2 e migliora l'ottimizzazione delle prestazioni con una valutazione dei sistemi Db2 AI.
Utilizza il machine learning per aumentare le prestazioni delle query SQL. Migliora le prestazioni delle applicazioni e riduci la necessità di competenze complesse.
Stabilisci i percorsi di accesso alle query con le prestazioni migliori, in base alle caratteristiche del carico di lavoro con il programma di ottimizzazione Db2 for z/OS.
Scopri come migliorare le prestazioni delle applicazioni e ridurre il consumo di CPU e i costi IT tramite l'ottimizzazione dei migliori percorsi di accesso alle query.