IBM Machine Learning for z/OS
Implementa i tuoi modelli AI su z/OS per insight aziendali in tempo reale su larga scala
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La piattaforma AI di punta per IBM z/OS

IBM Machine Learning for z/OS® integra l'AI alle tue applicazioni mission-critical in esecuzione su IBM zSystems™. Integra modelli di machine learning e di deep learning nelle tue applicazioni z/OS per produrre insight aziendali in tempo reale su larga scala. Importa, implementa e monitora con facilità i modelli per ottenere valore da ogni transazione e promuovere nuovi obiettivi per la tua azienda mantenendo gli SLA operativi.

Benefici AI veloce*

Sfrutta la potenza senza precedenti di IBM z16™ e di Telum™ AIU. Elabora fino a 228mila transazioni di carte di credito z/OS  CICS® al secondo con un tempo di riposta di 6 ms, ognuna dotata di operazioni di inferenza
di rilevamento delle frodi nelle transazioni attraverso un modello di apprendimento profondo.

AI su larga scala*:

Co-localizza le applicazioni con richieste di inferenza per ridurre al minimo i ritardi causati da latenza di rete. Questo offre un tempo di risposta fino a 20 volte inferiore e una velocità di trasmissione fino a 19 volte superiore rispetto all'invio delle stesse richieste di inferenza a un server cloud x86 con una latenza media di rete di 60ms.

AI affidabile

Sfrutta le funzionalità di AI affidabili come la sfruttabilità e monitora i modelli in tempo reale per il rilevamento della deviazione, della congruità o del pregiudizio, e la solidità nello sviluppo e nell'implementazione in sicurezza dei modelli di IA su z/OS per carichi di lavoro mission-critical.

Confronta le edizioni

Con l'aggiornamento alla versione 3.1, WMLz offre maggiore flessibilità ai clienti e ai provider di soluzioni con l'introduzione di due nuove offerte: Enterprise Edition e Core Edition

 

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Edizioni Enterprise Edition

Sfrutta tutta la potenza della nostra piattaforma end-end di apprendimento automatico (ML) su z/OS. Addestramento ovunque o su IBM Z e pronta implementazione dei modelli su applicazioni z/OS, co-localizzati con i dati delle transazioni e la logica aziendale per l'assegnazione del punteggio quasi in tempo reale senza impatto sugli SLA.

Core Edition

Sfrutta la versione leggera che offre un set di funzionalità AI di base, tra cui l'assegnazione del punteggio online, per iniziare rapidamente con l'apprendimento automatico su z/OS.

Configurazione GUI

UI (per gestione e implementazione dei modelli, dashboard admin)

Repository Db (integrato e Db2 for z/OS)

Modelli AI per la formazione (Jupyter Notebook integrato)

Spark ML runtime

Python ML runtime

SparkML & PMML scoring runtime

Python & ONNX scoring runtime

Servizi di inferenza – Interfaccia RESTful

Servizi di inferenza – Interfaccia nativa

Assegnazione del punteggio integrata all'interno della transazione (app CICS & IMS)

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Python AI Toolkit per IBM z/OS

Accedi a una libreria di software open source pertinenti per supportare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML).

Domande?

Il nostro team di esperti risponde a tutte le tue domande sull'AI su IBM Z.

Continua a esplorare Documentazione WML per z/OS Panoramica della documentazione WML Supporto Community dell'AI su IBM Z & LinuxONE Redbook Global Financing Technology Lifecycle Services
Note a piè di pagina

AI veloce* - AVVERTENZA: I risultati sulle prestazioni sono estrapolati da test interni IBM eseguiti su carichi di lavoro di transazioni di carte di credito CICS con operazioni di inferenza su un IBM z16. È stato utilizzato un LPAR z/OS V2R4 configurato con 6 CP e 256 GB di memoria. L'inferenza è stata eseguita con Machine Learning for z/OS 2.4 in esecuzione su WebSphere Application Server Liberty 21.0.0.12, utilizzando un modello sintetico di rilevamento delle frodi con carta di credito (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection) e l'acceleratore integrato per l'AI. La funzione di batch del server è stata abilitata su Machine Learning for z/OS con una dimensione di 8 operazioni di inferenza. Il benchmark è stato eseguito con 48 thread che eseguivano operazioni di inferenza. I risultati rappresentano un IBM z16 completamente configurato con 200 CP e 40 TB di archiviazione. I risultati sono soggetti a variazioni.

AI su larga scala* -AVVERTENZA: I risultati sulle prestazioni sono basati su un carico di lavoro interno IBM di carte di credito CICS OLTP con rilevamento delle frodi all'interno della transazione in esecuzione su IBM z16. Le misurazioni sono state effettuate con e senza l'acceleratore integrato per AI. È stato utilizzato un LPAR z/OS V2R4 configurato con 12 CP, 24 zIIP e 256 GB di memoria. L'inferenza è stata eseguita con Machine Learning for z/OS 2.4 in esecuzione su WebSphere Application Server Liberty 21.0.0.12, utilizzando un modello sintetico di rilevamento delle frodi con carta di credito (https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection). La funzione di batch del server è stata abilitata su Machine Learning for z/OS con una dimensione di 8 operazioni di inferenza. I risultati sono soggetti a variazioni.