IBM Z Anomaly Analytics

Identifica in modo proattivo i problemi operativi ed evita incidenti costosi rilevando anomalie sia nei dati di log che metrici

Immagine astratta ravvicinata di un motivo a rete luminoso con linee al neon blu e viola su una griglia di forme circolari, che ricordano il flusso di energia o la connettività digitale

Identifica in modo proattivo i problemi operativi nel tuo ambiente aziendale

IBM Z Anomaly Analytics utilizza lo storico dei log e delle metriche di IBM Z per creare un modello che rispecchi il normale comportamento operativo. I dati ottenuti in tempo reale vengono quindi confrontati col modello, in modo da rilevare eventuali comportamenti anomali. Un algoritmo di correlazione raggruppa e analizza gli eventi anomali per avvisare in modo proattivo i team operativi dei problemi che si stanno verificando. 

Nel panorama digitale odierno è imperativo che i servizi e le applicazioni essenziali di un'azienda siano sempre disponibili. Per le aziende che sfruttano applicazioni ibride, incluso IBM Z, rilevare e individuare le cause principali dei problemi che ne derivano è diventato più complesso. A questo si associano i costi in continua crescita, la carenza di skill e le abitudini degli utenti in continuo cambiamento.

Caratteristiche per Z Anomaly Analytics
Rilevamento proattivo degli incidenti

Migliora l'efficienza operativa fornendo notifiche in tempo reale di comportamenti anomali correlati e raggruppati, consentendo ai team IT di rispondere in modo rapido e proattivo.

Maggiore precisione di rilevamento

Migliora l'accuratezza del rilevamento creando modelli completi di operazioni regolari su più sottosistemi, consentendo l'identificazione precisa delle deviazioni dalla norma.

Processo decisionale basato sui dati

Potenzia il processo decisionale basato sui dati fornendo visualizzazioni dettagliate dell'attività anomala all'interno di un contesto topologico, semplificando l'interpretazione di dati complessi e la diagnosi dei problemi.

Analisi dei dati in tempo reale

Il sistema aiuta a garantire decisioni tempestive e informate basate sugli insight più attuali e fruibili.

Funzioni

Screenshot dell'applicazione che mostra come la soluzione monitora continuamente i dati metrici e di registro in tempo reale, rilevando deviazioni nei modelli di frequenza, occorrenza o sequenza per fornire insight immediati sulle anomalie emergenti.
Costruzione completa di modelli con il machine learning

La soluzione monitora continuamente i dati metrici e di registro in tempo reale, rilevando le deviazioni nei modelli di frequenza, occorrenza o sequenza per fornire insight immediati sulle anomalie emergenti.

Schermata che mostra una piattaforma che monitora continuamente i dati operativi in tempo reale e i messaggi di log, rilevando le deviazioni nella frequenza, nell'occorrenza o nei modelli di sequenza, per fornire approfondimenti immediati sulle anomalie emergenti.
Analisi delle metriche e dei log in tempo reale

La piattaforma monitora continuamente i dati operativi in tempo reale e i messaggi di log, rilevando le deviazioni nella frequenza, nell'occorrenza o nei modelli di sequenza, per fornire approfondimenti immediati sulle anomalie emergenti.

    Schermata che mostra come IBM Z Anomaly Analytics correla e assegna priorità ai gruppi di eventi anomali, contribuendo a garantire che i team IT siano avvisati solo dei problemi con un elevato grado di affidabilità, il che semplifica il processo di risposta e riduce i falsi positivi.
    Notifiche di incidenti prioritarie con raggruppamento di eventi d'insieme

    Schermata che mostra come IBM Z Anomaly Analytics correla e assegna priorità ai gruppi di eventi anomali, contribuendo a garantire che i team IT siano avvisati solo dei problemi con un elevato grado di affidabilità, il che semplifica il processo di risposta e riduce i falsi positivi.

    Schermata che mostra come l'applicazione può correlare e analizzare gruppi di eventi anomali per aiutare gli operatori IT e i programmatori di sistema a stabilire le priorità dei problemi operativi da risolvere. Questo aiuta a garantire che il tuo team sia avvisato solo dei gruppi di eventi con un elevato grado di affidabilità, riducendo così i falsi positivi.
    Visualizzazione degli impatti con il servizio di topologia

    Correla e analizza i gruppi di eventi anomali per aiutare gli operatori IT e i programmatori di sistema ad assegnare la priorità di risoluzione ai problemi operativi. Questo aiuta a garantire che il suo team sia avvisato solo dei gruppi di eventi ad alta confidenza, riducendo i falsi positivi.

      Screenshot dell'applicazione che mostra come la soluzione monitora continuamente i dati metrici e di registro in tempo reale, rilevando deviazioni nei modelli di frequenza, occorrenza o sequenza per fornire insight immediati sulle anomalie emergenti.
      Costruzione completa di modelli con il machine learning

      La soluzione monitora continuamente i dati metrici e di registro in tempo reale, rilevando le deviazioni nei modelli di frequenza, occorrenza o sequenza per fornire insight immediati sulle anomalie emergenti.

      Schermata che mostra una piattaforma che monitora continuamente i dati operativi in tempo reale e i messaggi di log, rilevando le deviazioni nella frequenza, nell'occorrenza o nei modelli di sequenza, per fornire approfondimenti immediati sulle anomalie emergenti.
      Analisi delle metriche e dei log in tempo reale

      La piattaforma monitora continuamente i dati operativi in tempo reale e i messaggi di log, rilevando le deviazioni nella frequenza, nell'occorrenza o nei modelli di sequenza, per fornire approfondimenti immediati sulle anomalie emergenti.

        Schermata che mostra come IBM Z Anomaly Analytics correla e assegna priorità ai gruppi di eventi anomali, contribuendo a garantire che i team IT siano avvisati solo dei problemi con un elevato grado di affidabilità, il che semplifica il processo di risposta e riduce i falsi positivi.
        Notifiche di incidenti prioritarie con raggruppamento di eventi d'insieme

        Schermata che mostra come IBM Z Anomaly Analytics correla e assegna priorità ai gruppi di eventi anomali, contribuendo a garantire che i team IT siano avvisati solo dei problemi con un elevato grado di affidabilità, il che semplifica il processo di risposta e riduce i falsi positivi.

        Schermata che mostra come l'applicazione può correlare e analizzare gruppi di eventi anomali per aiutare gli operatori IT e i programmatori di sistema a stabilire le priorità dei problemi operativi da risolvere. Questo aiuta a garantire che il tuo team sia avvisato solo dei gruppi di eventi con un elevato grado di affidabilità, riducendo così i falsi positivi.
        Visualizzazione degli impatti con il servizio di topologia

        Correla e analizza i gruppi di eventi anomali per aiutare gli operatori IT e i programmatori di sistema ad assegnare la priorità di risoluzione ai problemi operativi. Questo aiuta a garantire che il suo team sia avvisato solo dei gruppi di eventi ad alta confidenza, riducendo i falsi positivi.

          Dettagli tecnici

          Sviluppatore IT che digita su una tastiera davanti a tre schermi
          Pianificazione dello sviluppo

          Assicurati che il tuo ambiente soddisfi i requisiti di sistema per l'implementazione dei container software di IBM Z Anomaly Analytics su sistema Linux® e di  IBM Z Common Data Provider sul sistema z/OS.

          Piano per l'implementazione di IBM Z Anomaly Analytics

          Componenti principali

          Esplora il flusso di dati tra i componenti di IBM Z Anomaly Analytics.

          Vedi una rappresentazione visiva del flusso di dati
          Z Common Data Provider

          Fornisce l'infrastruttura per accedere ai dati operativi IT dai sistemi z/OS.

          Apprendimento automatico basato su registri

          Rileva le anomalie nei dati di registro dei sistemi z/OS

          Apprendimento automatico basato su metriche

          Rileva anomalie nei dati delle metriche in base al tipo di record.

          Ensemble

          Correla le anomalie e attribuisce punteggi ai gruppi di eventi per avvisare i team dei problemi operativi con un elevato livello di confidenza.

          Fasi successive

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