運用上の問題をプロアクティブに特定し、ログデータとメトリクスデータの両方の異常を検出することでコストのかかるインシデントを回避します
エンタープライズ環境における運用上の問題をプロアクティブに特定
IBM Z Anomaly Analyticsは、過去のIBM Zログとメトリクス・データを使用して、正常時の運用動作モデルを構築します。次に、リアルタイムのデータをモデルと照合して異常な動作を検知します。その後、相関アルゴリズムが異常な挙動をグループ化して分析し、新たな問題を運用チームに事前警告します。
今日のデジタル環境では、主要なサービスとアプリケーションを常に利用できるようにする必要があります。IBM Zを含むハイブリッド・アプリケーションを使用している企業にとって、コストの上昇、スキル不足、ユーザー・パターンの変化により、ハイブリッド・アプリケーションに関する問題の根本原因を検知し、特定することがますます複雑になっています。
相関関係のある異常行動やグループ化された異常行動をリアルタイムで通知することで運用効率を高め、ITチームが迅速かつ積極的に対応できるようにします。
複数のサブシステムにわたる通常運用の包括的なモデルを構築することで、検知精度を向上し、標準からの逸脱を正確に特定できます。
トポロジー・コンテキスト内の異常アクティビティーを詳細に視覚化することで、データ駆動型の意思決定を支援し、複雑なデータの解釈や問題の診断を容易にします。
このシステムは、最新の実行可能な洞察に基づいて、情報に基づいたタイムリーな意思決定を保証します。
特集
このソリューションは、リアルタイムのメトリクスとログデータを継続的に監視し、頻度、発生、またはシーケンスパターンの偏差を検出して、新たな異常に対する洞察を即座に提供します。
このプラットフォームは、リアルタイムの運用データとログメッセージを継続的に監視し、頻度、発生、シーケンスパターンの逸脱を検出して、新たな異常に対する洞察を即座に提供する。
IBM Z Anomaly Analyticsは、異常イベント・グループを相互に関連づけ、優先順位を付けることで、ITチームが信頼できる問題についてのみアラートを受け取れるようにします。これにより、対応プロセスが合理化され、誤検出が減少します。
ITオペレーターやシステム・プログラマーが、どの運用上の問題に優先的に取り組むべきかを判断できるよう、異常なイベント群を関連付け、分析します。これにより、信頼性の高いイベント・グループのみがチームにアラートを通知するので、誤検出が減ります。
このソリューションは、リアルタイムのメトリクスとログデータを継続的に監視し、頻度、発生、またはシーケンスパターンの偏差を検出して、新たな異常に対する洞察を即座に提供します。
このプラットフォームは、リアルタイムの運用データとログメッセージを継続的に監視し、頻度、発生、シーケンスパターンの逸脱を検出して、新たな異常に対する洞察を即座に提供する。
IBM Z Anomaly Analyticsは、異常イベント・グループを相互に関連づけ、優先順位を付けることで、ITチームが信頼できる問題についてのみアラートを受け取れるようにします。これにより、対応プロセスが合理化され、誤検出が減少します。
ITオペレーターやシステム・プログラマーが、どの運用上の問題に優先的に取り組むべきかを判断できるよう、異常なイベント群を関連付け、分析します。これにより、信頼性の高いイベント・グループのみがチームにアラートを通知するので、誤検出が減ります。
技術的な詳細
ご使用の環境が、IBM Z Anomaly Analytics on Linux®およびIBM Z Common Data Provider on z/OS systemのソフトウェア・コンテナをデプロイするためのシステム要件を満たしていることを確認します。
主要コンポーネント
IBM Z Anomaly Analyticsのコンポーネント間のデータ・フローを説明します。
z/OSシステムからIT運用データにアクセスするためのインフラストラクチャーを提供します。
z/OSシステム・ログ・データの異常を検出する
レコードのタイプからメトリック・データの異常を検出します。
異常を相互に関連づけ、イベントグループをスコアリングして、運用上の問題についてチームに高い信頼性を持って警告します。