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Anomaly Analytics

IBM Z Anomaly Analytics

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

製品資料

IBM Z Anomaly Analyticsは、インテリジェントな異常検知とグループ化機能を提供し、企業環境における運用上の問題をプロアクティブに特定するソフトウェアです。

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。

新着情報 Z Anomaly Analyticsの変更点と機能の概要
メリット
プロアクティブなインシデント検知

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。これらの異常の影響を評価することで、システムは対応に優先順位を付け、重大な問題に対処し、中断を最小限に抑えるためのリソースを効率的に割り当てることができます。

検知精度の向上

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。メトリクスとログの異常イベントを関連付けてグループ化することで、システムは誤検出をさらに削減し、真の異常を正確に検出できるようにします。

データに基づく意思決定

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。確立された運用モデルに対するリアルタイムのデータ分析と組み合わせることで、このシステムは最新の実行可能な洞察に基づいた、タイムリーな情報に基づいた意思決定を確実に行うのに役立ちます。

特集

機械学習システム メトリクスとログ分析 インシデント通知 影響の可視化
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 Common Data Provider

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。

ログ・ベースの機械学習

異常を検知する:z/OSシステムのログデータ。

メトリクス・ベースの機械学習

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。

アンサンブル

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。

コンポーネント間のデータ・フローを視覚的に表示します
技術的な詳細
デプロイメントの計画

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。

IBM Z Anomaly Analyticsのデプロイメント計画
次のステップ

IBM Z Anomaly Analyticsの詳細をご確認ください。IBM Zのエキスパートとの30分間の無料相談をご予約ください。

その他の参考情報 資料 サポート サポートとサービス