Db2 for z/OS 최적화 프로그램을 사용하여 머신 러닝 활용

전기 발전소의 정면도

IBM Db2® AI for z/OS®를 사용하여 기업은 최상의 조회 액세스 경로를 위한 최적화를 통해 CPU 이용량과 IT 비용을 절감함으로써 궁극적으로는 Db2 애플리케이션 성능을 개선할 수 있습니다. 머신 러닝 기술이 주입된 Db2 for z/OS는 데이터 사이언스 기술이 없어도 LPAR당 구성과 데이터에 특정한 빠른 모델 러닝을 할 수 있게 해줍니다. 이제 Db2 AI for z/OS 1.을 이용하면 원격 애플리케이션의 연결 및 스레드 작동에 대해 자동으로 학습한 후에 과다 연결이 기타 애플리케이션에 영향을 주지 못하도록 방지하여 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있도록 하는 권장 Db2 프로파일 제어를 볼 수 있습니다.

이점

CPU 이용량 및 IT 비용 감소

머신 러닝 기술을 사용하여 최상의 조회 액세스 경로를 위한 최적화를 통해 최대 25% CPU 절감 효과를 얻습니다.

Db2 애플리케이션 성능 향상

Db2 for z/OS 애플리케이션은 보다 빠르고 보다 효율적으로 실행되므로 보다 적은 MIPs를 사용합니다.

수집된 데이터로부터 패턴 학습

데이터 사이언스 스킬이 없어도 서브시스템당 데이터 및 애플리케이션 작동에 특정한 신속한 모델 학습이 가능합니다.

제품 이미지

적용 방법

  • 사무실에서 컴퓨터로 작업 중인 남성

    발생 전에 Db2 연결 문제점을 식별하고 이를 해결

    문제점

    오늘날의 복잡한 클라우드, 모바일 및 IoT 환경에서, 신규 애플리케이션은 그 어느 때보다도 빠르게 Db2에 액세스하도록 구성되어 있습니다. Db2 for z/OS는 여전히 미션 크리티컬 데이터의 저장과 활용을 위한, 모두가 인정하는 리더입니다. 이는 여전히 시스템 가용성, 확장성, 보안성 및 비용 효율성을 제공하기 위한 "골드 표준"이지만, 통제되지 않는 연결의 급격한 증가로 인해 애플리케이션 성능과 시스템 가용성이 떨어질 수 있습니다.

    솔루션

    Db2 AI for z/OS v1.3은 원격 애플리케이션의 연결 및 스레드 작동에 대해 자동으로 학습한 후에 과다 연결이 기타 애플리케이션에 영향을 주지 못하도록 방지할 수 있는 Db2 프로파일 제어를 추천할 수 있습니다. 이 기능은 애플리케이션이 스레드의 최적 성능과 재사용에 맞게 구성되었는지 여부를 식별합니다.

  • 컴퓨터에서 작업 중인 여성

    Db2 for z/OS 애플리케이션 성능 향상

    문제점

    데이터베이스 시스템과 애플리케이션의 성능 최적화는 많은 시간이 걸리며 비용도 많이 듭니다. IBM 수석 엔지니어인 John Campbell에 따르면, 데이터베이스 관리자는 자신의 시간의 25~30% 정도를 애플리케이션 성능을 관리하고 SQL 조회를 튜닝하는 데 사용할 수 있습니다.

    솔루션

    Db2 for z/OS 최적화 프로그램을 사용하고 z/OS용 IBM 머신 러닝 기술을 활용함으로써, Db2 AI for z/OS는 새로운 인텔리전스를 이용하여 워크로드 특성을 바탕으로 고유하게 SQL 조회의 최적 액세스 경로를 식별합니다.

  • 랩탑에서 작업 중인 남성의 오버헤드 뷰

    시간 절약 및 비용 절감

    문제점

    오늘날의 복잡한 환경에서는 기량이 뛰어난 데이터베이스 관리자의 능력을 뛰어넘는 스킬 세트가 필요합니다. Db2 for z/OS를 사용하는 기업들은 머신 러닝과 AI 기술을 사용하여 IT 운영을 개선하는 새로운 접근 방법을 모색하고 있습니다.

    솔루션

    Db2 AI for z/OS는 Db2 for z/OS 엔진에 머신 러닝 서비스를 임베드하여 다음을 수행합니다.
    • IBM Db2 for z/OS 서브시스템의 상태에 대한 인사이트 얻기
    • Db2 시스템의 최적 성능 유지를 지원
    • IT 운영 비용과 시간 절감