Z 소프트웨어

Z 분석

Machine Learning for z/OS

IBM z/OS용 머신 러닝

트랜잭션으로 비즈니스 인사이트를 대규모로 가속화하세요 AI IBM z/OS

무료 체험

Machine Learning for IBM z/OS (MLz)는 기본적으로 다음에서 실행되는 트랜잭션 AI 플랫폼입니다. IBM z/OS. 모델 개발 및 배포, 사용자 관리 및 시스템 관리를 위한 사용하기 쉬운 강력한 도구 모음과 함께 웹 사용자 인터페이스(UI), 다양한 API 및 웹 관리 대시보드를 제공합니다.

모델을 쉽게 가져오고, 배포하고, 모니터링하여 모든 트랜잭션에서 가치를 창출하고, 운영 SLA를 유지하면서 기업의 새로운 성과를 이끌어낼 수 있습니다.

유연성을 높이기 위해 Machine Learning for z/OS 에는 두 가지 버전이 있습니다: 

  • 에디션용IBM IBM z/OS Enterprise AI 머신 AI 러닝 - 전체 수명 주기 IMS 엔드투엔드 플랫폼으로, 네이티브 CICS와 같은 엔터프라이즈Python 기능 및 스코어링 인터페이스, 및 Spark 스코어링 서비스, ONNX 및 딥 러닝 컴파일러 지원, 설명 가능성과 같은 신뢰할 수 있는 AI 기능을 제공합니다.
  • IBM IBM z/OS 온라인 채점 기능(제품),IBM Z의 능력 등 머신 러닝 작업에 필요한 REST-API 기반의 필수 서비스를 제공하는 경량 버전의 MLz( Machine Learning for Core Edition) 입니다.

모든 IBM 에디션용 머신 IBM z/OS AI 러닝은 독립형 솔루션으로 실행하거나 기업 기능(제품)에 통합하여 확장 가능한 플랫폼으로 활용할 수 있습니다.

릴리스 3.2: IBM z/OS용 머신 러닝
시작하는 방법 IBM z/OS용 머신 러닝 시작하기 IBM z 시스템에서 추론 및 통합 최적화( AI ) 머신 러닝을 통해 데이터를 인사이트로 전환하는 경우 IBM z/OS
MLz v3.2로 신뢰할 수 있는 AI 의 힘 활용하기

독점 웨비나 세션에서 최신 기능과 실제 애플리케이션을 살펴보세요.

새로운 기능 MLz에서 기본적으로 AI 추론에 대한 시각화된 설명에 액세스할 수 있습니다. MLz 코어 MLz Enterprise
혜택
속도감 있는 AI

트랜잭션 기능(제품), 능력을 제공하기 위해 소프트웨어 IBM z16 솔루션과 함께 및 Telum™ AIU의 전례 없는 파워를 활용하세요.Machine Learning for z/OS AI 딥러닝 모델을 사용하는 거래 중 사기 탐지 추론 작업을 통해 초당 최대 228K z/OS CICS 신용 카드 거래를 6ms의 응답 시간으로 처리합니다.1

규모에 맞는 AI

추론 요청이 있는 애플리케이션을 코로케이션하여 네트워크 지연으로 인한 지연을 최소화할 수 있습니다. 이는 평균 네트워크 지연 시간이 60밀리초인 x86 클라우드 서버로 동일한 추론 요청을 전송할 때보다 최대 20배 짧은 응답 시간과 최대 19배 높은 처리량을 제공합니다.2

신뢰할 수 있는 AI 

신뢰할 수 있는 AI 기능(제품), 설명 가능성과 같은 기능을 사용하고 실시간으로 모델을 모니터링하여 드리프트에 대한 트랜잭션 AI 모델을 개발하고 배포하여 미션 크리티컬 트랜잭션 및 워크로드를 안심하고 z/OS 에 배포하세요.

에디션 비교
에디션 Enterprise 에디션

향상된 채점 성능, 새로운 버전의 Spark 및 Python 머신 러닝 런타임, GUI 가이드 구성 도구 등을 제공하는 향상된 버전입니다.

핵심 에디션

온라인 채점 기능(제품)을 포함하여 머신 러닝 작업에 필요한 REST-API 기반의 필수 서비스를 제공하는 경량 버전의 WMLz는 IBM Z 에서 확인할 수 있습니다.

구성 환경

가이드 UI

스크립트, z/OSMF 워크플로

리포지토리 데이터베이스

IBM z/OS용 Db2®, 기본 제공(z/OS용 더비)

IBM z/OS용 Db2, 기본 제공(z/OS용 더비)

채점 엔진

Spark, Python, PMML, IBM Snap ML, Watson 핵심 시계열

Spark, PMML, IBM Snap ML, Watson 핵심 시계열

추론 인터페이스

CICS 및 IMS용 네이티브 인터페이스를 통한 트랜잭션 내 채점, RESTful 인터페이스

RESTful 인터페이스

모델 수명 주기 관리

가이드 UI, RESTful 서비스

RESTful 서비스

지원되는 AI 모델 형식

Spark, Python, PMML, ONNX

Spark, PMML

z16 온칩 AI 가속

ONNX 및 IBM Snap ML 모델

IBM Snap ML 모델

AI 모델 학습 도구

통합 JupyterHub

신뢰할 수 있는 AI

설명 가능성 및 드리프트 감지

* 표시된 가격은 참고용으로서 국가별로 다를 수 있고, 관련 세금 및 관세가 제외된 가격이며, 지역별로 제공되는 제품에 따라 달라질 수 있습니다. 

무료로 체험해 보세요
IBM z/OS 온라인 채점 커뮤니티 에디션용 머신 러닝

딥러닝 모델에 대한 트랜잭션 내 채점을 가능하게 하는 IBM Machine Learning for z/OS 을 무료로 체험해 보세요. 이 기능(제품)은 사기 탐지, 고객 이탈, 대출 승인 및 운영 성능과 같은 중요한 비즈니스 영역에서 상당한 AI 가치를 제공할 수 있습니다. 특히 밀리초가 중요한 경우, IBM Z의 트랜잭션 애플리케이션에 딥 러닝 모델을 내장하세요.

무료로 체험해 보세요
기술 세부 정보

Machine Learning for z/OS 는 IBM 독점 기술과 오픈 소스 기술을 모두 사용하며 필수 하드웨어와 소프트웨어가 필요합니다. 

  • Z16, Z15, z14, Z13 또는 zEnterprise EC12 시스템
  • z/OS 3.1, 2.5 또는 2.4
  • IBM 64-Bit SDK for z/OS Java Technology Edition 버전 8 SR7, 11.0.17 이상
  • IBM WebSphere Application Server for z/OS Liberty 버전 22.0.0.9 이상
  • Db2 12 for z/OS 또는 이후 리포지토리 메타데이터 데이터베이스로 Db2 for z/OS 를 선택한 경우에만 해당됩니다.
Enterprise 에디션 사전 요구 사항 Core Edition 사전 요구 사항
관련 제품 IBM Z Anomaly Analytics

로그와 메트릭 데이터 모두에서 이상 징후를 감지하여 운영 문제를 파악하고 비용이 많이 드는 사고를 방지하세요.

IBM z/OS용 Python AI 툴킷

관련 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리에 액세스하여 오늘날의 AI 및 ML 워크로드를 지원하세요.

IBM z/OS

미션 크리티컬 애플리케이션을 실행하려면 보안이 풍부하고 확장 가능한 운영 체제를 사용하세요.

IBM Db2 13 z/OS

가용성, 보안, 복원력을 강화하는 동시에 성능과 비즈니스 성과를 개선하세요.

z/OS용 IBM Db2 분석 액셀러레이터

IBM Z 의 제어와 보안 하에 실시간 인사이트를 위한 고속 데이터 분석을 받으세요.

IBM Db2 AI for z/OS

AI 에서 사용성을 향상하고 운영 성능을 개선하며 IBM Db2 시스템의 상황을 유지하는 방법을 알아보세요.

다음 단계

IBM z/OS용 머신 러닝에 대해 알아보세요. IBM Z 담당자와 30분간 무료로 미팅을 예약하세요.

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다른 탐색 방법 문서 지원 IBM Redbooks 지원 및 서비스 글로벌 파이낸싱 유연한 가격 책정 교육 및 훈련 커뮤니티 개발자 커뮤니티 비즈니스 파트너 리소스
각주

고지 사항: 성능 결과는 IBM z16에서 추론 연산을 통해 CICS 신용카드 거래 워크로드를 실행하는 IBM 내부 테스트에서 추정된 것입니다. 6개의 CP와 256GB 메모리로 구성된 z/OS V2R4 LPAR이 사용되었습니다. 추론은 Machine Learning for z/OS 21.0.0.12에서 실행되는 2.4에서 WebSphere Application Server Liberty 합성 신용 카드 사기 탐지 모델(https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection)을 사용하여 수행되었습니다. 그리고 AI용 통합 가속기. 서버 측 일괄 처리는 추론 작업의 크기가 8인 Machine Learning for z/OS 에서 활성화되었습니다. 벤치마크는 추론 연산을 수행하는 48개의 스레드로 실행되었습니다. 결과는 200개의 CP와 40TB 스토리지로 완전히 구성된 IBM z16을 나타냅니다. 결과는 다를 수 있습니다.

면책 조항: 성능 결과는 IBM z16에서 실행되는 거래 중 사기 탐지 기능이 있는 IBM 내부 CICS OLTP 신용카드 워크로드를 기준으로 합니다. 측정은 AI용 통합 가속기를 사용하거나 사용하지 않고 수행했습니다. 12개의 CP, 24개의 zIIP, 256GB의 메모리로 구성된 z/OS V2R4 LPAR이 사용되었습니다. 추론은 Machine Learning for z/OS 21.0.0.12에서 실행되는 2.4에서 WebSphere Application Server Liberty 합성 신용카드 사기 탐지 모델(https://github.com/IBM/ai-on-z-fraud-detection)을 사용하여 수행되었습니다. 서버 측 일괄 처리는 추론 작업의 크기가 8인 Machine Learning for z/OS 에서 활성화되었습니다. 결과는 다를 수 있습니다.