AI를 IBM Db2 for z/OS에 통합하여 운영 생산성을 높이는 방법 알아보기

IBM Watson® Machine Learning for z/OS® 세부사항

유연한 모델 개발

선택한 IDE(Integrated Development Environment)를 사용하여 모델을 구축, 트레이닝 및 평가할 수 있는 유연성을 데이터 사이언스 팀에게 제공합니다. 또는 엔터프라이즈급 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 하는 IBM® Watson Machine Learning for z/OS 확장형 모델 구축 기능을 사용합니다.

생산성 향상

확장형 IBM Watson Machine Learning for z/OS 모델 구축 기능을 통해 데이터 사이언티스트 생산성을 최적화합니다. 이 제품은 데이터 사이언티스트 활동에 적용된 고급 인텔리전스 및 노트북, 비주얼 빌더, 마법사를 포함하여 몇 가지 모델 구축 모드를 제공합니다. 누락된 값을 자동으로 정상화하고 처리하며 초보 데이터 사이언티스트를 전문가로 만드는 데이터 기능을 생성합니다.

엔터프라이즈용 AI 모델 배치

적절한 오버헤드로 트랜잭션 애플리케이션 내에서 예측 모델을 작동시킴으로써 상호작용 지점에서 실시간으로 인사이트를 얻습니다. 이 제품은 IBM® Z에서 최고의 보안과 성능 레벨에 맞게 최적화된 RESTful API 및 Java 및 CICS 통합을 포함한 다양한 스코어링 접근법을 제공합니다.

모델 정확도 개선

데이터 사이언티스트와 엔지니어가 시간에 따른 모델 정확도를 모니터하기 위해 신규 데이터의 지속적인 재평가를 스케줄하고 성능 저하 시에 경보를 받을 수 있도록 합니다. 자신 있게 모델 정확도를 유지할 수 있도록 모델을 자동으로 새로 고칩니다.

프로덕션용 머신 러닝

핵심 모델 버전화, 감사와 모니터링은 물론 고가용성, 고성능, 낮은 대기 시간 및 머신 러닝 모델 자동화(서비스로서의 머신 러닝)를 제공합니다.

빠른 시작 솔루션 템플릿

머신 러닝 작동을 부트스트랩하기 위한 공통 비즈니스 요구사항에 맞는 핵심 기본 템플릿을 제공합니다. 솔루션 템플릿은 사기 감지, 대출 승인 및 IT 운영 분석을 포함한 주요 비즈니스 영역에 가치를 추가할 수 있도록 머신 러닝이 애플리케이션 인프라와 함께 실행되는 방법을 보여줍니다.

기술 요구사항

기술 스펙

새로운 기능

  • 다양한 유형의 머신 러닝 모델의 경우, 특히 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식의 딥 러닝 모델의 경우 온라인 스코어링 서비스 성능이 상당히 향상됨
  • IBM Cloud Pak for Data와의 개선된 통합
  • 설치와 구성의 개선된 간소화
  • 유스케이스 기반의 설치 준비에 대한 지침을 제공하는 데 도움이 되는 새 설치 플래너
  • IBM WMLz 2.3 Online Scoring Community Edition. 이 경량 버전의 WMLz 스코어링 서비스는 기업들이 WMLz 인트랜잭션 스코어링 접근 방식을 손쉽게 다운로드하여 체험할 수 있도록 해주는 무료 옵션을 제공합니다.

소프트웨어 요구사항

  • z/OS 2.4, 2.3 및 Db2 11 for z/OS 이상
  • z/OS ICSF 및 z/OS OpenSSH
  • IBM 64비트 SDK for z/OS Java™ v8 SR6
  • Watson Machine Learning for z/OS IDE(Linux on Z 또는 Linux on x86용)
  • Red Hat OpenShift Container Platform 4.6

하드웨어 요구사항

  • IBM z15, z14, IBM® z13 또는 IBM zEnterprise EC12 system(1 GCP, 4 zIIP, 100GB 메모리, 100GB 디스크 공간)
  • Linux on Z 또는 Linux on x86의 Watson Machine Learning for z/OS IDE
  • 3 마스터 노드(4 vCPU, 16GB 메모리, 루트 파일 시스템의 200GB 스토리지, 1개 마스터 노드의 이미지 레지스트리용 300GB, 10gbps 네트워크 용량)
  • 3 작업자 노드(10 vCPU, 64GB 메모리, 루트 파일 시스템의 200GB 스토리지, 10gbps 네트워크 용량)
  • 총계(6 서버, 42 vCPU, 240GB 메모리, 1.5TB 스토리지)

Next Steps

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