로그 및 메트릭 데이터 모두에서 이상 징후를 감지하여 운영 문제를 사전에 식별하고 비용이 많이 드는 사고를 방지합니다.
엔터프라이즈 환경의 운영 문제를 사전에 식별
IBM Z Anomaly Analytics는 과거 IBM Z 로그 및 메트릭 데이터를 사용하여 정상 운영 행동 모델을 구축합니다. 그런 다음 모델을 기준으로 실시간 데이터에 점수를 매겨 이상 행동을 탐지합니다. 그런 다음 상관 관계 알고리즘이 이상 이벤트를 그룹화하고 분석하여 운영 팀에 새로운 문제를 사전에 알립니다.
필수 서비스와 애플리케이션은 오늘날의 디지털 환경에서 항상 사용할 수 있어야 합니다. IBM® Z를 비롯한 하이브리드 애플리케이션을 사용하는 기업의 경우 비용 상승, 기술 부족, 사용자 패턴 변화로 인해 하이브리드 애플리케이션 문제의 근본 원인을 탐지하고 파악하는 일이 더욱 복잡해졌습니다.
상관관계가 있는 그룹화된 이상 행동에 대한 실시간 알림을 제공하여 IT 팀이 신속하고 능동적으로 대응할 수 있도록 지원함으로써 운영 효율성을 향상시킵니다.
여러 하위 시스템에서 규칙적인 작업에 대한 포괄적인 모델을 구축하여 탐지 정확도를 개선하고, 표준에서 벗어난 편차를 정확하게 식별할 수 있습니다.
토폴로지 컨텍스트 내에서 비정상적인 활동에 대한 자세한 시각화를 통해 데이터 기반 의사 결정을 강화하여 복잡한 데이터를 더 쉽게 해석하고 문제를 진단할 수 있습니다.
이 시스템은 실행 가능한 최신 인사이트를 기반으로 적시에 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
기능
이 솔루션은 실시간 메트릭 및 로그 데이터를 지속적으로 모니터링하고 빈도, 발생 또는 시퀀스 패턴의 편차를 감지하여 새로운 이상 현상에 대한 즉각적인 인사이트를 제공합니다.
이 플랫폼은 실시간 운영 데이터와 로그 메시지를 지속적으로 모니터링하여 빈도, 발생 또는 순서 패턴의 편차를 감지하여 발생하는 이상 현상에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다.
IBM Z Anomaly Analytics는 비정상적인 이벤트 그룹 간의 상관 관계를 파악하고 우선순위를 지정하여 확실한 문제에 대한 알림만 IT팀에 제공하므로 대응 프로세스가 간소화되고 오탐이 줄어듭니다.
비정상적인 이벤트 그룹을 상호 연관시키고 분석하여 IT 운영자와 시스템 프로그래머가 해결해야 할 운영 문제의 우선순위를 정할 수 있도록 도와줍니다. 이렇게 하면 팀이 신뢰도가 높은 이벤트 그룹에 대해서만 알림을 받을 수 있어 오탐을 줄일 수 있습니다.
이 솔루션은 실시간 메트릭 및 로그 데이터를 지속적으로 모니터링하고 빈도, 발생 또는 시퀀스 패턴의 편차를 감지하여 새로운 이상 현상에 대한 즉각적인 인사이트를 제공합니다.
이 플랫폼은 실시간 운영 데이터와 로그 메시지를 지속적으로 모니터링하여 빈도, 발생 또는 순서 패턴의 편차를 감지하여 발생하는 이상 현상에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다.
IBM Z Anomaly Analytics는 비정상적인 이벤트 그룹 간의 상관 관계를 파악하고 우선순위를 지정하여 확실한 문제에 대한 알림만 IT팀에 제공하므로 대응 프로세스가 간소화되고 오탐이 줄어듭니다.
비정상적인 이벤트 그룹을 상호 연관시키고 분석하여 IT 운영자와 시스템 프로그래머가 해결해야 할 운영 문제의 우선순위를 정할 수 있도록 도와줍니다. 이렇게 하면 팀이 신뢰도가 높은 이벤트 그룹에 대해서만 알림을 받을 수 있어 오탐을 줄일 수 있습니다.
세부 기술정보
사용자 환경이 Linux용 IBM Z Anomaly Analytics 및 z/OS 시스템용 IBM Z Common Data Provider의 소프트웨어 컨테이너를 배포하기 위한 시스템 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
주요 구성 요소
IBM Z Anomaly Analytics 구성 요소 간의 데이터 흐름을 살펴보세요.
z/OS 시스템에서 IT 운영 데이터에 액세스하기 위한 인프라를 제공합니다.
z/OS 시스템 로그 데이터에서 이상 항목을 감지
레코드 유형에서 메트릭 데이터의 이상 징후를 감지합니다.
이상 징후의 상관 관계를 파악하고 이벤트 그룹의 점수를 매겨 확실성이 높은 운영 문제를 팀에 알려줍니다.