IBM® Db2® AI for IBM z/OS® utiliza machine learning e IA para mejorar el rendimiento operativo y mantener el estado de los sistemas Db2. Se basa en los servicios proporcionados por IBM Watson® Machine Learning for z/OS y está diseñado para optimizar el rendimiento de SQL.
La versión 1.4 ahora también puede usar datos de proveedores de software independientes (ISV) para corroborar y validar aún más las evaluaciones de SQL. Estos datos agregados permiten que Db2 optimice mejor SQL y mejore el rendimiento de la aplicación.
Obtenga hasta un 25 por ciento de ahorro de CPU a través de la optimización para obtener las mejores rutas de acceso a las consultas mediante la tecnología de machine learning.
Ejecute aplicaciones Db2 for z/OS de forma más rápida y eficaz y, por lo tanto, utilice menos MIP.
Aprenda patrones de los datos recopilados específicos del comportamiento de los datos y las aplicaciones por subsistema, sin necesidad de conocimientos de ciencia de datos.
Obtenga soporte mejorado de alta disponibilidad para cargas de trabajo grandes y críticas para el negocio para ayudar a eliminar el punto único de falla.
Mejore la función automática de detección y resolución de regresiones de SQL, para que las regresiones puedan detectarse y resolverse rápidamente.
Identifique las declaraciones de SQL que contribuyen a las excepciones de evaluación del sistema al correlacionar los datos de la evaluación del sistema y la optimización de SQL.
Descubra las mejoras de la versión 1.4. Descubra cómo incluir la IA en Db2 puede ayudarle a trabajar de manera más eficaz.
Mantenga el estado de los subsistemas de Db2 y optimice y ajuste mejor el rendimiento con una evaluación de sistemas de IA de Db2.
Utilice machine learning para mejorar el rendimiento de sus consultas SQL. Mejore el rendimiento de las aplicaciones y reduzca la necesidad de habilidades complejas.
Determine las rutas de acceso de consulta de mejor rendimiento en función de las características de su carga de trabajo con el optimizador de Db2 for z/OS.
Descubra cómo mejorar el rendimiento de las aplicaciones y reducir el consumo de la CPU y el costo de TI mediante la optimización de las mejores rutas de acceso a consultas.