ポイント: AI駆動の自動化は、レガシーおよび現代のシステム全体での可視性と運用インテリジェンスを改善することにより、ハイブリッドオペレーションを強化します。
- 運用インテリジェンスは、プラットフォーム間のコミュニケーションを改善します。
- GenAI機能は、レガシーコードの近代化と知識の移転を支援します。
- Control-Mは、エラーを最小限に抑えるためのセルフサービスとプロアクティブデータ検証を可能にします。
夜中に重要なシステムが故障すると、ダウンタイムの1分が数千、時には数百万の損失をもたらす可能性があります。そして、可観測性と自動化に巨額の投資を行ったにもかかわらず、チームは文書、知識ベースに散らばった情報、または経験豊富な専門家の頭の中に埋もれた答えを探し回る貴重な時間を無駄にしています。
解決策はより多くのツールではなく、よりスマートなツールです。今四半期、BMCはAI、可観測性、自動化をチームがすでに運用している場所に配置するソリューションを提供します。この統合アプローチは、チームが問題を解決し、複雑さを管理する方法を根本的に変革します。
ハイブリッド環境における統一された可視性
ビジネスの観点から、メインフレームと分散システムの違いは無関係です。顧客はインフラではなく、サービスを経験します。しかし、運用的には、これらの環境は依然としてサイロ化されており、それぞれが独自のツールとメトリクスを持っています。
午前2時のメインフレームのトランザクションスパイクがマイクロサービスのタイムアウトと相関する場合、その接続は即座に可視化されるべきです。代わりに、チームは別々のダッシュボード間で重要な数分を無駄にし、自動的であるべき関係を手動で再構築しています。
真の可観測性は人工的なプラットフォームの境界を打破することを要求します。BMC AMI Opsは、OpenTelemetry統合を通じて、z/OSメトリクスをElastic、Splunk、Grafana、Datadogなどのプラットフォームに直接ストリーミングすることでこれに対処します。メインフレームのスパイクとマイクロサービスのリグレッションが統一されたビューで共に表示され、AIが自動的に関係を相関付けます。
専門のメインフレームシステムは依然として重要ですが、今や分散システムと同じ運用可視性を共有し、ハイブリッド環境全体で迅速なインシデント解決とより情報に基づいた意思決定を可能にします。
メインフレームの知識ギャップを埋める
55歳のCOBOL開発者が退職し、30年の制度的知識を持ち去ります—文書にも、コードコメントにも存在しないビジネスルール。彼女の後任は28歳で、クラウド技術を好み、生まれる前に書かれた数百万行の論理が埋め込まれたコードベースに直面しています。
このシナリオは、企業全体で毎日繰り返されます。重要なビジネスルールは数十年のメインフレームコードに埋め込まれており、メインフレームの専門知識は経験豊富な専門家が退職し、若いエンジニアがクラウド技術に引き寄せられるにつれて消えていきます。その結果、知識のギャップが生じ、段階的な近代化でさえ困難になります。
BMCは、今四半期にBMC AMIポートフォリオ全体でGenAI機能を通じてこれに対処しています。重要な2つの追加があります：
選択的近代化のために：BMC AMI DevX Code InsightsのBMC AMI Assistantは、GenAI支援のCOBOLからJavaへの変換を提供します。これは自動的な変換ではなく、開発者が各仕事に最適な言語を選択し、COBOLコードをモジュール式で設計されたJavaに選択的に抽出し変換するためのガイド付き変換です。チームは最も価値を生むところに努力を集中し、安全で迅速な近代化を実現します。
知識移転のために：BMC AMI OpsおよびBMC AMI zAdviser Enterprise On-Premに組み込まれた知識専門家機能は、ワークフロー内で直接的な会話型のコンテキストガイダンスを提供します。ベテランの専門知識はチーム全体が利用できるようになり、貴重な人材に依存せずにスキルギャップを埋めます。
これは、より広い業界の動きと一致しています。2025年メインフレーム調査では、回答者の37%がAIに診断行動を推奨することを信頼し、32%がAIにそれらの推奨を実行させることを厭わないと報告しています—AIがアドバイザーからオペレーターへのシフトです。
業務の流れにおける運用インサイト
ビジネスのワークフローは、複数のシステム、環境、チームにまたがります。オペレーターが「過去24時間でどのワークロードが失敗しましたか？」を確認する必要がある場合、彼らはダッシュボードをチェックし、ログを読み、文書をクロスリファレンスします—30秒の質問が10分の調査に変わります。これを日々数百の問い合わせに掛け算すると、認知的なオーバーヘッドが蓄積されます。
あまりにも多くのAIソリューションは、複雑さを減らすのではなく、複雑さを加えます。真の進展は「支援オペレーション」から生まれます：人間の専門知識を置き換えるのではなく、補強するAIであり、知能がすでに作業が行われている場所に直接組み込まれています。
私たちのGenAI駆動のアドバイザー、Control-M SaaSは、この原則の模範です。「過去24時間でどのワークロードが失敗しましたか？」と尋ねると、実際のログ、メトリクス、実行履歴に基づいた答えが返ってきます—必要な瞬間に提供される事実分析です。
Jettの拡張機能は、製品の文書を使用して「どうやって...?」という質問に答え、一般的なシナリオのためのプロンプトギャラリーを維持し、お気に入りのクエリから学びます。かつてマニュアルを検索する必要があった知識が即座に利用可能になります。
エンタープライズ規模のセルフサービス
レイモンド・ジェームズは700以上のビジネスアプリケーションを700人のセルフサービスユーザーと共に調整し、サポート要求を60%削減し、数週間の監査を1日に圧縮しています。
"Control-Mは本当にコラボレーションに関するものです。私たちは現在、エンタープライズ全体でControl-Mに対話している700人近くのユーザーを持ち、ログインしてアプリケーションの状態を積極的に確認しています。これにはビジネスユーザー、開発者、データチームなどが含まれます。これは私たちのストーリー、成長、成熟、そして全体的な継続的改善プロセスにとって非常に有益でした。" —クリス・ヘインズ、ITオペレーションサービスのアソシエイトディレクター、レイモンド・ジェームズ・ファイナンシャル
支援オペレーションはセルフサービスを可能にし、オーケストレーションはコンプライアンスとスケールを維持します。
最新のUIと広範なクラウドプラットフォームサポートを組み合わせることで、Control-Mは引き続き拡張しています。新しいDatabricksパートナーとして、Control-Mは現代のデータスタック全体で拡張された統合機能を提供します。他の新しい統合には、Control-M for SAP BTP、Azure DevOps、Informatica Cloud Servicesなどが含まれます。新しい統合と強化は毎月リリースされ、Control-Mはビジネスが運営される場所でワークフローを調整します。
スケールでのプロアクティブデータ検証
不良データは分析を破壊し、コンプライアンスチェックに失敗し、自動化された意思決定を損ないます。品質の問題が早期に検出されない場合、それらは全体のエコシステムに波及します。詐欺検出モデルが欠陥のあるトレーニングデータを発見する頃には、すべての下流の予測がそのエラーを引き継いでいます。
従来の検証アプローチは、処理後に機能するため、現代のスケールには失敗します。バッチ報告のために、数時間後に問題を発見することは機能しました。リアルタイムの意思決定—詐欺検出、動的価格設定、パーソナライズされた推奨—に対して、反応的な検証は無意味です。
解決策は、検証をワークフローに直接埋め込むことを必要とします。Control-M Data Assuranceは、Control-M自己ホスト環境向けの新しいサービスであり、各パイプラインステージでデータを検証します。失敗したチェックは実行を停止し、不良データが下流の消費者に到達する前にアラートをトリガーします。
これは、組織を反応的検出からプロアクティブな予防へと移行させます—エラーをソースでキャッチし、15の依存システムに影響を与えた後に破損したレコードを発見するのではなく。データパイプラインは信頼性高く実行され、信頼できる結果を提供します。
次の10年間のためのレジリエントなオペレーションの構築
前進の道は、レガシーと近代化の選択ではなく、多様なシステムを知的に連携させることです。これらのリリースは、次の3つのコア原則を通じてそのビジョンを進めます：
- プラットフォームをシームレスに横断する運用インテリジェンス - メインフレームと分散システム間の人工的な障壁を打破します
- 既存のワークフローに埋め込まれたAI支援 - 作業がすでに行われている場所に知能を配置し、別々のツールではなく
- すべてのシステムに対する一流の可観測性と自動化 - アーキテクチャや年齢に関係なく現代の機能
これらは目標ではなく、ビジネスクリティカルなサービスをハイブリッド環境で運営する組織にとって実用的な要件です。それぞれの能力が運用リスクを減少させる一方で、革新を加速させます—特に数分が最も重要であるときに。
これらの革新があなたのオペレーションをどのように変革できるかについて、さらに詳しく学びましょう：
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。