ポイント: メインフレームの運用は、効率とサービスの質を向上させるために、特にAIOpsを活用したAI駆動のツールをますます利用しています。これらのソリューションは、リアルタイムの異常検出を可能にし、インシデント応答を自動化し、サービスレベル契約の遵守を確保します。
- AIとインテリジェントオートメーションがメインフレームのレジリエンスを強化します。
- 積極的な異常検出が運用リスクを最小限に抑えます。
デジタルトランスフォーメーションがIT環境を再形成する中、メインフレームの運用は進化し続ける必要があります。今日のメインフレーム運用チームは、サービス提供に影響を与える前にパフォーマンスの問題を特定し、解決するための予測的インサイトを必要としています。この観点から、IT運用向けの人工知能（AIOps）は包括的な可視性を提供し、運用が一貫したサービスレベル契約（SLA）を遵守し、コスト効率の高いリソース管理を実現できるように支援します。このアプローチは運用の効率を高め、コストを削減し、稼働時間を維持し、ビジネスの継続性を確保します。リアルタイムの異常検出のためにAIと自動化を活用することで、チームはますます複雑な環境における潜在的な課題を事前に特定し、対処することができます。
次世代SysProgs：現代のメインフレーム運用の背骨
デジタルの混乱に直面し、次世代のシステムプログラマ（SysProgs）は、敏捷性とリアルタイムの応答を要求する複雑なインフラストラクチャをナビゲートしなければなりません。先を見越すために、SysProgsはワークフローを簡素化し、異常を検出し、レジリエンスを維持するためのAI駆動のツールを提供するAIOpsソリューションが必要です。このシフトはインテリジェントオートメーションとユーザー中心のデザインを強調し、SysProgsが経験や敏捷性に関係なくメインフレーム運用を自信を持って積極的に管理できるようにします。
「正常」の理解と積極的な異常検出
リアルタイムの異常検出は、高可用性と運用のレジリエンスを維持するための重要な戦略です。BMC AMI Ops InsightのようなAIOpsソリューションは、AIと機械学習（ML）アルゴリズムを使用して、正常なシステム動作の基準を確立し、逸脱を継続的に監視します。この積極的なアプローチは、チームが潜在的な問題を早期に特定し、メインフレームのパフォーマンスやビジネス運用に影響を与える前に対処できるようにします。リアルタイムでの異常検出の能力は、メインフレームの運用チームがさまざまな分野で問題を特定し、何も見逃さないようにします。定義された閾値に依存する従来のツールとは異なり、最も強力なAIOpsソリューションは多変量分析を使用し、システム全体での包括的な監視を可能にし、誤検知を減少させます。異常検出への積極的なアプローチは、混乱を先取りしようとするチームにとって不可欠です。早期に異常を特定することで、SysProgsは反応的な火消しを避け、問題がエスカレートする前に軽減できます。これにより、危機管理セッションの頻度が減り、チームは一貫したサービスの提供に集中できます。
インシデント応答を簡素化するインテリジェントオートメーション
自動化はメインフレーム管理の重要な要素となりましたが、今日のベストプラクティスは基本的なタスクの自動化を超えています。高性能なチームは、AIOpsによって駆動されるインテリジェントオートメーションを活用して、リアルタイムでインシデントを解決できます。BMC AMI Ops MonitoringやBMC AMI Ops Automationのようなツールは、データセンターにシームレスな自動修復を提供し、定義されたルールに基づいて自動的に応答をトリガーする積極的な監視ソリューションを可能にします。これにより、手動の介入なしで問題に対処でき、ダウンタイムが減少し、SysProgsはより高い価値のあるタスクに集中できます。自動化が監視およびアラートシステムと緊密に統合されると、インシデント管理プロセス全体がより一貫性を持ち、インテリジェントオートメーションを実施するチームは、ワークフローが合理化され、解決時間が短縮され、運用コストが削減されるという利点を享受します。
迅速な問題解決のための実用的なインサイト
早期検出に加えて、チームはAIOps監視ツールが実用的なインサイトを提供することを保証する必要があります。問題が存在することを知っているだけでは不十分で、その原因と影響範囲を理解することも迅速かつ効率的な解決には重要です。深刻度、傾向、影響を受けたカテゴリ（CPU、ストレージ、ワークロードなど）に関する詳細な情報を提供する監視ソリューションは、SysProgsが自信を持って問題に対処できるようにします。さらに、インサイトにはシステムの現在の状態と、問題の重大性に関する予測も含めるべきです。たとえば、傾向に関するデータ（問題が改善しているか悪化しているかなど）を提供することにより、SysProgsは効果的に応答の優先順位を付け、リソースを最も必要とされる場所に配分できます。
AIOpsでの未来の確保とモダンな統一インターフェースの利点
メインフレーム環境がますます複雑になるにつれて、統一されたインターフェースからシステムを管理する能力はますます重要になっています。ベテランのSysProgは複数のレガシーツールを容易にナビゲートできるかもしれませんが、新しいまたは経験の浅いSysProgは、必ずしも歴史的なバックグラウンド、コンテキスト、能力、または欲求を持っているわけではなく、複数のツールや古くなったユーザーインターフェースをナビゲートする必要があります。代わりに、モダンでユーザーフレンドリーなユーザーエクスペリエンス（UX）は、特に経験の少ないSysProgsが複数のツールやサインオンをナビゲートすることなく、迅速かつ容易に関連データにアクセスできるようにします。AIOps中心の監視、自動化、インサイトへのアクセスを合理化することで、チームは生産性を高め、人為的エラーの可能性を減少させることができます。モダンな統一インターフェースは、チームや部門間のコラボレーションを支援し、迅速な意思決定を促進します。これは、多くの組織がリモートおよびハイブリッドの作業環境で運営されているため、重要です。特に新入社員は、ナビゲーションが簡素化され、直感的なデザインが彼らを迅速に生産的にし、従来のツールに関連する学習曲線を減らすのに役立ちます。
混乱の一歩先を行く
チームはまた、システムの混乱の一歩先を行き、運用を未来に備えなければなりません。電話を待つことや従来のアラームを待つことは、すでに手遅れである可能性があり、最悪の場合、SLAの不遵守につながります。今日の急速に進化する環境は、チームが有利な立場からスタートし、問題を積極的に検出し、変化するビジネス要件を満たすことを可能にするソリューションを必要とします。さらに、経験豊富なSysProgsが退職するにつれて、組織は貴重な専門知識の喪失に直面します。新しいSysProgsがユーザーフレンドリーでAIOpsベースのツールと業界の専門知識を備えていることを保証することは、これらの労働力の変化の影響を最小限に抑えるための鍵となります。モダンなツールは、従来のメインフレーム運用ツールに関連する急激な学習曲線を短縮し、使いやすく、すぐにナビゲートできるように設計されたインテリジェンスを内蔵したソリューションを提供することができます。プロアクティブなAIOps中心の監視がどのように運用を改善したかを説明する中で、グローバルな金融サービス企業のシステムプラットフォームエンジニアリングの副社長は次のように述べました。「私たちはアプリケーションの1つで実際の問題を抱えており、トランザクションがドロップしていました。この監視ソリューションは、IBM® MQとIBM® CICS®の間の引き渡しを掘り下げるのに役立ち、何が起こっているのかを理解し、問題を修正することができました。その結果、私たちは顧客満足度を高め、より多くのトランザクションを処理しました。」
チームのベストプラクティス：コスト、リスク、複雑さの削減
効率を最大化し、運用リスクを減らすために、組織は次のベストプラクティスに従うことができます：
- プロアクティブなアラート：監視ソリューションが潜在的な問題を特定したときにプロアクティブな通知を提供することを確認し、SysProgsが問題がエスカレートする前に行動できるようにします。
- 多変量分析：同時にクロスドメインメトリックを監視するツールを選択し、重要な異常を見逃すリスクを減らし、システムの健康状態をより包括的に把握します。
- 業界の専門知識：内蔵されたドメイン専門知識を組み込む監視ソリューションを探し、推測を減らし、関連するメトリックのみが評価され、MIPSの消費を最小限に抑えます。
- 使いやすさ：最小限の設定を必要とし、すぐに価値を提供するソリューションに投資し、チームがツールをインストールするとすぐにインサイトを得られるようにします。
- 継続的学習：データから継続的に学習し、時間とともに問題の検出と診断においてより知的かつ効果的になるソリューションを選択します。
多変量および推定原因分析：相関関係とパターンを見つけてより包括的な理解を得る
システムの混乱を先取りするための最も強力なソリューションの1つは、BMC AMI Ops Insightであり、MLを活用して「正常な」パフォーマンスがどのようなものかを継続的に学習し、リアルタイムで異常を検出します。多変量分析は、従来の単一メトリック監視とは異なり、システムが複数の主要なメトリックを同時に評価して誤検知を減少させることを保証します。内蔵されたドメインの専門知識は、時間のかかる設定や推測を排除し、新しいSysProgsがすぐに価値を提供し始めるのを容易にします。BMC AMI Ops Insightは、推定原因分析も提供し、チームが迅速に問題を診断し、エスカレートする前に行動できるようにします。これにより、より高い可用性が確保され、コストのかかるダウンタイムが最小限に抑えられます。このソリューションの継続的な学習能力は、時間とともにより賢くなり、新しいパターンやパフォーマンスプロファイルに適応して、ますます正確な監視と診断を提供します。重要なメトリック間の点を結び、チームに早期に警告を発することで、高価なスローダウンや計画外の停止を回避します。
結論：未来のためにメインフレームチームを強化する
メインフレーム環境がますます複雑になる中、サービスに影響を与える前にパフォーマンスの問題を検出し、解決することが重要です。AIOpsを通じて包括的な可視性を確保することで、運用チームは一貫したSLA遵守を維持し、リソース管理を最適化し、コストを削減しながら効率を推進できます。これらの能力は稼働時間を保護し、ビジネスの継続性を確保します。AI、自動化、リアルタイムの異常検出を活用することで、チームは課題に積極的に対処し、メインフレーム運用の未来に向けた自信とレジリエンスを備えることができます。AI/MLとインテリジェントオートメーションを活用してメインフレーム運用を最大化する方法について学ぶには、ポッドキャスト「AI、インテリジェントオートメーション、メインフレーム運用の未来に向けたインターフェースを聞いてください。
これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を代表するものではありません。