ポイント: IMS運用はAIOpsを通じて変革し、機械学習による可視性と意思決定を向上させています。この統合により、警告ノイズが減少し、運用インサイトとデータインサイトを相関させることでインシデント対応が改善され、迅速な解決が可能になります。
AIOpsはIMSシステムにおける正常な挙動と新たな条件を特定します。
BMC AMI Ops InsightやBMC AMI Data for IMSのようなツールは、運用の明確さを向上させます。
IMSは、銀行、保険、小売、医療などの業界で高容量のトランザクション駆動型アプリケーションのバックボーンとして機能し続けています。これらの環境は、その信頼性とパフォーマンスから信頼されていますが、同時に進化もしています。今日のIMSシステムは、かつてないほど幅広いユーザーや統合、ビジネスクリティカルな活動をサポートしています。その結果、複雑性は増加し、多くのチームは限られたリソースと経験豊富な専門家の不足に対処しています。この変化は、IMS環境が日々どのように監視、分析、管理されているかに再び注目を集めています。従来の監視アプローチは依然として重要ですが、静的な閾値や断片的なビューによって制約されており、システムの挙動がどのように関連しているかを理解するのが難しくなっています。問題が発生すると、チームは何かが間違っていることを認識するかもしれませんが、それがなぜ重要であるのか、どこに最初に焦点を当てるべきかについては明確な可視性がありません。
AIOpsがIMSの可視性を向上させる方法
この課題に対処するために、組織はますますメインフレームAIOpsを採用しています。機械学習と高度な分析を使用してシステムおよびパフォーマンスデータを調査し、AIOpsはチームが正常な挙動を認識し、早期に新たな条件を特定し、アクションを必要としない警告ノイズを減らすのを助けます。IMS環境では、これによりチームはより早く明確さを得て、手動の労力を増やすことなく、自信を持って意思決定を行うことができます。BMC AMI Ops Insightは、システムが時間の経過に伴ってどのように振る舞うかを学習し、より広い運用コンテキスト内でのシステムの挙動の意味のある変化を特定することによって、これらのAIOps機能をIMS運用に持ち込みます。すべての逸脱を同じように扱うのではなく、インテリジェントモデルはメトリクスとサブシステム全体の活動を相関させ、チームが潜在的な影響を評価し、応答の優先順位を付けるのを助けます。これにより、チームは検出から理解への移行をより迅速に行うことができ、非常に複雑な環境でも迅速に対応できます。
運用とデータのインサイトを組み合わせる
インサイトは、データの認識と組み合わせることでさらに価値が高まります。IMSデータ活動は、アプリケーションの挙動、パフォーマンストレンド、および復旧シナリオにおいて重要な役割を果たします。BMC AMI Data for IMSは、データベースおよびアプリケーション活動への可視性を提供し、チームがシステムレベルで見ていることを説明するのに役立つコンテキストを追加します。運用のインサイトとデータのコンテキストが結びつくと、チームはシステムの挙動とリスクのより完全なビューを得ることができます。業界全体で、組織はこれらのアプローチを適用して検出と解決のタイムラインを短縮し、インシデントの明確さを向上させ、削減しています。これらの取り組みはまた、近代化とレジリエンスの取り組みを支援し、IMS環境への要求が増大してもチームが自信とコントロールを維持できるようにしています。オンデマンドウェビナーAI駆動のインサイトがIMS運用を変えている方法を視聴して、BMC AMI Ops InsightとBMC AMI Data for IMSがどのように組織にAIOps駆動のインサイトをIMS運用に適用し、より明確さを持って、迅速に理解し、自信を持って行動できるかを確認してください。
これらの投稿は私自身の意見であり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも表しているわけではありません。