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Allgemeine Anfragen und Standorte
KontaktBMC AMI Ops Automation for Batch ThruPut kann Ihnen helfen, Ihre Batchverarbeitung automatisch und intelligent zu optimieren, um versteckte Probleme in der manuellen Batchverarbeitung zu lösen. Durch das Ausbalancieren der Arbeitsbelastung und die Verbesserung des Batch-Durchsatzes werden zudem erhebliche Einsparungen bei Software- und Hardwarelizenzgebühren erzielt.
Die Batch-Verarbeitung ist entscheidend für den Geschäftserfolg, aber IT-Führungskräfte nehmen sie vielleicht als selbstverständlich hin, und viele sind nicht vorbereitet, wenn Batch-Experten in den Ruhestand gehen. Mit AMI Ops Automation für Batch ThruPut Manager können Sie:
Verbesserung der SLA-Leistung, indem man überprüft, dass Jobs über die benötigten Ressourcen verfügen, und proaktiv den Ressourcenkonflikt zwischen den Jobs managen
Priorisieren Sie die Batch-Verarbeitung basierend auf Geschäftsrichtlinien und -zielen und wählen Sie automatisch zuerst die dringendsten Jobs aus, ohne Systemüberlastung
Minimieren Sie die Peaks der Rolling 4-Hour Average (R4HA) mit oder ohne Caping, um die monatlichen Lizenzgebühren zu senken
Bieten Sie Echtzeit-Einblicke in den Fortschritt der Batch-Ausführung, potenzielle Probleme und Verzögerungen sowie Trends bei der Spitzennutzung
Reduzieren Sie die Abhängigkeit von spezialisiertem Wissen über Batch-Operationen
Automatisiertes Service Level Management: Bietet einen Rahmen für das Batch-SLA-Management, einschließlich Serviceziele, Berichterstattung und automatisierter Aktionen
Workload-Balancing: Dynamische Initiatoren steuern automatisch die Batch-Last und -Verteilung, um Über-Initiierung zu vermeiden und den Batch-Durchsatz zu verbessern
Workload-Priorisierung: Ordnet die Batch-Warteschlange automatisch neu und stellt sicher, dass die wichtigste Workload zuerst erledigt wird
Automatische Regelaufbewahrung: Behält Batch-Workload-Geschäftsregeln, um sicherzustellen, dass sie konsequent und wiederholt auf die Systemleistung angewendet werden, was den Durchsatz und Kosteneinsparungen verbessert
MSU-Reduktion: Begrenzt automatisch und schrittweise niedrigprioritäre Batch-Workloads, die zu Peak R4HA beitragen, vor der Obergrenze, um negative systemweite Auswirkungen zu vermeiden
Datensatz-Contention Management: Erkennt und löst Datensatzkonflikte, um sicherzustellen, dass höher priorisierte Arbeitslasten den ersten Zugriff erhalten
Jobanalyse und Routing: Bestimmt Ressourcenabhängigkeiten, sodass Jobs nur dort ausgeführt werden, wo und wenn die spezifischen Ressourcen verfügbar sind