Auf einen Blick: Die IMS-Abläufe verändern sich durch AIOps, was die Sichtbarkeit und Entscheidungsfindung durch maschinelles Lernen verbessert. Diese Integration reduziert Warngeräusche und verbessert die Reaktion auf Vorfälle, indem operative und Datenanalysen für schnellere Lösungen korreliert werden.
AIOps identifiziert normales Verhalten und aufkommende Bedingungen in IMS-Systemen.
Werkzeuge wie BMC AMI Ops Insight und BMC AMI Data for IMS verbessern die operative Klarheit.
IMS dient weiterhin als Rückgrat für hochvolumige, transaktionsgetriebene Anwendungen in Branchen wie Bankwesen, Versicherungen, Einzelhandel und Gesundheitswesen. Diese Umgebungen sind aufgrund ihrer Zuverlässigkeit und Leistung vertrauenswürdig, entwickeln sich aber auch weiter. Die heutigen IMS-Systeme unterstützen eine breitere Mischung an Nutzern, Integrationen und geschäftskritischen Aktivitäten als je zuvor. Infolgedessen steigt die Komplexität, während viele Teams mit begrenzten Ressourcen und weniger erfahrenen Spezialisten zurechtkommen. Dieser Wandel lenkt eine erneute Aufmerksamkeit darauf, wie IMS-Umgebungen täglich überwacht, analysiert und verwaltet werden. Traditionelle Überwachungsansätze bleiben wichtig, sind jedoch durch statische Schwellenwerte und fragmentierte Ansichten begrenzt, was es schwierig macht, das Systemverhalten zusammenzufassen. Wenn Probleme auftreten, erkennen Teams möglicherweise ein Problem, ohne klar zu erkennen, warum es wichtig ist oder wo sie sich zuerst konzentrieren sollten.
Wie AIOps die IMS-Sichtbarkeit verbessert
Um dieser Herausforderung zu begegnen, setzen Organisationen zunehmend auf Mainframe-AIOps. Durch maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen zur Analyse von System- und Leistungsdaten hilft AIOps Teams, normales Verhalten zu erkennen, neue Bedingungen frühzeitig zu erkennen und Warngeräusche zu reduzieren, die keine Maßnahmen erfordern. In IMS-Umgebungen hilft dies Teams, schneller Klarheit zu gewinnen und sicherere Entscheidungen zu treffen, ohne den manuellen Aufwand zu erhöhen. BMC AMI Ops Insight, das gemeinsam mit ihnen arbeitet, bringt diese AIOps-Fähigkeiten in den IMS-Betrieb ein, indem es lernt, wie sich Systeme im Laufe der Zeit verhalten, und bedeutende Veränderungen im Systemverhalten im weiteren operativen Kontext identifiziert. Anstatt jede Abweichung gleich zu behandeln, korrelieren intelligente Modelle Aktivitäten über Metriken und Subsysteme hinweg, um Teams zu helfen, potenzielle Auswirkungen zu bewerten und die Reaktion zu priorisieren. Dies ermöglicht es Teams, selbst in hochkomplexen Umgebungen schneller von der Erkennung zum Verständnis zu gelangen.
Kombination von Betriebs- und Dateneinblicken
Einblicke werden noch wertvoller, wenn sie mit Datenbewusstsein kombiniert werden. Die IMS-Datenaktivität spielt eine entscheidende Rolle für Anwendungsverhalten, Leistungstrends und Wiederherstellungsszenarien. BMC AMI Data for IMS bietet Transparenz in Datenbank- und Anwendungsaktivitäten und fügt Kontext hinzu, der hilft, zu erklären, was Teams auf Systemebene sehen. Wenn operative Einblicke und Datenkontexte zusammengeführt werden, erhalten Teams einen umfassenderen Überblick über Systemverhalten und Risiko. Branchenweit wenden Organisationen diese Ansätze an, um Erkennungs- und Lösungszeiten zu verkürzen, die Klarheit von Vorfällen zu verbessern und zu reduzieren. Diese Maßnahmen unterstützen auch Modernisierungs- und Resilienzinitiativen und helfen den Teams, Vertrauen und Kontrolle zu bewahren, während die Anforderungen an IMS-Umgebungen weiter steigen. Sehen Sie sich das On-Demand-Webinar "How AI-Driven Insight is Changing IMS Operations" an, um zu sehen, wie BMC AMI Ops Insight und BMC AMI Data for IMS Organisationen helfen, AIOps-gesteuerte Erkenntnisse mit größerer Klarheit, schnellerem Verständnis und selbstbewussterem Handeln auf IMS-Betrieb anzuwenden.
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.