Puntos clave: Las operaciones de IMS son transformándose gracias a AIOps, mejorando la visibilidad y la toma de decisiones mediante aprendizaje automático. Esta integración reduce el ruido de alertas y mejora la respuesta a incidentes al correlacionar los conocimientos operativos y de datos para resoluciones más rápidas.
AIOps identifica comportamientos normales y condiciones emergentes en los sistemas IMS.
Herramientas como BMC AMI Ops Insight y BMC AMI Data for IMS mejoran la claridad operativa.
IMS sigue siendo la columna vertebral de aplicaciones de alto volumen y basadas en transacciones en sectores como banca, seguros, retail y sanidad. Estos entornos son confiables por su fiabilidad y rendimiento, pero también son evolucionando. Los sistemas IMS actuales soportan una mezcla más amplia de usuarios, integraciones y actividades críticas para el negocio que nunca antes. Como resultado, la complejidad están aumentando mientras muchos equipos lidian con recursos limitados y menos especialistas experimentados. Este cambio están impulsando una renovada atención a cómo son monitorizan, analizan y gestionan cada día. Los enfoques tradicionales de monitorización siguen siendo importantes, pero son limitados por umbrales estáticos y vistas fragmentadas, lo que dificulta entender cómo encaja el comportamiento del sistema. Cuando surgen problemas, los equipos pueden reconocer que algo está mal sin una visibilidad clara de por qué es importante o dónde centrarse primero.
Cómo AIOps mejora la visibilidad IMS
Para abordar este desafío, las organizaciones son adoptando cada vez más AIOps para mainframes. Utilizando aprendizaje automático y análisis avanzados para examinar datos de sistemas y rendimiento, AIOps ayuda a los equipos a reconocer comportamientos normales, identificar condiciones emergentes antes y Reduce el ruido de alerta que no requiere acción. En entornos IMS, esto ayuda a los equipos a obtén claridad más rápido y a Haz decisiones más seguras sin aumentar el esfuerzo manual. BMC AMI Ops Insight, trabajando conjuntamente, incorpora estas capacidades AIOps a las operaciones IMS aprendiendo cómo se comportan los sistemas con el tiempo e identificando cambios significativos en el comportamiento dentro del contexto operativo más amplio. En lugar de tratar cada desviación por igual, los modelos inteligentes correlacionan la actividad entre métricas y subsistemas para ayudar a los equipos a evaluar el impacto potencial y priorizar la respuesta. Esto permite a los equipos avanzar más rápidamente de la detección a la comprensión, incluso en entornos altamente complejos.
Combinación de información operativa y de datos
La visión resulta aún más valiosa cuando se combina con la conciencia de datos. La actividad de datos de IMS desempeña un papel fundamental en el comportamiento de las aplicaciones, las tendencias de rendimiento y los escenarios de recuperación. BMC AMI Data for IMS proporciona transparencia sobre la actividad de bases de datos y aplicaciones, añadiendo contexto que ayuda a explicar lo que son observando los equipos a nivel de sistema. Cuando se son combinan la visión operativa y los contextos de datos, los equipos obtén una visión más completa del comportamiento y riesgo del sistema. En toda la industria, las organizaciones son aplicando estos enfoques para acortar los plazos de detección y resolución, mejorar la claridad de incidentes y reducirlos. Estos esfuerzos también apoyan iniciativas de modernización y resiliencia, ayudando a los equipos a mantener la confianza y el control a medida que las demandas en los entornos IMS continúan creciendo. Mira el seminario web bajo demanda Cómo la Visión Impulsada por IA está Cambiando las Operaciones de IMS para Ve cómo BMC AMI Ops Insight y BMC AMI Data for IMS ayudan a las organizaciones a aplicar la visión impulsada por AIOps a las operaciones IMS con mayor claridad, comprensión más rápida y acciones más seguras.
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.