Другие новости
Аналитика доходности ASIC-майнеров и динамики BTC за сентябрь 2025 года
Заявки на конкурс «Лидеры цифровой трансформации» в Москве поступили из 27 стран
Более пяти тысяч участников объединил Moscow Startup Summit
Москвичи высоко оценили проект для владельцев собак «Друг, спасатель, защитник»
Уже более 14 тысяч москвичей подали заявки на вступление в волонтерский корпус 80-летия Победы
IBM применяет прогнозный анализ для IT-операций
Экономика
IBM утверждает, что ее инвестиции в анализ данных могут окупиться и результатом будет новый продукт для системных администраторов Predictive Insights
Применив значительный опыт в области аналитики для изучения IT-операций, IBM собрала пакет программного обеспечения, чтобы помочь системным администраторам лучше определять потенциальные проблемы и проблемы с производительностью, используя инструменты IBM для бизнес-аналитики, автоматизированного обучения и интеллектуального анализа данных.
«Мы применили инвестиции IBM в аналитику IT», сказал Мэтт Эллис, вице-президент по разработке программного обеспечения для управления производительностью.
Новый продукт, называющийся Predictive Insights, был разработан для прогнозирования и обнаружения аномалий в IT-среде.
С 2005 года IBM вложила 16 миллиардов долларов в улучшение своих возможностей аналитики, за счет приобретения исследований и разработок. В настоящее время компания применяет что-то из этого опыта, чтобы помочь администраторам более эффективно управлять IT-операциями.
Predictive Insight может подключаться к оперативным данным из разных областей. Он может использовать лог-файлы, изменения конфигурационных файлов, сетевой трафик, показатели производительности из API приложений (интерфейсы прикладного программирования), а также предупреждения и сообщения из приложений. Он также может работать с данными из различных систем мониторинга, такими как управление производительностью приложений (APM) и программным обеспечением управления событиями.
Программное обеспечение использует платформу IBM InfoSphere Streams для перехвата трафика из этих источников и создания основы для типичной производительности системы. Затем программное обеспечение может распознать и выделить появляющиеся шаблоны среди этих различных источников данных, что является важным для точного определения проблем в большом наборе программного обеспечения.
Например, банковские приложения могут выполняться медленно, но для администратора сети будет трудно определить, что проблема может быть в виртуальных машинах Java (JVM), которые собирают мусор в неподходящее время, замедляя работу.
Predictive Insights был разработан, чтобы обнаруживать такие проблемы, говорит Эллис. Программное обеспечение также использует IBM Cognos Business Intelligence и SPSS-алгоритмы интеллектуального анализа и машинного обучения. Оно разработано, чтобы предсказать возникновение проблем, основываясь на прошлом поведении.
Программное обеспечение также предоставляет администраторам возможность поиска в источниках данных. Кроме того, оно также имеет возможность производить документацию и выдавать информацию о проблемах пользователей.
IBM не одинока в своем стремлении к новой области применения анализа данных IT-операций. Hewlett-Packard также планирует запустить свою платформу Operations Analytics к концу этого года.
