大型主机的智能运维如何应对
专家介绍：方琳
毕业即加入ibm，具有16年运维相关工作经验，从开放到主机，见证着运维多年来的变迁。深刻理解运维能力对企业尤其金融行业稳定发展的决定性作用。擅长主机监控、事件管理、智能分析等运维解决的能力和方案设计。工作之余喜欢旅行和尝试新鲜事物，坚信努力探索，工作和生活总会有不期而遇的惊喜。
无论你是否关注新技术，都一定能感受到我们的生活方式发生了翻天覆地的变化。拿起电脑、手机就可以购物、就医、开会，足不出户，世界已经尽在掌握。新的消费模式给消费者带来了无与伦比的体验感，但也一定会遇到过出错或变慢的糟糕情形。这就是转型的痛点之一：新的it环境极为复杂，交易的路径也尤为繁琐，给运维带来了难度的提升。我们要怎样应对这种挑战?
2016年，gartner提出智能运维(aiops)的理念，即将人工智能(ai)应用于it运维。借助大数据分析和机器学习能力从“噪音”(海量的运维数据)中筛选“信号”(异常数据)，以识别与系统性能和可用性问题相关的重大事件，并快速诊断根本原因，甚至可以根据经验预判未来，有更充足的时间来轻松应对。简而言之，即是让机器通过自我学习帮助我们维护良好的it环境。
当“智能运维”遇上“大型主机”
“大型机”也需要和“会”智能运维吗?众所周知，大型机支撑着企业最为重要的应用，从某种程度上说，对主机的运维水平，决定着关键业务的成败。
在固有印象中，大型机是功能强大但孤立的节点，与现代化、开源、融合关系不大，这种想法真的是“out”了。大型机的云化、数字化转型由来已久，且从未停止它的脚步。新一代的大型机已经全面实现与开放世界、云化平台的互联互通，不仅为实现企业全面的智能运维做好准备，更为助力智能运维做了创新型增强，此处请容我卖个关子，杀手锏毕竟总是最后才会亮相。
让我们重新思考之前提到的消费者的糟糕体验，大型机的智能运维如何应对?
首先要做到“透明”，我们要洞悉交易的全视图，以便快速发现并定位瓶颈。就如我们的行车导航，能够看到全线路中“红色拥堵”发生在哪里。面对应用交易链路难以跟踪和定位，应用性能的问题隔离的挑战，大型机采用应用程序性能管理(apm)来轻松应对。instana on z/os是主机上不错的选择，它可以帮助我们跟踪主机交易的全过程，当问题发生时，拓扑形式的交易路径清晰的展现在我们面前，刺眼的“红色”提醒就是元凶。当然，主机从来不是独立的存在，instana当然也可以连通交易的另一端——开放的世界，从交易到运维，业务都是一个不可分割的整体。
问题已经发现，但根本原因是什么呢?车流过大还是发生了交通事故?对it来讲这要比洞悉交通问题更复杂，毕竟大型机所产生的运维数据是海量，从中快速的发现根本原因并不是一件容易的事情。但不要紧张，有了人工智能的助力，大型机已经做了充分的准备。所有主机产生的性能数据、警报、日志等都可以交给机器来学习，拥有了智能的机器，不但具有人类的学习能力，还有着人类所不能比拟的速度。“它”通过对长期的历史数据的“学习”来形成认知基础，当新的运维数据产生时，“它”可以与已学习到的知识体系做比较，当行为模式偏离时发出警报，此种动态和智能的报警能力更有利于识别真正的问题和异常，从根本上提高警报的质量，甚至在异常情况发生之前预判，避免因业务的中断带来的不可估量的损失。当然“它”还很勤劳，会不断的用新的数据来丰富自己，学习新的行为模式，以求分析和告警都更为精确，我们称之为迭代式学习过程。
有了这两个得力助手，如此复杂的问题竟然可以轻松应对。当然这个过程是整个运维团队和机器共同协作才能完成的。跨领域协作解决方案(chatops)能助力我们实现孤立的团队成员之间以及机器之间的跨界合作，以无缝、透明的方式将人员、流程、工具和自动化连接起来，运维团队将实现基于统一视角的全协作工作模式。
“杀手锏” ：深藏功与名
主机强大的智能运维能力是不是到这里就结束了?新一代大型机z16“说”怎么会，我们还有杀手锏。新一代ibm z的 telum处理器专为加速ai而诞生。该处理器采用7纳米技术，配置8核16线程，频率5.2ghz。每个处理器核包含独占的32mb二级缓存，256mb虚存和高达2gb的四级缓存。同时telum还配有片内集成(on-chip)的ai推理加速器，该处理器可以大幅提升机器模型学习和分析的速度。有了如此高科技telum处理器的加持，结合与数据的近距离的优势，数据再海量，线索再复杂，在z16面前都将无处遁形。
双向奔赴，理想的运维生活
高科技总是感觉高高在上，那今天让梦想照进现实。某行通过主机机器学习的能力对历史数据进行分析，并将主机所产生的实时交易数据与历史趋势进行比较，当发现异常时发送报警信息，使问题在发生之前得到及时处理。运维人员就可以像医生看病一样，快速找到需要重点关注的病人，并看到病人各项检查的信息，从而做出快速而精准的诊断。同时利用趋势分析，还实现了对容量的预测分析，坐标今日，畅想未来。
新一代主机和智能运维的双向奔赴，大型机的运维在等待和你一起进入一个新时代。
原文标题：z就是ai，一次说清楚
文章出处：【微信公众号：ibm中国】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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基于AFS600和DAC8552芯片实现频率校准系统的设计
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一文解析电动机不能正常起动的原因
双模连接实时温度感测
基于LinkSwitch-TN电子镇流器的LED设计符合EMC规范
毕业即加入ibm，具有16年运维相关工作经验，从开放到主机，见证着运维多年来的变迁。深刻理解运维能力对企业尤其金融行业稳定发展的决定性作用。擅长主机监控、事件管理、智能分析等运维解决的能力和方案设计。工作之余喜欢旅行和尝试新鲜事物，坚信努力探索，工作和生活总会有不期而遇的惊喜。
无论你是否关注新技术，都一定能感受到我们的生活方式发生了翻天覆地的变化。拿起电脑、手机就可以购物、就医、开会，足不出户，世界已经尽在掌握。新的消费模式给消费者带来了无与伦比的体验感，但也一定会遇到过出错或变慢的糟糕情形。这就是转型的痛点之一：新的it环境极为复杂，交易的路径也尤为繁琐，给运维带来了难度的提升。我们要怎样应对这种挑战?
2016年，gartner提出智能运维(aiops)的理念，即将人工智能(ai)应用于it运维。借助大数据分析和机器学习能力从“噪音”(海量的运维数据)中筛选“信号”(异常数据)，以识别与系统性能和可用性问题相关的重大事件，并快速诊断根本原因，甚至可以根据经验预判未来，有更充足的时间来轻松应对。简而言之，即是让机器通过自我学习帮助我们维护良好的it环境。
当“智能运维”遇上“大型主机”
“大型机”也需要和“会”智能运维吗?众所周知，大型机支撑着企业最为重要的应用，从某种程度上说，对主机的运维水平，决定着关键业务的成败。
在固有印象中，大型机是功能强大但孤立的节点，与现代化、开源、融合关系不大，这种想法真的是“out”了。大型机的云化、数字化转型由来已久，且从未停止它的脚步。新一代的大型机已经全面实现与开放世界、云化平台的互联互通，不仅为实现企业全面的智能运维做好准备，更为助力智能运维做了创新型增强，此处请容我卖个关子，杀手锏毕竟总是最后才会亮相。
让我们重新思考之前提到的消费者的糟糕体验，大型机的智能运维如何应对?
首先要做到“透明”，我们要洞悉交易的全视图，以便快速发现并定位瓶颈。就如我们的行车导航，能够看到全线路中“红色拥堵”发生在哪里。面对应用交易链路难以跟踪和定位，应用性能的问题隔离的挑战，大型机采用应用程序性能管理(apm)来轻松应对。instana on z/os是主机上不错的选择，它可以帮助我们跟踪主机交易的全过程，当问题发生时，拓扑形式的交易路径清晰的展现在我们面前，刺眼的“红色”提醒就是元凶。当然，主机从来不是独立的存在，instana当然也可以连通交易的另一端——开放的世界，从交易到运维，业务都是一个不可分割的整体。
问题已经发现，但根本原因是什么呢?车流过大还是发生了交通事故?对it来讲这要比洞悉交通问题更复杂，毕竟大型机所产生的运维数据是海量，从中快速的发现根本原因并不是一件容易的事情。但不要紧张，有了人工智能的助力，大型机已经做了充分的准备。所有主机产生的性能数据、警报、日志等都可以交给机器来学习，拥有了智能的机器，不但具有人类的学习能力，还有着人类所不能比拟的速度。“它”通过对长期的历史数据的“学习”来形成认知基础，当新的运维数据产生时，“它”可以与已学习到的知识体系做比较，当行为模式偏离时发出警报，此种动态和智能的报警能力更有利于识别真正的问题和异常，从根本上提高警报的质量，甚至在异常情况发生之前预判，避免因业务的中断带来的不可估量的损失。当然“它”还很勤劳，会不断的用新的数据来丰富自己，学习新的行为模式，以求分析和告警都更为精确，我们称之为迭代式学习过程。
有了这两个得力助手，如此复杂的问题竟然可以轻松应对。当然这个过程是整个运维团队和机器共同协作才能完成的。跨领域协作解决方案(chatops)能助力我们实现孤立的团队成员之间以及机器之间的跨界合作，以无缝、透明的方式将人员、流程、工具和自动化连接起来，运维团队将实现基于统一视角的全协作工作模式。
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