Machine Learning untuk Operasi TI Enterprise
Latar Belakang
Dunia komputasi berubah di depan mata kita. Industri yang memiliki model bisnis yang konsisten dan dapat diprediksi selama beberapa generasi menjadi terbalik. Dalam ekonomi digital, pengalaman pelanggan yang baik sangat penting.
Apakah retail sedang mengeksplorasi strategi penjualan online baru yang inovatif atau bank menentukan bagaimana mengantisipasi kebutuhan pelanggan akan layanan baru – ekosistem TI berkinerja tinggi dan terukur merupakan kunci sukses. Pada akhirnya, sebagai pemimpin TI, Anda perlu membantu bisnis Anda mengantisipasi peluang, mendorong pertumbuhan dan secara proaktif mencegah ancaman terhadap pendapatan perusahaan Anda.
Di era transformasi digital ini, organisasi terkemuka telah mengenali peran strategis mainframe dalam memberikan nilai bisnis yang tinggi melalui pemrosesan transaksi yang efisien dan akses volume tinggi ke data perusahaan penting. Organisasi-organisasi ini memanfaatkan mainframe dengan cara baru sebagai bagian dari lingkungan TI modern mereka untuk memberikan layanan dan pengalaman baru kepada pelanggan. Untuk mencapai hal ini, mereka berfokus pada tiga inisiatif utama:
- Konektivitas dan pengelolaan antara mainframe modern dan lingkungan hibrida,
- Mengelola operasi mainframe dengan bantuan pembelajaran mesin,
- Menerapkan pembelajaran dan analisis mesin pada sumber data
Konvektivitas
Gagasan mainframe yang terhubung adalah mendapatkan daya tarik di era yang didominasi oleh kebutuhan akan aplikasi dan layanan yang tangkas dan modular. Mainframe modern telah diubah melalui integrasi asli infrastruktur open source termasuk sistem operasi Linux, bahasa Java, dan platform analisis seperti Hadoop dan Spark. Sebagai tambahan, generasi baru Application Programming Interfaces (APIs) menyediakan integrasi antara beban kerja mainframe dan awan hibrida dan lingkungan mobile.
Evolusi mainframe menjadi platform yang lebih terbuka memungkinkannya menjadi bagian integral dari lingkungan TI hibrid. Dengan pengelolaan API, misalnya, Anda dapat menghubungkan transaksi mainframe tanpa hambatan dengan aplikasi seluler yang mudah digunakan oleh pelanggan. Bila Anda menggabungkan tulang punggung skalabilitas, keandalan, dan keamanan mainframe dengan alat, wadah, dan microservices DevOps yang baru, kemampuan untuk mengubah lingkungan Anda terbentuk.
Sebagai pemimpin TI, kemampuan Anda untuk membantu mendorong bisnis ke depan bergantung pada penyediaan lingkungan berkinerja tinggi dan terus menerus. Agar sukses, lingkungan hibrida yang menghubungkan mainframe dengan awan publik dan swasta harus dikelola dengan kecanggihan operasional. Emerging machine learning analytics menjadi fasilitas yang membuat ekosistem kompleks ini mudah dikelola dan mudah ditebak.
Memanfaatkan Mesin Belajar untuk Kesederhanaan Operasional
Meskipun menjadi penting untuk menciptakan ekosistem penghubung antara mainframe dan infrastruktur TI hibrida, sangat penting bahwa ada teknik yang efisien untuk mengelola kombinasi beban kerja dan kemampuan. Kenyataannya adalah bahwa para ahli operasional mainframe berpengalaman sudah pensiun dan operator TI baru tidak memiliki pengalaman dalam mengelola mainframe, apalagi kompleksitas TI hibrida.
Teknik utama untuk memahami integritas operasional mainframe adalah untuk spesialis operasi untuk menganalisis sejumlah besar data log. Ini membutuhkan waktu dan membutuhkan pengetahuan yang canggih tentang banyak subsistem mainframe untuk melacak sebuah isu. Sebagai profesional mainframe yang paling berpengalaman meninggalkan angkatan kerja, semakin sulit menemukan karyawan baru dengan tingkat keterampilan yang tepat. Jawaban yang paling tepat untuk mengatasi kesenjangan keterampilan ini secara proaktif adalah menyediakan lingkungan perangkat lunak yang mengurangi kompleksitas pengelolaan mainframe sehingga administrator dapat dengan cepat menemukan penyebab masalah dan menghentikan potensi kegagalan sebelum menjadi bermasalah. Anda harus mempertimbangkan untuk mengambil keuntungan dari teknik pembelajaran dan otomasi mesin yang baru yang memungkinkan staf TI yang kurang berpengalaman untuk secara mahir memantau dan mengelola operasi mainframe Anda.
Sumber : Hurwitz & Associates. (Judith Hurwitz, Daniel Kirsch)
