Kapazitätsmanagement ist für viele Kunden insbesondere in der IBM Mainframe Welt eine Kern-Disziplin, da es von großer Wichtigkeit ist, die IT Resourcen optimal zu nutzen, um dem Business die erforderlichen Service Levels zu bieten. In vielen Fällen sind die heutigen Verfahren stark manuell geprägt, oft unter Verwendung von Spreadsheets, die einen hohen Komplexitätsgrad haben und keine Flexibilität bieten.
IBM hat einen Ansatz entwickelt, Kapazitätsmanagement mit analytischen Funktionen zu verbinden und so einen Mehrwert für die Unternehmen zu schaffen, indem eine zentrale Lösung für System Management, Problemidentifizierung / Lösung und Kapazitätsvorhersage geboten wird.
Überblick
IBM System z ist für viele Kunden die Zielplattform für geschäftskritische Anwendungen wie Enterprise Resource Planung, Datawarehouse Anwendungen, Transaktions- und Vertragsverarbeitung.
Umso wichtiger ist es, für die System z Plattform eine solide Kapazitätsplanung zu verwenden, um IT Prozesse zu optimieren und die Ergebnisse zu verbessern. Viele Kunden verwenden Lösungen, die entweder mit hohen Kosten verbunden sind oder stark manuell geprägt und somit schwer wartbar sind.
Mit IBM Capacity Management Analytics hat IBM eine integrierte Lösung auf den Markt gebracht, mit der man effektives und kosten-effizientes Kapazitätsmanagement realisieren kann. Von historischem Reporting bis hin zu Prognosen für zukünftige Anforderungen deckt IBM Capacity Management Analytics ein umfangreiches Spektrum ab. Die Lösung beinhaltet vorkonfigurierte dynamische Reports, die für einen ersten Einstieg verwendet werden.
Somit bietet IBM Capacity Management Analytics eine Lösung, die es ermöglicht, Einsichten für eine optimale zEnterprise Nutzung zu gewinnen und für die Zukunft zu optimieren.
Komponenten der Lösung
IBM Capacity Management Analytics besteht aus 3 Komponenten:
Cognos Business Intelligence – bietet die analytischen Fähigkeiten für Reporting, Dashboards, Collaboration und Mobile BI
SPSS Modeler – für predictive Analytics zur Vorhersage zukünftiger Anforderungen. Ein besonderes Feature ist das Real-Time Scoring, das es ermöglicht, aktuelle mit erwarteter Nutzung zu vergleichen, und Anomalien zu erkennen bevor sie Einfluß auf das System haben.
Tivoli Decision Support für z/OS – als Datensammlung für das Kapazitäts-Warehouse.
Teil der Lösung ist das IBM Capacity Management Analytics Solution Kit, das vorgefertigte interaktive Reports und Modelle beinhaltet (siehe Grafik unten).
Ein beispielhafter Report zum Thema LPAR CPU Forecast, der eine Projektion von Kapazitätsbedarf auf Basis von historischen Werten darstellt:
Autor:
Thomas Kraus
IBM and The Open Group Master Certified IT Architect
e-mail: thomas.kraus@de.ibm.com
Weitere Informationen:
http://www-03.ibm.com/software/products/en/capacity-management-analytics