Dynatrace ha esteso la sua piattaforma per l’intelligenza artificiale introducendo il supporto di IBM Z per CICS, IMS e middleware per offrire agli utenti informazioni precise sulle prestazioni dei servizi digitali in ambienti ibridi, dalle moderne applicazioni cloud al mainframe.
I mainframe sostengono 30 miliardi di transazioni al giorno e sono utilizzati dal 71% delle aziende Fortune 500. Tuttavia, per molte organizzazioni, i livelli di tecnologia back-end creano punti ciechi nel loro attuale approccio al monitoraggio. Questo rende difficile identificare, analizzare e risolvere i problemi di prestazioni, che possono mettere in pericolo importanti transazioni di business e incidere sugli utenti. Una mancanza di visibilità può anche tradursi in costi di utilizzo MIPS fuori controllo che possono raggiungere centinaia di migliaia di dollari a causa di inefficienze ed errori invisibili.
In tale contesto, Dynatrace offre visibilità end-to-end rilevando e mappando automaticamente ogni transazione con una singola soluzione basata su AI. Questa visibilità in tempo reale, dal cloud al mainframe, offre alle aziende un enorme vantaggio competitivo: possono eliminare le inefficienze e, di conseguenza, innovare a un ritmo più rapido.
L’annuncio include il supporto esteso di Dynatrace per una gamma di tecnologie di integrazione e middleware come Tibco BusinessWorks, MuleSoft, IBM Integration Bus, IBM MQ e IBM DataPower per garantire che le organizzazioni non abbiano più punti ciechi nei propri ambienti cloud aziendali.
“Nonostante le aziende trasferiscano le applicazioni su moderni cloud stack per trarne maggiore agilità e vantaggio competitivo – ha dichiarato Steve Tack, SVP of products at Dynatrace – queste applicazioni spesso dipendono ancora da transazioni critiche e dati strategici dei clienti che risiedono su mainframe IBM Z. Questo mette un’ulteriore pressione su queste risorse per eseguire task che non erano previsti quando sono stati lanciati i mainframe. Poiché Dynatrace offre visibilità ibrida end-to-end, i clienti possono ottimizzare nuovi servizi, cogliere il peggioramento delle prestazioni prima che impattino sugli utenti e capire esattamente chi ha subito una complicazione. Ciò consente ai clienti di innovare con sicurezza le applicazioni che sfruttano i dati dei mainframe per aumentare le revenue, rafforzare la fedeltà al brand e creare un vantaggio competitivo”.
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