在當下這樣一個數字化轉型的時代，領先的企業組織均已經認識到大型主機通過對于企業關鍵數據的高效事務處理和大量訪問來提供高商業價值的重大戰略意義。本文中，云主機租用，我們就將與廣大讀者朋友們共同探討企業組織要如何將連接和創新大型主機作為其現代混合IT環境的一部分，并通過運營智能化和機器學習幫助簡化大型主機的管理，以便跟上日益增長的市場需求。

計算世界正在我們眼前發生著天翻地覆的變化。曾經那些始終具有一致性和可預測的商業模式的行業正在經歷著顛覆。在數字化經濟中，無縫的客戶體驗是至關重要的。無論是正在探索新的創新在線銷售策略的零售商，還是大型的銀行機構，都在積極的探索如何預測客戶對新服務的需求——而這其中，高性能和可擴展的IT系統無疑是推動成功的關鍵。當一天工作結束的時候，作為企業的IT領導者，您需要幫助您所在的企業預測機遇，推動業務增長，并主動防范各種或將威脅到您企業營收的風險。

當下的企業組織紛紛都在積極的以創新的方式利用大型主機作為其現代IT環境的一部分，進而為其客戶提供新的服務和體驗。而為了實現這一點，他們需要將關注重點放在如下三大舉措方面：

現代大型主機與混合云環境之間的連接和管理；

在機器學習的幫助下管理大型主機的操作運營；

在數據源上應用機器學習和分析

連接

在當下這樣一個靈活敏捷性和模塊化應用程序和服務的需求占主導地位的時代，連接大型主機的概念正日漸獲得更多企業組織的青睞。現代化的大型主機已經通過對包括Linux操作系統、Java語言以及分析平臺（如Hadoop和Spark）在內的開源基礎架構的本地化集成進行了充分的改造。另外，新一代的應用程序編程接口（API）則又為大型主機工作負載與混合云和移動環境之間提供了很好的無縫集成。

大型主機朝著更加開放的平臺的方向發展，使其成為了企業混合IT環境的一個重要的組成部分。例如，使用API？？管理，您企業可以將大型主機的事務處理與方便用戶使用的移動應用程序實現無縫連接。當您企業將大型主機的可擴展性、可靠性和安全性與新興的DevOps工具、容器和微服務相結合時，您企業環境的變革能力便已經形成。

作為企業的一名IT領導者，您需要認識到：幫助推動業務發展的能力取決于提供高性能，持續可用的環境。而為了獲得業務的成功，這些將大型主機連接到公共云和私有云的混合環境必須以操作復雜性進行管理。新興的機器學習分析正在成為使該復雜的系統變得更加可管理和可預測的工具。

充分利用機器學習簡化操作運營

雖然在大型主機和混合IT基礎架構之間建立一個連接性的系統變得至關重要，但企業必須借助精簡的技術來管理工作負載和功能的組合。現實情況則是，經驗豐富的大型主機操作專家正在退休，而新的IT運營人員們則普遍缺乏管理大型主機方面的經驗，更不用說靈活應付混合IT的復雜性了。

能夠幫助理解大型主機操作完整性的主要技術是操作運營專家們所分析的大量的日志數據。這需要花費大量的時間，并且需要借助許多大型主機子系統的復雜知識來追蹤相關問題。但隨著大多數經驗豐富的大型主機專業人員逐漸退休離職，企業越來越難以找到具有適當技能的新員工。積極應對這種日益擴大的技能差距的最可行的方案是配置一個軟件環境，美國服務器租用，用于抽象管理大型主機的復雜性，以便管理員們能夠在出現問題之前迅速找到問題的原因，并阻止潛在故障的發生。您企業應該考慮利用新興的機器學習和自動化技術，使缺乏經驗的IT運營管理人員們能夠熟練地監控和管理您企業的大型主機的操作。

基于機器學習和嵌入式智能的操作環境主動從模式分析中學習，并在出現性能問題之前能夠提供自動或手動采取補救措施的能力。

在數據源應用機器學習

大型主機上的機器學習使領先的企業組織能夠利用大量常常未獲得充分利用的大型主機數據。一個重要的因素是，現在可以在數據所在位置的附近執行高級分析。

大型主機交易數據可以提供豐富的情報，用于幫助企業解讀對客戶需求和未來期望的洞察。在這些數據中檢測模式和異常的能力對于那些試圖在競爭中保持領先或簡單地提高運營效率的所有行業的企業組織而言都是一款相當有價值的工具。不遷移數據，而是將分析引入大型主機的交易事務數據更為有效，且更安全。因此，當數據安全性和實時分析很重要時，將機器學習應用于大型主機事務數據的最佳方法是在大型主機平臺本身上執行分析。如果安全性和實時速度不是關鍵因素的話，例如執行簡單的取證歷史分析時，將大型主機數據卸載到分布式資源或云資源是獲得整合洞察分析的另一種方法。

定義機器學習和操作智能