IBM apporte le machine learning aux mainframes

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IBM zEnterprise EC12 © IBM
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Loin d’être remisés au placard de l’IT, IBM va pousser l’intelligence artificielle au sein de ses mainframes.

Depuis plusieurs années, le monde du mainframe est balancé par deux vagues contraires. La première est la consolidation de ces architectures vers des solutions x86 moins onéreuses et plus flexibles. De l’autre, IBM innove avec les systèmes Z et les adapte aux exigences IT du moment, soit le Big Data et le Cloud.

Aujourd’hui, Big Blue franchit une nouvelle étape en poussant l’apprentissage automatique (machine learning) sur ses mainframes. IBM souhaite ainsi fournir une expérience simplifiées de la modélisation des données et le déploiement de modèles analytiques aux spécialistes Big Data des entreprises. De même, les outils de machine learning seront disponibles pour les intégrer on premise sur le mainframe et plus uniquement en mode Cloud sur Bluemix. Un avantage pour les entreprises qui ne souhaitent pas avoir à migrer leurs données sur le Cloud pour les traiter. Ces outils sont issus de la solution d’informatique cognitive Watson.

Un service multi-support

Le service Machine Learning pour mainframe est capable selon la firme américaine de supporter plusieurs framework Big Data comme Apache SparkML, TensorFlow et H2O. Il est également compatible avec plusieurs langages de programmation comme Scala, Java, Python, etc. Un jeu complet de solutions permettant de créer une grande variété de modèles. Le service bénéficie ensuite de la puissance des mainframes sur les données transactionnelles.

Et les cas d’usage sont multiples, assure IBM. Dans la santé, il a donné l’exemple d’Argus Health, société de conseils dotée de systèmes Z et qui traite 1 milliard de transactions par an. Elle utilise les outils de modélisation d’IBM pour analyser le suivi des patients afin d’améliorer la qualité des soins.

IBM Machine Learning est disponible sur z/OS et devrait dans le futur être accessible pour d’autres plateformes comme les Power Systems.

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