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企业数据管理的进步为大型机系统打开了一个实时可观察性窗口，在此过程中揭示了各种应用和用例的影响。
大约60年前，1964年4月7日，IBM发布了为商业和科学应用而设计的System/360系列大型计算机。正如Wired所认识到的那样，IBMSystem/360成为“多年来大型机性能的基准”，并将8位字节作为默认的全球标准引入。
如今，大型计算机在许多国家及其他地区的企业运营中仍发挥着重要作用。凭借其可靠性、安全性和可扩展性，70%的财富500强企业仍然依赖这些机器执行金融、零售、物流和政府等行业的关键任务操作，例如金融交易、季度财务报告和库存管理。
管理大型机计算的成本
但大型机系统也存在一些挑战，其中最主要的是成本问题。大型机的成本约为每台75,000美元，而服务器的成本仅为两三千美元，此外还有持续的软件成本。由于软件成本可能基于多种因素——包括基准月费、峰值消耗、基于总消耗的年费以及执行的操作数量。因此这些成本可能不透明，导致IT团队陷入复杂的费用计算中，难以优化成本。
科技行业已尝试通过解决方案来解决这个问题，以根据内部财务和人力资源约束来管理和优化大型机系统的性能。然而，依赖大型机资源的操作数量之多意味着企业仍然难以跟踪各种运营活动的影响。直到现在，情况才有所改变。
解锁实时数据洞察以提高效率
最近，企业数据管理的进步为大型机系统打开了一个实时可观察性窗口，在此过程中揭示了各种应用和用例的影响。现代企业数据管理方法使组织能够从各种来源提取、丰富和分析数据集。这意味着包括财务、物流和营销在内的不同业务职能可以立即了解特定操作和项目如何影响大型机资源的使用、性能和费用。
这些实时洞察对于使用它们的企业来说具有变革性意义。它们揭示了瓶颈和系统效率低下的问题，使IT能够提高绩效。它们跟踪不同系统如何消耗大型机资源，并允许IT通过限制使用量和预测未来需求来管理成本。它们还通过提供关键数据的透明跟踪、监控和报告来支持法规遵从性。
通过实时了解大型机的运行情况，IT团队能够更好地优化系统，提高成本和性能效率。这种方法将有助于确保大型机系统在未来60年甚至更长时间内继续在企业计算中发挥核心作用。
大型机计算的未来
这个未来会是什么样子？企业所处的世界中，人工智能(AI)等先进技术已经掀起波澜，而量子计算有望进一步彻底改变企业的运营方式。当然，可持续性是另一个主要考虑因素，与耗电技术直接相关。大型机计算在这个快速变化的世界中处于什么位置？
目前，IBM的Telum处理器等新型处理器已进入市场，它们将确保大型计算机能够处理AI应用所需的大量数据，而不会影响响应时间。随着云革命的加速发展，以及量子机器最终投入使用，混合基础设施将成为大多数企业的事实标准，而这些基础设施将以最新一代大型计算机为核心。
这种混合集成将通过提高大型机内数据效率和可访问性的工具来实现，这些工具使大型机数据格式（可追溯到60年代）与JavaScript对象表示法(JSON)等现代格式兼容。然后，来自混合基础设施的数据可以合并到数据湖中并实时显示以供分析，从而提供整个企业基础设施的全面见解，以解决各种业务和经济挑战。
从可持续性的角度来看，系统可观测性方面的技术进步使组织能够控制成本并提高性能，这也将有助于该技术面向未来。通过分析应用程序对大型机资源的影响，可以获得洞察力，使公司能够通过仅分配最低限度的资源来满足每个用例的需求，从而避免浪费。可观测性数据对于能源效率和成本效率同样重要。
企业的主力
大型机长期以来一直是企业IT的主力，它们将继续在未来的混合系统中发挥关键作用。大型机的持续相关性和价值很大程度上归功于新的实时可观察性数据，这些数据可帮助IT团队管理成本和性能、提高效率并解锁有希望的新见解。这是一个良性循环，实时数据优化了大型机系统，使其能够继续作为重要的商业智能来源。
