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BIG DATA Monitoring für Websphere MQ

Pseudonymisierung

Datenanalyse

Simulation

Queue Monitor

Shadow

INFRA-XS MQ BusinessBooster

INFRA-XS® MQ BusinessBooster ist eine Toolsuite zum Aufbau und Betrieb einer zentralen Analyse- und Simulationsumgebung zur Definition und Pflege von Monitoring-Profilen für individuelle oder herstellerspezifische Monitoring-Lösungen im Bereich von Schnittstellen- und SOA-basierten Mess-Infrastrukturen, wie z.B. Websphere MQ von IBM.

MQ BusinessBooster  ist weitgehend unabhängig vom eingesetzten Monitoring-Tool, da die Ergebnisse in einer transformierbaren Meta-Syntax erzeugt werden.



„Warum ist meine Automatisierungsquote im Kundenservice so niedrig?“
„Wieso werden bestimmte Aufträge langsamer bearbeitet als andere?“


MQ BusinessBooster  ist ein Software-Tool, das Business-bezogene Fragen durch Analyse technischer Systemketten beantwortet:

  • Es werden lediglich Daten aus der technischen Kommunikation von Anwendungen benötigt.
  • Keine aufwändige Serverinstallation im Rechenzentrum, lediglich ein leistungsfähiger Arbeitsplatz ist Voraussetzung.
  • Fachliche Dateninhalte und Zusammenhänge werden automatisch erkannt.
  • Umfangreiche Analysemöglichkeiten helfen bei der Beantwortung von Fragen im Business-Kontext.
  • Der Datenschutz wird durch eine integrierte Pseudonymisierung jederzeit gewährleistet, alle fachlichen Zusammenhänge bleiben dennoch erhalten.
  • Sehr große Datenmengen können blitzschnell verarbeitet und auch zur Simulation verwendet werden.



Einführung in MQ BusinessBooster  für Websphere MQ


PSEUDONYMISIERUNG

Pseudonymisierung, die [psɔ͜ydoˈnyːmiːsiːrʊŋ]; die Veränderung personenbezogener Daten durch ähnlich anmutende Bezeichnungen, um eine Identifikation zu erschweren. Im Gegensatz zur Anonymisierung bleiben Bezüge zwischen mehreren Datensätzen erhalten.

„Ich kann meine Echtzeit-Daten auf Grund der Datenschutz-Auflagen nicht so umfassend analysieren wie erforderlich.“

„Doch.“


Die interessantesten Daten sind meistens auch die sensibelsten. Das schränkt die Verwendungsmöglichkeiten stark ein.

Mit MQ BusinessBooster  können Sie Ihre sensiblen Daten wirksam pseudonymisieren. Alle fachlichen Zusammenhänge bleiben erhalten, personenbezogene Daten werden verschleiert. Dennoch sind diese Daten nicht von Ihren Realdaten unterscheidbar. Beste Voraussetzungen für die Analyse.

Administratoren können die Pseudonymisierung direkt an ihrem Arbeitsplatz durchführen und die Ergebnisse anschließend einem größeren Personenkreis zur Verfügung stellen. Über eine Datendrehscheibe lässt sich dieser Vorgang vollständig automatisieren.


DATENANALYSE

Datenanalyse, die [da:tən:anaˈly:ze]; die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen numerischen Daten Information zu gewinnen.

„Technische Kennzahlen haben wir zur Genüge. Aber keine Antworten auf die wirklich wichtigen Business-Fragen.“

„Doch.“


MQ BusinessBooster  erkennt die Strukturen in Ihren Daten automatisch. Sie benötigen keine Schnitt stellen-Dokumentation und können auch große Datenmengen verwenden.

Mit MQ BusinessBooster  können Sie aus Ihren Daten Zusammenhänge ermitteln, die wirklich relevant im Business-Kontext sind. Und Erkenntnisse ableiten, die Ihnen helfen, Ihre IT-Systeme und Ihr Monitoring besser an den geschäftlichen Anforderungen auszurichten.

Ohne aufwändige Tool-Installation im Rechenzentrum können Analysten, Entwickler, Administratoren oder IT-Architekten mit Hilfe pseudonymisierter oder realer Daten direkt an ihrem Arbeitsplatz Datenanalysen durchführen. Und endlich die Antworten liefern, die Sie wirklich brauchen.


SIMULATION

Simulation, die [zimulaˈtsjo:n]; die Simulation oder Simulierung ist eine Vorgehensweise zur Analyse von Systemen, die für die theoretische oder formelmäßige Behandlung zu komplex sind.

„Ein paar Testdaten reichen doch aus, wenn wir ein neues Release in Produktion bringen.“

„Es gibt bessere Alternativen.“


MQ BusinessBooster kann mit großen Datenmengen das Verhalten Ihrer Systemketten in Produktion wirklichkeitsnah simulieren. Das gibt zusätzliche Sicherheit bei der Einführung neuer Software-Versionen oder bei Veränderungen im Monitoring.

In der Analyse benötigt man häufig Echtzeit-Daten über mehrere Tage, um langlaufende Prozesse nachverfolgen zu können. Diese Daten bieten sich an, wenn die eigene Infrastruktur mittels Simulation unter Last gesetzt werden muss.

Administratoren oder Qualitätsmanager können pseudonymisierte oder reale Daten direkt von ihrem Arbeitsplatz aus zur Simulation verwenden. Und damit die notwendige Qualität in Ihren Einführungsprojekten sicherstellen.