Es bleibt nicht, wie es war und ist 6 transformative Mainframe-Prognosen

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So manchen wundert's - andere dagegen ganz und gar nicht, aber Mainframes, oft mit der Beschreibung 'aussterbende Gattung`versehen, gibt es. BMC Software hat schon immer gut an den Spezifika der IBM-Großrechner verdient. Jetzt gibt es Prognosen aus dem Haus: weder ein Weiter-so, noch ein Abgesang.

# 1:Die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) und deren Einsatz auf dem Mainframe, von der Anwendungsentwicklung über die Überwachung bis hin zum Daten-Management, wird weiter zunehmen.

Die generative KI-Revolution ist real und wird bleiben. Im kommenden Jahr werden Unternehmen weiterhin die besten Anwendungsfälle für ihre Integration in das Mainframe-Management untersuchen. Entwicklungsteams werden wichtige, von KI empfohlene Erkenntnisse in automatisierte Workflows und Code-Generierung einfließen lassen und so die Produktivität der Entwickler*innen verbessern.

Datenbankadministrator*innen (DBAs) werden versuchen, Datenverwaltungsprozesse zu automatisieren, um die Nachfrage nach den verschiedenen Datensätzen, die von generativen KI-Tools benötigt werden, effizient zu bewältigen, und Mainframe-Betriebsteams werden verstärkt auf KI-gesteuerte Vorhersageanalysen und Ursachenanalysen zurückgreifen.

Mit zunehmender Akzeptanz und Erfahrung werden Unternehmen ihre KI-Vertrauensprobleme überwinden und beginnen, die Möglichkeiten der Automatisierung zu nutzen. Gleichzeitig wird es immer wichtiger werden, AIOps und MLOps zu steuern, um die Gültigkeit und Genauigkeit der laufenden Modellentwicklung sicherzustellen.

# 2:Die Erfahrung der Entwickler*innen wird in den Mittelpunkt der Innovationsstrategien von Unternehmen rücken.

Fachkräfte, die kürzlich ihr Studium abgeschlossen haben oder von anderen Plattformen umziehen, bringen die Erwartung integrierter und automatisierter DevOps-Praktiken mit. Der Trend zu unternehmensweiten DevOps- und Continuous-Integration- und Continuous-Deployment-Pipelines (CI/CD) wird sich fortsetzen, wobei viele Unternehmen auch plattformübergreifende Tools einsetzen wollen.

Indem sie den Entwickler*innen die Freiheit geben, die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) ihrer Wahl zu verwenden, können Unternehmen die Einarbeitungszeit verkürzen und neue Mainframe-Entwickler*innen schneller einarbeiten, indem sie ihnen ermöglichen, den Code und seine Funktion schnell und einfach zu verstehen, und indem sie eine nahtlose, reibungslose Methode für Änderungen, Debugging und Bereitstellung schaffen.

# 3:Datenbank-DevOps wird eine zentrale Rolle bei der Überbrückung der Kluft zwischen DBAs und Entwickler*innen spielen.

Die sich ändernde Kundennachfrage und der Bedarf an Agilität werden den Antrieb für Entwickler*innen beschleunigen, nahtlos auf Datenquellen zuzugreifen und diese zu verwalten. Die Nachfrage nach einer agilen Entwicklungsumgebung, die sich von Anwendungen auf Datenbanken erstreckt, wird die Einbeziehung von Datenbank-DevOps in CI/CD-Pipelines verstärken, einschließlich versionskontrollierter Datenbankschemata und -daten, automatisierter Datenbankbereitstellung und Datenbanktests als Teil der Pipeline.

Durch die Einführung agiler Praktiken wie inkrementelle Datenbankänderungen und rollierende Bereitstellungen können Unternehmen die Lücke zwischen DBAs und Entwickler*innen schließen und sicherstellen, dass Mainframe-Datenbanken parallel zum Anwendungscode weiterentwickelt werden. Dieser kohärente Ansatz wird die Zusammenarbeit verbessern, Konflikte reduzieren und die Anwendungsentwicklung beschleunigen, wodurch Mainframes als agile und anpassungsfähige Komponenten in der sich schnell verändernden IT-Landschaft positioniert werden.

# 4:Der Trend – und die Notwendigkeit – zur Demokratisierung von Mainframe-Daten, um sie für KI/ML-Analyse-Engines verfügbar zu machen, wird an Dynamik gewinnen.

Unternehmen haben ihre Data Lakes ausgereift und wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewonnen, die auf verteilten und Cloud-Plattformen untergebracht sind, aber die Anstrengungen, die für die Extraktion und Umwandlung von auf Bändern und virtuellen Bandbibliotheken (VTL) gespeicherten Mainframe-Daten erforderlich sind, haben große Mengen geschäftskritischer Daten zurückgelassen. Durch die Operationalisierung der Mainframe-Integration mit der Cloud können Unternehmen einfacher und schneller auf Mainframe-Daten zugreifen und sie in offene Formate umwandeln, um sie für Analyse-Engines und KI/ML-Anwendungen zugänglich zu machen.

Die Möglichkeit, das verborgene Potenzial der bereits gespeicherten Daten zu nutzen, macht die Cloud-basierte Speicherung von Mainframe-Daten zu einer Grundvoraussetzung für Unternehmen, die ihr Geschäft digital transformieren und Wettbewerbsvorteile erzielen wollen.

# 5:Von Mainframes abhängige Unternehmen werden versuchen, hybride Cloud-Objektspeicher zu integrieren, um den Schutz von Mainframe-Daten vor eskalierenden Cyber-Bedrohungen und Ransomware-Angriffen zu verstärken.

Im Jahr 2024 werden Cyber-Bedrohungen mit ziemlicher Sicherheit an Zahl und Raffinesse zunehmen. Der Digital Operational Resilience Act (DORA) der Europäischen Union soll sicherstellen, dass Unternehmen wachsam bleiben und ihre Systeme und die Daten ihrer Kunden vor den zunehmenden Bedrohungen schützen.

Mit dem Inkrafttreten von DORA im Januar 2025 und weiteren Vorschriften und Richtlinien am Horizont wird die Verwaltung von Mainframe-Daten über verschiedene Standorte hinweg bei gleichzeitiger Priorisierung unveränderlicher Datenkopien unumgänglich sein. Unternehmen werden sich auf proaktive Strategien umstellen und ihre Mainframe-Infrastruktur mit hybriden Cloud-Lösungen abstimmen, um die sich entwickelnden Compliance-Standards zu erfüllen und sich vor den immer ausgefeilteren Cyber-Bedrohungen zu schützen.

# 6:Unternehmen werden rücksichtslos Prioritäten setzen und den Schwerpunkt von der Wartung von Diensten und Anwendungen auf die Entwicklung neuer Anwendungen für die Zukunft verlagern.

Nachdem sie den Erfolg laufender Mainframe-Modernisierungsmaßnahmen aus erster Hand erfahren haben, werden Unternehmen einen neuen Schwerpunkt auf den Aufbau von Fähigkeiten und Spezialisierungen legen, die mit zukünftigen Zielen und Produkt-Roadmaps übereinstimmen. Damit sind sie in der Lage, aus kommenden Trends Kapital zu schlagen und mit innovativen neuen Produkten und Dienstleistungen schnell auf veränderte Marktkräfte zu reagieren.

In dem Maße, wie Unternehmen ihre Ansätze für KI auf dem Mainframe ausbauen, werden sich viele dem Aufbau von Teams für 'angewandte KI' zuwenden, deren Aufgabe es ist, proaktive Lösungen für eine bessere Datenanalyse und Trendvorhersage zu entwickeln. Kurz gesagt: Unternehmen werden logisch darüber nachdenken, wie sie KI nutzen können, anstatt sich von ihr vereinnahmen zu lassen.

In diesem Jahr werden Mainframe-Organisationen die Einführung neuer Technologien wie KI und Cloud beschleunigen, um die Anpassungsfähigkeit, Widerstandsfähigkeit und Effizienz der Plattform zu erhöhen und sie für einen noch größeren Erfolg in der Zukunft zu rüsten. Der Mainframe wird weiterhin eine Innovationsplattform sein, die neue Technologien und Praktiken anderer Plattformen integriert, um die Entwicklung einer hybriden IT-Umgebung voranzutreiben, die die Anforderungen der modernen digitalen Wirtschaft erfüllt und übertrifft.

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