IBM 最新 z/OS 平台可支援 Apache Spark，方便企業更簡便、更快速地取用及分析 IBM z Systems 大型主機內的資料，為資料科學家與開發商創造新契機，結合先進分析技術與系統內豐富資料，擁有即時分析能力。

IBM z/OS 平台可支援 Apache Spark，使開源分析架構 Spark 可自然地在 z/OS 大型主機作業系統內運作。此新平台現已上市，幫助資料科學家在系統源頭分析資料，不需擷取、轉換與載入（ETL），打破分析資料庫與底層檔案系統的連結。

在認知時代中，資料是新的天然資源，電腦系統能夠瞭解、歸納並學習這些資料，企業則必須在洞見價值尚未消失前，及時地開發與利用。該平台包含 z Systems 事業夥伴開發的加速器，讓組織能更輕易的利用 z Systems 資料與性能，以瞭解市場變遷及滿足個別客戶需求，並即時調整業務，縮短創造價值所需的時間。

全球多家大型銀行、保險業者、零售商及運輸公司均已使用 z Systems 處理重要資料及交易，其中內含業界最快速的商業微處理器，能在交易中執行分析工作，並在兩毫秒內計算交易的預測模型。各組織如今可運用這些功能，透過 Spark 運用先進的內存記憶體分析，無需將資料移到大型主機外，如此可節省時間與金錢，也降低潛在風險。

IBM 新興網路技術研究員 Rod Smith 指出，「企業不論規模大小，都逐漸轉型為即時數位組織，企業必須掌握內部所有資料的全貌，但不能耗費過多時間或提高 ET L風險。透過 Apache Spark 可於 z Systems 等 IBM 平台內自然運作，客戶能在存有重要資料的交易系統內完成分析，同時從其他資料來源挖掘相關資訊，實踐與客戶即時互動、創造營收」。

支援 Apache Spark 的 IBM z/OS 平台內含 Spark 的開源功能，包括 Apache Spark 核心、Spark SQL、Spark Streaming、機器學習資料庫（MLlib）與 Graphx，搭配業界中唯一大型主機內建Spark資料提煉解決方案。全新 IBM z/OS 平台協助企業提升汲取洞見的效能與安全性，特色包括：

• 簡化開發－開發者與資料科學家能運用本身既有的專業及程式語言，如 Scala、Python、R 及 SQL，縮短評估可行作為所需的時間。
• 簡化資料存取－優化資料抽象化服務後能降低複雜度，並透過 Apache Spark APIs 的常見工具，以IMS、VSAM、DB2 z/OS、PDSE 或 SMF 等傳統格式，流暢存取企業資料。
• 就地化資料分析－Apache Spark 使用內存記憶體的方式處理資料，以加速傳送結果。該平台包含資料提煉與整合服務，協助 z/OS 分析應用程式並善用標準 Spark APIs，如此可讓組織恰當準確地分析資料，免除與 ETL 有關的高成本處理及安全考量。
• 開放源碼功能－本平台提供 Apache Spark 開源碼、專為海量資料設計的內存記憶體處理引擎。

IBM 也與 DataFactZ、Rocket Software 及 Zementis 三家夥伴合作，使用支援 Apache Spark 的 IBM z/OS 平台建立客製化解決方案：

• DataFactZ 為 IBM 的新合作夥伴，共同以 Spark SQL 及 MLlib 為基礎，開發 Spark 分析工具，處理大型主機內的資料與交易。
• Rocket Software 為 IBM 長期合作夥伴，合作項目包括 z/OS Apache Spark，例如客戶在最新的 Rocket Launchpad 解決方案內，可使用 z/OS 上的資料試用該平台。
• Zementis 在自有 z/OS 交易內預測分析工具中，搭配 Apache Spark 標準執行引擎，這項解決方案協助用戶建置與執行先進的預測模型，估算終端用戶的需求、計算風險，並在最大衝擊時即時偵測錯誤，同時處理交易內容。

最新支援 Apache Spark 的 z/OS 平台與夥伴解決方案結合後，可協助在不同來源中收集資料的資料科學家及數據整理專業人員，使用偏好的格式及工具，從各方蒐集與分析資料。

IBM 去年投入一項 Spark 計畫，由逾 3,500 名內部研究與開發者參與框架架構相關專案，為繼續推動大型主機開源分析技術，z Systems 已成立 GitHub 組織，讓開發者彼此合作並打造 z/OS 上的 Spark 工具，例如結合 Project Jupyter 與各種 NoSQL 資料庫之後，可打造兼具彈性與延展性的資料處理及分析解決方案。

這項計畫讓開發者可自選工具及程式語言，促進現代開源工具更加普及化，並提供新視覺輔助工具，可在分散資料環境內監控分析結果，促進現代資料處理技術與技能。