In den letzten 60 Jahren (seit 1964) hat sich die Plattform kontinuierlich weiterentwickelt, bekannt als S/370, S/390 und jetzt IBM Z. Sie hat sich an Branchentrends und Marktanforderungen angepasst und unterstützt moderne Codes wie Java, C, GO und Python, neben den traditionellen Cobol und PL/1. Heute treibt sie Technologien für Hybrid Cloud, KI, Analytik, DevOps, Container, Linux und Open Source an, während sie ihre Kernprinzipien der Datenintegrität, Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit beibehält.
Zum 18. Juni 2025 wird die neue Großrechnerarchitektur z17 verfügbar. Die neue Generation. Was ist neu, was ist besser, wie groß ist der strategische Fit für die aktuellen IT Trends?
Was ganz klar erkennbar ist: Der Mainframe positioniert sich klar für die Ära der KI.
Der z17 kann inzwischen 450 Milliarden Inferenzoperationen pro Tag verarbeiten – eine Steigerung um 50 % gegenüber dem z16. Zur Erläuterung: Im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bezeichnet eine Inferenzoperation den Moment, in dem ein trainiertes Modell auf Grundlage neuer Eingabedaten eine Vorhersage oder Entscheidung trifft. Also: Während Training bedeutet, dass das Modell lernt (mithilfe großer Datenmengen), bedeutet Inferenz, dass das Modell handelt (basierend auf dem Gelernten).
Der z17 kann zudem mehrere KI-Modelle gleichzeitig und im Zusammenspiel (Ensemble-KI) ausführen, was die Leistung und die Vorhersagegenauigkeit erheblich steigert. So kann beispielsweise die Kombination traditioneller neuronaler Netze mit großen Sprachmodellen Anwendungsfälle wie die Betrugserkennung verbessern, indem sie eine tiefere kontextuelle Verständnis¬ebene auf bestehende prädiktive Fähigkeiten aufsetzt.
KI ist in den gesamten Plattform-Stack integriert, wodurch Daten direkt vor Ort verarbeitet werden können. Dies führt zu schnelleren Erkenntnissen und reduziert die Latenzzeit – ein entscheidender Faktor bei Anwendungsfällen wie Betrugserkennung und Echtzeitanalyse von Risiken.
Der z17 ist zudem so konzipiert, dass sich der Großrechner flexibel an die Entwicklungen des KI-Marktes anpassen kann. Zum Start unterstützt der Mainframe 48 IBM Spyre KI-Beschleunigerchips – innerhalb von 12 Monaten können diese auf 96 erhöht werden. Damit wird KI-Agilität erreicht. Wenn etwa neue, größere und leistungsstärkere KI-Modelle auf den Markt kommen, steht die dafür erforderliche größere Kapazität bereit. Dabei geht es etwa um KI-Modelle für die Betrugserkennung oder Risikobewertung.
IBM setzt mit dem z17 den Kurs einer Modernisierung des Mainframe-Erlebnisses fort. Es geht darum, die Lücke zwischen Legacy-Systemen und modernen Anforderungen schließen. Darum bringt der z17 Werkzeuge und Funktionen mit, die das Benutzererlebnis vereinfachen. Durch vertraute Schnittstellen und offene Standards, durch die Nutzung offener Technologien wie Linux, OpenShift und Ansible möchte IBM die Einstiegshürden für neue Nutzer senken und gleichzeitig erfahrenen Fachkräften weiterhin erweiterte Funktionalitäten bieten.
Ebenfalls hervorzuheben sind zum einen eine bessere Energieeffizienz. Zum anderen eine verbesserte Sicherheitsarchitektur: Mit dem Z17 führt IBM IBM Threat Detection for z/OS ein, das KI einsetzt, um Cyberbedrohungen frühzeitig im Angriffsverlauf zu erkennen und zu neutralisieren.
Bemerkenswert ist im Übrigen auch, dass der z17 auf Grundlage einer engen Zusammenarbeit von IBM mit Kunden mithilfe von Design Councils und Co-Creation-Prozesse entstanden ist. IBM hat hier einen konsequent kundenorientierten Ansatz verfolgt, rund 1.600 Stunden gemeinsamer Arbeit sind in das Design und die Entwicklung des Z17 eingeflossen.
