जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की लहर वैश्विक तकनीकी उद्योग में छा रही है, एक "पुराना खिलाड़ी" फिर से मंच पर आने के लिए तैयार है। IBM ने हाल ही में "डिजिटल परिवर्तन के मुख्यधारा के रूप में मेनफ्रेम" शीर्षक से 28 पृष्ठों की एक रिपोर्ट जारी की है, जो इस 60 साल पुरानी कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म की AI युग में अनिवार्यता को साबित करने का प्रयास करती है। यह रिपोर्ट IBM के बिजनेस वैल्यू रिसर्च इंस्टीट्यूट द्वारा लिखी गई है, जो न केवल मेनफ्रेम की वर्तमान स्थिति को दर्शाती है, बल्कि AI संचालित डिजिटल परिवर्तन में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका को भी चित्रित करती है।
रिपोर्ट के अनुसार, 79% IT कार्यकारी अधिकारियों का मानना है कि मेनफ्रेम AI संचालित नवाचार को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है। 60 वर्षों के विकास के बाद, मेनफ्रेम महत्वपूर्ण व्यावसायिक डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने में एक मुख्य शक्ति बन गया है। जैसे-जैसे संगठन AI संचालित डिजिटल परिवर्तन की यात्रा पर आगे बढ़ते हैं, मेनफ्रेम डेटा के मूल्य को बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney
IBM को चिंता है कि मेनफ्रेम उपयोगकर्ता शायद यह मान लें कि आधुनिक जनरेटिव AI कार्यभार केवल सार्वजनिक क्लाउड और/या डेटा सेंटर के x86 और GPU सर्वरों के लिए उपयुक्त हैं। इसलिए, यह रिपोर्ट इस क्षेत्र में मेनफ्रेम के महत्व पर जोर देती है। IBM ने एक हाइब्रिड दृष्टिकोण पेश किया है, जिसमें मेनफ्रेम, सार्वजनिक क्लाउड और एज कंप्यूटिंग को कार्यभार की विशेषताओं के अनुसार सबसे उपयुक्त प्लेटफॉर्म का चयन करने के लिए जोड़ा गया है।
रिपोर्ट ने मेनफ्रेम उपयोगकर्ताओं को "AI का उपयोग करके लेनदेन के अंदर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की सलाह दी है, जिसमें धोखाधड़ी का पता लगाना, मनी लॉन्ड्रिंग के खिलाफ, क्रेडिट निर्णय, उत्पाद सिफारिशें, गतिशील मूल्य निर्धारण और भावनात्मक विश्लेषण जैसे व्यावसायिक उपयोग के मामलों को बढ़ाने के लिए"। एक उल्लेखनीय उदाहरण है कि एक उत्तरी अमेरिकी बैंक ने मेनफ्रेम पर क्रेडिट कार्ड लेनदेन स्कोरिंग एप्लिकेशन को स्थानांतरित करके, प्रति सेकंड 80 मिलीसेकंड में 20% लेनदेन प्रोसेस करने की क्षमता को बढ़ाकर प्रति सेकंड 2 मिलीसेकंड में 15,000 लेनदेन प्रोसेस करने में सफल रहा, जिससे 100% लेनदेन स्कोरिंग हासिल हुई और हर साल लगभग 20 मिलियन डॉलर की धोखाधड़ी रोकने में बचत हुई।
IBM ने जोर दिया है कि "एंबेडेड ऑन-चिप AI एक्सेलेरेटर से लैस मेनफ्रेम प्रति सेकंड लाखों अनुमान अनुरोधों को प्रोसेस कर सकता है, जिसमें विलंब बहुत कम होता है, जो लेनदेन AI उपयोग के मामलों (जैसे भुगतान धोखाधड़ी का पता लगाना) के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है"। IBM ने "एकीकृत AI" दृष्टिकोण पेश किया है, जिसमें मौजूदा मशीन लर्निंग मॉडल को नए प्रकार के बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के साथ मिलाकर भविष्यवाणियों की सटीकता को बढ़ाया जाता है।
व्यवसायिक अनुप्रयोगों के अलावा, AI का उपयोग मेनफ्रेम प्रबंधन में सुधार के लिए भी किया जा सकता है। रिपोर्ट में पाया गया कि 74% कार्यकारी अधिकारी मानते हैं कि मेनफ्रेम संचालन में AI को एकीकृत करना और सिस्टम प्रबंधन और रखरखाव के तरीके को बदलना महत्वपूर्ण है। AI संचालित स्वचालन, पूर्वानुमान विश्लेषण, आत्म-निर्माण और आत्म-समायोजन क्षमताएं सक्रिय रूप से समस्याओं का पता लगाने और रोकने, कार्य प्रवाह को अनुकूलित करने और सिस्टम की विश्वसनीयता को बढ़ाने में मदद कर सकती हैं।
सुरक्षा के मामले में, मेनफ्रेम AI का उपयोग नेटवर्क खतरों की निगरानी, विश्लेषण, पहचान और प्रतिक्रिया के लिए कर सकता है। इसके अलावा, जनरेटिव AI और कोड सहायक पुराने प्रोग्रामिंग भाषाओं (जैसे COBOL) को Java में रूपांतरित करने और JCL विकास को तेज कर सकते हैं, "डेवलपर्स को एप्लिकेशन को तेजी से और अधिक कुशलता से आधुनिक बनाने या बनाने की अनुमति देकर मेनफ्रेम कौशल अंतर को कम करने" में मदद करते हैं।
IBM अपने अगले पीढ़ी के z16 मेनफ्रेम (जो 2025 में लॉन्च होने की उम्मीद है) के लिए AI प्रोसेसिंग अनलोडिंग दृष्टिकोण अपना रहा है, जिसमें विशेष AI डेटा प्रोसेसिंग यूनिट (DPUs) शामिल हैं। नई पीढ़ी के मेनफ्रेम में 32 Telum II प्रोसेसर तक होंगे, जिनमें ऑन-चिप AI अनुमान एक्सेलेरेशन क्षमता होगी, जिसकी दर 24TOPS होगी। Spyre एक्सेलेरेटर 32 AI एक्सेलेरेटर कोर और 1GB DRAM जोड़ेगा, जो Telum II ऑन-चिप AI एक्सेलेरेटर के समान प्रदर्शन करेगा।
हालांकि, IBM ने अपने मेनफ्रेम आर्किटेक्चर में GPU जोड़ने की योजना का उल्लेख नहीं किया है। अनुमान कार्यभार मेनफ्रेम पर प्रभावी ढंग से काम करेगा, लेकिन AI प्रशिक्षण कार्यभार नहीं करेगा। हम उम्मीद कर सकते हैं कि IBM मेनफ्रेम के लिए वेक्टराइजेशन और वेक्टर डेटाबेस कार्यक्षमता की व्यवस्था करेगा, ताकि अनुमान कार्यभार में पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन (RAG) का समर्थन किया जा सके।
इस टिप्पणीकार के लिए, मेनफ्रेम में GPU जोड़ना एक "पवित्र कंघी" स्तर की सफलता होगी, क्योंकि इससे इस क्लासिक मेनफ्रेम प्लेटफॉर्म पर AI प्रशिक्षण कार्यभार चलाने का दरवाजा खोला जाएगा। शायद यह विचार, यानी GPU सह-प्रोसेसर, z17 मेनफ्रेम पीढ़ी की विशेषता बन जाएगा।
