Machine Learning for z/OS と Operational Decision
Manager を一緒に使用する前に、この両方の製品で外部 Liberty サーバーを構成する必要があります。
このタスクについて
このタスクでは、Operational Decision
Manager および Machine Learning for z/OS の資料に従って、それらを外部 Liberty サーバーにインストールします。
手順
- 以下のステップを実行して、WOLA が含まれている稼働中の Liberty 環境があることを確認します。
- Liberty 作業データ・セット
*.WLP.SHBRJCL(HBRDPLOY)
で HBRDPLOY
を実行依頼して、Miniloan サンプル・ルール・アプリケーションを配布します。
- Liberty 作業データ・セット
*.WLP.SHBRJCL(HBRMINW)
で HBRMINW
を実行依頼して、サンプル・ルール・アプリケーションを実行します。
- サンプルの出力が正しいことを確認します。
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Liberty プロファイル・サーバーの db2Type2.xml ファイルと db2Type4.xml ファイルを編集します。両方のファイルで、<feature>jdbc-4.0</feature> を <feature>jdbc-4.1</feature> に変更します。
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Machine Learning for z/OS 資料のステップに従って、既に Operational Decision
Manager が含まれている Liberty に MLz をインストールします。
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Liberty XML 構成ファイルにサーバーの HTTP (およびオプションで HTTPS) ポートの定義が既に含まれている場合は、これらの行を削除します。
Machine Learning for z/OS 構成プロセスは、Liberty server.xml ファイルにポート設定を追加します。
<httpEndpoint httpsPort="-1" httpPort="-1" id="defaultHttpEndpoint"/>
<httpEndpoint httpsPort="-1" httpPort="-1" sslOptionsRef="MLzScoringSSLOptions" host="*" id="MLZAdminHttpEndpoint"/>
<httpEndpoint httpsPort="-1" httpPort="24018" sslOptionsRef="MLzScoringSSLOptions" host="*" id="MLZHttpEndpoint"/>
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Rule Execution Server
コンソール・アプリケーションを Liberty サーバーでホストする (例えばそれを Decision Runner で使用する) 必要がある場合は、構成変更が必要です。以下のようにこの変更により、Machine Learning for z/OS 構成に含まれるデフォルト・フィーチャーの代わりに、カスタム・セットのフィーチャーが使用されます。
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server.xml ファイルから次の行を削除します。
<feature>webProfile-7.0</feature>
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server.xml ファイルで、行 </featureManager> の後に、include のリストの先頭に次の行を挿入します。<include location="MlzContent.xml" />
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Liberty サーバーを再始動し、Machine Learning for z/OS が始動するのを待ちます。
これには最大 30 分かかります。
- MLz インストール済み環境を管理ダッシュボードに接続し、チャーン・サンプルをインストールします。
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Liberty サーバーを、スコアリング・サービスとして Machine Learning for z/OS 管理ダッシュボードに定義します。
- チャーン・サンプルの配布を作成します。これにより、このモデルが Liberty サーバーのスコアリング・サービスに送信されます。
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配布の「アクション」メニューから Test API を選択して、Machine Learning for z/OS 管理ダッシュボード内でモデルをテストします。
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HBRMINW
を再実行依頼して、Operational Decision
Manager がまだ機能していることを確認してください。
タスクの結果
これで、Operational Decision
Manager と MLz が単一の Liberty にインストールされ、連携する準備ができました。