La importancia de optimizar los sistemas mainframe frente a los siete cierres mensuales que enfrentará la banca en 2024, durante los días laborables, está cobrando una especial importancia entre las compañías. Y es que, en palabras de Orizon, estos «cierres negros» involucran un gran volumen de procesos, con algunas entidades superando los 800,000. Unos procesos intensivos que hacen que su ejecución se extienda en un promedio de tres a diez horas.
Por lo tanto, para evitar demoras y cumplir con los plazos para la entrega de información a entidades como el Banco Central Europeo (BCE), Orizon señala que la mayoría de las entidades financieras se ven obligadas a aumentar la capacidad de procesamiento de su infraestructura, lo que se traduce en un incremento de los costos correspondientes.
En consecuencia, la mayoría de las instituciones financieras deben expandir su capacidad para cumplir de manera efectiva, tanto en términos de forma como de tiempo, con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) establecidos. Esta ampliación de capacidad es crucial para evitar posibles inconvenientes en la operación normal, especialmente en la operativa en línea, que podrían afectar a usuarios internos y clientes.
Según Ángel Pineda, CEO de Orizon, “está problemática está generalizada en el sector bancario español porque, aunque la banca afirma ser 24×7, en la práctica hay muchos procesos que necesitan cerrarse para poder llevar a cabo la correspondiente consolidación nocturna de datos, el conocido como batch en los entornos mainframe, donde residen los core bancarios. Teniendo en cuenta que la contratación de MIPS adicionales tiene un coste muy superior que la de MIPS regulares, el sobrecoste que implican estas ampliaciones es tremendamente oneroso y sin tener en cuenta el daño reputacional que supone para una entidad no poder proporcionar un servicio adecuado a sus clientes”.
Optimización mainframe y reducción de tiempo
En este contexto, la compañía aboga por mejorar la eficiencia de los procesos batch y así, reducir los tiempos de procesamiento y garantizar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) sin incurrir en costos adicionales. La optimización se lleva a cabo mediante la identificación y diagnóstico continuo de posibles ineficiencias, monitorizando constantemente los procesos y calculando automáticamente los caminos críticos asociados a los diversos SLA. Dicha metodología también es aplicable en entornos distribuidos, donde la problemática se ve agravada por la duración prolongada de los lotes de procesamiento y el retraso acumulado.
La optimización mainframe reduce el consumo requerido de la capacidad de proceso (CPU) entre un 35% y un 49%, con una reducción de los costes de entre un 5% y un 34%
Orizon, por su parte, utiliza la plataforma BOA para supervisar el comportamiento del software de manera constante y garantizar su ejecución eficiente mediante la optimización y medición continuas. La solución automatiza el cálculo de los procesos que afectan el cumplimiento de los SLA, identifica las causas fundamentales de las ineficiencias en los procesos batch y otros tipos de procesos, y propone recomendaciones de mejora y soluciones específicas para cada SLA, llegando incluso al nivel de línea de código.
A través de la optimización mainframe, se logra reducir el consumo de capacidad de procesamiento (CPU) en un rango del 35% al 49%, con una disminución de costos que oscila entre el 5% y el 34%. En cuanto a los SLA, la mejora de los procesos alcanza un rango del 40% al 66%, incluyendo los caminos críticos, con una mejora promedio del 20%.
«Esta optimización no solo es crucial para entidades financieras que enfrentan desafíos en el cumplimiento de sus SLA, sino también para aquellas que buscan un margen de cumplimiento más amplio, asegurando así el cumplimiento de plazos y evitando penalizaciones y daños a la reputación debido a un servicio deficiente», agrega Pineda.
