A grande complexidade dos dados estatísticos do Db2 e dos dados contábeis do Db2 dificulta a extração de valor das avançadas métricas disponíveis. A visibilidade clara sobre as métricas do Db2 por meio de registros de SMF ajuda a evitar riscos de disponibilidade e a gerenciar e otimizar o desempenho.
Tenha acesso a insights de integridade integrados que avaliam centenas de métricas críticas para identificar proativamente os riscos à integridade e ao desempenho de suas aplicações. A detecção de anomalias derivada da IA destaca alterações estatisticamente relevantes, acelerando a solução de problemas.
Utilize milhares de relatórios prontos para uso combinados com uma interface gráfica avançada e intuitiva, além de comparações e edições em tempo real e recursos de detalhamento baseados no contexto para maximizar o tempo gasto na prevenção e resolução de problemas. Minimize o tempo de inatividade sem necessidade de programação personalizada.
Aumente a eficácia da equipe com dashboards interativos, personalizáveis e compartilháveis, com explicações incorporadas e detalhamentos abrangentes. Utilize a IA como multiplicador de forças para agilizar o aprendizado, promover a colaboração e aumentar a eficácia analítica.
O que está incluso
O volume e a complexidade dos dados das estatísticas do Db2 (SMF 100) e contabilidade do Db2 (SMF 101) são difíceis de analisar. A fácil visibilidade sobre as principais métricas do Db2 por meio dos registros de SMF é crucial para evitar proativamente os riscos de disponibilidade e para gerenciar e otimizar o desempenho de forma efetiva.
A avaliação automática de mais de 80 métricas para cada membro do Db2 e o pool de buffer no seu ambiente ajudam a identificar possíveis riscos à disponibilidade e ao desempenho. Esta imagem mostra um exemplo do relatório interativo do Db2 Health Insights. Todos os avisos e exceções são mostrados nessa tabela, com a possibilidade de detalhar a cada exceção e realizar uma análise aprofundada da causa raiz.
Diversos detalhamentos podem migrar de uma visão de alto nível de toda a empresa para uma análise focada para ajudar a identificar insights relevantes para membros específicos do Db2, pools de buffer e assim por diante. Essa imagem captura duas dessas etapas de detalhamento, inicialmente “Pool por tamanho” e depois por “Pool de buffer” para isolar as exceções a pools de buffer específicos (mostrados aqui).
Você pode gerar "gráficos de tempo" de todas as métricas avaliadas para examinar possíveis relações de alto nível entre as métricas em qualquer fase do processo analítico. Nesse exemplo, podem ser avaliadas possíveis correlações de horário do dia entre as duas métricas com exceções (com as bordas laranja e vermelha) e a atividade geral de leitura de página (no primeiro gráfico).
Como o Db2 se baseia nos dados necessários que residem em um buffer para evitar I/O síncronas com a unidade de trabalho ("I/O de leitura de sincronização aleatória"), a ampla visibilidade sobre o pool de buffer e a métrica de I/O é crucial para o ajuste do desempenho do Db2.
Os detalhamentos baseados em contexto de grandes quantidades de dados possibilitam que você se concentre nos dados relevantes para a sua análise. Os especialistas costumam sugerir análises concentradas por tipo de conexão, pois o trabalho online (por exemplo, entrar no Db2 pelo CICS) normalmente tem um perfil diferente do trabalho em lote (por exemplo, entrar por meio de BMPs de lote de IMS).
Veja o desempenho de I/O do disco e do cache por pool buffer do Db2 e banco de dados, integrando os dados de desempenho do conjunto de dados de I/O (dos registros de SMF 42) com os dados de estatísticas de I/O do conjunto de dados do Db2 (IFCID 199). Veja a métrica que inclui o tempo de resposta do disco por componente (IOSQ, Pend, Disc, Conn) e os acertos e erros do cache do disco por pool de buffer do Db2 e banco de dados.
Nos dados contábeis do Db2, a combinação dos tempos da "classe 2" (CPU) e "classe 3" (espera) apresenta um perfil de tempo decorrido do tempo gasto no Db2. Este perfil para atividades originadas no CICS indica que os principais fatores que contribuem para o tempo total decorrido são: outro commit de leitura de I/O (verde), tempo não contabilizado por commit (lilás claro) e tempo de contenção de bloqueio local por commit (laranja).
Para atividades originadas no Db2 e direcionadas ao CICS, é possível utilizar a ID da transação de chamada, que está registrado no campo de nome de correlação dos dados contábeis do Db2. Isso facilita a realização de diversos tipos de análise com base nas transações do CICS. Este exemplo apresenta uma visualização dos perfis de tempo decorrido do Db2 por transação do CICS.
Mais de 250 campos não temporizados nos registros do CICS 110.1 permitem uma análise detalhada e são organizados em subgrupos. O dashboard personalizado nesta imagem mostra exemplos de vários deles, incluindo chamadas SQL do Db2 por transação de CICS, gravações de fluxo de logs, carregamentos de programas e obtenção de arquivos.
As vantagens de adotar um modelo de nuvem estão a implementação rápida (sem tempo de espera para instalar e configurar o produto no local), configuração mínima (apenas para transmissão de dados SMF), liberação de recursos da equipe e acesso aos serviços de consultoria da IntelliMagic para complementar as habilidades locais.