IBM Z IntelliMagic Vision 使性能分析师能够更有效、更高效地管理和优化其 z/OS MQ 配置和活动，并主动评估其队列管理器的运行状况。
获取内置的运行状况洞察分析，对数百个关键指标进行评级，以主动识别应用程序运行状况和性能的风险。源自 AI 的异常检测会突出显示统计上的显著变化，从而加速解决问题。
使用数千份开箱即用的报告，结合强大、直观的 GUI 以及实时比较和编辑，上下文相关的深入分析功能，帮助最大限度地利用时间来预防和解决问题。最大限度减少停机时间，无需自定义编码。
利用交互式、可定制和可共享的仪表板、内置解释和广泛的深入分析来提高员工的工作效率。使用 AI 作为力量倍增器来加快学习速度，促进协作并提高分析效率。
包含的功能
IBM Z IntelliMagic Vision 提供了集中分析和生成交互式报告的有效方法。您可以使用上下文相关的深入分析功能，以便快速、集中地访问 MQ 数据，从而管理、调整和优化您的环境。
MQ 的响应性能依赖于内存中的数据，因此缓冲池管理非常重要。IBM Z IntelliMagic Vision 可自动评估每个队列管理器中的每个缓冲池，以确定需要调查的区域，并以红色、黄色或绿色显示。深入分析功能有助于进一步分析。
按 MQ 命令类型查看请求数有助于确定工作量基线，并显示任何重大的工作量变化。通过查看这些数据，我们可以了解队列中 PUT 消息的请求量、哪些队列管理器的活动最多、一天中的时间概况等等。
通过查看缓冲池随时间的变化，可以发现这些值何时接近阈值，从而提示自动将数据转存到磁盘。
性能良好的 MQ 记录基础设施对于支持恢复和备份（主要由持久消息驱动）而不影响持续性能至关重要。日志管理器指标可显示日志记录的数据量，并帮助识别日志处理过程中的任何瓶颈。
MQ 会计数据可提供多个级别的详细活动指标，这对性能专家调查应用程序问题和进行性能调整非常有价值。这个按队列名称显示命令速率的示例显示了各类队列的分布情况。
MQ 会计数据的另一个细节是调用 MQ 的工作类型（“连接类型”）。在此示例中，MQ CPU 的两个主要驱动程序是来自 CICS 和通道启动器的工作。
其他类型的分析可能侧重于 CPU 和每次调用的耗时等指标。虽然绝对数字很小，但这表明，来自 IMS 的工作的每次 MQGET 调用占用的 CPU 时间大约是其他类型工作的两倍。
如本示例所示，自定义报告的功能可将多个变量结合起来，并分析潜在的相关性，极大地帮助分析工作。在当今许多依赖静态报告目录的解决方案中，这种分析需要编码工作来开发新报告。
即使是海量的 MQ 会计数据，动态导航和上下文相关的深入分析功能也能让您专注于特定的数据子集。 在此示例中，深入分析源于 CICS 的工作，然后进一步按 CICS 事务 ID，剖析按事务“PUT”的消息长度。
采用云模型的优势包括快速实施（无需花费时间在本地安装和设置产品）、最少的设置（仅用于传输 SMF 数据）、减轻人力资源负担，以及获得 IntelliMagic 咨询服务以补充本地技能。