L'enorme complessità dei dati statistici Db2 e dei dati contabili Db2 rende difficile ricavare valore dalle ricche metriche a disposizione. Una chiara conoscenza delle metriche Db2 attraverso i record SMF consente di prevenire i rischi di disponibilità e di gestire e ottimizzare le prestazioni.
Accedi a insight integrati sullo stato di salute che valutano centinaia di metriche critiche per individuare in modo proattivo i rischi per le prestazioni e lo stato di salute della tua applicazione. Il rilevamento delle anomalie attraverso l'AI mette in evidenza le modifiche statisticamente significative, accelerando la risoluzione dei problemi.
Utilizza migliaia di report pronti all'uso combinati con una GUI potente e intuitiva, confronti e modifiche in tempo reale e funzionalità di approfondimento sensibili al contesto per massimizzare il tempo dedicato alla prevenzione e alla risoluzione dei problemi. Riduci al minimo il tempo di inattività senza la necessità di una codifica personalizzata.
Aumenta l'efficienza del personale con dashboard condivisibili, personalizzabili e interattive, spiegazioni integrate e analisi approfondite. Utilizza l'AI come moltiplicatore di forza per accelerare l'apprendimento, promuovere la collaborazione e migliorare l'efficacia delle analisi.
Cosa è incluso
Il volume e la complessità dei dati Db2 Statistics (SMF 100) e Db2 Accounting (SMF 101) sono difficili da analizzare. Una facile visibilità delle metriche chiave di Db2 attraverso i record SMF è fondamentale per prevenire in modo proattivo i rischi legati alla disponibilità e per gestire e ottimizzare efficacemente le prestazioni.
Le valutazioni automatizzate di oltre 80 metriche per ogni membro Db2 e pool di buffer nel tuo ambiente aiutano a individuare rischi potenziali legati alla disponibilità e alle prestazioni. Questa immagine mostra un esempio del report interattivo Db2 Health Insights. Tutti gli avvisi e le eccezioni sono illustrati in questa tabella con la possibilità di eseguire l'approfondimento delle singole eccezioni ed eseguire un'analisi dettagliata delle cause principali.
Numerosi approfondimenti possono passare da una visione aziendale di alto livello nel suo insieme a un'analisi mirata per individuare insight attuabili per specifici membri Db2, pool di buffer e così via. Questa immagine acquisisce due passaggi di approfondimento di questo tipo, inizialmente "Pool per dimensione" e poi per "Pool di buffer" per isolare le eccezioni a pool di buffer specifici (illustrati qui).
Puoi generare "grafici temporali" di tutte le metriche valutate per esaminare le potenziali relazioni di alto livello tra le metriche in qualsiasi fase del processo analitico. In questo esempio, puoi valutare le possibili correlazioni dell'ora del giorno tra le due metriche con eccezioni (con i bordi arancione e rosso) e l'attività complessiva get-page di visualizzazione (nel primo grafico).
Poiché Db2 si basa sui dati necessari che risiedono in un buffer per evitare I/O sincroni con l'unità di lavoro ("I/O di lettura con sincronizzazione casuale"), un'ampia visibilità del pool di buffer e delle metriche di I/O è fondamentale per l'ottimizzazione delle prestazioni di Db2.
Gli approfondimenti sensibili al contesto di grandi quantità di dati consentono di concentrarsi sui dati pertinenti per l'analisi. Gli esperti spesso suggeriscono analisi focalizzate per tipo di connessione, in quanto il lavoro online (ad esempio, l'entrata in Db2 da CICS) ha in genere un profilo diverso dal lavoro in batch (ad esempio, l'ingresso attraverso IMS BMP batch).
Visualizza le prestazioni di I/O del disco e della cache in base al pool di buffer Db2 e al database integrando i dati sulle prestazioni di I/O del set di dati (dai record SMF 42) con i dati delle statistiche di I/O del set di dati Db2 (IFCID 199). Visualizza le metriche, tra cui il tempo di risposta del disco per componente (IOSQ, Pend, Disc, Conn) e i riscontri e mancati riscontri nella cache del disco per pool di buffer Db2 e database.
Nei dati di contabilità Db2, la combinazione dei tempi di "classe 2" (CPU) e "classe 3" (attesa) fornisce un profilo di tempo trascorso all'interno di Db2. Questo profilo per il lavoro proveniente da CICS mostra che Other Read I/O Commit (verde), Tempo non contabilizzato per commit (viola chiaro) e Tempo di contesa di blocco locale per commit (arancione) sono i principali fattori del tempo trascorso.
Per il lavoro che arriva in CICS dal Db2, puoi utilizzare al meglio il fatto che l'ID della transazione chiamante è incluso nel campo del nome di correlazione che si trova nei dati contabili del Db2 per facilitare numerosi tipi di analisi per transazione CICS. Questo esempio presenta una vista dei profili di tempo trascorso nel Db2 per transazione CICS.
Più di 250 campi non temporali nei record CICS 110.1 consentono un'analisi dettagliata e sono organizzati in sottogruppi. La dashboard personalizzata in questa immagine ne mostra numerosi esempi, tra cui chiamate SQL Db2 per transazione CICS, scritture di flussi di log, caricamenti di programma e acquisizioni di file.
I vantaggi dell'adozione di un modello cloud includono un'implementazione rapida (nessun tempo di consegna per l'installazione e la configurazione locale del prodotto), una configurazione minima (solo per la trasmissione di dati SMF), l'alleggerimento delle risorse del personale e l'accesso ai servizi di consulenza IntelliMagic per integrare le competenze locali.