IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS로 Db2 성능 관리

환경의 모든 Db2 구성원 및 버퍼 풀에 대한 80개 이상의 메트릭을 자동으로 평가하여 가용성 및 성능에 대한 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 이 이미지에서 Db2 Health Insights 대화형 보고서의 예시를 확인할 수 있습니다. 이 표에는 모든 경고 및 예외가 나와 있으며, 개별 예외로 드릴다운하여 심층적인 근본 원인 분석을 수행할 수 있는 기능이 있습니다.

수많은 드릴다운을 통해 높은 수준의 전사적 보기부터 집중 분석까지 넘나들며 특정 Db2 멤버, 버퍼 풀 등에 대해 실행 가능한 인사이트를 파악할 수 있습니다. 이 이미지는 이러한 드릴다운 단계 두 가지를 캡처한 것으로, 처음에는 '크기별 풀'로, 그 다음에는 '버퍼 풀'로 버퍼 풀에 대한 예외를 분리합니다(여기에 표시됨).

평가된 모든 메트릭의 '시간 차트'를 생성하여 분석 프로세스의 모든 단계에서 메트릭 간의 잠재적인 상위 수준 관계를 조사할 수 있습니다. 이 예에서는 예외가 있는 두 메트릭(주황색 및 빨간색 테두리)과 전체 페이지 가져오기 활동(첫 번째 차트) 간의 시간대별 상관관계를 평가할 수 있습니다.

Db2는 작업 단위와 동기화되는 I/O('랜덤 동기화 읽기 I/O)를 피하기 위해 버퍼에 있는 필요 데이터에 의존하므로, 버퍼 풀 및 I/O 메트릭에 대한 광범위한 가시성은 Db2 성능 튜닝에서 매우 중요한 요소입니다.

대용량 데이터의 상황에 맞는 드릴다운을 통해 분석과 관련된 데이터에 집중할 수 있습니다. 온라인 작업(예: CICS에서 발생하여 Db2로 이동한 작업)은 일반적으로 배치 작업(예: IMS 배치 BMP를 통해 이동한 작업)과 다른 프로필을 가지므로 전문가들은 연결 유형별로 집중하는 분석을 제안하는 경우가 많습니다.

데이터 세트 I/O 성능 데이터(SMF 42 기록의 데이터)를 Db2 데이터 세트 I/O 통계(IFCID 199) 데이터와 통합하여 Db2 버퍼 풀 및 데이터베이스별로 디스크 I/O 및 캐시 성능을 볼 수 있습니다. 구성 요소별 디스크 응답 시간(IOSQ, Pend, Disc, Conn), Db2 버퍼 풀 및 데이터베이스별 디스크 캐시 히트 및 미스를 포함한 메트릭을 확인하세요.

Db2 계정 데이터에서 '클래스 2'(CPU) 및 '클래스 3'(대기) 시간을 결합하면 Db2 내에서 소요된 시간의 경과 시간 프로필을 확인할 수 있습니다. CICS에서 발생하는 작업에 대한 이 프로필은 기타 읽기 I/O 커밋(녹색), 커밋당 설명할 수 없는 시간(연한 보라색), 커밋당 로컬 잠금 컨텐션 시간(주황색)이 경과 시간의 주요 원인임을 보여줍니다.

Db2에서 시작하여 CICS로 이동하는 작업의 경우, 호출 트랜잭션 ID가 Db2 계정 데이터 내에 있는 상관관계 이름 필드에 포함되어 있다는 사실을 활용하여 CICS 트랜잭션별로 다양한 유형의 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 예에서 CICS 트랜잭션별 Db2 경과 시간 프로필 보기를 확인할 수 있습니다.

CICS 110.1 기록의 250개 이상의 비타이밍 필드는 자세한 분석을 가능하게 하고, 하위 그룹으로 구성되어 있습니다. 이 이미지에서 볼 수 있는 사용자 정의 대시보드는 CICS 트랜잭션당 Db2 SQL 호출, 로그 스트림 쓰기, 프로그램 로드 및 파일 가져오기를 포함하여 이러한 몇 가지 예가 나와있습니다.

클라우드 모델을 도입하면 신속한 구현(로컬에서 제품을 설치 및 설정하는 데 소요되는 시간 없음), 최소한의 설정(SMF 데이터 전송에만 해당), 직원 리소스 오프로드, 로컬 기술 보완을 위한 IntelliMagic 컨설팅 서비스 이용 등의 이점을 누릴 수 있습니다.