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IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS로 MQ for z/OS 성능 관리

IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS로 MQ 큐 매니저(Queue Manager) 및 활동 관리

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성능 분석가는 IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS를 통해 z/OS MQ 구성과 활동을 보다 효과적이고 효율적으로 관리 및 최적화하고 큐 매니저의 상태를 사전에 평가할 수 있습니다.

 
IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS의 총 경제적 효과

IBM은 성능 분석가가 z/OS 스토리지를 관리하고 최적화할 수 있도록 지원합니다.
이점 사전 위험 분석 및 예방

수백 개의 중요한 지표를 평가하는 내장된 상태 인사이트를 활용하여 애플리케이션 상태 및 성능에 대한 위험을 사전에 파악할 수 있습니다. AI 기반 이상 활동 탐지 기능이 통계적으로 유의미한 변경 사항을 찾아내어 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다.

 시간 절약 및 신속한 문제 해결

강렬하고 직관적인 GUI, 실시간 비교 및 편집, 상황에 맞는 드릴다운 기능을 갖춘, 즉시 사용 가능한 보고서 수천 개를 활용하여 문제 예방 및 해결에 최대한 많은 시간을 집중할 수 있습니다. 맞춤형 코딩 없이도 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

 혁신 가속화 및 담당 분야 전문성 향상

사용자 지정 공유 가능한 대화형 대시보드, 기본으로 제공되는 설명 및 광범위한 드릴다운 기능으로 직원의 효율성을 높이세요. AI를 사용하여 역량을 배가시킴으로써 학습 속도를 높이고 협업을 촉진하며 분석 효과를 높일 수 있습니다.

구성 항목

IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS는 효과적으로 분석에 집중하고 대화형 보고서를 생성할 수 있는 방법을 제공합니다. 상황에 맞는 드릴다운을 통해 MQ 데이터에 신속하고 집중적으로 액세스하여 환경을 관리, 조정, 최적화할 수 있습니다.

가용성 향상을 위해 주요 큐 매니저 메트릭 사전 평가 MQ의 응답 성능은 메모리의 데이터에 따라 달라지므로 버퍼 풀 관리가 중요합니다. IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS는 모든 큐 매니저의 버퍼 풀을 자동으로 평가하여 조사할 영역을 식별하고 이를 빨간색, 노란색, 녹색 중 하나로 표시합니다. 드릴다운 기능을 통해 추가 분석도 용이하게 수행할 수 있습니다.
큐 매니저 워크로드 프로파일링 MQ 명령 유형별 요청 수를 확인하면 워크로드 기준선을 파악하고 중요한 워크로드 변화를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 데이터를 통해 대기열에 메시지를 PUT하는 요청의 양, 가장 많은 활동을 하는 큐 매니저, 시간대별 프로필 등을 확인할 수 있습니다.
버퍼 풀 사용률 분석 시간 경과에 따른 버퍼 풀 사용량 보기에서 버퍼 풀 사용량 값이 디스크에 자동 준비 해제 메시지를 표시하는 임계값에 근접하는 시점을 확인할 수 있습니다.
MQ 로깅 인프라 모니터링 지속적으로 성능에 영향을 주지 않으면서 복구 및 백아웃(주로 영구 메시지에 의해 구동됨)을 지원하려면 성능이 우수한 MQ 로깅 인프라가 필수적입니다. 로그 관리자 메트릭은 기록되는 데이터 양을 표시하고 로그 처리의 병목 현상을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
큐 이름별 활동 보기 MQ 계정 데이터는 여러 수준에서 상세한 활동 메트릭을 제공하며, 이는 성능 전문가가 애플리케이션 문제를 조사하고 성능을 조정할 때 매우 유용합니다. 큐 이름별 명령 비율의 예는 다양한 유형의 큐에 대한 분포를 보여줍니다.

 

워크로드 드라이버별 브레이크아웃 MQ CPU MQ 계정 데이터에서 찾을 수 있는 또 다른 세부 정보는 MQ를 호출하는 작업 유형('연결 유형')입니다. 이 예에서 MQ CPU의 두 가지 주요 드라이버는 CICS와 채널 이니시에이터에서 도착하는 작업입니다.
MQ 호출당 CPU 분석 호출당 CPU 및 경과 시간과 같은 메트릭에 초점을 맞춘 다른 유형의 분석도 있습니다. 절대적인 수치는 작지만 이 보기는 IMS에서 도착하는 작업에 대한 MQGET 호출당 CPU 시간이 다른 유형의 작업보다 약 2배 더 많다는 것을 보여줍니다.
여러 메트릭 비교 및 상호 연관성 파악 이 예에서처럼 여러 변수를 결합하고 잠재적인 상관관계를 분석하도록 보고서를 사용자 지정하는 기능은 분석에 큰 도움이 될 수 있습니다. 정적 보고서의 카탈로그에 의존하는 오늘날의 솔루션 대다수에서는 이러한 분석을 수행하려면 새로운 보고서를 개발하기 위한 코딩 작업이 필요합니다.
드릴다운을 통해 CICS 트랜잭션별로 메시지 길이 프로필 분리 방대한 양의 MQ 회계 데이터에서도 동적 탐색 및 상황에 맞는 드릴다운 기능을 통해 데이터의 특정 하위 집합에 집중할 수 있습니다.이 예에서는 CICS에서 시작된 작업으로 드릴다운한 다음 CICS 트랜잭션으로 더 드릴다운하여 트랜잭션별로 'PUT'되는 메시지의 길이를 프로파일링합니다.
클라우드를 통해 제공되는 AIOps 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.
리소스 IBM Z IntelliMagic Vision for z/OS의 총 경제적 효과

Forrester Consulting은 위험 감소, 하드웨어, 생산성, 비용 절감, 성능 관리 개선 측면에서 IBM Z Intellimagic Vision for z/OS가 조직에 주는 이점을 자세히 다룬 TEI(Total Economic Impact) 연구를 수행했습니다.

 MQ 통계 및 회계 대시보드 샘플

CPU 사용량, 배치 작업, 버퍼 풀 성능 등과 같은 메트릭 간의 상관관계를 보여주는 시스템 성능에 대한 대시보드 분석을 볼 수 있습니다.

 SMF를 통한 MQ 회계 및 학습

SMF 116 MQ 회계 데이터를 중심으로 SMF 데이터를 통해 얻을 수 있는 인사이트의 유형에 대해 알아보세요.

 현대화된 접근 방식을 통해 MQ SMF 데이터에서 도출되는 가치 증대

향상된 인사이트를 얻을 수 있는 MQ SMF 데이터 분석 현대화에 대해 알아보세요. 직관적인 인터페이스, 그리고 MQ 통계 및 회계 데이터에 대한 동적 드릴다운을 통해 등급이 부여된 상태 평가 및 대화형 분석을 활용하여 문제 해결 능력을 향상할 수 있습니다.

 MQ 통계 및 회계 데이터를 탐색하여 얼마나 많은 것을 배울 수 있는지 상상해 보세요

SMF 115 및 SMF 116 기록 유형에서 인사이트를 얻고 구성을 최적화하는 방법을 알아보세요.

 MQ SMF 115 통계 데이터 이해를 위한 종합 가이드

SMF 115 MQ 통계 데이터를 중심으로 SMF 데이터를 통해 얻을 수 있는 인사이트의 유형에 대해 알아보세요.
다음 단계 안내

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