IBM Z Performance and Capacity Analytics

IBM Z Performance and Capacity Analytics는 각 LPAR에서 레코드를 사용할 수 있는 즉시 SMF 데이터를 선택적으로 트래핑하여 처리를 위해 허브로 전송하므로 문제를 신속하게 찾아서 해결하고 리소스 소비의 균형을 유지하여 비즈니스 SLA를 충족할 수 있습니다.

지속적인 데이터 큐레이션은 정보 및 분석에 대한 적시성을 향상시켜 시스템 가용성을 더 효과적으로 관리하며, 데이터 수집 후 몇 분 또는 몇 시간 내에 성능 및 용량 문제에 대한 신속한 인사이트를 얻는 동시에 데이터 큐레이션으로 인한 처리 오버헤드 영향을 최소화할 수 있습니다.

성능 분석가부터 IT 운영 관리부와 용량 계획자까지 다양한 사용자의 요구사항에 따라 인사이트를 쉽게 채택할 수 있도록 Cognos Analytics를 비롯한 여러 보고 플랫폼에서 포괄적인 대시보드 세트를 제공합니다. 또한, 큐레이션된 데이터를 Splunk 또는 Elastic Stack과 같은 원하는 오프플랫폼 분석 플랫폼으로 직접 스트리밍하거나 IBM Z 공통 데이터 공급자를 활용하여 전사적인 플랫폼 내에서 IBM Z 데이터를 보고 분석할 수 있습니다.

내장된 ‘예측’ 기능은 과거 데이터 사용 추세(기존 용량을 기준으로 도표)를 사용하여 IT 전략 계획 프로세스에 추가 리소스가 필요한 시기를 결정하는 데 도움을 주는 수단을 제공합니다.

제품에서 제공하는 소스를 보완하고 확장하기 위해 새로운 데이터 소스를 콜렉션에 추가할 수 있습니다. 데이터 수집에 주석을 달아 워크로드에 애플리케이션 수준의 컨텍스트를 제공하는 등 특정 요구사항에 맞게 데이터 수집을 구성할 수 있습니다.

어떤 가격 모델을 통해 IBM Z에서 소프트웨어 라이선스를 구매하든, 성능 및 비용 관리에 도움이 되는 향상된 보고 기능이 제공되므로 4시간 평균 또는 엔터프라이즈 소비 모델에 기여하는 제품 및 워크로드를 식별할 수 있습니다.

IBM Db2 Analytics Accelerator(IDAA)를 활용하면 데이터를 IDAA에 직접 저장하여 더 낮은 성능 비용으로 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 Db2 for z/OS의 데이터 스토리지가 줄어들고, 고속 쿼리 성능을 활용하여 CPU 작업을 z/OS에서 IDAA 어플라이언스로 옮길 수 있습니다.

물리적 프로세서 수가 증가하거나 프로세서 모델이 업그레이드될 때 CEC 및 LPAR 용량이 어떻게 달라지는지 알아보세요. 전체 시스템 수준과 개별 LPAR 수준에서 사용 가능한 추가 용량을 나타내어, 새로운 프로세서 업그레이드의 효과를 시각화하는 데 도움을 줍니다.