mit Grafana
Interesse an
herstellerneutraler
Mainframe
Observability?
MAINFRAME PERFORMANCE IN GRAFANA
Observability von Mainframe-Metriken in Grafana
Die drei Säulen von Observability sind Traces, Logs und Metriken. z/IRIS verfügt über ein Metrik-Streaming-Feature, das die Integration von Mainframe-bezogenen Metriken in gängige Open-Source- und unternehmens taugliche Dashboard- und Reporting-Software ermöglicht.
z/OS Connect Dashboard in Grafana
Enterprise Performance Management-Teams und DevOps-Ingenieure können die Leistung von z/OS Connect Servern und Mainframe-basierten Dienstanbietern für REST-API-Anfragen überwachen und analysieren, indem sie Last, Latenzen und Fehlerraten überwachen, die mit der Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Geschäftsanwendungen korrelieren.
z/OS InfrastrukturDashboard
Resource Measurement Facility (RMF) ist das strategische Performance-Management-Produkt von IBM für das Betriebssystem z/OS. RMF sammelt Daten und berichtet über die Auslastung von z/OS Ressourcen. Nutzer können RMF so konfigurieren, dass die Daten in SMF-Records gespeichert werden, die z/IRIS in nahezu Echtzeit streamt und verarbeitet.
Die IBM RMF SMF-Datensätze vom Typ 70 liefern Intervallnutzungs- und Stichprobendaten für Mainframe-Prozessoren, z. B. GCP, zIIPs, zAAPs etc. Diese werden zur Erstellung von z/IRIS Metriken verwendet.
Leistungsmetriken auf einen Blick
CPU Activity
In-Ready Work Unit Queue
Prozentualer Anteil der Fälle, in denen Arbeitseinheiten nicht versandt werden konnten. Diese Metrik zeigt immer die aktuelle Verteilung der Arbeitseinheiten in Ihren Systemen an.
CPU Contention
Die Summe der Bereiche aus der In-Ready Work Unit Queue Distribution. Ein Wert von mehr als 60 % bedeutet, dass der Prozessor wahrscheinlich überlastet ist.
ENABLE MAINFRAME OBSERVABILITY