Unveil mainframe observability
Entferne Sie Performance Management Silos in ihrem Unternehmen
z/IRIS integriert ihren Mainframe in leistungsstarke, unternehmensweit einsetzbare APM Werkzeuge. Damit Ihre IT-Experten Erkenntnisse über ihr komplettes System gewinnen können, müssen sie ein besseres Verständnis dafür gewinnen, wie gut ihre Mainframe Systeme für unternehmenskritische Dienste genutzt werden.
Ihr IT-Team sollte verstehen, in welchem Maße Mainframe Dienste eine Rolle für ihre Unternehmensprozesse spielen. Damit ihr Unternehmen das gewonnene Verständnis dazu nutzen kann, um gezielt Entscheidungen zu treffen über Investitionen in IBM System Z Ressourcen und Technologien. Dies wird auch Ihr Unternehmen zukunftsträchtig halten.
OBSERVABILITY ERMÖGLICHT EIN BESSERES VERSTÄNDNIS
Mithilfe von Mainframe Observability gelingt es ihren Teams die richtigen Fragen über Mainframe Application Performance zu stellen. Was geschieht, wie wird interagiert und warum? DevOps und Monitoring Teams werden durch den Einsatz von ihnen vertrauten APM Werkzeugen dazu befähigt Probleme im Vorfeld zu identifizieren. Dies steigert die Verfügbarkeit der Dienste, welches ihrem Unternehmen die Einhaltung seiner Reliability Zielvorgaben erleichtert, da bei allen Beteiligten ein Gesamtverständnis über die Interaktionen der Unternehmensprozesse aufgebaut wird.
Ihre IT-Teams werden mehr Zeit in die Entwicklung investieren können, wodurch die Häufigkeit von neuen Software-Auslieferungen erhöht wird. Diese kommen entweder der Weiterentwicklung ihres Produkts oder der Erstellung neuer Lösungen zugute. Dadurch wird von Ihrem Unternehmen die Erwartung der Kunden nicht nur erfüllt, sondern übertroffen. Zudem wird ihren Teams ermöglicht, deren Ziel von wahrer High Performance zu erreichen, indem sie sich Industrie bewährte Methoden zunutze machen, die Exzellenz ausmachen.
Durch die Korrelation von Traces und Metriken können Probleme bereits erkannt werden, noch bevor diese sich negativ auf Geschäftsprozesse auswirken. Ausfallzeiten werden verringert, welches die Zufriedenheit Ihrer Kunden sicherstellt.
OBSERVABILITY – ANWENDUNGSFÄLLE
OpenTelemetry in Jaeger
Instana APM
Vielfältig
Nahtlose Integration des Mainframes mit Enterprise APM Produkten sowie marktführende Monitoring-Tools wie Grafana. SMF-Datensätze mittels Kafka streamen, sichern und mit unserem Kafka Record Extractor Tool für weitere Anwendungsfälle bereitstellen.
JDBC für Db2 z/OS
Feingranulare Deadlock-Analyse – bis auf Db2 Ressourcenebene, Mainframe-CPU-Verbrauch für JDBC-Aufrufe sowie das Erkennen von ineffizienten SQL-Anfragen.
z/OS Work
Überwachung von z/OS Batch-Jobs, Address Spaces, TSO Benutzeraktivitäten und Unix-System-Services Prozesse in einem beliebigen Enterprise APM Ihrer Wahl.
z/OS Connect
Latenzen zwischen z/OS Connect-Servern und System-of-Record-Systemen erkennen, Überwachung von HTTP-Anfragen und umfangreiches Autorisierungs-Monitoring.
MERKMALE
Moderne Architektur
z/IRIS ermöglicht die Verwendung von zIIPs, um zusätzliche MSU-Kosten zu vermeiden. Darüber hinaus kommen modernste Mainframe- sowie Open-Source-Technologien zum Einsatz, um einen optimalen ROI sicherzustellen.
Nahtlose Integration
z/IRIS ist als Plugin-Lösung konzipiert und lässt sich in bereits existierende Systeme integrieren. So werden Mainframedaten direkt in das verwendete OPs- Schema eingebunden, wodurch DevOps-Teams an den für sie bewährten Tools festhalten können.
Apache Kafka Streaming Plattform
Die Verwendung von Apache Kafka zum Streamen und Sichern der Mainframe SMF-Datensätze, unterstützt der Überwindung der Mainframe-Datensilos. Zudem reduziert dies die Mainframe-Kosten durch die Zentralisierung der Daten außerhalb System Z, welche die IT Service-Level-Indikatoren für das Unternehmen erheblich verbessert.
OpenTelemetry Konform
Als offener Standard für die Sammlung, Aggregation und Übermittlung von Telemetriedaten schlägt OpenTelemetry eine Brücke zwischen den unterschiedlichen Observability-Lösungen. Dies eröffnet neue Lösungsansätze für Observability-Anforderungen heutiger und zukünftiger Geschäftsprozesse.
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