IBM System Management Facilities

För annan användning, se SMF (disambiguation) .

IBM System Management Facility (SMF) är en komponent i IBM :s z/OS för stordatorer , som tillhandahåller en standardiserad metod för att skriva ut aktivitetsregister till en fil (eller datauppsättning för att använda az/OS-term). SMF tillhandahåller fullständig "instrumentering" av alla baslinjeaktiviteter som körs på det IBM-stordatoroperativsystemet , inklusive I/O, nätverksaktivitet, programanvändning, felförhållanden, processoranvändning, etc.

En av de mest framträdande komponenterna i z/OS som använder SMF är IBM Resource Measurement Facility (RMF). RMF tillhandahåller prestanda- och användningsinstrumentering av resurser som processor, minne, disk, cache, arbetsbelastning, virtuell lagring, XCF och kopplingsfunktion . RMF är tekniskt sett en prissatt (extra kostnad) funktion i z/OS. BMC säljer ett konkurrerande alternativ, CMF.

SMF utgör grunden för många övervaknings- och automationsverktyg. Varje SMF-post har en numrerad typ (t.ex. "SMF 120" eller "SMF 89"), och installationer har stor kontroll över hur mycket eller lite SMF-data som ska samlas in. Poster skrivna av annan programvara än IBM-produkter har i allmänhet en posttyp på 128 eller högre. Vissa posttyper har undertyper - till exempel Typ 70 Subtyp 1-poster skrivs av RMF för att registrera CPU-aktivitet.

SMF-posttyper

Här är en lista över de vanligaste SMF-posttyperna:

  • RMF-poster ligger i intervallet 70 till 79. RMF:s poster kompletteras i allmänhet - för seriös prestandaanalys - av typ 30 (undertyp 2 och 3) adressutrymmesposter.
  • RACF typ 80-poster skrivs för att registrera säkerhetsproblem, dvs lösenordsöverträdelser, nekad resursåtkomstförsök etc. TopSecret, ett annat säkerhetssystem, skriver också typ 80-poster. ACF2 tillhandahåller motsvarande information i, som standard, typ 230-poster men denna SMF-posttyp kan ändras för varje installerad plats.
  • SMF typ 89-poster indikerar användning av programvaruprodukter och används för att beräkna mjukvarupriser med lägre kapacitet.
  • IBM Db2 skriver typ 100-, 101- och 102-poster, beroende på specifika Db2-undersystemalternativ.
  • CICS skriver typ 110-poster, beroende på specifika CICS-alternativ.
  • Websphere MQ skriver typ 115- och 116-poster, beroende på specifika alternativ för Websphere MQ-undersystem.
  • WebSphere Application Server för z/OS skriver typ 120. Version 7 introducerade en ny undertyp för att övervinna brister i de tidigare undertypsposterna. Den nya versionen 7 120 Subtype 9 -posten ger en enhetlig begäran-baserad vy med lägre overhead.

Utveckling av rekord

De stora skivtyperna, särskilt de som skapats av RMF, fortsätter att utvecklas i snabb takt. Varje version av z/OS ger nya fält. Olika processorfamiljer och kopplingsfunktionsnivåer förändrar också datamodellen.

SMF-datainspelning

SMF kan spela in data på två sätt:

  • Det vanliga och klassiska sättet: Använda buffertar i SMF- adressutrymmet tillsammans med en uppsättning förallokerade datauppsättningar ( VSAM- datauppsättningar) att använda när en buffert fylls upp. Standardnamnet för datamängderna är SYS1.MANx, där x är ett numeriskt suffix (med början från 0).
  • Det relativt nya sättet: Använda loggströmmar. SMF använder System Logger för att registrera insamlad data, vilket förbättrar skrivhastigheten och undviker buffertbrist. Det har mer flexibilitet, vilket gör att z/OS-systemet enkelt kan spela in till flera loggströmmar och (med hjälp av nyckelord i dumpprogrammet) tillåter z/OS att läsa en uppsättning SMF-data en gång och skriva den många gånger.

Båda de två sätten kan deklareras för användning, men endast det ena används åt gången för att ha det andra som ett reservalternativ.

Dessa data dumpas sedan regelbundet till sekventiella filer (till exempel bandenheter) med hjälp av IFASMFDP SMF Dump Utility (eller IFASMFDL när loggströmmar används). IFASMFDP kan också användas för att dela upp befintliga SMF-sekventiella filer och kopiera dem till andra filer. De två dumpprogrammen producerar samma utdata, så det innebär inga ändringar i SMF-postutarbetningskedjan, annat än att ändra JCL med anropet av det nya dumpverktyget.

SMF datainsamling och analys

SMF-data kan samlas in via IBM Z Operational Log and Data Analytics och IBM Z Anomaly Analytics med Watson. IBM Z Operational Log and Data Analytics samlar in SMF-data, omvandlar den till ett förbrukningsbart format och skickar sedan data till tredjepartsföretagsanalysplattformar som Elastic Stack och Splunk , eller till den inkluderade operationsdataanalysplattformen, för vidare analys. IBM Z Anomaly Analytics med Watson samlar in SMF-data från flera IBM Z-system och delsystem, inklusive IBM Db2 för z/OS, IBM CICS Transaction Server för z/OS och IBM MQ för z/OS, använder historisk IBM Z-statistik och loggdata för att bygga en modell av normalt operativt beteende och analysera realtids operativa data genom jämförelse med modellen för normala operationer för att upptäcka och varna IT-operationer om avvikande beteende.

IBM Z Operational Log and Data Analytics samlar in SMF-data på följande tre sätt, och IBM Z Anomaly Analytics med Watson samlar in SMF-data på de två första av följande sätt:

  • I loggströmsläge med SMF i minnesbuffert

När SMF körs i loggströmsläget kan Common Data Provider i IBM Z Operational Log and Data Analytics och IBM Z Anomaly Analytics med Watson konfigureras för att samla in SMF från SMF-minnesbufferten med SMF-realtidsgränssnittet.

  • I datauppsättningsläge

När SMF körs i datamängdsinspelningsläget samlar Common Data Provider i IBM Z Operational Log and Data Analytics och IBM Z Anomaly Analytics med Watson in och strömmar SMF-data via en uppsättning SMF-användarutgångar.

  • I batchläge

Systemdatamotorn för Common Data Provider i IBM Z Operational Log and Data Analytics kan köras fristående i batchläge för att läsa SMF-data från en datamängd och sedan skriva den till en fil. Batchjobben för System Data Engine kan skapas för att skriva SMF-data till datamängder och skicka SMF-data till Data Streamer.

SMF-data kan analyseras på följande analysplattformar:

  • Z Data Analytics-plattformen, en komponent i IBM Z Operational Log och Data Analytics, som kan hjälpa till att visualisera och söka igenom ett stort antal Z-operativa data på en enda glasruta. Instrumentpanelerna och sparade sökningar ger insikter i driftsdata och hjälper till med tidig problemupptäckt och problemdiagnos.
  • Företagsplattformar som Splunk , Elastic Stack, Apache Kafka eller Humio som kan ta emot och bearbeta operativ data för analys. Plattformar som Elastic Stack och Splunk inkluderar inte expertkunskap om z-system och applikationer, men användare kan skapa eller importera sin egen analys för att köra mot data.
  • IBM Z Anomaly Analytics med Watson, en produkt som använder både loggbaserad och metrisk baserad maskininlärningsteknik för att ge avvikelsedetektering.
  • IBM Db2 Analytics Accelerator för z/OS, en databasapplikation som tillhandahåller frågebaserad rapportering.
  • IntelliMagic Vision för z/OS, från IntelliMagic. Plattformen kan ge insikter och rekommenderade åtgärder till systemägarna, som är baserade på expertkunskap om z System och applikationer.

externa länkar

Hämtad från " https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=IBM_System_Management_Facilities&oldid=1103112380 "