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Analice los datos de rendimiento del mainframe MXG con Excel

Los mainframes por diseño producen información de rendimiento detallada que representa casi todos los ciclos del procesador y las solicitudes de E / S. Dar sentido a todos esos datos puede ser un desafío, incluso para el profesional de mainframe más canoso. Afortunadamente, existen algunas herramientas y técnicas útiles para facilitar el proceso de recopilación y análisis de datos de rendimiento del mainframe.

Uso de MXG para recopilar datos de mainframe
MXG es un conjunto de programas del Sistema de análisis estadístico (SAS) del Instituto SAS diseñado para recopilar y analizar datos de rendimiento del mainframe. Una vez que se importa la información, MXG puede resumir y emitir un informe detallado. El paquete MXG también incluye un libro de texto autorizado por el fundador de MXG, el Dr. Barry Merrill, sobre el rendimiento y el ajuste del mainframe junto con los materiales de instalación de MXG.

La extracción de datos de rendimiento del mainframe comienza con el registro correcto. El registro de la facilidad de gestión del sistema (SMF) de CICS Monitoring Facility (CMF) tipo 110 contiene docenas de campos que rastrean cada transacción. MXG reúne los registros CMF en un conjunto de datos SAS llamado CICSTRAN. MXG divide algunos de estos campos en dos partes, un contador y un temporizador. Por ejemplo, MXG divide el campo de envío de usuarios de CMF (USRDISPT) en la cantidad de veces que CICS envió una tarea (TASDSPCN), así como la cantidad de tiempo que la tarea estuvo disponible para enviar (TASDSPTM). MXG también calcula algunos campos, como la espera no capturada (WTUNIOTM), que contiene retrasos que no pueden ser contabilizados por todos los demás depósitos de espera. Además de CMF, MXG también puede capturar datos de otros productos como Omegamon y Datacom.

El código SAS de muestra a continuación imprime el ID de transacción, la hora de inicio de la tarea, el nombre de la región CICS, el tiempo de respuesta, la CPU y el tiempo de espera del archivo para cada registro en CICSTRAN:

proc imprimir datos = etiqueta cicstran;
id strttime;
var tranname applid iresptm cputm wtfciotm;
formato iresptm cputm wtfciotm 12.6;

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Este código produce una enorme cantidad de datos. Si un administrador desea eventos específicos que ya se conocen, no se requiere procesamiento adicional. Pero es posible que los administradores deseen profundizar más para evaluar el rendimiento del mainframe más a fondo. Esto requiere una herramienta analítica. Existen numerosos disponibles, pero Microsoft Excel puede proporcionar una alternativa conveniente y de bajo costo para el análisis de datos. El objetivo es obtener los datos MXG en un formato de valores separados por comas (.CSV) que Excel pueda abrir.

Representación de archivos .CSV de MXG
La adición de dos declaraciones de SAS Output Data Services (ODS) puede convertir el informe PROC PRINT anterior en un archivo .CSV sin ninguna codificación adicional:

cierre de lista de ods;
ods csvall body = ‘/ tmp / trans.csv’;
proc imprimir datos = etiqueta cicstran;
id strttime;
var tranname applid iresptm cputm wtfciotm;
formato iresptm cputm wtfciotm 12.6;

La primera declaración «ods» indica a SAS que cierre su registro y enumere los archivos de salida. La segunda línea «ods» le dice a SAS que envíe todos los resultados posteriores al archivo Unix System Services (USS) /tmp/trans.csv en formato .CSV. Este código usa un archivo USS porque coincide con lo que Excel espera durante el proceso de importación. También es más fácil que conseguir una buena longitud de registro.

El operando «etiqueta» en la tercera línea le dice a SAS que imprima las etiquetas de las variables en la parte superior del informe. Cuando se importan a Excel, estas etiquetas se convierten en encabezados de columna. También tenga en cuenta la declaración de «formato» que indica a SAS que imprima los tiempos de espera de respuesta, CPU y E / S de archivos en segundos en lugar de marcas de tiempo. Esto los hará más fáciles de manipular en Excel.

El archivo resultante contiene valores entre comillas dobles y separados por comas, una fila por cada línea del informe. Las líneas en sí pueden tener cualquier longitud, sin las restricciones de los límites típicos de las líneas de impresión.

El archivo .CSV producido a partir de MXG se carga primero en Excel

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Figura 1

Utilice el filtrado básico de Excel para localizar puntos de datos clave dentro del archivo de datos de rendimiento.

Figura 2

El filtrado de datos de mainframe puede revelar relaciones de rendimiento que ofrecen nuevas direcciones de ajuste.

figura 3

Excel puede representar gráficamente los datos .CSV para ayudar a los administradores a identificar tendencias y anomalías en los datos.

Figura 4

Recuerde que ODS es una instalación poderosa. Los programadores de SAS pueden usar ODS para crear HTML listo para la web, enviar correos electrónicos o producir archivos PostScript y manejar otras tareas de alto nivel. Es importante consultar el manual de ODS para obtener más información sobre esta herramienta eléctrica.

Visualización de datos de informes .CSV en Excel
Ahora es el momento de analizar nuestros datos de rendimiento de mainframe. Con solo hacer doble clic en un archivo .CSV, se inicia Excel y se cargan los datos .CSV en una hoja de trabajo. Sin embargo, prefiero pasar por el asistente de importación de texto. El asistente ajusta el ancho de las columnas y le brinda la opción de omitir líneas para evitar incluir los títulos de los informes. El asistente también le permite excluir columnas y seleccionar formatos. Una importación de datos típica es similar a la Figura 1. Observe cómo las etiquetas de las variables SAS se convierten en los encabezados de las columnas.

Algunos de los mejores análisis de datos son los más simples, como el uso de filtros de columna. Por ejemplo, para ver todas las transacciones que se ejecutaron durante más de un segundo, un administrador puede establecer un filtro en la columna de tiempo de respuesta como en la Figura 2.

Después de filtrar según el tiempo de respuesta, puede ver las transacciones de larga ejecución resaltadas en la Figura 3 que pasaron la mayor parte del tiempo esperando la E / S de archivos.

Otras técnicas simples también pueden proporcionar información importante. Por ejemplo, ordenar las filas según el uso de la CPU resaltará qué transacciones son las más intensivas en el procesador. De manera similar, Excel tiene funciones para sumar y promediar que también pueden ayudar a llegar al fondo de un problema.

Excel también facilita la visualización de gráficos y otros datos. Un asistente de Excel puede representar gráficamente la columna de datos “Tiempo de respuesta interno” para producir una representación visual de los datos similar a la Figura 4. Esta visualización puede ayudar a los administradores a identificar rápidamente anomalías y detectar tendencias que podrían ofrecer otras vías para la investigación del desempeño.

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Aprovechando al máximo los datos MXG en Excel
Excel es una herramienta analítica completa y sofisticada por derecho propio, pero hay algunos consejos que pueden ayudarlo a obtener más valor de las importaciones de MXG:

  • Excel tiene problemas para interpretar los valores de la marca de tiempo SAS que dan como resultado una clasificación incorrecta y valores mostrados no válidos. Para solucionar estos problemas, debe importar estos campos como texto.
  • De forma predeterminada, a MXG le gusta imprimir campos como la CPU y el tiempo de respuesta en el formato hh: mm: ss.x, pero esto dificulta hacer cálculos matemáticos con ellos. Dígale a SAS que imprima los campos como números como se muestra en la declaración FORMAT en los fragmentos de código SAS anteriores.
  • Puede resultar tentador descargar cientos de campos para miles de transacciones en una hoja de cálculo grande. Pero el gran volumen de datos dificultará el rastreo y el análisis de Excel. Le recomiendo que limite el conjunto de datos importados a Excel. Elija un conjunto de métricas favoritas que reflejen con mayor precisión el comportamiento de sus aplicaciones. Por ejemplo, no tiene sentido mantener el depósito de espera de DB2 para una aplicación puramente VSAM.

SOBRE EL AUTOR: Robert Crawford ha sido programador de sistemas durante 29 años. Mientras se especializaba en soporte técnico de CICS, también ha trabajado con VSAM, DB2, IMS y una variedad de otros productos de mainframe. Ha programado en Assembler, Rexx, C, C ++, PL / 1 y COBOL. La última fase de su carrera lo encuentra como arquitecto de operaciones responsable de establecer la estrategia y dirección de mainframe para una gran compañía de seguros. Vive y trabaja con su familia en el sur de Texas.

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