Thierry Déléris. BMC Mainview Data Server Synthèse & Mise en œuvre

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1 Thierry Déléris BMC Mainview Data Server Synthèse & Mise en œuvre

2 SOMMAIRE BMC Mainview Data Server - Synthèse STEEDd - Mise en œuvre de BMC Mainview Data Server

3 BMC Mainview Data Server Synthèse

4 BMC Mainview Data Server - Schéma Mainview Explorer CMF, z/os, USS TCP/IP VTAM CICS/ AO DB2/ AO IMS/ AO MQ/ AO WAS TOM Storage z/vm M V T A LPAR MV Explorer Server CAS Mainview Data Server User Exit NVBAPI User Exit User Exit LINUX VTAM Terminal 3270 z/os Windows, Linux

5 BMC Mainview Data Server - Synthèse BMC MainviewData Server permetun accéssimple aux donnéesmainviewpar le biaisde mécanismes standard Il permetde rendrecesmêmesdonnéesmainviewimmédiatementdisponiblesaux interfaces clients Toute donnée MAINVIEW est disponible au travers du Data Server Par le biaisd ExitUser, les donnéesainsicollectéespar le Data Server pourrontêtre: Ecritesdansn importequeltype de SGBD (SQL Server, MS-Access, ) Ecritesdansn importequeltype de fichier(csv, TXT, ) Transmises à d autres programmes Le Data Server ne requiert aucun nouvel Address Space sur le Mainframe Il s appuit sur les serveurs Mainview Explorer pré-existant Faible overhead induit Le Data Server estun programmeopen Source écriten Java S appuitsurle Package Java Open Source BMC NVBAPI Peut être exécuté sur n importe quel système(windows, Linux, )

6 BMC Mainview Data Server Pré-requis & Installation Pré-requis: Host Server MVI 4.2 minimum Started task Mainview Explorer Workstation SUN Java JRE 1.5 minimum ODBC oujdbc drivers Installation : Programme d installation disponible à l adresse Download puis lancez le programme d installation ainsi téléchargé

7 BMC Mainview Data Server Interface d accueil La couleur de fond indique le status Menu d accés aux différentes options Source de l horloge Indicateur d activité

8 BMC Mainview Data Server Configuration Niveau de Logging désiré Possibilité de spécifier des classeurs supplémentaires pour les Exits User Sélection d une catégorie

9 BMC Mainview Data Server Configuration Ordinateurs hôtes Identifiant attribué au Serveur Hôte Adresse réseau Numéro de Port

10 BMC Mainview Data Server Connexion au Serveur hôte Serveur hôte identifié Saisie du User Host Saisie du Password

11 BMC Mainview Data Server Saisie d une demande d enregistrement Produits Partitions Contextes Exit associé à la collecte Nombre de lignes à prendre en compte Identifiant de l Horaire retenu Vues Champs Champs sélectionnés pour être collectés Définition d un Horaire spécifique

12 BMC Mainview Data Server Exit Code écrit en BeanShell (Script Java) boolean begin() { log.fine("odbc server entered to record view "+product+"."+view); try { Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver"); } catch (ClassNotFoundException e) { log.severe("jdbc-odbc Bridge driver not found"); super.con = null; return false; } try { super.con = DriverManager.getConnection(url, "admin", ""); super.stmt = con.createstatement(); super.table = product + "_" +view; super.columns = new Hashtable(20); DatabaseMetaData dbmd = con.getmetadata(); ResultSet rs = dbmd.gettables(null,null,table,null); Plusieurs exemples fournis avec l installation

13 BMC Mainview Data Server Demandes d enregistrement Configuration des demandes Heure de dernière collecte

14 BMC Mainview Data Server Logging Plusieurs fichiers de Log (Cycliques) Une couleur par niveau de détail Log de tous les messages opérationnels

15 STEEDd Mise en œuvre de BMC MainviewData Server

16 Problématique & Objectif Problématique : Dans certains cas de figure, un Workload peut voir sa consommation CPU augmenter, ou a l inverse diminuer, de manière anormale par rapport à son profil habituellement observé. Objectif : Identifier au plus tôt, de manière automatique et précise, ces situations afin d en déterminer la source et déclencher d éventuelles actions visant à en limiter l impact. Début de l anomalie Impact de l anomalie Détection optimale Objectif Profil habituel

17 Solution retenue La solution retenue s appuie sur la technique de contrôle statistique«statistical Process Control» Etablissement d un Modèle Statistique de référence contenant, pour chaque Domaine retenu, l ensemble des valeurs de contrôles calculées à partir d un historique des valeurs mesurées Exploitation pour chaque Domaine de Graphes de ContrôleMASF(«MultivariateAdaptive StatisticalFiltering») permettant, à partir des valeurs de contrôles précédemment établies, d identifier les périodes pouvant être considérées comme «atypique» d un point de vue statistique

18 A STEEDd : Etablissement du Modèle Statistique Les données issues d un historique sont analysées (Sur une base de 6 mois de données disponibles) selon la méthode suivante : Regroupement des données de l historique de référence selon les Domaines retenus Exemple : Jour de la semaine, Heure, Lpar, Workload Filtrage Statistique par Domaine, afin d exclure des calculs ultérieurs les données atypiques Etablissement du Modèle Statistique par calcul des valeurs de contrôle relatives à chaque Domaine LCL(«LowerControl Limit») = µ -3σ CL(«Center Line») = µ UCL(«UpperControl Limit»)= µ + 3σ μ: Moyenne arithmétique σ: Ecart-type Valeurs de contrôle du Domaine

19 B STEEDd : Collecte et analyse des informations Pour chaque Domaine retenu, analyse réalisée via un Exit exécuté par MainviewData Server, selon la procédure suivante : Collecte de la valeur correspondant au dernier intervalle de temps Exploitation du Graphe de Contrôle pour comparer la valeurs collectée avec les valeurs de contrôles correspondantes, telles que définies dans le Modèle Statistique de référence Si Valeur collectée > UCL ou Valeur collectée < LCL alors Anomalie Si détection d une Anomalie alors : Estimation de son Impact Envoi d un d alerte Changement de Status du Domaine Impact de l anomalie faute d intervention Détection de l anomalie Valeur collectée

20 STEEDd : Synthèse Détection d une anomalie 1 B 2 Collecte et analyse des informations Mainview Data Server Mainview for z/os Modèle Statistique STEEDd Exit STEEDd Program TDSz 4 Réajustement pour correction A Etablissement du Modèle Statistique 3 Caractérisation de l anomalie BMC Mainview Data Server - Synthèse & Mise en oeuvre Envoi d un d alerte

21 STEEDd : Case Study - 1 Exception Alert (LPAR Level) z/os LPAR monitored Last MainviewData Server collect time WLM Workload retained CPU consumption Status Exception Alertfor LPAR VP01, Workload Batch, at9 PM the 29 of April: CPU Consumption> Upper Control Limit

22 STEEDd : Case Study - 1 Exception Alert (Workload Level) CPU consumptionby interval: Data collected every15 minutes by the STEEDd Java Exit executed by the MainviewData Server Upper Control Limit Average CPU Consumption> UpperControl Limit Lower Control Limit CumulatedCPU consumption by hour Extra Value observed

23 STEEDd : Case Study - 2 Alert Alert at9:02 PM Detailof the Alertcharacters: LPAR Name, Workload, Date & Time Control Limits for this Time Interval CPU consumption observed CPU consumption Delta with UCL

24 STEEDd : Case Study - 3 Mainview Panel investigations Main CPU consumer in the Batch Workload of the target LPAR during the Alert interval Analyse thanksto «Mainviewfor z/os» of the CPU consumers during the Alert interval

25 STEEDd : Résultats obtenus Réactivité accrue sur les anomalies de consommation CPU relevées Limitation des impacts sur la consommation CPU Ciblage facilité des origines de ces anomalies Actions d optimisations simplifiées Diminution pérenne des situations de surconsommation CPU Neutralisation des impacts sur les pointes d utilisation de la Capacité Maîtrise des besoins Capacité MIPS Neutralisation des impacts sur les pointes de consommation CPU Maîtrise de la facturation awlc MSU

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