Cualquiera que haya trabajado con mainframes durante un tiempo sabe cómo funciona: cuando el rendimiento importa, se recurre a TMON. Ya sea para supervisar métricas clave en paneles 3270, mantener abiertas las pantallas de actualización automática durante una ventana con mucho tráfico o analizar datos históricos a posteriori, en TMON se encuentran las respuestas.
Lo más difícil ha sido hacer llegar esa misma información a todos los que la necesitan, con la suficiente rapidez para que sea relevante. TMON Stream se creó a partir de conversaciones con clientes sobre este mismo desafío. No reemplaza las herramientas en las que ya confía; simplemente cambia la forma en que los datos de TMON fluyen por su organización para que más personas puedan verlos, comprenderlos y actuar en consecuencia.
La mayoría de las organizaciones utilizan TMON de algunas maneras conocidas:
Estos enfoques funcionan y siguen siendo esenciales. El problema no radica en el volumen de datos. A TMON nunca le ha faltado información valiosa. El problema es que esta información suele ser:
En un entorno donde los incidentes suelen producirse entre diferentes plataformas, esas limitaciones ralentizan a los equipos.
Una ralentización podría comenzar en la capa de aplicación, manifestarse en DB2 y, en última instancia, aparecer como una presión sobre la CPU en z/OS®. Mientras esto sucede:
El comportamiento del sistema central es visible, pero no para quienes consultan esos paneles distribuidos. O bien, solo está disponible posteriormente, una vez exportados los datos o generados los informes. Esta falta de información provoca que los equipos de sistemas centrales tengan que explicar los eventos a posteriori, que otros equipos solo vean los síntomas y que la correlación se produzca en teleconferencias en lugar de en una pantalla compartida.
TMON Stream cierra esa brecha.
TMON Stream no modifica la forma en que TMON recopila datos. No reemplaza las pantallas, los informes ni los flujos de trabajo establecidos del 3270. Lo que sí cambia es cómo fluyen esos datos dentro de su organización y cómo se pueden analizar.
Con TMON Stream:
Piénselo como una ampliación del alcance de TMON, no como una redefinición del mismo. Los expertos en mainframes conservan las perspectivas en las que confían, mientras que los demás obtienen visibilidad oportuna y contextual del comportamiento del mainframe utilizando las herramientas que ya conocen.
Muchos programadores de sistemas confían en las vistas 3270 por una buena razón. Son rápidas, familiares y eficientes. TMON Stream no elimina eso. En cambio, agrega otra opción cuando la necesite:
Ya no tienes que elegir entre la velocidad del 3270 y la facilidad para compartir de los paneles de control modernos. Puedes tener ambas.
TMON Stream se basa en Rocket® Data Gateway, que actúa como puente entre TMON y el resto de su entorno de análisis. Recopila métricas de rendimiento de los subsistemas de z/OS y las pone a disposición de las plataformas posteriores para su almacenamiento, visualización y análisis.
La pasarela se encarga de la parte mecánica, lo que permite a TMON seguir haciendo lo que mejor sabe hacer, mientras que sus datos se vuelven accesibles dondequiera que se necesiten.
TMON Stream incluye paneles de control de ejemplo para cada subsistema compatible. Están diseñados para mostrar los comportamientos que interesan a los equipos de mainframe, presentados en un formato más fácil de compartir y analizar.
Historial de rendimiento de transacciones de TMON CICS®: tiempo de respuesta frente a tiempo de espera de DB2
Actividad del sistema TMON z/OS: Utilización de LPAR
Algunos clientes utilizan estos paneles como una herramienta adicional junto con la monitorización tradicional del 3270. Otros los utilizan para visualizar el comportamiento del sistema durante incidentes o en análisis posteriores a eventos. El verdadero valor no reside en el panel en sí, sino en la visibilidad compartida y la comprensión más rápida que permite.
TMON Stream amplía el valor de su inversión actual en TMON al facilitar el intercambio, la visualización y la correlación de datos de rendimiento en todo su entorno. El resultado es una mayor capacidad de observación sin alterar la forma en que sus equipos trabajan actualmente.
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