Performance do Sistema_Aula Inaugural_Pós Graduação_UniverCidade_IBM

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Aula inaugural da cadeira "Performance do Sistema" do curso de pós-graduação lato sensu "Suporte Tecnológico para Mainframes" da UniverCidade, em joint-venture com a IBM Academic Initiative

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Performance do Sistema_Aula Inaugural_Pós Graduação_UniverCidade_IBM

  1. 1. Centro Universitário da Cidade do Rio de Janeiro UniverCidade Escola de Ciências Exatas e Tecnologia Pós-Graduação Lato Sensu em Suporte Tecnológico para Mainframes Academic Initiative Disciplina : PERFORMANCE DO SISTEMA Professor : Alfredo Saad Turma : 2010
  2. 2. Academic Initiative Agenda  Contra-exemplo: Case Real em Serviços Hospitalares  Ausência de Esforços na Área de Performance Impactos sobre a Organização  Exemplo: Case Real em Serviços de Transporte Aéreo  Esforço Contínuo na Área de Performance  Benefícios para a Organização Análise de Performance e Comprometimento com os Negócios da Organização: um exemplo e ... um contra-exemplo
  3. 3. Academic Initiative Contra-exemplo: Case Real em Serviços Hospitalares Ausência de Esforços na Área de Performance Impactos sobre a Organização
  4. 4. Academic Initiative Contra-exemplo : Serviços Hospitalares CareGroup Health Organization – Beth Israel Deaconess Medical Center (Boston) – Outros hospitais em Cambridge, Needham e Ayer A Maior Crise da História do Hospital Entre 13 e 18 de novembro de 2002
  5. 5. Academic Initiative Beth Israel Deaconess Medical Center – Hospital-Escola – Harvard Medical School – 450 Pacientes Internados – 3.000 Exames Laboratoriais por dia Contra-exemplo : Serviços Hospitalares
  6. 6. Academic Initiative Ambiente de TI – 250 pessoas na equipe – 25.000 pontos na rede – 40 terabytes de tráfego na rede por dia – 100.000 e-mails por dia Contra-exemplo : Serviços Hospitalares
  7. 7. Academic Initiative  Suporte de TI – Funções de Administração Hospitalar – Funções Associadas à Atividade Médica disponibilizadas em rede (on-line, real-time) a: • Médicos (Clínicos, Cirurgiões, Especialistas) • Laboratoristas • Nutricionistas • Psicólogos • Enfermeiros • Estudantes Contra-exemplo : Serviços Hospitalares
  8. 8. Academic Initiative  Funções Associadas à Atividade Médica • Processamento de Prescrições (imediato) • Laudos e Imagens de Exames (45 minutos) • Conferência via Web, inclusive em Cirurgias • Monitoramento Cardíaco e Respiratório (real-time) • Ficha Médica dos Pacientes (on-line) – Doenças Prévias – Alergias – Medicações Anteriores – Histórico de Exames Contra-exemplo : Serviços Hospitalares
  9. 9. Academic Initiative  Desempenho de TI  Desempenho do Hospital  Rede / Sistema Lento ou Indisponível  Baixa Produtividade  Atividade Médica Afetada  Pacientes Sob Risco Contra-exemplo : Serviços Hospitalares
  10. 10. Academic Initiative  A Crise: Impactos Reais – Laudos de Exames • 45 minutos  5 horas – Atendimento de Emergência • Suspenso – Acesso On-Line à Ficha Médica dos Pacientes • Lento – Monitoramento Real-Time e Conferência via Web • Indisponível – Processamento de Prescrições • Manual Contra-exemplo : Serviços Hospitalares
  11. 11. Academic Initiative A Crise por Dentro: Dia 1 13 nov 2002 - 4a.feira – 13:45 CIO percebe que o sistema está lento e questiona área de TI – “Trata-se de um pico repentino e passageiro de CPU num dos switches principais da rede, de origem desconhecida, tendo ocorrências anteriores durado entre 15 min e 2 h” – “Possivelmente devido à ação de um técnico externo que talvez tenha feito alterações na configuração. Não há razão para preocupação” – Equipe decide desativar VLAN’s progressivamente – Com a rede totalmente paralisada, a ação é revertida – 18:00 comportamento do sistema se normaliza – 21:00 a equipe deteta um “spanning tree protocol loop” ( ??? ) – Equipe decide desativar links redundantes – 22:30 Problema parece ter sido resolvido
  12. 12. Academic Initiative – 08:00 começa a mostrar-se lento novamente – A normalização da noite anterior foi devida apenas à baixa atividade – Ocorrem novos picos de CPU – Suspeita-se da rede dos outros hospitais do CareGroup – Equipe decide converter conexão com os outros hospitais de switching para routing, fracassando após 7 horas de esforço – 15:50 Serviço de emergência do hospital desativado – Help-desk do hospital congestionado por milhares de chamados – COO e CIO decidem acionar consultoria externa – Consultoria decide auditar 25.000 pontos da rede para localizar as ocorrências de “spanning tree protocol loops”, além de substituir alguns switches por routers e dar boot em alguns switches – 23:50 Problema parece ter sido resolvido A Crise por Dentro: Dia 2 14 nov 2002 - 5a.feira
  13. 13. Academic Initiative – 08:00 mostra-se lento novamente – 10:00 COO e CIO decidem pela operação manual do hospital – “Onde estão os formulários ? Como preenche-los mesmo ? ” – “Como distribuir os laudos de 3.000 exames por dia em papel ? ” – “Como acomodar e alimentar a equipe de 100 pessoas que atacava a crise em regime 24 x 7 ? ” – Auditoria nos 25.000 pontos da rede para localizar as ocorrências de “spanning tree protocol loops” continua, assim como a substituição de switches por routers no núcleo da rede – CIO dorme suas primeiras 2 horas nos últimos dois dias A Crise por Dentro: Dia 3 15 nov 2002 - 6a.feira
  14. 14. Academic Initiative – Identificadas novas localidades com “spanning tree protocol loops” – Equipe decide construir um núcleo redundante da rede com infraestrutura de routers – 09:00 CIO se reúne com CEO e não tem estimativa precisa para a normalização da rede – 21:30 Núcleo redundante da rede implantado – 22:00 Rede reativada após 36 horas de indisponibilidade – 23:30 Problema parece ter sido resolvido – CIO vai para casa – CIO é acordado a 01:00 com a notícia da ocorrência de outro pico de CPU A Crise por Dentro: Dia 4 16 nov 2002 - Sábado
  15. 15. Academic Initiative – 06:00 cartão de rede de um dos switches do núcleo da rede é trocado – Equipe documenta as mudanças realizadas – Baixa atividade do domingo não encoraja equipe a dar garantia de solução definitiva do problema – CIO decide observar o sistema durante 24 horas antes de anunciar o fim da crise A Crise por Dentro: Dia 5 17 nov 2002 - Domingo
  16. 16. Academic Initiative – 04:00 CIO chega ao hospital e aciona aplicação que mede o consumo de CPU em tempo real – 07:30 As atividades do hospital começam a se avolumar – 12:00 Não havia ocorrido qualquer pico de CPU e a rede se comportava normalmente sob carga plena – CIO declara a crise encerrada Notas: - Referência: Berinato, Scott – All Systems Down, CIO Magazine, Feb 15, 2003 - CareGroup CIO – Dr. John Halamka A Crise por Dentro: Dia 6 18 nov 2002 – 2ª. feira
  17. 17. Academic Initiative  Lições Aprendidas – Reação meramente corretiva – Ausência de medições históricas, impossibilitando qualquer análise sólida de tendências – Inexistência de monitoramento permanente, inviabilizando diagnóstico ágil e seguro – Desconhecimento da real origem do problema, gerando explicações vagas e ações inócuas – Inadequação de disciplinas de controle (problemas, mudanças, performance, capacidade, etc.) A Crise : Pós-análise
  18. 18. Academic Initiative  Uma disciplina de Análise de Performance proativa teria evitado a crise pela: • deteção prematura de: – desvios de desempenho – tendências anômalas – recursos saturados – comportamentos atípicos • correção prévia à percepção dos usuários com relação a: – arquitetura técnica obsoleta – configurações impróprias de equipamentos e software – rotinas e processos inadequados – design não otimizado de aplicativos A Crise : Pós-análise
  19. 19. Academic Initiative Exemplo: Case Real em Serviços de Transporte Aéreo Esforço Contínuo na Área de Performance  Benefícios para a Organização
  20. 20. Academic Initiative Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo  Suporte de TI – Funções Administrativas e Financeiras – Funções Associadas à atividade-fim disponibilizadas em rede (on-line, real-time): • Reservas de passagens • Venda e emissão de bilhetes • Check-in • Programas de milhagem • Escala de tripulantes • Manutenção de aeronaves • Plano de vôo • Peso e balanceamento • Cálculo de combustível
  21. 21. Academic Initiative  Dados anuais de uma grande empresa aérea – Receita Bruta US$ 14 bilhões – Despesas com Combustível US$ 1,7 bilhão – No. de Passageiros 107 milhões – No. de Passageiros x Milhas 102 bilhões – No. de Toneladas Carga x Milhas 1,5 bilhão – Galões de Combustível 2,5 bilhões – No. de Aeronaves 830 – No. de Empregados 75 mil – Horas de Vôo 2,2 milhões – Ocupação das Aeronaves 72 % Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  22. 22. Academic Initiative  Indisponibilidade de Sistema/Rede: Impactos – Venda / Emissão de Bilhetes • Suspensa – Central de Reservas / Programa de Milhagem • Suspensa – Check-in • Manual – Peso e Balanceamento / Plano de Vôo • Manual – Cálculo de Combustível / Serviço de Bordo • Manual Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  23. 23. Academic Initiative Indisponibilidade de 1 hora: Impactos Receita Bruta US$ 1,6 milhão No. de Passageiros 12.200 No. de Passageiros x Milhas 11,6 milhões No. de Toneladas Carga x Milhas 171 mil Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  24. 24. Academic Initiative  Reserva de Passagens Venda e Emissão de Bilhetes Check-in Peso e Balanceamento Serviço de Bordo Abastecimento de Combustível Plano de Vôo Escala de Tripulantes Manutenção de Aeronaves Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  25. 25. Academic Initiative  Performance de TI  Performance da Empresa  Rede / Sistema Indisponível  Perda de receita  Vôos em atraso  Aumento de custos  Passageiros insatisfeitos Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  26. 26. Academic Initiative  Perda de receita  Reservas não realizadas  Bilhetes não vendidos/emitidos  Vôos em atraso  Reflexo sobre outros vôos de cada aeronave  Impacto sobre Conexões Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  27. 27. Academic Initiative  Aumento de custos  Plano de Vôo x Combustível  Carga x Distribuição de peso  Tempo de Alocação da Tripulação  Passageiros insatisfeitos  Imagem da Empresa  Impacto sobre Fidelidade x x Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  28. 28. Academic Initiative  Uma disciplina de Análise de Performance proativa garante um desempenho da organização através da: – deteção prematura de: • desvios de desempenho • tendências anômalas • comportamentos atípicos – correção prévia ao impacto sobre os usuários com relação a: • configurações impróprias de software e rede • design não otimizado de aplicativos • conflitos no acesso a recursos Exemplo: Serviços de Transporte Aéreo
  29. 29. Academic Initiative Estudo de Caso (1 de 28) Exploração continuada da capacidade instalada - Áreas de otimização de performance - Serviços de produção batch - Tuning de software básico - Otimização de aplicações
  30. 30. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada - Serviços de produção batch - Identificação dos aplicativos mais consumidores - Ajustes no horário de processamento - Otimização da janela batch noturna - Tuning de software básico - Definição de classes e número de regiões do IMS - Prioridade relativa entre transações on-line e jobs batch - Gráu de concorrência de transações on-line e jobs batch - Parametrização de performance do sistema operacional Estudo de Caso (2 de 28)
  31. 31. Academic Initiative -Otimização de aplicações - Interação ao longo de todas as fases do projeto de um aplicativo - Validação e ajuste do modelo de dados sob a ótica da performance - Validação dos processos on-line x batch - Medições e recomendações pré-implantação - Interação quando indicadores de performance alertados - Medições e recomendações pós-implantação - Identificação de grandes consumidores - Análise de tendências - Identificação de gargalos e conflitos de acesso - Ações típicas - Adequação da estrutura de índices - Recodificação de statements SQL - Qualificação - Range de seleção - Order by /Group by - Expressões aritméticas - Joins - Alterações de funcionalidade do aplicativo - Alterações de design do aplicativo Estudo de Caso (3 de 28)
  32. 32. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES Relacionamento Competição entre as áreas destrutiva Estudo de Caso (4 de 28)
  33. 33. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES Relacionamento Competição entre as áreas destrutiva Visão da ação da Intromissão área de performance indevida Estudo de Caso (5 de 28)
  34. 34. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES Relacionamento Competição entre as áreas destrutiva Visão da ação da Intromissão área de performance indevida Pós-Implantação Ambiente em produção em crise Estudo de Caso (6 de 28)
  35. 35. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES Relacionamento Competição entre as áreas destrutiva Visão da ação da Intromissão área de performance indevida Pós-Implantação Ambiente em produção em crise Motivação do time Baixa de performance Estudo de Caso (7 de 28)
  36. 36. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES DEPOIS Relacionamento Competição Esforço entre as áreas destrutiva integrado Visão da ação da Intromissão área de performance indevida Pós-Implantação Ambiente em produção em crise Motivação do time Baixa de performance Estudo de Caso (8 de 28)
  37. 37. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES DEPOIS Relacionamento Competição Esforço entre as áreas destrutiva integrado Visão da ação da Intromissão Apoio área de performance indevida desejado Pós-Implantação Ambiente em produção em crise Motivação do time Baixa de performance Estudo de Caso (9 de 28)
  38. 38. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES DEPOIS Relacionamento Competição Esforço entre as áreas destrutiva integrado Visão da ação da Intromissão Apoio área de performance indevida desejado Pós-Implantação Ambiente Ambiente em produção em crise estável Motivação do time Baixa de performance Estudo de Caso (10 de 28)
  39. 39. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES DEPOIS Relacionamento Competição Esforço entre as áreas destrutiva integrado Visão da ação da Intromissão Apoio área de performance indevida desejado Pós-Implantação Ambiente Ambiente em produção em crise estável Motivação do time Baixa Alta de performance Estudo de Caso (11 de 28)
  40. 40. Academic Initiative -Otimização de aplicações ANTES DEPOIS Relacionamento Competição Esforço entre as áreas destrutiva integrado Visão da ação da Intromissão Apoio área de performance indevida desejado Pós-Implantação Ambiente Ambiente em produção em crise estável Motivação do time Baixa Alta de performance “If you don’t have time to do it right, when will you have time to do it again ?” (Jeffrey Mayer) Estudo de Caso (12 de 28)
  41. 41. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Mês 1 Número de trxs DB2 (x1000) 298 MIPS consumidos no pico 21,7 Tempo execução / trx (s) 4,72 Tempo CPU / trx (s) 0,26 Tempo lock/ trx (s) 1,40 Tempo de I/O / trx (s) 1,86 Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 Estudo de Caso (13 de 28)
  42. 42. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Depois Mês 1 Mês 13 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 Tempo execução / trx (s) 4,72 0,76 Tempo CPU / trx (s) 0,26 0,06 Tempo lock/ trx (s) 1,40 0,04 Tempo de I/O / trx (s) 1,86 0,42 Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 0,30 Estudo de Caso (14 de 28)
  43. 43. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Depois Variação Mês 1 Mês 13 Mês 1  13 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 +328% MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 + 88 % Tempo execução / trx (s) 4,72 0,76 - 84 % Tempo CPU / trx (s) 0,26 0,06 - 77 % Tempo lock/ trx (s) 1,40 0,04 - 97 % Tempo de I/O / trx (s) 1,86 0,42 - 77 % Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 0,30 - 92 % Estudo de Caso (15 de 28)
  44. 44. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Depois Variação Mês 1 Mês 13 Mês 1  13 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 +328% MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 + 88 % Tempo execução / trx (s) 4,72 0,76 - 84 % Tempo CPU / trx (s) 0,26 0,06 - 77 % Tempo lock/ trx (s) 1,40 0,04 - 97 % Tempo de I/O / trx (s) 1,86 0,42 - 77 % Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 0,30 - 92 % Estudo de Caso (16 de 28)
  45. 45. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Depois Depois Variação Mês 1 Mês 13 Mês 25 Mês 1  25 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 4.686 +1.472% MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 61,7 + 184% Tempo execução / trx (s) 4,72 0,76 0,87 - 82% Tempo CPU / trx (s) 0,26 0,06 0,06 - 77% Tempo lock/ trx (s) 1,40 0,04 0,11 - 92% Tempo de I/O / trx (s) 1,86 0,42 0,50 - 73% Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 0,30 0,26 - 93% Estudo de Caso (17 de 28)
  46. 46. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Depois Depois Variação Mês 1 Mês 13 Mês 25 Mês 1  25 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 4.686 +1.472% MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 61,7 + 184% Tempo execução / trx (s) 4,72 0,76 0,87 - 82% Tempo CPU / trx (s) 0,26 0,06 0,06 - 77% Tempo lock/ trx (s) 1,40 0,04 0,11 - 92% Tempo de I/O / trx (s) 1,86 0,42 0,50 - 73% Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 0,30 0,26 - 93% Estudo de Caso (18 de 28)
  47. 47. Academic Initiative Exploração continuada da capacidade instalada Antes Depois Depois Variação Mês 1 Mês 13 Mês 25 Mês 1  25 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 4.686 +1.472% MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 61,7 + 184% Tempo execução / trx (s) 4,72 0,76 0,87 - 82% Tempo CPU / trx (s) 0,26 0,06 0,06 - 77% Tempo lock/ trx (s) 1,40 0,04 0,11 - 92% Tempo de I/O / trx (s) 1,86 0,42 0,50 - 73% Tempo fila IMS / trx (s) 3,94 0,30 0,26 - 93% Estudo de Caso (19 de 28)
  48. 48. Academic Initiative Pathlengthmédiodatrxemprodução (emmilhõesdeinstr.)8-18hsdiasúteis 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 Meses 2 3 4 5 1 Aplicação complexa implantada Estudo de Caso (20 de 28)
  49. 49. Academic InitiativeMIPSconsumidos nahoradepicodosdiasúteis 10 20 30 40 70 60 50 0 100% 90% 1 3 5 7 9 11 Meses 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 Ambiente de Desenvolvimento Ambiente de Produção + Desenvolvimento Ambiente de Produção Expansão efetuada apenas no mês 47 80% mês 23 mês 27 70% mês 18 Estudo de Caso (21 de 28)
  50. 50. Academic Initiative - Benefícios obtidos - Exploração exaustiva da base instalada - Uso de CPU acima de 90 % durante 20 meses - Maior poder de negociação na aquisição da expansão do hardware - Pelo adiamento da decisão de fechar o negócio - Otimização nas decisões de invesimento - Queda de 80 % no preço do Mip ao longo do período de 20 meses - Economia de US$ 4,4 M - Adequação e estabilidade dos níveis de serviço - Maior previsibilidade do comportamento do ambiente - Minimização do impacto de novos serviços sobre o ambiente - Alta satisfação da comunidade usuária Estudo de Caso (22 de 28)
  51. 51. Academic Initiative Comparativo Antes Depois Depois Depois ------------------- Variação ------------------- Mês 1 Mês 13 Mês 25 Mês 47 Mês 1  13 Mês 1  25 Mês 1  47 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 4.686 6.120 + 328 % +1.472% +2.052 % MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 61,7 102,8 + 88 % + 184% + 373 % Tempo execução por trx (s) 4,72 0,76 0,87 0,56 - 84 % - 82% - 88 % Tempo CPU por trx (s) 0,26 0,06 0,06 0,06 - 77 % - 77% - 77 % Tempo de lock por trx (s) 1,40 0,04 0,11 0,04 - 97 % - 92% - 97 % Tempo de I/O por trx (s) 1,86 0,42 0,50 0,24 - 77 % - 73% - 87 % Tempo fila IMS por trx (s) 3,94 0,30 0,26 0,42 - 92 % - 93% - 89 % Estudo de Caso (23 de 28)
  52. 52. Academic Initiative Comparativo Antes Depois Depois Depois ------------------- Variação ------------------- Mês 1 Mês 13 Mês 25 Mês 47 Mês 1  13 Mês 1  25 Mês 1  47 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 4.686 6.120 + 328 % +1.472% +2.052 % MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 61,7 102,8 + 88 % + 184% + 373 % Tempo execução por trx (s) 4,72 0,76 0,87 0,56 - 84 % - 82% - 88 % Tempo CPU por trx (s) 0,26 0,06 0,06 0,06 - 77 % - 77% - 77 % Tempo de lock por trx (s) 1,40 0,04 0,11 0,04 - 97 % - 92% - 97 % Tempo de I/O por trx (s) 1,86 0,42 0,50 0,24 - 77 % - 73% - 87 % Tempo fila IMS por trx (s) 3,94 0,30 0,26 0,42 - 92 % - 93% - 89 % Estudo de Caso (24 de 28)
  53. 53. Academic Initiative Comparativo Antes Depois Depois Depois ------------------- Variação ------------------- Mês 1 Mês 13 Mês 25 Mês 47 Mês 1  13 Mês 1  25 Mês 1  47 Número de trxs DB2 (x1000) 298 1.274 4.686 6.120 + 328 % +1.472% +2.052 % MIPS consumidos no pico 21,7 40,9 61,7 102,8 + 88 % + 184% + 373 % Tempo execução por trx (s) 4,72 0,76 0,87 0,56 - 84 % - 82% - 88 % Tempo CPU por trx (s) 0,26 0,06 0,06 0,06 - 77 % - 77% - 77 % Tempo de lock por trx (s) 1,40 0,04 0,11 0,04 - 97 % - 92% - 97 % Tempo de I/O por trx (s) 1,86 0,42 0,50 0,24 - 77 % - 73% - 87 % Tempo fila IMS por trx (s) 3,94 0,30 0,26 0,42 - 92 % - 93% - 89 % Estudo de Caso (25 de 28)
  54. 54. Academic Initiative Comparativo Antes Depois Variação Mês 1 Mês 47 Mês 1  47 Tempo de processamento no IMS por trx 6,15 1,18 - 81 % Tempo de Resposta no Host (TRH) por trx (s) 10,09 1,60 - 84 % Distribuição do TRH % de trxs com TRH < 1 s 31,3 % 69,9 % + 124 % % de trxs com TRH < 3 s 71,0 % 95,2 % + 34 % % de trxs com TRH < 5 s 82,5 % 97,6 % + 18 % % de trxs com TRH > 10 s 8,8 % 1,2 % - 86 % % de trxs com TRH > 30 s 3,6 % 0,4 % - 89 % Estudo de Caso (26 de 28)
  55. 55. Academic Initiative Qualidade dos Serviços de TI x Eficiência das Operações da Organização - Criticidade quanto ao tempo de resposta - Criticidade quanto à disponibilidade - Áreas operacionais vitais atendidas pela área de TI - Infra-estrutura - Aplicações Estudo de Caso (27 de 28)
  56. 56. Academic Initiative Qualidade dos Serviços de TI x Eficiência das Operações da Organização - Passageiros - Aeronaves - Reserva de passagens - Peso e Balanceamento - Check-in - Combustível - Programas de fidelidade - Malha Aérea - Prepaid Ticket Advice (PTA) - Paradas e Serviços - Eletronic Ticketing - Aferição de Instrumentos - Aeroportos / Vôo - Tripulação - Planejamento de vôo - Escala de tripulação técnica - Meteorologia - Escala de comissários - Ocorrências de vôo - Nascer e pôr do sol - Motores / Turbinas - Finanças - Confiabilidade da Manutenção - Passenger Revenue Acct - Qualidade de Componentes - Cargo Revenue Acct - Materiais / Compras - Yield Management - Produção de Oficinas - Contas a pagar - Documentação de Engenharia - Contas a receber Estudo de Caso (28 de 28)

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