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IMS Tools Autonomics - IMS UG June 2017 Tokyo

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Conditional online reorg for FF DB, Online space management utility for DEDB, Recovery autonomics

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IMS Tools Autonomics - IMS UG June 2017 Tokyo

  1. 1. ⾼橋利和 ロケットソフトウェアジャパン(株) IMSツール開発 June 22, 2017 IMSツール・オートノミクス IMS Tokyo RUG 2017 *
  2. 2. Please Note: § IBM’s statements regardingits plans, directions,and intent are subject to changeor withdrawal without notice at IBM’s sole discretion. § Information regarding potential future products is intended to outline our general productdirection andit should notbe relied on in making a purchasing decision. § The information mentionedregardingpotential futureproducts is not a commitment, promise, or legal obligation to deliver any material, code or functionality. Information aboutpotential future products may not beincorporatedinto any contract. § The development, release, and timing of any future features or functionality described for our products remains at our sole discretion. § Performance is based on measurements andprojections using standard IBM benchmarks in a § controlled environment.The actual throughput or performance that any user will experience will vary § dependinguponmany factors, including considerations such as the amount of multiprogramming in the § user’s job stream, the I/O configuration, thestorage configuration,and theworkload processed. § Therefore, no assurancecan be giventhat anindividual user will achieve results similar to those stated here. 2
  3. 3. 本⽇お話しする内容 § IMSツール・オートノミクスとは § 事例: コンディショナル・オンライン再編成 (IMS FF DB) § 事例: オンライン・スペース管理ユーティリティ (IMS FP DEDB) § リカバリー・オートノミクス § 予測解析 (Predictive Analytics) (今後の機能拡張計画として) 3
  4. 4. IMSツール・オートノミクスとは IMS Tokyo RUG 2017
  5. 5. IMSツール・オートノミクスの⽬指すところ § ビッグデータ解析の⼿法をITオペレー ションに適⽤し、価値のあるinsights を抽出し判断とアクションを⾃動化す る § それによりデータベース管理者やシス テム・プログラマーがより多くの時間 をHigh value tasksに割り振ることが できるように⽀援する Administration Optimization Administration Optimization Higher value tasks Higher value tasks Database Administrator System Programmer Database Administrator System Programmer 将来像: オートノミクスによる⽣産性の向上 現状
  6. 6. 時系列分析のため のデータ・ストア 現時点のシステム 状況データの収集 インテリジェント な⾃動判断のため の解析エンジンと ポリシー アクションの⾃動 実⾏ IBM IMS and DB2 Management Console (ブラウザー・ベースのユーザ・インタフェース ) Leveraging IMS Smarter Tooling IMSツール・オートノミクスのインフラ
  7. 7. Leveraging IMS Smarter Tooling データ収集のコンポーネント § 時系列分析のためのデータ – トレンド分析・表⽰、将来予測・潜在的問題の 特定と解消に重要 – IMS Tools Base センサー・データ・レポジトリ § 現時点のシステム状況データの収集 – システム負荷を最⼩限に抑えて、現時点の状況 データを収集. より鮮度の⾼いデータでの判断を 可能とする – IMS Tools Base データ・センサー – IMS Tools Base リカバリー・センサー 時系列分析のため のデータ・ストア 現時点のシステム 状況データの収集
  8. 8. Leveraging IMS Smarter Tooling 解析エンジン・ポリシーのコンポーネント § 解析エンジンとポリシー – IMS Tools Base ポリシー・センサー・サービス – IBM提供のdefaultポリシーが同梱されている – 閾値の調整は可能だが、ほとんどの場合不要 – IMSシステムの⾃律的管理・修整のための判断 を実施 – 再編成ドメインのポリシー § データベース編成ごとの再編成必要性の判断 § セグメント配置の乱雑さ、オーバーフロー域・フ リースペース使⽤状況 – リカバリー・ドメインのポリシー § リカバリーに必要な⼊⼒データが揃っているか § Recovery Time Object (RTO)実現のためにIC取 得頻度、CA頻度が⼗分か インテリジェント な⾃動判断のため の解析エンジンと ポリシー
  9. 9. Leveraging IMS Smarter Tooling アクション⾃動実⾏のコンポーネント § アクション⾃動実⾏プラットフォーム – IMS Tools Base オートノミクス・ディレクタ – 問題解決のベスト・プラクティスを提供 – IMSユーティリティ・IMSツールの § 実⾏パラメータ § JCLテンプレート § 変数置換 § ⾃動サブミット – ⾃動実⾏する・しないの選択 (アクティブ / パッシブと区別) – カレンダー実⾏ – 実⾏後の効果評価 (再編成前後の統計情報⽐較) アクションの⾃動 実⾏
  10. 10. コンディショナル・オンライン再編 成 (IMS FF DB) IMS Tokyo RUG 2017
  11. 11. お客様事例: IMS DB Solution Pack V2 – オンライン再編成 (ORF) § お客様基幹アプリケーションの特徴 – ⾼いトランザクション量 § ピーク時800件/秒 – HALDBのラージ・ユーザー § 200マスターDB, 総計1906パーティション – 短い停⽌可能時間 § テスト・システムでは週30分の計画停⽌ § 本番システムでは⽉30分の計画停⽌ – オンライン再編成がキー・ソリューション § オンライン再編成へのご要望 – コンディショナル実⾏ – データベースの状況から再編成が必要かどう かを判断、必要な場合にのみ再編成を実⾏ – 無駄な再編成を避ける ⽶ヘルスケア業界のお客様、 IBM InterConnect 2017 (3⽉)にてご講演
  12. 12. お客様事例: IMS DB Solution Pack V2 – オンライン再編成 (ORF) § Before – あらかじめ決められたスケジュールで 必要性にかかわらず再編成実施 § 最も頻度の⾼い5つのDBについて は毎⽇再編成実⾏ – 例: データ・ディクショナリDB § 1 DB – 10パーティション § 2パーティションずつ5ジョブ並列 § 実⾏時間15分 – 毎⽉数百のオンライン再編成ジョブ実 ⾏、リソース競合での遅延や異常終了 多数発⽣ § After – 毎⽇実⾏していた再編成が、平均して 週⼀回の実⾏に § IBM提供のdefaultポリシーでし きい値の調整は不要だった – リソース競合が発⽣しなくなり、遅延 や異常終了も解消 – 平均で85%のジョブが実⾏削減に CPU使⽤量の削減に – オンライン・システムへのインパクト がほとんどゼロに (DBD変更も可能)
  13. 13. オンライン・スペース管理ユーティ リティ (IMS FP DEDB) IMS Tokyo RUG 2017
  14. 14. 14 機能拡張要求への対応: IMS FP Solution Pack V1.3 § FP Online (FPO) はIMS データベース管理者のDEDBエリ ア保守・チューニング作業をアシストするオンライン・ ツール群を提供しています – エリアがオンラインで参照・更新されていても実⾏可 能 (エリア停⽌不要) § FPO に対する機能拡張要求: – スペース不⾜の状況を⾃動検知してFP Online Area Extender (OAE)を実⾏ – DEDBのスペース使⽤状況は定期的にモニター – 収集した統計データでアクションを決定 – オペレータ介在無しにアクションを⾃動実⾏ § ソリューション – FP Online Space Management Utility (OSM) – エリアのIOVF域/SDEP域の拡張または再編成、あるい はその両⽅を実⾏ – 判定とアクション実⾏はセンサー・データとポリシー による判断で完全に⾃動実⾏ EXTEND SDEP EXTEND IOVF REORG A DEDB Area Data Set UOWs IOVF Part SDEP Part DEDB area DB Sensor Job OSM utility Job Autonomics Director Monitoring Active Autonomics Extend or Reorganize ⽶⼤⼿銀⾏ のお客様 Online Expert Reorg (OER) Online Area Extender (OAE)
  15. 15. リカバリー・オートノミクス
  16. 16. 16 リカバリー・オートノミクス – リカバリー・センサー § IMS Recovery Solution Pack V2でモニター対象のセンサー・アイテム: – DB, Area, Partitionの最終イメージコピー取得からの時間数 – 特定のCAグループに対する最終CAジョブ実施からの時間数 – DB, Area, PartitionのRecovery neededフラグ – DB, Area, PartitionのImage Copy neededフラグ – Image Copy recommended フラグ – Backout neededフラグ – DBがCA groupに属しているかどうかのフラグ – DB, Area, Partitionが属しているCAグループ名 – DB, Area, PartitionのEEQEカウント
  17. 17. CAグループのhealth statistics (Symptoms View) 危機的な例外が発⽣しているCAグループのリスト グループの例外の内容 “Change Accumulation実⾏が必要”
  18. 18. 18 IMS Recovery Solution Pack (IRP) V2.1 § V2新機能 – 統合リカバリー・マネージャー § リカバリー・プロセスを統括管理す る単⼀インターフェースを提供 § IMSとDB2の整合性のあるリカバ リー(Coordinated Recovery) – ハードウエア機能の活⽤ § ⾼速レプリケーション・ストレージ の活⽤ システム・レベル・バックアップ(SLB) リカバリーに使⽤ – リカバリー・オートノミクス § ユーザー設定ポリシーに基づいて、 リカバリー・オブジェクティブのモ ニター、 レポート、通知サービス を提供 ビジネス・レジリエンス維持のための データ管理コストの大幅な削減 IMSとDB2の整合性のあるリカバリーが 瞬時に簡単に実行可能 バックアップ不備によるリカバリー失 敗等、不測の事態の回避 リカバリー・タイム・オブジェクティ ブ(RTO)に対するサービス・レベル・ア グリーメントを満足できることを保証
  19. 19. (参考) 統合リカバリー・マネージャー Data Set Restore (DBRC Notification) Apply IMS Change Accums Recover IMS Databases Rebuild IMS Indexes, Fast Path Secondary Indexes Rebuild IMS HALDB ILDS/Index Create New Image Copies and Drive Pointer Check IMS HP Change Accumulation IMS Database Recovery Facility IMS Index Builder, IMS FP Solution Pack IMS Index Builder IMS HP Image Copy, IMS HP Pointer Checker DBRC RECON Recovery Repository IMS System Level Backup (SLB) Newer Image Copies / CA Newer IMS Archive Logs Fast Replication (Data Set Restore) IBM Flashcopy EMCTimeFinder HDS Flashcopy IBM DFSMSdss Recovery Expert (RE) Integrated Recovery Manager IC or SLB automatically determined IMS Databases New Image Copies Recovery Performed in Parallel for One or More IMS databases
  20. 20. IMS System Backup Volumes Tape Archival IMS Source Volumes (参考) System Level Backup (SLB) 20 ICF User Catalog RECON Archive Logs Archive Logs ICF User Catalog RECON Archive Logs Archive Logs ICF User Catalog IMS Databases IMS Databases ICF User Catalog IMS Databases IMS Databases IMS Recovery Structures IMS Application Structures SMS Group or Target Unit Range IMSシステム・データセット、データベ ース・データセットをすべて⼀気にバッ クアップ可能 DASDのQuick replication機能が使⽤可 IBM FlashCopy EMC TimeFinder HDS ShadowImage IBM DFSMSdss Issue Log SuspendオプションYESでフ ァジーでないバックアップを取得可能 基本volume単位のreplication アプリケーション/データベース単位に リカバリーしたい場合には、Enable DB RestoreオプションをYESに SLBの取得情報はMetadata Repository に保管 DBRC RECONには登録されない
  21. 21. 予測解析 (Predictive Analytics) (今後の機能拡張計画)
  22. 22. 22 DB管理者が夜眠れなくなる理由 § この先の三ヶ⽉でデータベースがどのくらい⼤きく なるだろうか? ⼀年では? § 次回の計画停⽌までの間のシステム・パフォーマン スへの起こりうる影響を考慮すると、今再編成をす るべきだろうか? § 次の6ヶ⽉でCPU使⽤量がどれくらい上がるか予測で きるだろうか? 次の12ヶ⽉, 24ヶ⽉では? § その予測はどの程度確かだろうか? § その予測の正確性はどの程度重要だろうか?
  23. 23. 23 DEDBのサンプル § DEDBの1エリアの使⽤済IOVF CI数の時系列経過を表⽰しています Critical (危機的状況) Warning Severe (深刻な状況) データは⽇曜夜に収集 (毎⽉4つか5つのデータ点) フリースペース再編成が毎 ⽉最終週に実施 スペースを使 い切った! 1 ヶ⽉分 Fatal Jan 2013 Jun 2013 Jan 2014 Jun 2014 Jan 2015 Jun 2015 Jan 2016
  24. 24. 24 予測解析 (predictive analytics) § ⽬指すゴール 1. ヒストリカル・データの 傾向と季節変動を確認す る 2. 傾向に対して予測モデル を選択し適⽤する 3. 将来の傾向を適⽤したモ デルをベースに予測する オリジナル・データ 季節変動 傾向 ランダムな部分 Jan 2013 Jun 2013 Jan 2014 Jun 2014 Jan 2015 Jun 2015 Jan 2016
  25. 25. 予測解析 (predictive analytics) インタラク ティブ・ス ライダー 予測された トレンド • 傾向の確認 • ヒストリー・データ の異常の検知 • 将来の季節変動、ビ ジネスサイクルによ る変動をカバーする のに必要なリソース の予測
  26. 26. Architecture diagram after integration with Spark on System z z/OS HTTP (REST) Browser TCP/IP Collection of System Conditions Analysis Engine History Data Store Automated Execution Operational Analytics IMSA IMSB IMSC WAS Liberty Server
  27. 27. 本⽇お話しした内容 § IMSツール・オートノミクスとは § 事例: コンディショナル・オンライン再編成 (IMS FF DB) § 事例: オンライン・スペース管理ユーティリティ (IMS FP DEDB) § リカバリー・オートノミクス § 予測解析 (Predictive Analytics) 27
  28. 28. ありがとうございました! Thank You! IMS Tokyo RUG 2017
  29. 29. 29 © Copyright IBM Corporation 2015. All rights reserved. U.S. Government Users Restricted Rights - Use, duplication or disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp. IBM’s statements regarding its plans, directions, and intent are subject to change or withdrawal without notice at IBM’s sole discretion. Information regarding potential future products is intended to outline our general product direction and it should not be relied on in making a purchasing decision. The information mentioned regarding potential future products is not a commitment, promise, or legal obligation to deliver any material, code or functionality. Information about potential future products may not be incorporated into any contract. The development, release, and timing of any future features or functionality described for our products remains at our sole discretion. IBM, the IBM logo, ibm.com, Information Management, IMS, CICS, DB2, WebSphere andz/OS are trademarks or registered trademarks of International Business Machines Corporation in the UnitedStates, other countries, or both.If these and other IBM trademarked terms are marked on their first occurrence in this information with a trademark symbol (® or ™), these symbols indicate U.S. registered or common law trademarks owned by IBM at the time this information was published.Such trademarks may also be registered or common law trademarks in other countries. A current list of IBM trademarks is available on the Web at “Copyright and trademark information” at www.ibm.com/legal/copytrade.shtml Other company, product,or service names may be trademarks or service marks of others. Disclaimer

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