Geralmente escolhemos uma medida base como, por exemplo, o pico da média horária, ou o pico de um determinado período definido, para mostrar a evolução mensal do consumo de processador passado e fazer projeções de consumo futuro até uma determinada data. Esta medida, porém, pode não justificar, por si só, o crescimento de determinados meses. A proposta aqui é usar a evolução do perfil médio diário de consumo, analisando as mudanças de um mês para outro, e ao longo de anos, que pode ser aplicada à partição, equipamento ou Sysplex. Com essa visão é possível mais rapidamente identificar tendências de crescimento por horários e fazer ajustes no consumo de modo a minimizar os picos recorrentes.

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14/05/2019
Maria Isabel Soutello – migdsbel@gmail.com
UM NOVO OLHAR SOBRE A EVOLUÇÃO DO CONSUMO DE
CPU COMO AUXÍLIO NO PLANEJAMENTO DE CAPACIDADE
DOS MAINFRAMES.
DETECÇÃO DE MUDANÇAS DE PERFIL, E COMO
APROFUNDAR AS CAUSAS DE DISTORÇÕES, QUE PODEM
AJUDAR A DIMINUIR O CUSTO MENSAL DE SOFTWARE.

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Objetivo:
Propor um novo olhar sobre a evolução do consumo de CPU como auxílio no
planejamento de capacidade dos mainframes, que ajuda na detecção de mudanças de
perfil. Consequentemente ajuda a aprofundar as causas de distorções, o que pode vir a
diminuir o custo mensal de software. Este custo é determinado pelo pico da média
rolante de 4hs, ou seja abrange todo um período de consumo alto, para evitar picos
pontuais de consumo.

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Gráfico tradicional de evolução de consumo x capacidade

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Como é acompanhada a evolução de consumo tradicional:
Geralmente escolhemos uma medida base como, por exemplo, o pico da
média horária, ou o pico de um determinado período definido, para mostrar a evolução
mensal do consumo de processador passado, e fazer projeções de consumo futuro até
uma determinada data.
Esta medida, porém, pode não justificar por si só, o crescimento de
determinados meses. Por exemplo o mês de agosto no gráfico apresenta um salto maior
de consumo, e olhando apenas esse gráfico não há como justificar o aumento.
Pode ter sido um aumento pontual por problema de hardware/software no dia
de pico do período escolhido como representativo, pode ser aumento de volumetria de
transações, pode ser programas novos com consumo acima do esperado, enfim é
necessário investigação.

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Proposta:
A proposta aqui é usar a evolução do perfil médio diário de consumo,
analisando as mudanças de um mês para outro, e ao longo de anos, que pode ser
aplicada à partição, equipamento ou Sysplex. Com essa visão é possível mais
rapidamente identificar tendências de crescimento por horários e fazer ajustes no
consumo de modo a minimizar os picos recorrentes.
Como obter as curvas médias horárias?
Tendo os dados horários de todos os dias de um mês num DB, extrair todos os
dados de consumo horário (reg 70 SMF) já convertidos de utilização % para medida
absoluta como por ex. MIPS, em função da capacidade aberta a cada hora.
Calcular a média por hora, para cada hora do dia, de todos os dias de um mês.
Ex.: o consumo médio horário da hora 0 é a média do consumo as 0 hs desde o dia 1 até
o último dia do mês, idem para a hora 1, até a hora 23.
Podemos considerar que esse é o perfil de consumo desse mês.
A cada mês fechado, analisar a curva média horária dos últimos 3 meses.

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Gráfico proposto de evolução de consumo médio

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Próximo passo: análise de perfil por cargas (workload)
Se notamos que há uma tendência de crescimento numa determinada hora do
dia, como nesse caso a curva é representativa de todos os dias do mês, fica excluída a
possibilidade de um problema que possa ter ocorrido no dia que gerou o pico de
consumo.
Em vez de olharmos para o detalhe de um único dia, podemos analisar o
consumo da hora ou horas em questão, de vários dias e ver se há um padrão de cargas,
programas ou transações naquele horário.

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Gráfico de perfil de consumo por cargas de um dia típico

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Gráfico de evolução de consumo médio por carga

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Próximo passo: análise de transações ou programas de maior
consumo
Primeiro analisar o consumo por carga do período desejado, identificando a
carga de maior consumo. Vamos supor que a carga CICS represente 62% do consumo
nessa hora.
A seguir relacionamos por exemplo as 5 ou 10 transações CICS de maior
consumo nessa hora, e depois passamos a olhar para cada uma, a evolução diária de
volumetria e consumo ao longo dos dias do mês, e geralmente vamos achar uma
mudança de perfil a partir de alguma data nesse período.

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Relação das transações CICS com maior consumo na hora de
crescimento no dia de pico de consumo
Se compararmos esta transação WROT nem aparecia no mês anterior
entre as 5 maiores, e se investigado seu consumo médio em dia
equivalente do mês anterior era bem mais baixo.
Nome Volume
Consumo
total em
seg
Consumo
médio
ABXF 1.645.080 10.320 0,0063
PFHJ 5.780.345 8.100 0,0014
XVYK 7.996.564 5.612 0,0007
JDIP 2.164.578 4.998 0,0023
WROT 23.713 1.723 0,0727

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Detalhamento: análise de determinada aplicação
Pode haver um aumento repentino de volumetria de uma determinada
transação cujo consumo médio já é alto e aí o aumento de consumo está justificado. A
causa deve ser buscada junto à Produção ou Depto usuário daquela transação ou
sistema.
Ou o consumo médio de outra transação, aumenta significativamente ao longo
de uma semana permanecendo em novo patamar. Deve-se então buscar junto aos
analistas responsáveis pelo sistema se houve alteração e qual motivo. Pode ser uma
implantação de nova exigência, aumento de informação de log, ou não era esperado e se
configura como erro de programação a ser corrigido. As vezes o programa (código) não
foi alterado mas o banco de dados apresentou problema no crescimento da(s) tabelas
utilizada(s), causando aumento de consumo na busca de dado.
Caso a hora em questão apresente maior consumo de carga batch, da mesma
forma deve ser olhado se há novos programas executando no horário (nova
implantação) ou se algum dos programas com maior consumo apresenta aumento desse
consumo.

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Gráfico de evolução diária de volume e consumo total de transação na hora 15
A partir do dia 8 muda perfil de consumo da
transação em relação ao volume

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Projeção de consumo:
Constatado por exemplo que o mês de maior consumo no ano seja o mês de
dezembro, gerar a partir dos dados já extraídos e calculados, um gráfico da curva média
horária dos últimos 3 ou 4 anos do mês de dezembro.
Esse gráfico pode mostrar a tendência de crescimento anual dos últimos anos
e qual período horário justifica essa tendência para o próximo ano.
Pode ser escolhido também mostrar a curva de evolução dos dias de pico de
um mesmo mês do ano. Dia de pico entenda-se o dia de maior consumo nos horários de
pico ou seja dia que foi apurado o custo de software.

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Gráfico anual de evolução de consumo médio

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Planejamento de Capacidade:
Claro que para determinar a capacidade necessária, deve-se levar em conta o
dia de pico e não a média. Salvo meses em que houve algum problema no dia de pico,
geralmente podemos identificar um % extra constante de consumo do dia de pico sobre
a média do mês (por ex. 20% ou 15%) e a partir daí saber qual a capacidade necessária
para suportar o dia de maior consumo.
Cada instalação possui um perfil de consumo diferente em função de horários
de funcionamento, demanda de clientes, portanto uma evolução de perfil pode justificar
melhor a necessidade de uma aquisição de capacidade.
Além do consumo passado deve entrar nessa consideração novos projetos a
serem implantados, mudanças legais, movimentações de carga para balanceamento,
demandas extras por promoções de vendas, etc. Se conhecido detalhe de horário que
entrarão, fica mais fácil visualizar se necessário aumento de capacidade ou se ocupam
“vales”.

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Gráfico mensal de perfil médio x perfil pico

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Conversão de medidas: tabelas a partir de registros SMF
As tabelas que mostram valores de consumo de partições/equipamentos
(informação do reg. 70) tem os valores em % ou MSU/MIPS. Se não tiverem é fácil
converter cruzando com valores de uma tabela constante de alimentação manual com
todos os modelos de equipamento e respectivos MIPS (tabela LSPR da IBM).
As tabelas que mostram consumo de cargas (informação do reg. 72 por
workload ou report class), geralmente apresentam esse consumo em Service Units.
Obtemos o % de cada carga sobre a soma total, e como já temos no item acima o
consumo total em MIPS é só converter o % para MIPS.
As tabelas que mostram consumo de transações CICS (informação do reg.
110) ou de programas (informação do reg. 30) mostram consumo em segundos de CPU.
Se comparados valores de mesmo dia ou mês em que não houve mudança de
configuração de partição ou equipamento, não há necessidade de conversão, mas se
forem de períodos ou equipamentos diferentes é melhor converter em MIPS.

19. Proibida cópia ou divulgação sem
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Gestão diária e Planejamento mensal/anual: Escolha dos gráficos mais
úteis
Tipos de gráficos adequados a cada tipo de visualização
•Para fotografia diária/anual mostrar curva horária empilhada absoluta por carga

20. Proibida cópia ou divulgação sem
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Gestão diária e Planejamento mensal/anual:
Tipos de gráficos adequados a cada tipo de visualização
•Para evolução mostrar barras ou linhas ou ainda a evolução de curvas p/ médias e
picos também em valor absoluto (proposta alternativa desta apresentação)

21. Proibida cópia ou divulgação sem
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Gestão diária e Planejamento mensal/anual:
Tipos de gráficos adequados a cada tipo de visualização
•Para posição mensal de utlização de partições /equipamentos mostrar “mapas de clima”
com utilização %
LPAR dez jan fev
PRD1 72 73 76
PRD2 85 82 80
PRDON 76 71 70
DES1 90 69 74
HOM1 62 65 80
HOM2 93 86 72
SUP 78 80 88
Uso % de CPU

22. Proibida cópia ou divulgação sem
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Gestão diária e Planejamento mensal/anual:
Tipos de gráficos adequados a cada tipo de visualização
•Para comparação de mudanças mostrar pizza % de consumo por carga em 2 datas

23. Proibida cópia ou divulgação sem
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Gestão diária e Planejamento mensal/anual:
Tipos de gráficos adequados a cada tipo de visualização
•Para comparação consumo de transações ou programas, por ex. usar tabelas ou barras
decrescentes dos maiores consumidores

24. Proibida cópia ou divulgação sem
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Gestão diária e Planejamento mensal/anual:
Tipos de gráficos adequados a cada tipo de visualização
•Para evolução diversas medidas por ex. crescimento do parque ou de equipamento em
CPU, MEM e espaço de disco, usar radar

25. Proibida cópia ou divulgação sem
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Muito Obrigada!
Dúvidas?