Basic z/OS Tuning Using the Workload Manager

IBM
In Düsseldorf, Stuttgart, Berlin und an 4 weiteren Standorten

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Beschreibung

This is an intermediate course for z/OS system programmers, z/OS performance analysts, and z/OS performance administrators new to performance management for their z/OS system.

Note: ES54 is intended for individuals new to WLM and the z/OS performance area Das Zentrum IBM präsentiert das folgende Programm, mit dem Sie Ihre Kompetenzen stärken sowie Ihre gesteckte Ziele erreichen können. In dem Kurs zu dieser Schulung gibt es verschiedene Module zur Auswahl und Sie können mehr über die angebotenen Thematiken erfahren. Einfach anmelden und Zugang zu den folgenden Themen erhalten

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Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Berlin
Berlin, Deutschland
12.Dezember 2016
Düsseldorf
Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
auf Anfrage
Frankfurt Am Main
Hessen, Deutschland
auf Anfrage
Hamburg
Hamburg, Deutschland
auf Anfrage
Hannover
Niedersachsen, Deutschland
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Häufig gestellte Fragen

· Voraussetzungen

You should:

  • Understand basic MVS and z/OS operation, such as job flow through JES, job scheduling paging, swapping, dispatching controls, and I/O scheduling
  • Have a basic knowledge of the purpose of the Workload Manager's function in managing system workloads
  • Be familiar with using TSO and ISPF to manage data sets and run batch jobs

Was lernen Sie in diesem Kurs?

z/OS
Basic

Themenkreis

Do you need to know how to establish a practical performance management program for your z/OS system? This course is designed for new performance analysts to learn to work with the Workload Manager (WLM) in goal mode. Learn concepts of WLM and performance management in the z/OS system using the WLM.

Learn how to analyze Resource Monitoring Facility (RMF) reports and implement service definitions using the WLM Interactive System Productivity Facility (ISPF) application. The course uses z/OS hands-on lab exercises to reinforce the concepts and techniques discussed in lecture.

Hands-on labs

This course includes hands-on lab exercises. Each student team, working on their own z/OS system, will configure RMF, analyze RMF reports to find bottlenecks, and utilize the WLM dialogs to create goals and classification rules in a service definition that manages a supplied z/OS workload.

Training Paths that reference this course are:

  • z/OS Installation, Tuning, JES, and REXX Programming and Problem Diagnosis
Die digitale Umgestaltung ist heute nicht mehr nur ein erklärtes Ziel – sie ist zu einem Muss im IT-Bereich geworden. Die Einführung einer Hybrid Cloud bedeutet, dass Ihre IT-Infrastruktur in drei Schlüsselbereichen weiterentwickelt wird: Integration mobiler Services, Analyse von Daten und bessere Vorhersagbarkeit von Services durch entsprechende Prozesse. Es bedeutet, die APIs zu öffnen, um Innovation zu fördern und dabei die Sicherheit und Kontrolle aufrechtzuerhalten. Es geht darum, Daten zu erfassen und in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen. Und darum, bei all dem die richtigen Service-Levels zu bieten.

Zusätzliche Informationen

  • Describe a performance and tuning methodology
  • Develop a systematic z/OS performance and tuning plan
  • Describe the factors which could affect the performance of an z/OS system
  • Use the WLM ISPF application
  • Describe the components of a service definition
  • Define workloads and service levels and classification rules
  • State which z/OS commands affect WLM operation
  • Identify the major WLM services for z/OS, including enclaves and application environments, and how they are used by DB2, WebSphere, and CICS
  • Analyze CPU performance when running in a shared LPAR environment
  • Utilize and monitor zIIP and zAAP specialty engines
  • Measure and tune z/OS DASD, processor storage, and coupling facility configurations
  • Explain the functions and facilities of RMF and SMF
  • Analyze performance bottlenecks using RMF
  • Use Workload License Charges (WLC), defined capacity and soft capping to manage software costs
  • Describe advanced z/OS environments that utilize Intelligent Resource Director (IRD),

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