😈🔥 Lendo SMF do MQ como se fosse trace distribuído
Conhecimento básico sobre aplicações distribuídas para quem já confiou mais no SMF do que em qualquer dashboard
☕ 02:48 — Quando a fila cresce e ninguém sabe “quem começou”
No mundo cloud, alguém pergunta:
“Qual serviço está causando o problema?”
No mundo mainframe, a pergunta sempre foi melhor:
“Qual transação chegou primeiro?”
Este artigo é sobre ler SMF do IBM MQ for z/OS com a mesma lógica usada para distributed tracing moderno — só que com décadas a mais de maturidade.
1️⃣ Contexto histórico: antes do trace existir, o SMF já contava a história 🧬
Distributed tracing surgiu porque:
-
sistemas ficaram espalhados
-
ninguém sabia por onde o request passava
No z/OS:
-
tudo sempre passou por um lugar auditável
-
o SMF virou a linha do tempo oficial
📌 Comentário Bellacosa:
Trace é novidade.
Linha do tempo sempre foi obrigação.
2️⃣ O que é um trace distribuído, afinal? 🧩
Trace distribuído:
-
segue um request
-
de serviço em serviço
-
até o resultado (ou falha)
SMF do MQ faz o mesmo:
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PUT
-
fila
-
GET
-
consumo
-
impacto em recursos
🔥 Tradução direta:
Cada mensagem no MQ é um request distribuído encapsulado.
3️⃣ Mapa mental: SMF do MQ ↔ Trace moderno 🗺️
| SMF MQ (z/OS) | Trace distribuído | Significado |
|---|---|---|
| PUT MESSAGE | Span inicial | Entrada do request |
| Queue Name | Service name | Destino lógico |
| GET MESSAGE | Span consumidor | Processamento |
| Queue Depth | Lag | Acúmulo de trabalho |
| Elapsed Time | Latência | Tempo fim a fim |
| CPU / I/O | Resource usage | Custo do request |
| Aplicação | Service ID | Responsável |
😈 Easter egg:
Fila crescendo é trace parado no meio do caminho.
4️⃣ Lendo SMF como linha do tempo (não como relatório) ⏱️
Erro comum:
-
olhar SMF como estatística fria
Leitura correta:
-
montar sequência temporal
-
entender causa → efeito
📌 Comentário Bellacosa:
Trace não é gráfico bonito.
É história cronológica.
5️⃣ Passo a passo: leitura estilo “trace distribuído” 🔍
5.1 — Identifique o PUT inicial
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Quem publicou?
-
Em que horário?
-
Com qual volume?
👉 Equivalente ao primeiro span do trace.
5.2 — Observe a evolução da fila
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Crescimento constante?
-
Explosão pontual?
😈 Easter egg:
Fila crescendo devagar é mais perigosa que pico.
5.3 — Analise o GET
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Está acontecendo?
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Está atrasado?
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Está mais lento?
📌 Tradução:
Consumidor virou gargalo.
5.4 — Correlacione com recursos (RMF mode) 📊
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CPU alta?
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I/O saturado?
-
Espera?
🔥 Comentário Bellacosa:
Mensagem não some. Ela espera.
5.5 — Ache o primeiro desvio
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Antes do alerta
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Antes da reclamação
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Antes do incidente
👉 Esse é o root cause real.
6️⃣ Curiosidades que só mainframer percebe 😈
-
MQ nunca mente
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Ele só acumula evidência
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SMF sempre esteve certo
-
O erro humano vem depois
📌 Comentário ácido:
Alertas gritam. SMF sussurra — e acerta.
7️⃣ Erros clássicos ao analisar MQ ⚠️
❌ Aumentar depth máximo
❌ Ajustar buffers sem análise
❌ Culpar o MQ
❌ Ignorar correlação temporal
🔥 Regra imortal:
Fila cheia é consequência, não diagnóstico.
8️⃣ Guia de estudo prático 📚
Conceitos
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Mensageria confiável
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Backpressure
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Throughput vs Latência
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Observabilidade
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Root cause analysis
Exercício Bellacosa
👉 Pegue um relatório SMF do MQ
👉 Monte uma timeline manual
👉 Marque onde o fluxo parou
🎯 Aplicações práticas desse entendimento
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Integração mainframe-cloud
-
Sistemas event-driven críticos
-
Análise de gargalos
-
Prevenção de incidentes
-
Auditoria e compliance
🔥 Comentário final:
Quem entende SMF do MQ já entende tracing distribuído — só não chamava assim.
🖤 Epílogo — 03:19, filas sob controle
Enquanto o mundo descobre tracing,
o mainframe segue entregando história completa, com provas.
El Jefe Midnight Lunch assina:
“Mensagem não mente. E SMF nunca esquece.”
