😈🔥 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

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☕ 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.

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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.

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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:

• PUT

• fila

• GET

• consumo

• impacto em recursos

🔥 Tradução direta:
Cada mensagem no MQ é um request distribuído encapsulado.

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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.

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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.

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5️⃣ Passo a passo: leitura estilo “trace distribuído” 🔍

5.1 — Identifique o PUT inicial

• Quem publicou?

• Em que horário?

• Com qual volume?

👉 Equivalente ao primeiro span do trace.

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5.2 — Observe a evolução da fila

• Crescimento constante?

• Explosão pontual?

😈 Easter egg:
Fila crescendo devagar é mais perigosa que pico.

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5.3 — Analise o GET

• Está acontecendo?

• Está atrasado?

• Está mais lento?

📌 Tradução:
Consumidor virou gargalo.

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5.4 — Correlacione com recursos (RMF mode) 📊

• CPU alta?

• I/O saturado?

• Espera?

🔥 Comentário Bellacosa:
Mensagem não some. Ela espera.

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5.5 — Ache o primeiro desvio

• Antes do alerta

• Antes da reclamação

• Antes do incidente

👉 Esse é o root cause real.

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6️⃣ Curiosidades que só mainframer percebe 😈

• MQ nunca mente

• Ele só acumula evidência

• SMF sempre esteve certo

• O erro humano vem depois

📌 Comentário ácido:
Alertas gritam. SMF sussurra — e acerta.

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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.

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8️⃣ Guia de estudo prático 📚

Conceitos

• Mensageria confiável

• Backpressure

• Throughput vs Latência

• Observabilidade

• Root cause analysis

Exercício Bellacosa

👉 Pegue um relatório SMF do MQ
👉 Monte uma timeline manual
👉 Marque onde o fluxo parou

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🎯 Aplicações práticas desse entendimento

• 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.

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🖤 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.”