DIVULGAÇÃO DE CANAIS 24H

Grupo de Whatsapps

DIVULGAÇÃO DE CANAIS24H💥

Participar de uma comunidade de divulgação de canais é muito mais do que buscar crescimento em números; é escolher um caminho colaborativo, humano e sustentável para evoluir no ambiente digital. Em um cenário onde a concorrência é intensa e a visibilidade nem sempre é justa, unir forças com outras pessoas que compartilham os mesmos desafios faz toda a diferença. É nesse espírito que convidamos você a fazer parte de uma comunidade baseada em apoio mútuo, troca genuína e crescimento coletivo.

Ao entrar em uma comunidade de divulgação, você deixa de caminhar sozinho. Cada canal representa uma história, um esforço e um sonho, e quando esses esforços se conectam, o alcance se multiplica. Curtir, comentar, compartilhar e divulgar conteúdos uns dos outros não é apenas uma ação técnica; é um gesto de reconhecimento e incentivo. O engajamento verdadeiro fortalece o algoritmo, mas, acima de tudo, fortalece as pessoas por trás dos canais.

Aqui, a ideia não é competir, mas cooperar. Ao ajudar um parceiro a divulgar seu conteúdo, você também amplia sua própria visibilidade, alcançando novos públicos que talvez nunca encontrasse sozinho. Essa troca cria uma rede viva, onde todos crescem juntos, respeitando o ritmo, o estilo e a identidade de cada criador. Unidos, transformamos pequenos passos individuais em avanços significativos.

Além da divulgação, a comunidade é um espaço de aprendizado. Trocam-se experiências, dicas, estratégias e feedbacks construtivos. Dificuldades são compartilhadas, conquistas são celebradas e o processo se torna mais leve e motivador. Esse senso de pertencimento mantém a constância, algo essencial para quem produz conteúdo e deseja evoluir ao longo do tempo.

Acreditamos que a força está na união. Quando ajudamos, também somos ajudados; quando apoiamos, também recebemos apoio. Cada interação conta, cada parceria soma e cada passo dado em conjunto nos leva mais longe. Se você busca crescimento com propósito, respeito e colaboração, essa comunidade é para você. Junte-se a nós, participe ativamente e descubra que, juntos, somos mais fortes e capazes de alcançar horizontes que sozinho seriam difíceis de atingir.

1) DIVULGAÇÃO DE CANAIS24H💥

https://chat.whatsapp.com/BJEApK8LtArB27PISLpTI6

Nota de rodapé

Importante os links são dinâmicos, caso algum grupo deixe de existir, favor informar o Admin. Obrigado.

Canais de Parceiros.

Como aparecer num motor de busca?

Para novatos no YouTube, otimizar um vídeo para aparecer nos motores de busca é um passo essencial para conquistar visibilidade e crescer de forma orgânica. O YouTube é o segundo maior mecanismo de busca do mundo e pertence ao Google, o que significa que vídeos bem otimizados podem aparecer tanto dentro da plataforma quanto nos resultados de pesquisa do próprio Google. Entender esse processo ajuda o criador iniciante a competir de forma mais justa.

O primeiro ponto da otimização começa antes mesmo da publicação. É importante escolher um tema que as pessoas realmente pesquisam. Isso pode ser feito observando sugestões automáticas do YouTube, analisando vídeos semelhantes ou identificando dúvidas frequentes do público. Trabalhar com palavras-chave relevantes aumenta as chances de o vídeo ser encontrado.

O título do vídeo deve conter a palavra-chave principal de forma natural, preferencialmente no início. Ele precisa ser claro, direto e atrativo ao mesmo tempo. Evite títulos genéricos ou confusos. Um bom título explica o assunto e desperta curiosidade sem exageros ou promessas falsas.

A descrição é outro fator fundamental. Nas primeiras linhas, escreva um resumo objetivo do vídeo usando as palavras-chave principais. Em seguida, desenvolva um texto mais completo, explicando o conteúdo, os tópicos abordados e o valor entregue ao espectador. Descrições bem escritas ajudam o algoritmo a entender o contexto do vídeo e melhoram o ranqueamento.

As tags, embora menos importantes do que antes, ainda auxiliam na categorização. Use variações da palavra-chave principal, termos relacionados e possíveis erros de digitação. Isso ajuda o YouTube a associar seu vídeo a conteúdos semelhantes.

Outro elemento importante é a thumbnail, que influencia diretamente a taxa de cliques. Mesmo com boa otimização textual, se a thumbnail não chamar atenção, o vídeo terá menos acessos. Quanto maior o número de cliques e a retenção do público, maior será a relevância percebida pelo algoritmo.

A retenção de audiência é um dos fatores mais fortes de ranqueamento. Criar um início envolvente, manter o ritmo e entregar exatamente o que foi prometido no título ajuda a manter o espectador assistindo por mais tempo. Comentários, curtidas e compartilhamentos também sinalizam qualidade para os motores de busca.

Por fim, a constância e a análise de resultados são fundamentais. Acompanhe o YouTube Studio, observe quais vídeos performam melhor e ajuste sua estratégia. Otimizar vídeos é um processo contínuo. Quando o criador entende como unir conteúdo relevante, boa apresentação e técnicas básicas de SEO, as chances de aparecer nos motores de busca aumentam significativamente.

Canais de Parceiros

Parça	Nome	Categoria	Link
1)	Vagner Bellacosa	Viagens, Eventos e Cotidiano	El Jefe Midnight Lunch
2 )	Junior Ser Livre	música(autoral)	Junior Ser Livre
3 )	Leo Game	Games	Leo Game
4)	felipe gameplay gameplay	Gamer	Felipe Gameplay Gameplay

🥃 O Copo de 7 – A Unidade de Medida Oficial da Coragem Paulistana

 🥃 O Copo de 7 – A Unidade de Medida Oficial da Coragem Paulistana

por El Jefe – Bellacosa Mainframe Midnight Lunch Edition

Antes dos bartenders, dos “mixologistas” e dos copos importados da Escandinávia, existia ele: o copo de 7.
Pequeno, robusto, transparente e democrático — o mainframe de vidro da boemia brasileira.

📏 Origem – a matemática etílica do boteco raiz
O nome “copo de 7” vem de sua medida física: 7 centímetros de altura, com capacidade aproximada de 50 ml.
Era o copo padrão de pinga, cachaça, grapa, licor e batida, antes que alguém resolvesse chamar isso de shot.
Nos anos 1940 e 1950, ele reinava absoluto nos bares paulistanos e armazéns — símbolo de um tempo em que a bebida era servida “na moral” e não “no marketing”.

O copo de 7 era, portanto, a moeda etílica do povo:
Um copo — um compromisso.
Dois — uma confissão.
Três — a verdade absoluta.

🍶 O copo que mediu a história da pinga
Enquanto o copo americano servia o chope e o copo lagoinha reinava em Minas, o copo de 7 era o fiel escudeiro da aguardente paulista, aquela feita com cana de verdade, vendida em garrafão de vidro e guardada embaixo do balcão.
Nos botecos da Sé, Brás, Barra Funda e Mooca, ele era onipresente.
Com ele, o garçom sabia medir exatamente o limite entre a valentia e o vexame.

Era o tamanho ideal para sentir o fogo da bebida sem perder a compostura.
Um commit preciso na base de dados do fígado.

🥃 Lendas e mitologias do copo de 7
Dizem os mais antigos que cada copo de 7 tinha alma.
O freguês habitual sempre tinha o seu: trincado num canto, com leve cheiro de cana, batizado com décadas de histórias.
Havia o copo “filosófico”, o “do político arrependido”, o “do violeiro da esquina” e o “do sujeito que bebia pra esquecer — mas esquecia de parar”.

Nos anos 1960, quando a cachaça começou a ser malvista nos salões elegantes, o copo de 7 resistiu.
Virou símbolo da autenticidade suburbana, um gesto de rebeldia contra o uísque importado e o copo de cristal.
Era o “terminal verde” da bebida: simples, direto e sem filtro gráfico.

🍋 Adaptações e renascimentos
Hoje, nas baladas e bares gourmetizados, ele renasceu com outro nome: shot glass.
Mas por trás da pompa do inglês, o espírito é o mesmo — só mudou o código-fonte.
A diferença é que o copo de 7 raiz não servia “drink instagramável”; servia coragem líquida, pinga de roça, licor de jabuticaba e batida de amendoim feita na hora.

E havia ritual:

1. Bate-se o fundo do copo no balcão (pra “acordar o santo”).

2. Ergue-se o brinde.

3. Joga um golinho no chão do bar para o Santo

4. Engole-se num gole só.

5. Fecha o olho, respira fundo e declara: “Essa foi boa.”

⚙️ Filosofia de balcão – a lógica do copo pequeno
O copo de 7 não foi feito pra se exibir, foi feito pra conversar.
Cada dose é um pacote de dados trocado entre amigos.
Ele não enche demais, não entorna, não engana.
É sincero — como todo bom boteco.

É nele que nasce o pensamento etílico paulistano, aquele que filosofa sobre a vida, o amor, o governo e o Corinthians com a mesma intensidade com que o colarinho do copo sua na madrugada.

🧄 Fofoquices e notas de rodapé etílicas

• Reza a lenda que o nome “copo de 7” também virou gíria para “medida de coragem” — antes de pedir aumento, tomava-se “um copo de 7 pra firmar o verbo”.

• Nos anos 1980, colecionadores começaram a guardar copos de boteco — os de 7 viraram relíquias de vidro grosso e borda torta.

• Em certos botecos da Mooca, o garçom ainda entende o pedido: “Me vê um sete” — e serve, com um leve sorriso de quem sabe que você é da velha guarda.

💡 Dica do Bellacosa Mainframe
Quer sentir o sabor autêntico da nostalgia líquida?

• Vá num bar antigo, com balcão de mármore e garrafa de cana no fundo.

• Peça um copo de 7 — e não diga “shot”, senão perde a magia.

• Beba com respeito.

• E, se possível, conte uma mentira antiga pra combinar com o ambiente.

🖤 Reflexão do El Jefe Midnight Lunch
O copo de 7 é mais do que vidro: é um símbolo de medida humana.
Enquanto o mundo tenta servir a vida em taças de marketing, ele lembra que a essência cabe em 7 centímetros — nem mais, nem menos.
É o tamanho exato da saudade, da coragem e da conversa boa.

⚙️Hackeando o sistema

O bom malandro nunca pede um copo de 7 cheio... sempre pede meia dose, afinal sempre vem um chorinho do garção e no final, duas meias-dose sempre dão mais que um 7 cheio.

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🥃 Bellacosa Mainframe – Porque há sabedorias que não cabem num manual, só num copo pequeno de vidro grosso.

 

Bellacosa Mainframe e a observabilidade no mundo mainframe

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

🕵️ MARVIN BOGGS E A CONSPIRAÇÃO DAS LUZES VERDES

SMF, RMF, WLM, CICS, Db2, IMS, MQ, métricas, logs, traces, OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, AIOps — e o dia em que Marvin descobriu que todos os dashboards estavam verdes justamente quando os clientes começaram a reclamar.

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🎬 PRÓLOGO — NÃO CONFIE NA LUZ VERDE

O telefone tocou às 03:17.

O jovem programador COBOL acordou assustado.

— Produção?

Do outro lado da linha veio uma resposta curta:

— Os clientes estão reclamando que as autorizações estão demorando.

Cinco minutos depois ele estava conectado ao ambiente.

CPU?

Normal.

CICS?

UP.

Db2?

UP.

MQ?

UP.

z/OS?

UP.

O dashboard corporativo parecia uma árvore de Natal ao contrário.

Tudo verde.

O programador respirou aliviado.

— Não é mainframe.

Uma voz surgiu atrás dele.

— É exatamente isso que eles querem que você pense.

O programador quase caiu da cadeira.

Sentado no canto escuro da War Room estava Marvin Boggs.

Marvin segurava uma pasta enorme marcada:

INCIDENTE 0317 — NÃO CONFIAR EM NINGUÉM

— Marvin?! Como você entrou aqui?

— Essa não é a pergunta correta.

— E qual seria?

Marvin apontou para o dashboard.

— Por que aquilo está verde se os clientes estão reclamando?

Silêncio.

Naquela madrugada o jovem programador aprenderia uma das lições mais importantes de sua carreira:

Monitoramento mostra sinais. Observabilidade ajuda a reconstruir histórias.

E Marvin Boggs adorava histórias.

Principalmente quando alguma coisa nelas não fazia sentido.

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🕵️ CAPÍTULO 1 — MONITORAMENTO NÃO É OBSERVABILIDADE

Durante muitos anos utilizamos a palavra monitoramento para praticamente tudo relacionado à saúde operacional de sistemas.

CPU.

Memória.

Disco.

I/O.

Filas.

Jobs.

Transações.

Disponibilidade.

Tudo isso continua extremamente importante.

Mas existe uma diferença conceitual.

Monitoramento normalmente parte de perguntas conhecidas.

Por exemplo:

CPU ultrapassou 90%?

O CICS está disponível?

A queue depth ultrapassou determinado limite?

O batch terminou?

Houve ABEND?

Você sabe antecipadamente aquilo que pretende observar.

É como instalar sensores nas portas de uma casa.

Se uma porta abrir, recebemos um alerta.

Observabilidade precisa ir além.

Ela deve permitir investigar perguntas que talvez nem soubéssemos que precisaríamos fazer quando o sistema foi construído.

Marvin apontou novamente para o dashboard.

CPU       42%       GREEN
CICS      UP        GREEN
DB2       UP        GREEN
MQ        UP        GREEN
STORAGE   OK        GREEN
NETWORK   OK        GREEN

— O que isso diz?

— Que está tudo funcionando.

Marvin balançou a cabeça.

— Não. Isso diz que cinco coisas específicas estão dentro dos critérios usados para pintar cinco quadrados de verde.

Essa diferença é fundamental.

Um componente estar UP não significa que esteja entregando o serviço esperado com qualidade.

Um Db2 disponível pode estar sofrendo com locks.

Um MQ disponível pode possuir filas crescendo.

Um CICS disponível pode estar processando transações lentamente.

Um sistema operacional perfeitamente saudável pode hospedar uma aplicação com problemas.

E uma CPU em 30% não significa que o usuário esteja feliz.

A pergunta moderna deixa de ser apenas:

“O computador está funcionando?”

e passa a incluir:

“O serviço está funcionando como deveria?”

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🏛️ CAPÍTULO 2 — O MAINFRAME JÁ FAZIA TELEMETRIA ANTES DE ELA FICAR NA MODA

O jovem programador perguntou:

— Então precisamos instalar observabilidade no mainframe?

Marvin arregalou os olhos.

— Instalar?

Ele abriu outra pasta.

Nela estava escrito:

SMF.

Aqui existe uma curiosidade deliciosa da história da computação.

O mercado moderno fala muito sobre:

• telemetry;

• metrics;

• logging;

• tracing;

• observability;

• workload analytics;

• performance analytics.

Mas mainframes registram enormes quantidades de informações operacionais há décadas.

No universo z/OS existe uma verdadeira infraestrutura de evidências.

Entre os protagonistas encontramos:

SMF — System Management Facilities

RMF — Resource Measurement Facility

WLM — Workload Manager

E ainda informações provenientes de:

• CICS;

• IMS;

• Db2;

• MQ;

• JES2;

• RACF;

• TCP/IP;

• storage;

• aplicações;

• subsistemas.

O mainframe não é uma caixa preta.

Muito pelo contrário.

Às vezes o problema é justamente que existem dados demais.

Marvin sorriu.

— Eles registraram tudo.

— Quem?

— O mainframe.

— Marvin...

— Tudo.

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📜 CAPÍTULO 3 — SMF, O ARQUIVO SECRETO DO z/OS

Imagine uma cidade gigantesca.

Milhões de acontecimentos ocorrem diariamente.

Pessoas entram.

Pessoas saem.

Mercadorias são transportadas.

Serviços são executados.

Recursos são consumidos.

Agora imagine que existisse um enorme sistema de registros documentando diferentes categorias desses acontecimentos.

Essa analogia ajuda a compreender o SMF.

O System Management Facilities permite que o z/OS e diversos produtos produzam registros estruturados sobre atividades do ambiente.

Existem diferentes tipos e subtipos de registros.

Alguns exemplos conhecidos ajudam a compreender o conceito:

SMF 30   → informações relacionadas à execução de jobs/steps
SMF 70   → atividade de processadores
SMF 72   → workload e service classes
SMF 80   → eventos relacionados à segurança
SMF 110  → informações relacionadas ao CICS

Produtos como Db2 também produzem dados registrados através do ecossistema SMF.

Não é necessário que um programador COBOL iniciante memorize dezenas de record types.

O importante inicialmente é compreender:

SMF é uma das grandes fontes históricas de evidência operacional do z/OS.

Imagine que alguém pergunte:

— O que aconteceu entre 03:17 e 03:29?

Você poderá procurar evidências relacionadas ao período.

Ou:

— O consumo aumentou depois daquela mudança?

Podemos comparar janelas.

Ou:

— Qual workload estava pressionando o ambiente?

Novamente existem dados que podem ajudar.

Marvin abriu outra pasta.

— Dados não mentem.

O programador interrompeu:

— Dados podem ser interpretados incorretamente.

Marvin ficou alguns segundos em silêncio.

— Você está aprendendo.

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🔭 CAPÍTULO 4 — RMF: OLHANDO O ORGANISMO

Se SMF nos oferece uma enorme coleção de registros, o RMF ocupa papel fundamental na análise de desempenho e recursos.

CPU.

Memória.

I/O.

Workloads.

LPARs.

Dispositivos.

Paging.

Utilização.

Tempos.

Delays.

É tentador olhar um gráfico e dizer:

CPU = 91%

e imediatamente concluir:

PROBLEMA!

Mas Marvin não permitiu.

— Qual é o SLA?

— 500 milissegundos.

— E o response time?

— 190 milissegundos.

— Então qual é o problema?

Essa é uma lição importante.

CPU alta não significa automaticamente serviço ruim.

Imagine:

CPU              92%
P95              190 ms
SLO              500 ms
Erros            0,01%

O ambiente pode estar utilizando eficientemente os recursos disponíveis.

Agora considere:

CPU              27%
P95              8,4 s
Timeouts         aumentando

Temos CPU sobrando e usuários sofrendo.

Talvez exista:

• espera de I/O;

• lock;

• fila;

• dependência externa;

• contenção;

• problema de rede;

• espera no Db2;

• MQ;

• algum recurso serializado.

Portanto:

Utilização não é experiência do usuário.

Essa frase merece ficar na parede da War Room.

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⚖️ CAPÍTULO 5 — WLM E A ARTE DE SABER QUEM IMPORTA AGORA

Imagine um banco processando simultaneamente:

PIX
autorizações
consultas
relatórios
batch
processos contábeis
serviços internos

Se houver pressão de recursos, devemos simplesmente tratar tudo igualmente?

O z/OS possui um componente fundamental chamado Workload Manager — WLM.

Entre os conceitos relacionados encontramos:

Workload
   ↓
Service Class
   ↓
Service Class Period
   ↓
Goal
   ↓
Importance

O WLM ajuda o sistema a administrar workloads de acordo com objetivos definidos.

Aqui encontramos uma ideia poderosa:

Performance não é somente consumir recursos. É entregar objetivos de serviço para trabalhos com diferentes importâncias.

Para observabilidade, isso é ouro.

Não queremos simplesmente descobrir:

CPU chegou a 90%.

Queremos compreender:

Qual workload estava utilizando recursos?

As metas estavam sendo atendidas?

Alguma workload importante estava sofrendo delay?

Que tipo de atraso estava ocorrendo?

É uma investigação muito mais inteligente.

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💳 CAPÍTULO 6 — O CLIENTE NÃO COMPRA CPU

Marvin colocou dois dashboards na mesa.

O primeiro dizia:

CPU                 67%
CICS TPS            18.300
Db2 threads          7.180
MQ depth               320

O segundo:

AUTORIZAÇÕES

Transações/min      47.500
Aprovação             91,4%
Recusa                 7,8%
Erro técnico            0,8%

P95                   310 ms
P99                   790 ms

— Qual deles interessa ao diretor?

O jovem apontou para o segundo.

Exatamente.

O cliente não compra:

MIPS, MSU, CPU, I/O ou threads.

O cliente compra um serviço.

Uma autorização.

Uma transferência.

Uma consulta.

Uma compra.

Uma reserva.

Por isso observabilidade madura conecta:

INFRAESTRUTURA
      ↓
MIDDLEWARE
      ↓
APLICAÇÃO
      ↓
TRANSAÇÃO
      ↓
SERVIÇO
      ↓
NEGÓCIO

Essa é uma evolução gigantesca.

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⏱️ CAPÍTULO 7 — MARVIN DESCONFIA DA MÉDIA

Imagine cem transações.

Noventa e cinco respondem em aproximadamente 100 ms.

Quatro levam dois segundos.

Uma leva trinta segundos.

A média mistura tudo.

Marvin imediatamente pergunta:

— Quem foi o sujeito dos trinta segundos?

Bem-vindo aos percentis.

Podemos analisar:

P50
P90
P95
P99

O P50 ajuda a representar uma experiência mais típica.

P95 mostra que 95% das observações estão até aquele valor.

P99 começa a revelar a cauda da distribuição.

Imagine:

AVG = 210 ms
P95 = 390 ms
P99 = 7.800 ms

Olhar somente a média poderia produzir uma conclusão perigosamente otimista.

Em sistemas que executam milhões de transações, 1% pode representar muita gente.

Dica Bellacosa

Nunca entre numa War Room carregando apenas uma média.

Leve também distribuição, percentis, volume e contexto temporal.

Marvin levaria ainda três pastas, dois rádios e provavelmente um explosivo.

Não precisamos copiar essa última parte.

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🔗 CAPÍTULO 8 — A TRANSAÇÃO SAIU DO MAINFRAME

Antigamente poderíamos imaginar:

Terminal
   ↓
CICS
   ↓
COBOL
   ↓
Db2

Hoje podemos encontrar:

Mobile
   ↓
Internet
   ↓
API Gateway
   ↓
Kubernetes
   ↓
Microservice
   ↓
Kafka/MQ
   ↓
z/OS Connect
   ↓
CICS
   ↓
COBOL
   ↓
Db2

Agora surge um problema organizacional.

Cloud olha cloud.

Rede olha rede.

Middleware olha middleware.

Mainframe olha mainframe.

Cada equipe possui seu dashboard.

E acontece o pesadelo clássico:

Cloud       GREEN
Network     GREEN
API         GREEN
Mainframe   GREEN
Database    GREEN

Cliente     RED

Todos conseguem provar que seu pedaço está funcionando.

Ninguém consegue explicar por que o serviço está ruim.

Isso é exatamente o problema que observabilidade distribuída tenta enfrentar.

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🧬 CAPÍTULO 9 — TRACE ID: O PASSAPORTE DA TRANSAÇÃO

Em arquiteturas distribuídas encontramos conceitos como:

• Trace ID;

• Span ID;

• parent span;

• child span.

Imagine uma transação recebendo um identificador:

TRACE = 8AF723

Podemos reconstruir sua viagem:

TRACE 8AF723
│
├── Mobile
├── API Gateway
├── Java
├── z/OS Connect
├── CICS
│    └── COBOL AUTH001
│         ├── Db2
│         └── MQ
└── Response

Agora medimos:

API Gateway          45 ms
Java                105 ms
Network              18 ms
z/OS Connect         32 ms
CICS                 75 ms
COBOL                24 ms
Db2                 118 ms
MQ                 6.120 ms

Bingo.

Não precisamos de uma reunião de duas horas discutindo:

“Acho que é mainframe.”

Temos evidências indicando onde concentrar a investigação.

Observabilidade reduz a importância do achismo.

---

🔭 CAPÍTULO 10 — OPENTELEMETRY ENCONTRA O VELHO MAINFRAME

O mundo cloud-native desenvolveu padrões modernos para telemetria.

Um dos nomes importantes nesse cenário é OpenTelemetry.

A proposta geral envolve trabalhar com sinais como:

Metrics
Logs
Traces

Isso é especialmente interessante em ambientes híbridos.

Não significa jogar SMF no lixo.

Seria absurdo.

O cenário interessante é correlacionar mundos:

          CLOUD / DISTRIBUÍDO
                  │
          OpenTelemetry
                  │
                  ▼
             CORRELAÇÃO
                  ▲
                  │
           SMF / RMF / CICS
                  │
               MAINFRAME

O objetivo é conseguir acompanhar a história completa.

O mainframe não precisa abandonar décadas de instrumentação para participar da observabilidade moderna.

Precisamos construir pontes.

---

📈 CAPÍTULO 11 — PROMETHEUS E GRAFANA

Prometheus tornou muito popular o trabalho com métricas organizadas como séries temporais.

Por exemplo:

transaction_response_seconds

Podemos associar dimensões:

application="cards"
transaction="AUTH"
channel="mobile"

Grafana pode apresentar essas informações em dashboards extremamente poderosos.

Mas cuidado.

Marvin entrou na sala e encontrou quinze monitores exibindo gráficos espetaculares.

— O que aconteceu às 03:17?

Silêncio.

— Mas temos 127 dashboards!

— Eu perguntei o que aconteceu.

Essa cena fictícia representa um problema real.

Quantidade de dashboards não mede maturidade de observabilidade.

Se ninguém consegue responder perguntas sobre comportamento do serviço, possuímos decoração operacional.

Não observabilidade.

---

🚨 CAPÍTULO 12 — O ALARME QUE GRITAVA LOBO

Outro problema clássico é o excesso de alertas.

WARNING CPU
WARNING MQ
WARNING DB2
WARNING CICS
WARNING STORAGE
WARNING MEMORY
WARNING NETWORK
WARNING RESPONSE

Depois de centenas deles surge a alert fatigue.

Operadores começam a ignorar mensagens porque quase todas são ruído.

Observabilidade madura procura contexto e correlação.

Em vez de:

ALERTA 1
ALERTA 2
ALERTA 3
ALERTA 4
ALERTA 5

queremos construir:

INCIDENTE 0317
      │
      ├── MQ queue depth ↑
      │
      ├── espera ↑
      │
      ├── response time ↑
      │
      └── timeout ↑

Uma coleção de sintomas começa a virar uma história.

---

🕵️ CAPÍTULO 13 — O INCIDENTE DAS 03:17

Vamos fazer a investigação completa.

Chamado:

Autorizações de cartão estão lentas.

PASSO 1 — NÃO REINICIE NADA

Primeiro preserve evidências.

Restart pode resolver sintomas.

Mas também pode destruir condições importantes para investigação.

PASSO 2 — DETERMINE O IMPACTO

Pergunte:

Quando começou?
Qual serviço?
Qual transação?
Quantos usuários?
Qual canal?
Qual região?
Continua acontecendo?

Descobrimos:

AUTH
03:17–03:29
12.481 transações afetadas

PASSO 3 — DEFINA O NORMAL

Sem baseline, “alto” e “baixo” significam pouco.

Normal:

P95 = 320 ms

Incidente:

P95 = 6,8 s

Temos evidência objetiva de degradação.

PASSO 4 — SIGA A TRANSAÇÃO

API        normal
Network    normal
CICS       normal
COBOL      normal
Db2        normal
MQ         suspeito

PASSO 5 — CONSTRUA A TIMELINE

03:16:58   mudança implantada
03:17:04   queue depth aumenta
03:17:11   response time aumenta
03:18:02   timeouts começam

Agora temos uma correlação extremamente interessante.

Mas Marvin interrompe:

— Não diga que encontramos a causa.

Correto.

Correlação não é automaticamente causalidade.

Precisamos testar a hipótese.

---

🧪 CAPÍTULO 14 — HIPÓTESE NÃO É VEREDITO

Uma investigação madura segue aproximadamente:

SINTOMA
   ↓
EVIDÊNCIA
   ↓
TIMELINE
   ↓
CORRELAÇÃO
   ↓
HIPÓTESE
   ↓
TESTE
   ↓
CAUSA
   ↓
CORREÇÃO
   ↓
VALIDAÇÃO

Uma investigação ruim segue:

SINTOMA
   ↓
PALPITE
   ↓
RESTART

E existe uma versão ainda pior:

RESTART
   ↓
FUNCIONOU
   ↓
CHAMADO ENCERRADO

Três semanas depois:

INCIDENTE 0317 — PARTE II.

Marvin já estaria esperando.

---

⏱️ CAPÍTULO 15 — MTTD E MTTR

Observabilidade tem impacto operacional direto.

Considere:

03:17 problema começa
03:25 cliente reclama
03:32 NOC identifica
03:45 equipe mainframe acionada
04:10 middleware acionado
04:32 causa encontrada
04:48 serviço restaurado

Agora compare com:

03:17 problema começa
03:18 anomalia detectada
03:19 dependência correlacionada
03:22 equipe correta acionada
03:31 serviço restaurado

Não tornamos necessariamente a CPU mais rápida.

Tornamos a organização mais rápida para entender aquilo que está acontecendo.

Esse é um dos grandes retornos da observabilidade.

---

🤖 CAPÍTULO 16 — AIOPS: QUANDO MARVIN GANHA UM ASSISTENTE

Mainframes podem produzir quantidades gigantescas de telemetria.

Nenhum ser humano consegue observar manualmente tudo o tempo inteiro.

É aí que análise estatística, machine learning e IA podem ajudar.

Imagine que normalmente:

AUTH P95 = 240–370 ms

Hoje:

AUTH P95 = 710 ms

O threshold tradicional é:

ALERT IF > 1000 ms

Portanto:

GREEN.

Mas 710 ms pode representar uma anomalia significativa em relação ao comportamento histórico daquele horário.

Um sistema de anomaly detection poderia sinalizar:

O comportamento está significativamente diferente do baseline.

Isso muda nossa filosofia.

De:

threshold absoluto

para:

comportamento esperado + contexto + tendência.

IA também pode ajudar na correlação entre eventos, logs, mudanças, métricas e incidentes anteriores.

Mas ela não deve transformar hipótese em verdade magicamente.

Marvin provavelmente desconfiaria da IA também.

Nesse caso, talvez ele estivesse certo.

---

🔮 CAPÍTULO 17 — OBSERVABILIDADE PREDITIVA

Podemos imaginar uma escada:

NÍVEL 1
Está funcionando?

      ↓

NÍVEL 2
O que está acontecendo?

      ↓

NÍVEL 3
Onde está acontecendo?

      ↓

NÍVEL 4
Por que aconteceu?

      ↓

NÍVEL 5
Qual impacto?

      ↓

NÍVEL 6
Vai acontecer novamente?

      ↓

NÍVEL 7
Podemos agir antes?

Aqui observabilidade encontra:

• capacity planning;

• forecasting;

• performance engineering;

• anomaly detection;

• automação;

• AIOps.

Essa é uma evolução natural.

---

🏗️ CAPÍTULO 18 — CAPACITY PLANNING

Observe seis meses:

          TRANSAÇÕES       CPU

JAN         100 M          42%
FEV         108 M          45%
MAR         116 M          49%
ABR         127 M          54%
MAI         139 M          59%
JUN         153 M          66%

Separadamente, são números.

Correlacionados ao longo do tempo, começam a contar uma história.

Podemos perguntar:

Existe relação entre crescimento transacional e consumo?

A curva é linear?

Qual workload está crescendo?

Existe sazonalidade?

Qual será o impacto da Black Friday?

Em que ponto determinado SLO começará a ficar ameaçado?

Isso é infinitamente melhor do que esperar CPU chegar a 99% numa sexta-feira às 18 horas.

---

🧠 CAPÍTULO 19 — O MÉTODO MARVIN BOGGS PARA O PROGRAMADOR COBOL

Quando alguém disser:

“Produção está lenta.”

Não abra imediatamente o fonte COBOL.

Primeiro pergunte:

1. O QUE mudou?

Tempo de resposta?

Erro?

Volume?

Fila?

2. QUANDO mudou?

03:17?

Depois do deploy?

Depois da abertura do mercado?

3. ONDE mudou?

Mobile?

API?

CICS?

Db2?

MQ?

4. QUEM foi afetado?

Todos?

Uma região?

Um produto?

Um canal?

5. QUAL É A EVIDÊNCIA?

SMF?

RMF?

Log?

Trace?

Métrica?

Event?

6. QUAL É A HIPÓTESE?

Só então investigamos causalidade.

---

🗺️ CAPÍTULO 20 — O MAPA DA OBSERVABILIDADE MAINFRAME

O programador COBOL precisa aprender a enxergar verticalmente:

                    NEGÓCIO
                       │
                  SLA / SLO
                       │
                       ▼
                   SERVIÇO
                       │
                       ▼
                  TRANSAÇÃO
                       │
          ┌────────────┼────────────┐
          ▼            ▼            ▼
        CICS           IMS         APIs
          │            │
          ▼            ▼
       COBOL          COBOL
          │
    ┌─────┼─────┐
    ▼     ▼     ▼
   Db2   VSAM   MQ
    │     │     │
    └─────┼─────┘
          ▼
         z/OS
          │
    ┌─────┼─────┐
    ▼     ▼     ▼
   SMF   RMF   WLM
          │
          ▼
        PR/SM
          │
          ▼
         IBM Z

Depois deve fazer o caminho contrário:

IBM Z
  ↓
z/OS
  ↓
middleware
  ↓
COBOL
  ↓
transação
  ↓
serviço
  ↓
CLIENTE

Porque o objetivo final não é provar que o hardware está saudável.

É compreender se o serviço está saudável.

---

🧰 CAPÍTULO 21 — KIT DE SOBREVIVÊNCIA DO PADAWAN

Para começar no assunto, eu estudaria nesta sequência:

Primeiro: aprenda a diferença entre disponibilidade, performance e experiência.

Segundo: entenda CPU, memória, I/O, filas, throughput, latência e erro.

Terceiro: aprenda percentis e baseline.

Quarto: conheça SMF.

Quinto: estude RMF.

Sexto: compreenda WLM e workload management.

Sétimo: observe CICS, IMS, Db2 e MQ como componentes de uma cadeia.

Oitavo: aprenda logs, metrics e traces.

Nono: estude distributed tracing.

Décimo: conheça OpenTelemetry, Prometheus e Grafana.

Finalmente conecte tudo ao negócio.

Não tente decorar 300 métricas.

Aprenda a formular perguntas.

Essa talvez seja a skill mais importante.

---

🥚 EASTER EGG — 03:17

O jovem programador finalmente percebeu algo.

— Marvin...

— Sim?

— Todos os incidentes começaram às 03:17.

Marvin lentamente fechou a pasta.

Na etiqueta estava escrito:

USER-ID: MARVIN
DATE:    1972-03-17
REASON:  DO NOT DELETE

— Isso significa alguma coisa?

Marvin olhou para os lados.

— Tudo significa alguma coisa.

— Mas especificamente isso?

— Provavelmente não.

☕

No Bellacosa Mainframe, 03:17 permanece reservado para aquele momento mágico em que produção decide ensinar alguma coisa que não estava no PowerPoint.

---

☕ EPÍLOGO — A CONSPIRAÇÃO DAS LUZES VERDES

O incidente terminou.

Na tela:

LPAR        🟢
z/OS        🟢
CICS        🟢
Db2         🟢
MQ          🟢
COBOL       🟢

Marvin acrescentou mais uma linha:

CLIENTE     🔴

O jovem ficou olhando.

Finalmente compreendeu.

Um sistema pode estar tecnicamente disponível e ainda entregar uma experiência ruim.

Um componente pode estar saudável isoladamente e participar de um serviço degradado.

Uma média pode parecer excelente e esconder milhares de transações lentas.

Uma CPU alta pode ser saudável.

Uma CPU baixa pode acompanhar um desastre.

Um alerta pode indicar um sintoma, não a causa.

Uma mudança ocorrida às 03:16:58 pode estar correlacionada com um problema iniciado às 03:17:04 sem, por isso, provar automaticamente causalidade.

E cem dashboards não substituem uma boa investigação.

Observabilidade em mainframe é justamente a capacidade de transformar:

SMF
RMF
WLM
logs
metrics
traces
CICS
IMS
Db2
MQ
APIs
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana

em algo muito mais importante:

EVIDÊNCIA
    ↓
CONTEXTO
    ↓
CORRELAÇÃO
    ↓
HIPÓTESE
    ↓
INVESTIGAÇÃO
    ↓
CAUSA
    ↓
IMPACTO
    ↓
AÇÃO

Marvin levantou-se.

— Então agora você entende observabilidade?

O jovem programador respondeu:

— Acho que sim.

Marvin parou imediatamente.

— Acha?

O rapaz corrigiu:

— Tenho evidências suficientes para sustentar essa hipótese.

Marvin sorriu.

O treinamento estava concluído.

---

☕ PALAVRAS FINAIS DO BELLACOSA MAINFRAME

Talvez a maior evolução para quem começa em COBOL seja perceber que seu programa não vive sozinho.

Aquele:

PERFORM PROCESSA-AUTORIZACAO

faz parte de algo gigantesco:

CLIENTE
   ↓
APP
   ↓
API
   ↓
MENSAGERIA
   ↓
z/OS CONNECT
   ↓
CICS
   ↓
COBOL
   ↓
Db2 / VSAM / MQ
   ↓
z/OS
   ↓
WLM
   ↓
LPAR
   ↓
IBM Z

Cada camada deixa pistas.

Cada espera conta uma história.

Cada fila crescendo significa alguma coisa.

Cada mudança precisa de contexto.

Cada transação possui uma jornada.

O profissional de observabilidade aprende a reconstruí-la.

Por isso, quando alguém entrar correndo na War Room dizendo:

“O MAINFRAME ESTÁ LENTO!”

não discuta.

Não culpe a cloud.

Não culpe a rede.

Não culpe Db2.

Não abra imediatamente o fonte COBOL.

Não reinicie tudo.

Pegue seu café.

Abra as evidências.

Construa a timeline.

E faça a pergunta que Marvin Boggs faria:

“O que exatamente aconteceu às 03:17?”

Porque em produção...

luz verde também precisa de álibi. ☕🕵️

💔 O Fim do Casamento Moderno — e o surgimento da geração que prefere ficar só

 

💔 O Fim do Casamento Moderno — e o surgimento da geração que prefere ficar só

Por Bellacosa Mainframe

Era uma vez um tempo em que o “felizes para sempre” vinha depois do bolo e antes do carnê da geladeira.
Mas o “para sempre” anda durando cada vez menos.

Os números mostram — e as ruas confirmam — que os casamentos diminuem e os divórcios aumentam.
Afinal, o que está acontecendo com o amor moderno?
Por que tanta gente está preferindo viver só, dividir o teto apenas com o silêncio e uma Smart TV?

---

🏙️ O colapso da convivência

O casamento, como instituição, nasceu num tempo em que as pessoas precisavam umas das outras.
O homem precisava da mulher para cuidar da casa e dos filhos;
a mulher precisava do homem para sobreviver economicamente.
Havia um pacto silencioso entre necessidade e conveniência.

Mas a sociedade mudou.
A mulher conquistou o mercado de trabalho, a independência financeira e emocional.
O homem, que antes era o provedor, precisou redefinir o que significa ser necessário.

E nesse processo, muitos casais perceberam algo incômodo:
sem a dependência, restava apenas a afinidade — e ela nem sempre resistia ao cotidiano.

O romantismo virou logística.
A cama virou campo de batalha emocional.
E o “pra sempre” virou “até quando der”.

---

⚖️ A geração que se divorcia de tudo

Hoje vivemos a era da hiperindividualidade.
Cada um quer seu espaço, sua liberdade, seu tempo.
O amor compete com a agenda, o celular e a ansiedade.

A sociedade do desempenho, como dizia Byung-Chul Han, trocou o “nós” pelo “eu performático”.
E quando duas pessoas que se amam precisam estar o tempo todo “bem-sucedidas”, a relação vira uma empresa — e ninguém quer trabalhar em hora extra emocional.

O casamento não acabou por falta de amor.
Acabou por excesso de expectativas.
Esperamos do outro uma felicidade que só a maturidade pessoal poderia dar.

---

🚹 E os homens que preferem a solidão?

Muitos homens estão optando por viver sozinhos — não por falta de amor, mas por cansaço social.
A pressão de ser o provedor, o parceiro ideal, o emocionalmente maduro e o resiliente pós-moderno cria uma equação impossível.

Há também o medo:
o medo de perder autonomia, de ser descartado, de repetir a dor que viram em casa.
E há um novo tipo de paz que o homem urbano descobriu — a paz do silêncio doméstico, do controle do próprio tempo, do videogame sem julgamento, do quarto como reduto e não prisão.

Não é misantropia. É autodefesa.
Num mundo onde o afeto se tornou transacional e as relações parecem uma planilha, muitos homens decidiram pausar o jogo antes de perder mais uma vida.

---

💬 Amor 2.0 — reboot necessário

O fim do casamento moderno não é o fim do amor.
É o fim do modelo, não do sentimento.
Estamos apenas aprendendo a amar num mundo que nunca esteve tão conectado — e tão solitário.

Talvez o futuro não seja o casamento, mas o companheirismo consciente.
Talvez a nova fidelidade não seja “até que a morte nos separe”, mas “enquanto houver admiração e respeito”.

E talvez o verdadeiro sucesso emocional do século XXI não esteja em casar, mas em saber ficar bem sozinho — para que, se o amor vier, ele seja escolha, não necessidade.

---

☕
Enquanto isso, sigo aqui, observando o mundo mudar,
tomando um café amargo e anotando no meu diário digital que,
entre mainframes e corações,
tudo o que é estável também precisa de manutenção.

#BellacosaMainframe #Reflexões #SociedadeContemporânea #Relacionamentos #AmorModerno #SolidãoUrbana #Divórcio #Masculinidade #CulturaDigital #FilosofiaDoCotidiano

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Use Hashtags para impulsionar seu canal no Youtube

Para novatos no YouTube, escrever bons textos descritivos é uma etapa muitas vezes ignorada, mas extremamente importante para o crescimento do canal. A descrição do vídeo não serve apenas para “preencher espaço”; ela ajuda o algoritmo a entender o conteúdo, melhora o posicionamento nas buscas e orienta o espectador sobre o que ele vai encontrar ao assistir.

O primeiro passo é usar as primeiras linhas da descrição com estratégia. Essa parte aparece antes do botão “mostrar mais”, então deve conter as informações mais importantes. Comece com um resumo claro do vídeo, utilizando palavras-chave relacionadas ao tema de forma natural. Pense em como alguém pesquisaria esse assunto no YouTube ou no Google e incorpore esses termos logo no início.

Em seguida, desenvolva o texto com mais detalhes. Explique o que será abordado, quais problemas serão resolvidos ou quais aprendizados o espectador terá. Não é necessário escrever de forma robótica ou repetir palavras-chave em excesso. O ideal é um texto fluido, escrito para pessoas, mas estruturado de forma que o algoritmo consiga interpretar corretamente o tema do vídeo.

A descrição também é um ótimo espaço para organização e navegação. Você pode incluir timestamps (marcadores de tempo) indicando os principais tópicos do vídeo. Isso melhora a experiência do usuário e aumenta as chances de retenção, pois o espectador encontra facilmente a parte que mais lhe interessa.

Outro ponto importante é o uso de chamadas para ação. Convide o público a curtir, comentar e se inscrever no canal de forma simples e natural. Além disso, aproveite para incluir links relevantes, como redes sociais, playlists, vídeos relacionados ou materiais complementares. Isso ajuda a manter o espectador dentro do seu ecossistema de conteúdo.

Hashtags também podem ser usadas no final da descrição. Elas auxiliam na categorização do vídeo, mas devem ser escolhidas com cuidado, sempre relacionadas ao tema. Poucas hashtags bem definidas funcionam melhor do que muitas genéricas.

Por fim, revise sempre o texto antes de publicar. Erros de escrita, informações confusas ou descrições vazias passam falta de profissionalismo. Lembre-se de que a descrição é parte do seu conteúdo. Quando bem feita, ela reforça a mensagem do vídeo, melhora o alcance e contribui diretamente para o crescimento orgânico do canal. Com prática e atenção aos detalhes, criar bons textos descritivos se torna um hábito poderoso para qualquer criador iniciante.

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☕💥 A Jornada do Padawan COBOL – Parte 9 Desvendando o Universo dos CALLs no Mainframe

 

Bellacosa Mainframe apresenta o call em cobol parte ix

☕💥 A Jornada do Padawan COBOL – Parte 9

Desvendando o Universo dos CALLs no Mainframe

JES2, SMF Internals, RMF, SRM, HiperSockets, Sysplex Distributor, Crypto Express, Telum AI e os Segredos dos Engenheiros IBM

Ou como descobrir que existe um universo inteiro trabalhando em silêncio enquanto seu COBOL executa um simples CALL

Por Vagner Bellacosa – Bellacosa Mainframe

---

O Dia em que o Padawan Descobre que o Mainframe Nunca Dorme

Depois de nove cafés, oito artigos, alguns S0C4 e incontáveis CALLs, o Padawan finalmente acredita que compreendeu o Mainframe.

Até que um Sysprog abre um painel do SDSF.

E mostra:

D A,L

D XCF

D OMVS

D WLM

D ASM

D SMF,O

Padawan:

— O que é isso?

Sysprog:

— Apenas o coração do z/OS batendo.

---

JES2

O Grande Mestre dos Jobs

Muitos desenvolvedores acreditam que JCL executa programas.

Na verdade não.

JCL conversa com JES.

JES conversa com o Initiator.

Initiator conversa com LE.

LE conversa com o programa.

---

Visualmente

JCL

↓

JES2

↓

Initiator

↓

LE

↓

COBOL

↓

CALL

↓

SUBPGM

---

O que JES2 faz?

Fila Jobs

Spool

Classes

Routing

Prioridades

Output

SYSOUT

Checkpoint

---

O easter egg

Existe banco executando:

300 mil jobs/dia

E JES2 nem sua.

---

SMF

O Diário do Mainframe

Padawan acha que logs são:

LOG4J

Splunk

ELK

CloudWatch

IBM criou algo décadas antes.

SMF.

---

SMF registra praticamente tudo.

---

Exemplos

SMF30

Batch

SMF70

CPU

SMF72

WLM

SMF110

CICS

SMF116

MQ

SMF101

DB2

---

Exemplo

SMF30

Programa

CPU

Elapsed

EXCP

Storage

RC

---

RMF

Resource Measurement Facility

---

O médico do Mainframe.

---

Ele mede:

CPU

I/O

Canal

Memória

Coupling Facility

WLM

---

Padawan pergunta:

— Meu programa está lento.

RMF responde:

— Seu programa está esperando disco.

---

SRM

System Resource Manager

Pouca gente conhece.

Mas todos usam.

---

SRM decide:

Quem usa CPU.

Quem espera.

Quem recebe prioridade.

---

Visualmente

Banco


↑


SRM


↓


Teste

---

WLM

Já vimos.

Mas agora profundamente.

---

Workload Manager

---

Ele pensa:

Cliente VIP?

Alta prioridade.

Teste?

Espera.

---

Exemplo

Classe A


99%



Classe B


40%



Classe C


10%

---

HiperSockets

Uma maravilha IBM.

---

Rede interna.

Sem cabo.

Sem switch.

---

LPAR

fala com

LPAR

pela memória.

---

Visualmente

LPAR A


====


MEMÓRIA



====


LPAR B

---

Latência?

Ridícula.

---

Sysplex Distributor

Balanceador.

IBM style.

---

Recebe.

Distribui.

Escolhe melhor LPAR.

---

Como um:

Nginx

Mas muito caro.

E muito bonito.

---

Crypto Express

O guardião.

Do reino.

---

Hardware dedicado.

Criptografia.

---

PIX

TLS

SSL

JWT

Open Banking

---

Tudo passa aqui.

---

Telum

IBM surpreendeu.

---

CPU

com IA.

No chip.

---

Exemplo

Fraude.

Cartão.

Pix.

Score.

---

Tempo.

Milissegundos.

---

O CALL invisível

Padawan escreve:

CALL 'AUTORIZA'

Na prática.

Pode envolver:

COBOL


↓

CICS


↓

MQ


↓

DB2


↓

Crypto Express


↓

Telum


↓

Sysplex


↓

CF


↓

Resposta

---

Enclave SRBs

Território avançado.

---

Permitem.

Executar trabalho.

Em engines especiais.

---

zIIP.

Ama isso.

---

Performance extrema

Veteranos observam:

SMF72

RMF

APA

Strobe

---

Exemplo

Programa

CPU

8 segundos

Após ajuste

500 ms

---

Como?

Mover.

XML.

Para zIIP.

---

Melhorar.

Storage.

Buffer.

---

Ajustar.

WLM.

---

Checklist Bellacosa

Dica 1

Leia SMF.

---

Dica 2

Aprenda RMF.

---

Dica 3

Conheça JES.

---

Dica 4

Use HiperSockets.

---

Dica 5

WLM é obrigatório.

---

Dica 6

Entenda Telum.

---

Dica 7

Crypto Express é fascinante.

---

Easter Egg Mainframe

Existe um pequeno grupo.

Capaz de olhar:

RMF Monitor III


SMF72


CF Activity


WLM Delay


SRB Time

E descobrir.

Em cinco minutos.

Por que um sistema bancário inteiro ficou lento.

---

Eles recebem muitos telefonemas.

Muito café.

Pouco reconhecimento.

---

São conhecidos.

Como:

Os Engenheiros IBM Z

---

Filosofia Jedi da Parte 9

O Padawan iniciante acredita:

Meu programa executa sozinho.

O desenvolvedor experiente pensa:

Meu programa depende do sistema.

O Mestre Mainframe entende:

Nenhum CALL existe isoladamente.

Ele depende de:

• JES2

• LE

• WLM

• SRM

• RMF

• SMF

• XCF

• Sysplex

• Coupling Facility

• Crypto Express

• Telum AI

• zIIP

• HiperSockets

E o Arquiteto Supremo IBM Z sabe que, quando um desenvolvedor digita:

CALL 'SUBPGM'

ele está acionando silenciosamente décadas de engenharia IBM, dezenas de subsistemas, hardware especializado e mecanismos refinados durante mais de meio século, permitindo que bilhões de transações sejam executadas todos os dias com disponibilidade que continua sendo referência para toda a indústria.

---

Próxima aventura do Padawan COBOL – Parte 10

"As Últimas Runas do IBM Z: Telum II, Spyre AI Accelerator, Quantum Safe Cryptography, z/OS Connect Enterprise Edition, OpenTelemetry, Ansible, Zowe, DevOps e a Nova Ordem dos Arquitetos IBM Z."