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sexta-feira, 30 de agosto de 2024

IBM Z: Por que 40% de CPU Livre NÃO Significa que Seu Sistema Está Rápido

Bellacosa Mainframe e a falsa sensalçao de rapidez no ibm z



☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

IBM Z: Por que 40% de CPU Livre NÃO Significa que Seu Sistema Está Rápido

Um dos maiores erros dos profissionais iniciantes é olhar apenas para dois números:

CPU = 40%

Memória Livre = 120 GB

e concluir:

"O sistema está folgado."

Enquanto isso...

CICS lento

Batch atrasado

Db2 esperando I/O

Usuários reclamando

Como isso é possível?

Porque no IBM Z a CPU é apenas um dos elementos da equação.


Pense no Mainframe como uma cidade

Imagine uma metrópole.

Ela possui:

  • avenidas

  • semáforos

  • estacionamento

  • prédios

  • pessoas

  • elevadores

Não adianta construir mais prédios se:

  • o trânsito está parado;

  • os elevadores são poucos;

  • o metrô está congestionado.

O mesmo ocorre no IBM Z.

Adicionar memória muitas vezes apenas aumenta o estacionamento.

O congestionamento continua.


A Hierarquia da Memória no IBM Z

No IBM i existe o conceito de Memory Pools.

No z/OS existe uma arquitetura ainda mais rica.

Temos, por exemplo:

Central Storage

Frames de 4 KB

Frames de 1 MB

Frames de 2 GB

Address Spaces

Private Area

Common Area

LSQA

SQA

CSA

ECSA

HVCOMMON

Extended CSA

Applications

CICS

IMS

Db2

MQ

JES2

TSO

USS

Todos competem pela mesma memória física.


Nem toda memória pertence ao seu programa

Muitos imaginam:

Tenho 256 GB.

Meu COBOL pode usar tudo.

Não.

Grande parte da memória é reservada para:

  • Sistema Operacional

  • Cross Memory

  • CSA

  • Buffers

  • Coupling Facility

  • LPAR Management

  • Hiperspaces

  • Dataspaces

  • Java Heap

  • Db2 Buffer Pools

Seu programa recebe apenas uma pequena parcela.


O verdadeiro Memory Pool do z/OS

Embora o nome seja diferente, existem equivalentes.

No IBM i:

Memory Pool

No IBM Z encontramos:

  • Address Spaces

  • Region Size

  • MEMLIMIT

  • Dataspaces

  • Hiperspaces

  • Pageable Frames

  • Fixed Frames

Cada workload possui seu "território".


O que acontece quando falta memória?

Suponha um COBOL Batch.

Ele precisa acessar uma página.

Página está na RAM?

SIM

executa imediatamente.


Agora imagine:

Página não está na memória.

O RSM faz:

Page Fault

Localiza a página

Busca no Page Dataset

Move para memória

Programa continua.

Isso é absolutamente normal.


Page Fault NÃO significa erro

Esse é um enorme mito.

Todo sistema gera Page Fault.

Inclusive:

  • Linux

  • Windows

  • Unix

  • z/OS

O problema é a quantidade.


Imagine:

1 milhão de referências

dessas:

999.900

na memória

ótimo.

Agora imagine:

1 milhão

300.000 Page Faults

Algo está errado.


O que acontece durante um Page Fault?

Enquanto a página é buscada:

CPU

fica esperando.

Observe:

A CPU não trabalha.

Ela espera.

Então o RMF mostra:

CPU = 35%

O gerente conclui:

"Tem CPU sobrando."

Na verdade:

A CPU está parada esperando disco.

Exatamente como no IBM i

O gráfico do IBM i mostra:

CPU baixa

Usuário lento

No IBM Z acontece igual.

Pode existir:

  • alta paginação;

  • espera por disco;

  • latch contention;

  • lock contention;

  • enqueue;

  • Db2 buffer miss.

Tudo isso reduz o uso da CPU.


O verdadeiro inimigo: Waiting

O estado mais caro do sistema não é CPU alta.

É:

Waiting.

No RMF aparecem diversos tipos.

Exemplo:

I/O Wait

Dispatch Wait

Storage Wait

Lock Wait

SRB Wait

Enqueue Wait

Cross Memory Wait

A CPU continua livre.

O usuário continua esperando.


Activity Level no IBM Z

No IBM i existe:

Activity Level

No z/OS o equivalente conceitual é controlado por vários componentes:

  • WLM (Workload Manager)

  • SRM (System Resource Manager)

  • Dispatcher

  • Dispatching Priority

  • Service Classes

  • Velocity Goals

  • Importance Levels

Ou seja,

não basta existir CPU.

É necessário que o trabalho seja escolhido para executar.


Exemplo

Imagine:

LPAR

20 CPUs

CPU utilizada:

38%

Mesmo assim:

CICS lento.

Por quê?

Porque o WLM pode estar priorizando:

Db2

IMS

Batch Crítico

MQ

TCP/IP

Seu CICS recebe menos dispatch.


Buffer Pool: o Memory Pool do Db2

Outro excelente paralelo.

No IBM i:

DB Faults

No Db2:

Buffer Pool Hit Ratio

Se a página já está no Buffer Pool:

Leitura

0 I/O

Muito rápido.


Se não está:

Disco

↓

I/O

↓

Espera

↓

CPU ociosa

Novamente:

CPU baixa.

Usuário lento.


SQL ruim parece problema de memória

Um exemplo clássico.

SELECT *

FROM CLIENTES

WHERE CPF='123'

Sem índice.

O Db2 faz:

Table Space Scan

Milhões de páginas.

Buffer Pool explode.

Mais I/O.

Mais espera.

Mais paginação.

O usuário diz:

"Precisamos aumentar a memória."

Na verdade:

Era apenas um índice ausente.


CICS também sofre

Um CICS Transaction Server possui:

  • EDSA

  • CDSA

  • UDSA

  • SDSA

Além disso:

  • Program Cache

  • File Control

  • Temporary Storage

  • VSAM Buffers

Pouca memória gera:

Storage Violations

SOS (Short on Storage)

GETMAIN Failures

Fragmentação

Adicionar memória ajuda?

Às vezes.

Mas frequentemente o problema é:

Aplicações

↓

não liberam storage.


Batch

Outro exemplo.

Job COBOL.

REGION=0M

Não significa:

memória infinita.

Pode haver:

  • Virtual Storage Constraint

  • MEMLIMIT inadequado

  • Excesso de SORT

  • Buffers gigantes

  • LE Heap mal configurado


O erro clássico

O gerente pergunta:

CPU?

Resposta:

40%

Pergunta:

Memória?
250 GB livres.

Conclusão:

Sistema saudável.

Especialista IBM Z responde:

Mostre primeiro:

  • RMF Monitor III

  • SMF 70

  • SMF 72

  • RMF CPU Activity

  • Paging Rates

  • DASD Response Time

  • WLM Delay Analysis

  • Db2 Accounting Trace

  • CICS Statistics

  • Buffer Pool Hit Ratio

  • Coupling Facility Delays

  • Cache Misses

  • Channel Utilization

Só depois falaremos sobre CPU.


Ferramentas equivalentes ao IBM i

IBM iIBM Z
WRKSYSSTSRMF Monitor III
WRKACTJOBSDSF DA / OMEGAMON
WRKSHRPOOLRSM / RMF Storage Reports
Collection ServicesSMF + RMF
Navigator for iIBM Z Performance and Capacity Analytics (zPCA), OMEGAMON, IBM Z IntelliMagic Vision

Exemplo real de diagnóstico

Imagine uma LPAR:

8 CPs

2 zIIPs

512 GB RAM

CPU = 42%

Usuários reclamam de lentidão no CICS.

A investigação revela:

  1. CPU não está saturada.

  2. WLM mostra atraso por prioridade de serviço.

  3. O Db2 apresenta baixa taxa de acertos no Buffer Pool BP8K0.

  4. O tempo de resposta do DASD aumentou.

  5. A aplicação executa SQL sem índices adequados, provocando tablespace scans frequentes.

  6. O CICS permanece aguardando I/O em vez de consumir CPU.

Resultado: adicionar mais 128 GB de memória não resolveria o problema. O ganho real veio da criação de índices apropriados, do ajuste do Buffer Pool, da revisão da política do WLM e da otimização do acesso ao armazenamento.


A grande lição para quem trabalha com IBM Z

No mundo IBM Z, desempenho raramente é explicado por um único gráfico de CPU ou pela quantidade de memória instalada. O sistema é um ecossistema onde WLM decide quem executa, o RSM administra a memória, o Db2 gerencia seus Buffer Pools, o CICS controla suas áreas de armazenamento e o subsistema de I/O determina a velocidade com que os dados chegam ao processador.

Um analista júnior costuma perguntar:

"Quanto de CPU e memória temos?"

Um especialista em performance pergunta:

  • Quem está esperando?

  • O que está esperando?

  • Por que está esperando?

  • A espera é por CPU, armazenamento, bloqueio, paginação, I/O ou prioridade do WLM?

  • Existe contenção entre workloads?

  • O gargalo é da infraestrutura ou do desenho da aplicação?

Essa mudança de perspectiva é o que diferencia um operador de um engenheiro de performance.

No IBM Z, o recurso mais valioso não é CPU nem memória. É eliminar esperas desnecessárias. Um sistema eficiente não é o que tem mais hardware, mas o que mantém seus workloads em execução contínua, com o mínimo possível de espera por qualquer recurso.

 

quinta-feira, 29 de agosto de 2024

Microsoft Copilot: Muito Além do Chat. Como um Programador Júnior Pode Trabalhar 10x Melhor Integrando IA ao Dia a Dia

 

Bellacosa Mainframe e o microsoft copilot

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Microsoft Copilot: Muito Além do Chat. Como um Programador Júnior Pode Trabalhar 10x Melhor Integrando IA ao Dia a Dia

"A Inteligência Artificial não substitui o conhecimento técnico. Ela potencializa quem sabe fazer as perguntas certas."

Durante muitos anos, o diferencial de um bom programador era dominar uma linguagem de programação. Depois, passou a ser conhecer frameworks, metodologias ágeis, DevOps, Cloud e arquitetura de software.

Em 2026, estamos vivendo mais uma grande transformação.

O diferencial deixou de ser apenas saber usar Inteligência Artificial.

Agora, o verdadeiro diferencial é integrar a IA ao fluxo de trabalho.

Essa é uma mudança de mentalidade que todo desenvolvedor — especialmente quem está começando sua carreira — precisa compreender.

Muita gente ainda abre o ChatGPT ou o Microsoft Copilot apenas para fazer perguntas.

Isso é útil.

Mas representa apenas uma pequena fração do potencial dessas ferramentas.

Os profissionais que mais se destacam utilizam a IA como um verdadeiro membro da equipe. Ela participa da análise, da documentação, dos testes, da comunicação, da organização e até da tomada de decisões.

É justamente sobre essa nova forma de trabalhar que vamos conversar neste Café no Bellacosa Mainframe.


O erro que quase todo iniciante comete

Imagine um programador COBOL recém-contratado.

Ele recebe um programa com cinco mil linhas.

A primeira reação normalmente é:

"Copilot, explique esse programa."

A resposta até pode ajudar.

Mas o profissional continua trabalhando praticamente da mesma maneira de antes.

Agora imagine outro desenvolvedor.

Ele utiliza o Copilot desde o início do processo.

Antes de abrir o código, pergunta:

  • Qual o objetivo deste sistema?

  • Quais módulos costumam chamar este programa?

  • Quais tabelas DB2 são utilizadas?

  • Existe documentação?

  • Existem padrões da empresa?

  • Existem riscos conhecidos?

Depois disso:

  • gera documentação;

  • cria diagramas;

  • produz casos de teste;

  • identifica possíveis melhorias;

  • prepara perguntas para o desenvolvedor mais experiente.

Percebe a diferença?

O primeiro usa IA.

O segundo trabalha com IA.


O Copilot não é apenas um chatbot

Quando ouvimos falar em Microsoft Copilot, muitas pessoas imaginam apenas uma janela semelhante ao ChatGPT.

Na realidade, o Copilot é muito maior.

Ele está sendo integrado ao ecossistema Microsoft inteiro.

Isso significa que ele pode trabalhar dentro de aplicações que você provavelmente já utiliza diariamente.

Entre elas:

  • Word

  • Excel

  • PowerPoint

  • Outlook

  • Teams

  • OneNote

  • SharePoint

  • OneDrive

  • Planner

  • Loop

  • Microsoft 365

Ou seja...

Em vez de abrir uma ferramenta separada para pedir ajuda, a IA passa a trabalhar dentro do ambiente onde você já executa suas tarefas.

Esse detalhe muda completamente a experiência do usuário.


Copilot no Word: muito além de escrever textos

Quando alguém fala em Word, normalmente pensa em documentos.

Mas um programador produz muito mais documentação do que imagina.

Durante um projeto, são criados:

  • documentos técnicos;

  • especificações funcionais;

  • documentação de APIs;

  • manuais operacionais;

  • runbooks;

  • procedimentos de instalação;

  • planos de contingência;

  • documentação para auditoria.

Tudo isso consome horas.

O Copilot consegue acelerar esse processo.

Você pode fornecer apenas alguns tópicos:

"Documente este processo Batch em COBOL."

Ou:

"Explique este programa para um desenvolvedor júnior."

Em poucos segundos surge uma primeira versão bastante consistente.

Ela não substitui sua revisão.

Mas elimina a parte mais cansativa: começar do zero.


Um exemplo no mundo Mainframe

Imagine um JOB JCL responsável pelo fechamento financeiro.

Normalmente, um analista experiente precisaria ler dezenas de etapas para entender seu funcionamento.

Com IA você pode solicitar:

"Explique este JOB utilizando linguagem simples."

Ou ainda:

"Transforme esta documentação em um guia para operadores."

O resultado é um material muito mais acessível para novos integrantes da equipe.


Excel: uma das maiores revoluções silenciosas

Existe uma brincadeira que diz:

"Metade do mundo funciona graças ao Excel."

Pode parecer exagero.

Mas basta observar quantas decisões empresariais dependem de planilhas.

No ambiente Mainframe isso também acontece.

Relatórios de CPU.

Consumo de disco.

Quantidade de transações.

Volume de processamento.

Abends.

Tempo de resposta.

Capacidade.

Tudo acaba chegando em alguma planilha.

Até pouco tempo atrás era necessário construir fórmulas complexas, tabelas dinâmicas e gráficos manualmente.

Hoje basta perguntar.

Por exemplo:

"Quais aplicações consumiram mais CPU?"

Ou:

"Existe alguma tendência de crescimento no uso deste dataset?"

O Copilot interpreta os dados, cria gráficos, identifica padrões e até sugere explicações.

Para quem ainda está aprendendo Excel, isso representa uma enorme vantagem.


PowerPoint: comunicação também faz parte do trabalho

Um dos maiores erros dos programadores iniciantes é acreditar que desenvolvimento de software significa apenas escrever código.

Na realidade, passamos boa parte do tempo comunicando ideias.

Precisamos explicar:

  • problemas;

  • soluções;

  • arquiteturas;

  • cronogramas;

  • riscos;

  • resultados.

O PowerPoint continua sendo uma das ferramentas mais utilizadas para isso.

O Copilot pode transformar um documento técnico inteiro em uma apresentação organizada.

Imagine um manual IBM de cinquenta páginas.

Em poucos minutos ele pode produzir:

  • resumo executivo;

  • treinamento;

  • apresentação comercial;

  • workshop;

  • material para onboarding.

Isso economiza muitas horas.


Outlook: administrando o caos

Quem nunca recebeu dezenas de e-mails em um único dia?

No ambiente corporativo isso é rotina.

Especialmente em grandes bancos.

Muitos desses e-mails possuem dezenas de respostas.

Ler tudo pode consumir boa parte do expediente.

O Copilot consegue:

  • resumir conversas;

  • identificar decisões;

  • destacar pendências;

  • sugerir respostas;

  • organizar prioridades.

Em vez de gastar meia hora lendo uma longa discussão, você entende rapidamente o contexto.


Teams: reuniões que realmente geram resultados

Reuniões fazem parte do desenvolvimento de software.

Planejamento.

Daily.

Refinamento.

Arquitetura.

Produção.

Mudanças.

Problemas.

Incidentes.

O problema é que normalmente alguém precisa registrar tudo.

Durante a reunião, o Copilot pode produzir automaticamente:

  • ata;

  • resumo;

  • decisões;

  • responsáveis;

  • prazos;

  • tarefas.

Imagine uma reunião envolvendo SysProg, DBA, Desenvolvedores COBOL e Operação.

Ao final, ninguém precisa perguntar:

"Quem ficou responsável por isso?"

Tudo já está registrado.


OneNote: construindo sua base de conhecimento

Todo programador acumula conhecimento diariamente.

Comandos.

Atalhos.

Mensagens de erro.

Links.

Procedimentos.

Tutoriais.

Anotações.

O problema é organizar tudo isso.

O Copilot consegue transformar páginas completamente bagunçadas em documentação estruturada.

É como possuir um assistente organizando seu caderno de estudos.


O verdadeiro cérebro do Copilot: Microsoft Graph

Existe um componente pouco conhecido, mas extremamente importante.

Chama-se Microsoft Graph.

É ele que conecta praticamente todos os serviços do Microsoft 365.

Quando o Copilot responde uma pergunta como:

"Mostre os documentos relacionados ao Projeto Alfa."

Ele pode consultar:

  • SharePoint;

  • Outlook;

  • Teams;

  • OneDrive;

  • Planner;

  • Calendário.

Ou seja...

Ele não responde apenas utilizando conhecimento geral.

Ele utiliza o conhecimento da própria organização.

Esse é um dos grandes diferenciais em relação a um chatbot isolado.


IA integrada ao fluxo de trabalho

Aqui está a maior mudança de mentalidade.

Imagine duas empresas.

A primeira possui IA.

Mas ela é utilizada apenas ocasionalmente.

Sempre que alguém lembra.

A segunda empresa integrou IA ao processo.

Cada documento passa pelo Copilot.

Cada reunião gera resumo automático.

Cada planilha recebe análise.

Cada apresentação nasce assistida por IA.

Cada procedimento é documentado automaticamente.

Qual empresa tende a produzir mais?

A resposta é evidente.

O ganho não vem apenas da tecnologia.

Vem da integração.


E no IBM Mainframe?

Talvez você esteja pensando:

"Tudo isso parece interessante... mas trabalho com Mainframe."

Na verdade, o impacto pode ser ainda maior.

Imagine um Copilot conectado ao ambiente corporativo.

Você pergunta:

"Explique este ABEND S0C7."

Ou:

"Quais tabelas DB2 este programa acessa?"

Ou:

"Documente este JCL."

Ou ainda:

"Explique este PROC para um operador iniciante."

Essas tarefas deixam de consumir horas.


IA para SysProg

Um administrador de sistemas IBM Z também pode se beneficiar enormemente.

Imagine perguntas como:

"Quais JOBs ficaram mais de vinte minutos em HOLD?"

"Mostre os datasets que cresceram acima de 15%."

"Explique este RACF Permit."

"Quais CICS apresentaram maior consumo de CPU?"

"Existe documentação deste procedimento?"

Perceba que a IA deixa de ser apenas um gerador de texto.

Ela passa a atuar como um assistente operacional.


O próximo passo: Agentes Inteligentes

Estamos entrando em uma nova fase da Inteligência Artificial.

Até pouco tempo atrás fazíamos perguntas.

Agora começamos a criar agentes.

Mas o que é um agente?

Pense em um funcionário digital.

Ele possui uma missão específica.

Pode consultar informações.

Executar tarefas.

Tomar pequenas decisões.

Gerar documentação.

Enviar notificações.

Tudo automaticamente.


Um exemplo prático

Imagine um incidente em produção.

Hoje o fluxo costuma ser:

O operador percebe o problema.

Abre um chamado.

Alguém analisa.

Consulta documentação.

Encontra a causa.

Atualiza registros.

Comunica a equipe.

Com agentes inteligentes, parte desse processo pode ser automatizada.

O agente identifica o evento.

Consulta a documentação.

Relaciona ocorrências semelhantes.

Sugere a causa provável.

Gera um relatório.

Atualiza o sistema de chamados.

Notifica os responsáveis.

Tudo em poucos minutos.


O papel do programador não desaparece

Existe um medo recorrente.

"A IA vai substituir os programadores?"

A resposta mais equilibrada é:

Ela substituirá tarefas repetitivas.

Mas continuará sendo necessário alguém capaz de:

  • entender o negócio;

  • validar resultados;

  • definir arquitetura;

  • garantir segurança;

  • interpretar requisitos;

  • tomar decisões.

A IA acelera.

Mas quem conduz continua sendo o profissional.


O que um programador júnior deve aprender agora?

Se eu pudesse orientar alguém que está iniciando sua carreira em desenvolvimento, sugeriria o seguinte roteiro:

  1. Aprenda lógica de programação profundamente.

  2. Domine uma linguagem de programação.

  3. Aprenda Git e controle de versões.

  4. Estude SQL.

  5. Entenda arquitetura de software.

  6. Aprenda documentação técnica.

  7. Desenvolva habilidades de comunicação.

  8. Utilize IA diariamente.

  9. Aprenda a criar bons prompts.

  10. Automatize tarefas repetitivas.

Perceba que a IA aparece como uma ferramenta complementar, e não como substituta dos fundamentos.


O futuro pertence aos profissionais aumentados por IA

A maior transformação da Inteligência Artificial não é tecnológica.

Ela é cultural.

Durante décadas, utilizamos computadores para executar comandos.

Agora começamos a trabalhar ao lado de sistemas capazes de compreender linguagem natural, interpretar contexto, resumir informações e auxiliar na tomada de decisões.

Isso muda completamente a forma como produzimos software.

O Microsoft Copilot representa muito bem essa nova realidade.

Ele não foi criado apenas para escrever textos ou gerar apresentações.

Seu verdadeiro objetivo é integrar a Inteligência Artificial ao cotidiano do trabalho, reduzindo tarefas repetitivas, organizando informações e permitindo que os profissionais concentrem seus esforços naquilo que realmente exige criatividade, experiência e pensamento crítico.

Para quem está começando na carreira, essa é uma oportunidade extraordinária. Nunca foi tão fácil aprender, documentar, pesquisar e acelerar o desenvolvimento de novas habilidades. Porém, é importante lembrar que nenhuma ferramenta substitui uma boa base técnica. Conhecimentos em lógica, algoritmos, arquitetura, banco de dados, redes, sistemas operacionais e boas práticas de engenharia continuam sendo os pilares de uma carreira sólida.

No universo IBM Mainframe, essa transformação também já começou. Desenvolvedores COBOL, analistas de sistemas, DBAs e SysProgs podem utilizar a IA para compreender códigos legados, documentar aplicações, analisar incidentes, automatizar processos e compartilhar conhecimento com muito mais eficiência.

A tecnologia muda rapidamente. Os fundamentos da Engenharia de Software permanecem. O profissional que combinar esses fundamentos com o uso inteligente da IA estará preparado não apenas para acompanhar a evolução do mercado, mas para liderá-la.

Porque, no fim das contas, a Inteligência Artificial não veio para pensar no lugar do desenvolvedor. Ela veio para ampliar aquilo que ele faz de melhor: resolver problemas, criar soluções e transformar conhecimento em valor. Esse continuará sendo o verdadeiro diferencial dos grandes profissionais da Engenharia de Software.

quarta-feira, 28 de agosto de 2024

IBM Z Resiliência : 30 Laboratórios Práticos Do "Meu Primeiro Sysplex" até "Meu Datacenter Nunca Para"

Bellacosa Mainframe e o laboratorio pratico em IBM Z Resiliencia




☕ O Holocron da Resiliência IBM Z

30 Laboratórios Práticos

Do "Meu Primeiro Sysplex" até "Meu Datacenter Nunca Para"

A Resiliência no IBM Z vai muito além de conhecer siglas como HA, DR, Parallel Sysplex ou GDPS. Ela representa uma filosofia de engenharia construída ao longo de décadas para garantir que aplicações críticas permaneçam disponíveis mesmo diante de falhas de hardware, software, rede ou até desastres naturais. O objetivo deste guia é conduzir o Programador COBOL, Analista de Sistemas ou futuro Sysprog por uma jornada progressiva, mostrando como cada componente da plataforma contribui para a continuidade do negócio e como todos trabalham em conjunto para entregar disponibilidade praticamente ininterrupta.

A melhor forma de aprender é evoluir em etapas. Comece dominando os conceitos fundamentais de SLA, RPO, RTO, RAS e Single Point of Failure. Em seguida, compreenda a arquitetura do IBM Z, estudando CPC, LPARs, HMC e o papel do LIC. Depois avance para Parallel Sysplex, Coupling Facility, WLM e GDPS, entendendo como múltiplos sistemas operam como um único ambiente resiliente. Na sequência, aprofunde-se em DFSMS, Storage, CICS, Db2, IMS, MQ e estratégias de recuperação e continuidade dos negócios.

Procure sempre relacionar teoria com prática. Analise mensagens do sistema, consulte o SDSF, estude relatórios RMF e SMF, desenhe arquiteturas, simule cenários de falha e questione como sua aplicação reagiria a cada situação. O profissional que compreende Resiliência deixa de enxergar apenas programas COBOL e passa a entender todo o ecossistema que mantém milhões de transações funcionando com segurança, desempenho e confiabilidade. Esse é o caminho para evoluir de Padawan a Mestre no universo IBM Z.



🟢 NÍVEL 1 — PADAWAN (Labs 1–10)

Lab 1 – Descobrindo a Arquitetura IBM Z

Objetivo

Identificar todos os componentes físicos do ambiente.

Atividades

  • Localizar CPC

  • Identificar LPARs

  • Ver HMC

  • Identificar Storage

Solução

O aluno deve desenhar a arquitetura mostrando como todos os componentes se conectam.


Lab 2 – Identificando SPOFs

Objetivo

Encontrar Single Points of Failure.

Atividades

Analisar:

  • Rede

  • Storage

  • CICS

  • MQ

  • Db2

Solução

Criar uma tabela

ComponenteExiste redundância?
StorageSim
SwitchNão
Servidor DNSNão

Lab 3 – Calculando SLA

Dado:

99,5%

99,9%

99,99%

99,999%

Calcule:

  • indisponibilidade anual

  • mensal

  • diária

Solução

Utilizar tabela oficial de SLA.


Lab 4 – Descobrindo o RPO

Uma empresa aceita perder:

  • nenhuma transação

  • cinco minutos

  • uma hora

Classifique o RPO.

Solução

Relacionar cada cenário ao objetivo de recuperação.


Lab 5 – Descobrindo o RTO

Mesmo exercício.

Agora considerando tempo de recuperação.


Lab 6 – CFIA

Escolha um ambiente.

Analise:

"O que acontece se..."

  • Storage parar

  • CPU parar

  • Switch parar

Solução

Construir matriz de impacto.


Lab 7 – Conhecendo o WLM

No SDSF identificar:

  • Service Classes

  • Importance

  • Velocity

Solução

Explicar porque um Job Batch ficou esperando.


Lab 8 – Explorando RMF

Consultar:

CPU

I/O

Paging

Storage

Solução

Gerar relatório resumido.


Lab 9 – Health Checker

Executar

F HZSPROC

Interpretar avisos.


Lab 10 – Runtime Diagnostics

Executar Runtime Diagnostics.

Interpretar:

  • Loop

  • Espera

  • Deadlock


🟡 NÍVEL 2 — JEDI (Labs 11–20)


Lab 11 – Criando um Sysplex

Desenhar:

2 LPARs

1 Coupling Facility

Storage compartilhado

Solução

Apresentar diagrama.


Lab 12 – Entendendo a Coupling Facility

Identificar:

  • Lock Structure

  • Cache Structure

  • List Structure

Explicar função de cada uma.


Lab 13 – Simulando Falha de um Membro

Desligar uma LPAR (ambiente de laboratório).

Observar:

  • usuários continuam?

  • aplicações continuam?


Lab 14 – ARM

Parar uma região CICS.

Verificar reinício automático.


Lab 15 – DVIPA

Mover uma aplicação entre membros.

Confirmar:

IP continua igual.


Lab 16 – Sysplex Distributor

Monitorar distribuição de sessões.

Verificar balanceamento.


Lab 17 – LBA

Analisar recomendações do Load Balancing Advisor.


Lab 18 – Capacity on Demand

Criar cenário:

Black Friday.

Qual recurso ativar?

CBU?

CUoD?

OOCoD?

Justifique.


Lab 19 – DFSMS

Criar:

Storage Group

Management Class

Storage Class

Data Class

Associar Dataset.


Lab 20 – DFSMShsm

Migrar um dataset.

Recuperá-lo.

Verificar tempo.


🔴 NÍVEL 3 — MESTRE (Labs 21–30)


Lab 21 – CICSplex

Desenhar:

TOR

AOR

FOR

DOR

Fluxo completo.


Lab 22 – MQ

Criar:

Queue

Sender

Receiver

Enviar mensagens.

Simular parada do receptor.

Confirmar persistência.


Lab 23 – Db2

Executar:

RUNSTATS

REORG

Comparar Access Path.


Lab 24 – IMS

Criar fluxo:

Terminal

TM

Programa

IMS DB

Resposta.


Lab 25 – Metro Mirror

Desenhar:

Site A

Site B

Replicação síncrona.

Explicar RPO.


Lab 26 – Global Mirror

Mesmo exercício.

Agora com longa distância.

Explicar diferenças.


Lab 27 – Business Continuity

Escreva um BCP contendo:

  • responsáveis

  • comunicação

  • ordem de recuperação

  • testes


Lab 28 – Simulação Completa

O cenário:

🔥 Incêndio no Data Center Principal.

O aluno deve decidir:

  • ativa GDPS?

  • ativa CBU?

  • usa Metro Mirror?

  • muda DNS?

  • inicia ARM?

Justificar todas as decisões.


Lab 29 – Projeto de Arquitetura

Receba:

Banco Digital

20 milhões de clientes

PIX

Cartão

Internet Banking

Desenhe:

  • Hardware

  • Sysplex

  • CICSplex

  • MQ

  • Db2

  • Storage

  • DR


Lab 30 – O Desafio Final do Mestre

A empresa deseja atingir:

  • 99,999% de disponibilidade

  • RPO = Zero

  • RTO = Menor que 5 minutos

  • Dois datacenters ativos

  • 50 milhões de transações por dia

  • Atualizações sem parada

  • Crescimento de capacidade sem desligamento

Missão

Projetar toda a arquitetura IBM Z.

O projeto deve incluir:

  • IBM Z (CPCs e LPARs)

  • Parallel Sysplex

  • Coupling Facility

  • WLM

  • SFM

  • ARM

  • CICSplex (TOR, AOR, FOR e DOR)

  • IBM MQ

  • Db2 for z/OS

  • IMS (quando aplicável)

  • DFSMS

  • IBM Copy Services Manager

  • Metro Mirror ou Global Mirror

  • GDPS

  • Business Continuity Plan

  • Capacity on Demand (CBU, CUoD ou OOCoD)

Solução esperada

O aluno entrega um documento de arquitetura contendo:

  • diagrama completo da solução;

  • justificativa técnica para cada componente;

  • estratégia de alta disponibilidade;

  • estratégia de recuperação de desastres;

  • cálculo de SLA, RPO e RTO;

  • análise de Single Points of Failure e respectivas eliminações;

  • plano de testes de contingência;

  • plano de crescimento para os próximos cinco anos.


🏆 Certificação Bellacosa Mainframe

Ao concluir os 30 laboratórios, o aluno terá praticado os principais conceitos de resiliência do IBM Z, passando da compreensão dos fundamentos até o desenho de arquiteturas corporativas. Essa sequência é adequada tanto para um Programador COBOL Júnior que deseja entender a plataforma onde suas aplicações executam quanto para profissionais que pretendem evoluir para funções de Analista de Infraestrutura IBM Z, Sysprog, Especialista em Alta Disponibilidade ou Arquiteto Mainframe. Ela também pode servir como base para um curso completo de aproximadamente 40 horas, com exercícios, estudos de caso e desafios progressivos. 

terça-feira, 27 de agosto de 2024

☕ O Holocron do Projeto Altamira: Quando as Caixas Espanholas Migraram do Unisys para IBM Z Sem IA, Sem Assessment Infinito e Sem Arqueologia COBOL

 

Bellacosa Mainframe relembra o projeto Altamira no mundo mainframe

☕ O Holocron do Projeto Altamira: Quando as Caixas Espanholas Migraram do Unisys para IBM Z Sem IA, Sem Assessment Infinito e Sem Arqueologia COBOL



O que era o Altamira?

Altamira era um Core Banking System.

Em termos simples:

Um grande conjunto integrado de aplicações capaz de suportar praticamente toda a operação bancária.

Incluindo:

  • Contas correntes

  • Poupança

  • Empréstimos

  • Hipotecas

  • Transferências

  • Compensação bancária

  • Cartões

  • Tesouraria

  • Clientes

  • Agências

  • Contabilidade

  • Batch noturno

  • Produtos financeiros

Podemos compará-lo a soluções atuais como:

  • Temenos Transact

  • Finacle

  • Mambu

  • TCS BaNCS

  • Hogan

  • SAP Banking

Mas com uma característica importante:

Era concebido para rodar nativamente em Mainframe IBM.


O contexto tecnológico espanhol dos anos 90

Na década de 90 existia uma grande diversidade tecnológica.

Unisys

Muitas Caixas utilizavam sistemas Unisys.

Equipamentos A-Series.

MCP.

COBOL Unisys.

DMSII.

IBM

Outras utilizavam:

IBM 9672

S/390

DB2

CICS

COBOL IBM

Bull

GCOS

NCR

Sistemas proprietários

Era comum cada instituição possuir décadas de customizações.


O desafio de uma Caixa de Poupança

Uma Caixa típica possuía:

Pessoas

Cadastro de clientes

KYC

Relacionamentos


Empréstimos

Hipotecários

Pessoais

Consignados

Leasing


Passivo

Contas

Depósitos

Fundos


Meios de pagamento

Transferências

SEPA

SICA

SWIFT


Contabilidade

Plano contábil

Fechamentos

Provisões


O que significava migrar para Altamira?

Basicamente:

Substituir tudo.

Sistema antigo

Altamira IBM

Mas sem alterar o comportamento do banco.

O cliente não podia perceber.

A agência não podia parar.

Os extratos deveriam continuar corretos.

As prestações deveriam continuar corretas.


A filosofia adotada

Aqui está talvez o aspecto mais interessante.

Não se estudava milhões de linhas COBOL.

Perguntava-se:

O que este produto faz?

Exemplo.

Hipoteca.

Capital:

100.000 euros

Prazo:

20 anos

Taxa:

4%

Sistema francês.

Prestação:

530 euros

(Exemplo simplificado)

O sistema antigo produz:

530

Altamira produz:

530

Está correto.

Próximo item.


Gap Analysis

Ferramenta essencial.

Situação atual

Sistema Unisys

Campo X

Formato 12 bytes


Altamira

Campo X

15 bytes


Decisão:

Adaptar

Expandir

Converter


Exemplo.

Produto antigo

Código 031

Altamira

HIP001

Tabela de conversão.


Pessoas valiam mais que documentação

Algo extremamente comum nos anos 90.

Pergunta:

Como funciona SICA?

Resposta:

Pergunta para o Juan.

Juan trabalhou 15 anos nisso.

Fim do problema.


Hoje muitas empresas perderam esse conhecimento.

Juan aposentou-se.

Pedro foi para fintech.

Maria mudou de área.

Sobra:

500 milhões de linhas COBOL.


Batch era o verdadeiro monstro

O texto menciona algo importante.

Batch.

Batch bancário é frequentemente mais complexo que online.

Exemplo.

22h00

Fechamento

23h00

Juros

00h00

Hipotecas

01h00

Transferências

02h00

Contabilidade

03h00

Backup

04h00

Extratos

05h00

Abertura


Migrar Batch significava:

Reescrever JCL

Reorganizar dependências

Alterar calendários

Ajustar tempos


Transferências e SICA

SICA é um dos componentes menos conhecidos fora da Espanha.

Relaciona-se historicamente com compensação interbancária.

Transferências nacionais.

Liquidação.

Validação.

Regras regulatórias.


Aprender isso dentro do projeto era comum.

Ninguém chegava especialista.

Aprendia.

Fazia.

Testava.

Implantava.


Por que hoje demora tanto?

1) Regulação

Basileia.

DORA.

GDPR.

Auditoria.

SOX.

PCI.

PSD2.


2) Ecossistema

Mobile.

Internet Banking.

PIX equivalente.

Open Banking.

APIs.

Kafka.

IA.


3) Consultorias industrializaram processos

Assessment.

Discovery.

Knowledge Mining.

Digital Twins.

Dependency Graphs.


4) Falta de especialistas bancários

Hoje há muitos especialistas em tecnologia.

Poucos especialistas em negócio bancário.

E isso muda tudo.


O que a IA realmente pode ajudar?

A IA atual ajuda muito.

Ela consegue:

Explicar COBOL.

Documentar COPYBOOK.

Mapear DB2.

Gerar fluxogramas.

Encontrar dependências.

Explicar JCL.

Comparar layouts.

Mas ainda possui dificuldade em responder:

Por que este produto foi criado em 1987?

Qual acordo comercial originou esta exceção?

Por que uma determinada Caixa cobrava a prestação em data aniversário?

Essas respostas normalmente estão em outro lugar.

Na memória das pessoas.

Nas atas esquecidas.

Nas normas internas.

Nos analistas veteranos.

Nos gerentes aposentados.


Considerações Finais

O relato sobre o Projeto Altamira desmonta uma narrativa bastante difundida atualmente: a de que não é possível modernizar um Core Banking sem primeiro compreender perfeitamente cada linha do sistema legado.

A experiência dos anos 90 mostra outra abordagem:

Não migrávamos programas.

Migrávamos regras de negócio.

Migrávamos produtos financeiros.

Migrávamos a capacidade operacional do banco.

O código COBOL, o CICS, o DB2, o Unisys ou o IBM eram apenas os veículos tecnológicos.

O verdadeiro ativo sempre foi o conhecimento bancário.

Talvez a maior lição deixada por projetos como Altamira seja justamente esta:

Um banco não é um conjunto de milhões de linhas COBOL.

Um banco é um conjunto de decisões de negócio acumuladas durante décadas, e o sucesso de qualquer transformação depende muito mais de compreender essas decisões do que de realizar arqueologia em código-fonte.

E, curiosamente, essa continua sendo uma das maiores limitações da IA generativa em 2026: ela pode ler o código legado em segundos, mas ainda precisa de um veterano do negócio para explicar por que aquela regra aparentemente absurda continua existindo após trinta anos de produção.


segunda-feira, 26 de agosto de 2024

A Universidade Invisível da Inteligência Artificial Por que os profissionais mais inteligentes estudam diretamente com quem constrói a IA do futuro

 

Bellacosa Mainframe e cursos gratuitos de IA

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

A Universidade Invisível da Inteligência Artificial

Por que os profissionais mais inteligentes estudam diretamente com quem constrói a IA do futuro

Existe uma cena clássica que todo veterano de Mainframe conhece.

O jovem programador chega ao CPD com um livro de COBOL de procedência duvidosa.

O sysprog veterano pergunta:

— Você aprendeu isso onde?

Resposta:

— Num vídeo aleatório de um influenciador.

O veterano suspira.

Abre a gaveta.

Entrega um manual IBM vermelho de 900 páginas.

E responde:

— Padawan… aprenda com quem escreveu o compilador.

Em 2026 estamos vivendo exatamente isso.

Milhões de pessoas estão assistindo vídeos intitulados:

"Ganhe 20 mil por mês usando IA em sete dias."

"Cinco prompts secretos proibidos pela OpenAI."

"Como substituir toda sua equipe por ChatGPT."

Enquanto isso...

Existe uma pequena comunidade aprendendo diretamente com:

  • Anthropic

  • OpenAI

  • Google

  • Microsoft

  • NVIDIA

  • IBM

As empresas que literalmente estão escrevendo o código-fonte da próxima revolução industrial.


A diferença entre consumir IA e estudar IA

No Mainframe aprendemos algo importante.

Existe uma diferença gigantesca entre:

Usuário de TSO

e

Sysprog de z/OS.

Da mesma forma:

Existe uma diferença brutal entre:

Pessoa que usa ChatGPT

e

Profissional fluente em IA.

É parecido com:

Usar CICS

vs

Entender o Dispatcher.

Usar Db2

vs

Entender o Otimizador.

Executar um JOB

vs

Entender JES2.

A IA entrou exatamente nessa fase.

Estamos migrando da Era do Prompt.

Para a Era da Fluência em IA.


🟣 Anthropic — Aprendendo a Pensar com IA

Anthropic possui talvez o melhor material do mercado sobre raciocínio assistido.

O foco não é apenas gerar texto.

É aprender a colaborar com modelos inteligentes.

Claude 101

Claude 101

Ensina:

  • recursos do Claude

  • workflows

  • resumo

  • pesquisa

  • escrita

  • automação

Ideal para:

Analistas

Consultores

Arquitetos

Sysprogs


AI Fluency Framework

Anthropic Learn

ou

AI Fluency: Framework and Foundations

Talvez seja o curso mais subestimado do mercado.

Ele apresenta algo semelhante ao que chamamos em Mainframe de:

Operational Maturity.

A pergunta deixa de ser:

"Como faço um prompt?"

e passa a ser:

"Como decompor problemas?"

"Como validar resultados?"

"Como detectar alucinações?"

"Como usar IA com responsabilidade?"


Easter Egg Bellacosa

Anthropic ensina algo parecido com RACF.

Confiança mínima.

Verificação constante.

Zero Trust Cognitivo.

Nunca acreditar cegamente no modelo.

Sempre conferir.

Exatamente como fazemos com:

DELETE PROD.DATA

antes de apertar ENTER.


🟢 OpenAI

A Academia da Era da AGI

A OpenAI fez algo muito inteligente.

Criou uma academia.

Não apenas documentação.

OpenAI Academy

OpenAI Academy

A iniciativa oferece aprendizado guiado e colaboração com especialistas e parceiros. (OpenAI Academy)


Fundamentos de IA

Fundamentos de IA OpenAI

Explica:

LLM

Embeddings

Treinamento

Inferência

Alignment

Segurança

Uso responsável

(OpenAI)


ChatGPT no Trabalho

ChatGPT for Work

Talvez seja um dos materiais com maior ROI imediato.

Exemplos:

Gerar documentação

Analisar planilhas

Escrever código

Pesquisar normas

Criar apresentações

Automatizar processos

(OpenAI)


Easter Egg Bellacosa

Imagine um operador JES2.

Em 1995:

Recebe dump.

Lê dump.

Investiga.

Em 2026:

Recebe dump.

Envia para ChatGPT.

Recebe hipóteses.

Valida.

Resolve em minutos.

A IA não substitui o operador.

Amplifica o operador.


🔵 Google

A IA para produtividade em escala planetária

Google AI Essentials

Google AI Essentials

Curso desenhado para iniciantes, focando em uso prático da IA para produtividade diária. (Grow with Google US)

Ensina:

Prompting

Ideação

Tomada de decisão

Produtividade

Criação de conteúdo


Introdução à IA Generativa

Google foi pioneira em muitas tecnologias atuais.

Transformers.

Attention.

BERT.

Gemini.

Curiosidade:

O artigo científico

Attention Is All You Need

é provavelmente o equivalente moderno do manual:

OS/360 Principles of Operation.

Um documento que mudou toda a indústria.


🔷 Microsoft

O caminho do desenvolvedor

Generative AI for Beginners

Generative AI for Beginners

Curso open source.

21 lições.

Laboratórios.

Exemplos.

(Microsoft no GitHub)


AI-900

Conhecida certificação introdutória.

Aborda:

Machine Learning

Visão computacional

Speech

NLP

Responsible AI


Easter Egg Mainframe

AI-900 é quase o equivalente moderno do:

IBM Professional Certificate

ou

z/OS Fundamentals.

É a porta de entrada.


🟡 NVIDIA

O império invisível da IA

Muita gente pensa:

ChatGPT é IA.

Na prática:

GPU é petróleo.

CUDA é refinaria.

LLM é combustível.

NVIDIA DLI

NVIDIA Deep Learning Institute

Oferece cursos técnicos avançados em IA, deep learning e computação acelerada. (NVIDIA)


Agentic AI

Agentic AI Explained

Tema dominante em 2026.

Agentes capazes de:

planejar

usar ferramentas

executar tarefas

avaliar resultados

iterar

(NVIDIA)


Easter Egg Bellacosa

Agente IA é quase um operador automático.

Imagine:

NetView

SA z/OS

REXX

ChatGPT

Resultado:

Operações autônomas.


🟠 IBM

A velha senhora continua ensinando

Se existe uma empresa que entende longevidade tecnológica...

É a IBM.

Mais de um século.

Ainda relevante.

(IBM)


IBM SkillsBuild

IBM SkillsBuild AI Learning

Cursos gratuitos.

Badges.

Laboratórios.

(IBM SkillsBuild)


Fundamentos e Aplicações da IA Generativa

IBM AI Training

Aborda:

Prompt Engineering

ML

GenAI

Governança

Watsonx

Aplicações corporativas

(IBM)


AI Engineering Certificate

IBM AI Engineering Professional Certificate Badge

Voltado para quem deseja atuar profissionalmente em Engenharia de IA. (IBM)


O melhor currículo gratuito de IA em 2026

EtapaCurso
Semana 1Claude 101
Semana 2OpenAI Fundamentals
Semana 3ChatGPT for Work
Semana 4Google AI Essentials
Semana 5Microsoft GenAI
Semana 6AI-900
Semana 7NVIDIA DLI
Semana 8IBM SkillsBuild
Semana 9Agentes de IA
Semana 10Projeto pessoal

O verdadeiro diferencial não é usar IA

O mercado está cheio de pessoas que sabem escrever:

"Faça um texto sobre COBOL."

Poucas sabem perguntar:

"Modele um agente capaz de analisar SMF30, correlacionar com RMF III, identificar gargalos de WLM, propor tuning e gerar documentação Markdown versionada em Git."

Essa é a diferença entre o usuário de IA e o arquiteto da era dos agentes.

Como diria um velho sysprog do Bellacosa Mainframe:

"Em 1985, quem lia os manuais da IBM dominava o CPD. Em 2026, quem estudar diretamente com Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA e IBM dominará a próxima década. O resto continuará assistindo vídeos de 30 segundos explicando cinco prompts secretos que deixam de funcionar na semana seguinte."

E talvez esse seja o maior Easter Egg de todos:

A revolução da IA não está escondida. Ela está aberta, gratuita e documentada pelos próprios engenheiros que estão construindo o futuro. Basta parar de assistir o barulho e começar a estudar o código-fonte da mudança.


domingo, 25 de agosto de 2024

☕💣 O DIA EM QUE O ESTAGIÁRIO DESCOBRIU QUE IA NÃO É MÁGICA — E QUE 90% DOS PROJETOS DE DADOS MORREM ANTES DE CHEGAR À PRODUÇÃO

 

Bellacosa Mainframe e desafio de analisar dados com Python e Pandas

☕💣 O DIA EM QUE O ESTAGIÁRIO DESCOBRIU QUE IA NÃO É MÁGICA — E QUE 90% DOS PROJETOS DE DADOS MORREM ANTES DE CHEGAR À PRODUÇÃO

Existe uma lenda moderna circulando pelos corredores das empresas.

Ela diz que basta instalar Python, importar Pandas, rodar meia dúzia de notebooks, colocar um gráfico colorido no Power BI e, de repente, a organização inteira se transforma em uma potência orientada por dados.

É uma história bonita.

Mas também é uma das maiores mentiras tecnológicas do século XXI.

Se você trabalhou alguns anos em Mainframe, sabe exatamente do que estou falando.

No mundo z/OS, ninguém acreditava que um programa COBOL estava pronto apenas porque compilou.

No entanto, na era dos notebooks e dashboards, muita gente acredita que um projeto está concluído apenas porque o gráfico ficou bonito.

E é exatamente aí que começam os problemas.

O nascimento do caos

Todo projeto de dados começa da mesma forma.

Alguém chega com uma frase aparentemente simples:

"Precisamos analisar nossos dados."

Parece inofensivo.

Então surgem os CSVs.

Planilhas.

Arquivos Excel.

Dados extraídos de APIs.

Tabelas SQL.

Arquivos JSON.

E, inevitavelmente, aquela planilha mantida por alguém do financeiro que ninguém sabe exatamente como foi construída.

Nesse momento, o profissional de dados descobre uma verdade brutal:

Os dados do mundo real são muito mais bagunçados do que qualquer exemplo de curso.

Muito mais.

O primeiro choque: os dados estão errados

A primeira lição de qualquer analista é simples.

Nunca confie nos dados.

Jamais.

Antes de qualquer gráfico, modelo ou dashboard, existe uma etapa fundamental:

Validação.

Em Python, isso normalmente começa com:

  • head()

  • info()

  • describe()

  • isnull().sum()

Esses comandos parecem simples.

Mas eles revelam coisas assustadoras.

Colunas vazias.

Valores negativos impossíveis.

Datas inválidas.

Campos misturando texto e números.

Duplicidades.

Informações faltando.

Em outras palavras:

A realidade.

No Mainframe, chamávamos isso de saneamento de entrada.

No mundo moderno, chamam de Data Quality.

Mudou o nome.

Não mudou o problema.

O terror dos valores ausentes

Todo iniciante aprende rapidamente o significado de NaN.

E descobre que ele aparece em todos os lugares.

A coluna AGE do Titanic?

Vazia para centenas de passageiros.

A coluna CABIN?

Mais vazia que sala de reunião numa sexta-feira às 18h.

É aí que surge uma das decisões mais importantes de qualquer projeto:

O que fazer com os valores ausentes?

Ignorar?

Excluir?

Preencher?

Usar média?

Mediana?

Modelos preditivos?

Não existe resposta universal.

Existe apenas análise crítica.

Quem acredita que existe uma receita mágica para limpeza de dados provavelmente nunca colocou um modelo em produção.

O dia em que o gráfico enganou todo mundo

Depois da limpeza surge a visualização.

E aqui acontece outro fenômeno interessante.

As pessoas começam a acreditar mais no gráfico do que nos dados.

Um gráfico bonito possui um poder quase hipnótico.

Mas gráficos também mentem.

Ou melhor:

Pessoas podem usá-los para mentir.

Um eixo mal configurado.

Uma escala inadequada.

Uma agregação incorreta.

E pronto.

Uma decisão milionária pode ser tomada baseada em uma interpretação equivocada.

Por isso o profissional sério aprende rapidamente:

Visualização não substitui análise.

Ela apenas ajuda a comunicar análise.

Histograma, Boxplot e a arte de enxergar padrões

Quando começamos a explorar dados, algumas ferramentas tornam-se indispensáveis.

O histograma mostra distribuição.

O boxplot revela dispersão.

O gráfico de dispersão mostra correlações.

Parece simples.

Mas esses gráficos respondem perguntas fundamentais:

  • Onde estão os valores mais frequentes?

  • Existem outliers?

  • Existe relação entre variáveis?

  • Há comportamento anormal?

No Mainframe fazíamos isso analisando relatórios gigantescos.

Hoje fazemos isso visualmente.

Mas o objetivo continua exatamente o mesmo.

Descobrir o que os dados estão tentando nos dizer.

Python não é só Pandas

Existe outro mito muito popular.

O de que Python se resume a Pandas.

Não.

Python é um ecossistema inteiro.

Pandas organiza os dados.

Matplotlib cria gráficos.

Plotly adiciona interatividade.

Requests conversa com APIs.

SQLite armazena informações.

Pytest valida comportamentos.

Logging registra eventos.

Time mede desempenho.

Cada biblioteca resolve um problema específico.

E quando utilizadas juntas criam algo poderoso.

Uma plataforma completa de automação e análise.

O inimigo invisível chamado exceção

Se existe algo que o Mainframe ensinou bem foi respeito pelo erro.

Quem já viu um ABEND em produção entende isso.

No Python o equivalente aparece em forma de exceções.

ZeroDivisionError.

ValueError.

TypeError.

FileNotFoundError.

E muitos outros.

A diferença entre um profissional experiente e um aventureiro normalmente aparece aqui.

O aventureiro ignora erros.

O profissional os trata.

Porque sabe que sistemas reais falham.

Arquivos desaparecem.

APIs ficam indisponíveis.

Usuários digitam valores absurdos.

E o software precisa sobreviver a tudo isso.

Logs: o diário secreto da aplicação

Outro hábito herdado do Mainframe é registrar eventos.

Durante décadas operadores analisaram logs.

Hoje continuamos fazendo exatamente a mesma coisa.

Apenas mudaram as ferramentas.

Logs ajudam a responder perguntas importantes:

  • O que aconteceu?

  • Quando aconteceu?

  • Quem executou?

  • Qual foi o erro?

Sem logs, investigar falhas é praticamente arqueologia digital.

Com logs, torna-se uma análise técnica.

Por isso aplicações profissionais usam logging.

Não print.

Testes: a diferença entre coragem e imprudência

Muitos programadores confundem confiança com sorte.

"Eu executei uma vez e funcionou."

Excelente.

Mas isso não significa nada.

É por isso que testes existem.

Pytest tornou essa tarefa extremamente simples.

Uma função.

Um assert.

Uma expectativa.

Se o comportamento mudar inesperadamente, o teste acusa.

Parece básico.

Mas salva projetos inteiros.

Toda alteração relevante deveria ser seguida por nova execução dos testes.

Sempre.

Sem exceções.

Clean Code não é frescura

Existe uma resistência curiosa ao conceito de código limpo.

Algumas pessoas acreditam que o importante é funcionar.

Errado.

Código é escrito uma vez.

Mas lido centenas de vezes.

Por isso nomes descritivos importam.

Funções pequenas importam.

Modularização importa.

Organização importa.

Código confuso custa dinheiro.

Muito dinheiro.

Especialmente quando o autor original já não trabalha mais na empresa.

O poder da modularização

Projetos pequenos sobrevivem ao caos.

Projetos grandes não.

Quando o sistema cresce, modularização deixa de ser luxo.

Passa a ser necessidade.

Cada função deve possuir responsabilidade clara.

Cada módulo deve resolver um problema específico.

Cada componente deve ser reutilizável.

Isso reduz complexidade.

Facilita manutenção.

E melhora a qualidade geral do software.

Performance: a verdade aparece no cronômetro

Existe uma frase clássica:

"Premature optimization is the root of all evil."

Mas ignorar performance também é perigoso.

É por isso que medir importa.

O módulo time permite descobrir exatamente quanto tempo uma operação leva.

Sem medições, toda otimização vira chute.

Com medições, ela vira engenharia.

E engenharia sempre vence opinião.

Escalabilidade: o momento da verdade

Todo código funciona com cem registros.

O desafio começa com cem milhões.

É aí que surge a palavra escalabilidade.

Um sistema escalável consegue crescer sem colapsar.

Consegue lidar com aumento de carga.

Com aumento de volume.

Com aumento de usuários.

Projetos que ignoram escalabilidade costumam funcionar perfeitamente.

Até o dia em que deixam de funcionar.

Machine Learning não é adivinhação

Chegamos então ao assunto favorito do mercado.

Machine Learning.

Aqui surgem métricas importantes.

Precision.

Recall.

RMSE.

MAPE.

WSS.

Cada uma responde perguntas diferentes.

Precision pergunta:

"Quando o modelo disse que era positivo, quantas vezes acertou?"

Recall pergunta:

"Quantos positivos reais o modelo encontrou?"

RMSE mede erro na unidade original.

MAPE mede erro percentual.

WSS avalia dispersão em clustering.

Sem métricas, modelos são apenas opiniões sofisticadas.

Com métricas, tornam-se sistemas mensuráveis.

Storytelling: a habilidade esquecida

Existe um erro comum.

Acreditar que análise termina quando o modelo termina.

Não termina.

Na verdade, ali começa a parte mais difícil.

Comunicar resultados.

Storytelling com dados significa transformar números em narrativa.

Explicar contexto.

Mostrar padrões.

Interpretar resultados.

Demonstrar relevância.

Porque uma análise perfeita que ninguém entende possui valor próximo de zero.

Dashboards: o cockpit da empresa

Finalmente chegamos aos dashboards.

Eles não existem para serem bonitos.

Existem para acelerar decisões.

Um dashboard bem construído responde perguntas rapidamente.

Mostra indicadores críticos.

Destaca anomalias.

Facilita ações.

Quando bem feito, torna-se o painel de controle da organização.

Quando mal feito, vira apenas decoração corporativa.

A grande lição

Depois de tudo isso surge uma conclusão interessante.

A tecnologia mudou.

As ferramentas mudaram.

Os nomes mudaram.

Mas os princípios continuam os mesmos.

Validação.

Controle.

Monitoramento.

Teste.

Documentação.

Performance.

Organização.

Disciplina.

Os profissionais de Mainframe aprenderam essas lições há décadas.

E agora a nova geração de cientistas de dados está redescobrindo exatamente os mesmos conceitos.

A diferença é que hoje usamos Python.

Ontem usávamos COBOL.

Mas a verdade permanece.

Dados ruins geram decisões ruins.

Código ruim gera sistemas ruins.

Processos ruins geram resultados ruins.

E nenhuma quantidade de Inteligência Artificial consegue corrigir isso.

Porque, no final das contas, a tecnologia mais importante de qualquer projeto continua sendo a mesma desde os tempos dos cartões perfurados:

O cérebro de quem está operando a máquina.

☕💣

 


sábado, 24 de agosto de 2024

☕💥 “KONOSUBA 3” — O DATACENTER MEDIEVAL EVOLUIU… MAS A EQUIPE CONTINUA OPERANDO EM MODO DESASTRE CRÍTICO 🔥🖥️

 

Bellacosa Mainframe a loucura do Konosuba chega a terceira temporada

☕💥 “KONOSUBA 3” — O DATACENTER MEDIEVAL EVOLUIU… MAS A EQUIPE CONTINUA OPERANDO EM MODO DESASTRE CRÍTICO 🔥🖥️

☕📚 INFORMAÇÕES GERAIS

📖 Título Original

Kono Subarashii Sekai ni Shukufuku wo! 3
(この素晴らしい世界に祝福を!3)

✍️ Autor Original

Natsume Akatsuki

🎨 Ilustrador da Light Novel

Kurone Mishima

🏢 Estúdio

Drive

📅 Data de Lançamento

  • Japão: Abril de 2024

📺 Episódios

  • 11 episódios

🎭 Gêneros

  • Isekai

  • Fantasy

  • Comédia

  • Paródia

  • Slice of Life

  • Aventura

🔞 Classificação

16+
por conter:

  • humor adulto,

  • fanservice,

  • violência cômica,

  • piadas sugestivas,

  • situações absurdas.


☕🖥️ A TERCEIRA TEMPORADA — O “UPGRADE” DO SISTEMA QUE CONTINUA FUNCIONANDO NA BASE DO CAOS

Depois de anos de espera…
KONOSUBA voltou.

E o mais impressionante:

ele manteve exatamente o espírito descontrolado que transformou a franquia em um fenômeno.

A terceira temporada parece:

  • mais bonita,

  • mais polida,

  • mais cinematográfica…

mas emocionalmente continua:

  • caótica,

  • improvisada,

  • barulhenta,

  • e operacionalmente criminosa.

É como:

migrar um sistema legado para uma infraestrutura moderna… mas continuar usando as mesmas gambiarras de sempre.


☕🔥 O QUE MUDOU COM O STUDIO DRIVE?

A maior mudança foi a saída do:

☕🎨 Studio Deen

e a entrada do:

☕🚀 Studio Drive

O resultado:

  • animação mais estável,

  • cenários mais detalhados,

  • iluminação melhor,

  • direção visual mais refinada,

  • e ação mais fluida.

Mas existe algo interessante:
KONOSUBA precisava manter sua “energia defeituosa”.

Então o anime preserva:

  • expressões exageradas,

  • humor físico absurdo,

  • timing caótico,

  • e personagens emocionalmente quebrados.

A produção parece mais moderna…
mas ainda transmite:

“um ambiente em produção sustentado por improviso técnico.”


☕📖 SINOPSE

Após inúmeros incidentes catastróficos envolvendo:

  • explosões,

  • dívidas,

  • destruição urbana,

  • nobres irritados,

  • demônios,

  • e decisões operacionais terríveis…

Kazuma e sua party acabam entrando em contato mais direto com:

  • aristocracia,

  • política,

  • manipulação social,

  • e conflitos internos do reino.

O anime amplia o mundo.

Mas faz isso da forma mais KONOSUBA possível:

  • vergonha alheia,

  • caos administrativo,

  • trauma financeiro,

  • e incompetência coletiva.


☕🧠 O GRANDE DIFERENCIAL DA TEMPORADA 3

A terceira temporada é menos “aventura episódica”
e mais:

análise social disfarçada de comédia fantasy.

Ela aprofunda:

  • o peso da reputação,

  • o impacto político das ações,

  • relações emocionais,

  • e o desgaste psicológico da party.

Pela primeira vez:
KONOSUBA começa a mostrar:

  • consequências sociais reais,

  • classes nobres,

  • corrupção,

  • manipulação institucional,

  • e vulnerabilidade emocional mais séria.

Ainda é extremamente engraçado…
mas existe mais maturidade escondida sob o caos.


☕🖥️ KAZUMA — O ADMINISTRADOR ESGOTADO DO AMBIENTE

Kazuma evolui muito na terceira temporada.

Ele continua:

  • preguiçoso,

  • sarcástico,

  • oportunista,

  • moralmente questionável.

Mas agora existe mais peso emocional.

Ele percebe:

  • que reputação importa,

  • que pessoas observam suas ações,

  • e que até o caos tem consequências políticas.

Kazuma representa perfeitamente:

o operador veterano que percebe tarde demais que o ambiente inteiro depende dele.

Mesmo reclamando…
ele continua sustentando a operação.


☕💧 AQUA — O SISTEMA DIVINO QUE CONTINUA GERANDO INCIDENTES

Aqua continua sendo:

  • caótica,

  • infantil,

  • emocionalmente instável,

  • e absurdamente engraçada.

Mas a terceira temporada reforça algo importante:
ela genuinamente se importa com o grupo.

Apesar de:

  • criar problemas,

  • desperdiçar recursos,

  • e causar crises diplomáticas…

ela também:

  • salva vidas,

  • protege aliados,

  • e mantém o grupo unido emocionalmente.

Ela é:

aquele sistema legado odiado por todos… mas sem o qual o ambiente inteiro colapsaria.


☕💣 MEGUMIN — A ENGENHEIRA DE DESTRUIÇÃO EM MASSA

Megumin continua sendo o símbolo máximo da:

especialização extrema.

Mas agora o anime aprofunda:

  • sua dependência emocional da party,

  • seu relacionamento com Kazuma,

  • e sua insegurança pessoal.

Por trás da obsessão por Explosion…
existe uma garota tentando validar sua própria identidade.

Ela continua sendo:

o batch nuclear do datacenter.

Mas agora entendemos:
por que ela insiste tanto nisso.


☕⚔️ DARKNESS — A INFRAESTRUTURA ROBUSTA COM FALHAS HUMANAS

Darkness ganha um dos desenvolvimentos mais interessantes da temporada.

A narrativa mostra:

  • sua posição nobre,

  • responsabilidade familiar,

  • vulnerabilidade emocional,

  • e conflitos internos.

Ela deixa de ser apenas:
“a cavaleira masoquista engraçada”.

E passa a ser:

  • alguém pressionada por expectativas sociais,

  • política,

  • e dever aristocrático.

Ela simboliza:

infraestrutura crítica sobrecarregada tentando manter estabilidade enquanto tudo ao redor entra em pane.


☕🏰 AS GRANDES AVENTURAS DA TEMPORADA

☕👑 O CONTATO COM A NOBREZA

A terceira temporada mostra algo raro:

  • o impacto político das ações da party.

Até então:
o grupo parecia operar isolado.

Agora:
o reino inteiro começa a reagir ao caos que eles causam.

É quase:

auditoria chegando no datacenter depois de anos ignorando incidentes.


☕💍 O ARC DE DARKNESS

Esse arco é importantíssimo.

Ele aprofunda:

  • responsabilidade,

  • casamento político,

  • pressão social,

  • identidade pessoal.

KONOSUBA consegue fazer:

  • crítica social,

  • humor absurdo,

  • e drama emocional…

ao mesmo tempo.


☕🔥 O CAOS CONTINUA FUNCIONANDO

Mesmo com temas mais maduros…
a essência continua intacta.

A party segue:

  • brigando,

  • improvisando,

  • criando desastres,

  • e vencendo batalhas da forma mais acidental possível.


☕🧩 TEMÁTICAS ESCONDIDAS

☕💀 1. A ADULTIZAÇÃO DO CAOS

A terceira temporada mostra:

crescer significa perceber que suas ações afetam outras pessoas.

O grupo começa a entender:

  • reputação,

  • política,

  • responsabilidade,

  • e impacto social.


☕🖥️ 2. O ESGOTAMENTO OPERACIONAL

Todos os personagens demonstram desgaste emocional.

KONOSUBA continua sendo uma comédia…
mas fala muito sobre:

  • burnout,

  • expectativa social,

  • insegurança,

  • e sobrevivência emocional.


☕🔥 3. O VALOR DAS RELAÇÕES IMPERFEITAS

A party continua completamente defeituosa.

Mas é justamente isso que faz o grupo funcionar.

O anime reforça:

vínculos reais não surgem da perfeição… e sim da convivência com as falhas dos outros.


☕🌍 IMPACTO CULTURAL

A terceira temporada teve enorme impacto porque:

  • trouxe a franquia de volta após anos,

  • revitalizou o fandom,

  • reacendeu memes,

  • e consolidou KONOSUBA como clássico moderno.

Ela mostrou que:
mesmo após tantos novos isekais…
KONOSUBA ainda possui identidade própria.

Enquanto muitos animes tentam parecer:

  • épicos,

  • sombrios,

  • ou filosóficos…

KONOSUBA continua sendo:

caos humano organizado por pura sorte.


☕🏆 CONCLUSÃO — O ISEKAI QUE TRANSFORMOU FALHAS HUMANAS EM ENGENHARIA SOCIAL CAÓTICA

KONOSUBA 3 é mais maduro.
Mais bonito.
Mais político.
Mais emocional.

Mas continua sendo:

  • absurdo,

  • barulhento,

  • emocionalmente instável,

  • e completamente desfuncional.

No fundo…
a terceira temporada é:

um grande ambiente crítico migrado para infraestrutura moderna… mas ainda sustentado por operadores cansados, scripts improvisados e explosões mágicas sem controle de mudança.

Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

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