Über die parallele Warteschlangenverarbeitung können Workload Management (WLM) mehrere Warteschlangen innerhalb desselben Gerätepools gleichzeitig verarbeiten. Dadurch werden Arbeitslasten gleichmäßig verteilt, was zu einer besseren Systemleistung und kürzeren Wartezeiten für Aufgaben in Warteschlangen führt.

Wenn mehrere Warteschlangen auf einem Gerätepool bereitgestellt werden, wird jeweils nur eine Warteschlange verarbeitet. Dies kann entweder im Round-Robin-Modus oder im Prioritätsmodus erfolgen. Infolgedessen könnten Ressourcen wie Lizenzen und Geräte ungenutzt bleiben, was zu einer ineffizienten Nutzung führt. Mit paralleler Verarbeitung können verfügbare Ressourcen – Lizenzen und Geräte – aktiv genutzt werden, um optimale Leistung sicherzustellen.

Parallele Warteschlangenverarbeitung ist in Umgebungen mit variierenden Arbeitslasten vorteilhaft, da sie sich dynamisch an Nachfrageänderungen anpasst. Es verwendet fortschrittliche Algorithmen, um Arbeitslastmuster vorherzusagen und sich daran anzupassen, wodurch die Ressourcenallokation in Echtzeit optimiert wird. Diese Anpassungsfähigkeit verbessert die Leistung, reduziert Engpässe und gewährleistet einen effizienten Betrieb über Warteschlangen hinweg. Insgesamt bietet es eine robuste Lösung für das moderne Workload-Management und bietet Effizienz, Flexibilität und Skalierbarkeit. Diese Methode minimiert auch die Ressourcenkonflikte, indem sie Aufgaben intelligent den verfügbaren Ressourcen zuweist und so verhindert, dass eine einzelne Ressource überlastet wird. Darüber hinaus kann die parallele Warteschlangenverarbeitung so konfiguriert werden, dass bestimmte Warteschlangen priorisiert werden, was eine größere Flexibilität bei der Verwaltung kritischer Arbeitslasten erlaubt. Dank dieser Priorisierung werden Aufgaben mit hoher Priorität die notwendigen Ressourcen erhalten, um zeitkritische Anforderungen zu erfüllen, während gleichzeitig das gesamte Systemgleichgewicht und die Effizienz aufrechterhalten werden.

Über die parallele Warteschlangenverarbeitung können Automatisierungsleitern, Administratoren und Prozessverantwortlichen, mehrere Warteschlangen gleichzeitig über eine Gruppe von Geräten verwalten. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig in Terminalserver-Umgebungen, wo ein Server mehrere Warteschlangen verwaltet. Durch die gleichzeitige Verarbeitung von Arbeitselementen können Nutzersitzungen auf dem Terminalserver gemäß den Warteschlangen-Service-Level-Agreements (SLAs) initiiert werden. Dieser Ansatz führt zu kürzeren SLAs und schnelleren Bearbeitungszeiten.


Parallele Warteschlangenverarbeitung in WLM

Hauptfunktionen

Die Hauptmerkmale der parallelen Warteschlangenverarbeitung sind:

Aufgabenverteilung
Aufgaben werden über Warteschlangen verteilt, die gleichzeitig verarbeitet werden können. Diese Verteilung erlaubt die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben, wodurch die gesamte Verarbeitungszeit verkürzt wird.
Schnellere SLAs
Durch die Nutzung aller verfügbaren Ressourcen werden Arbeitselemente schneller verarbeitet, was zu schnelleren Service Level Agreements (SLAs) führt.
Vereinfachte Bereitstellung
Die Bereitstellung wird vereinfacht, da Sie nur mehrere Warteschlangen auswählen und Run-as-Nutzer angeben müssen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, einen Gerätepool auszuwählen.
Ressourcenauslastung
Durch die Nutzung mehrerer Warteschlangen und Geräte maximiert die parallele Warteschlangenverarbeitung die Ressourcenauslastung. Auf diese Weise werden die verfügbare Warteschlange und das Gerät effektiv genutzt, um Leerlaufzeiten zu minimieren und den Durchsatz zu erhöhen.
Terminalserver-Anwendungsfall
Mit der zunehmenden Verbreitung von Terminalservern kann eine einzelne Maschine mehrere Nutzersitzungen initiieren, wodurch sichergestellt wird, dass Warteschlangen effizient innerhalb ihrer SLAs verarbeitet werden.
Prioritätsverwaltung
Warteschlangen können unterschiedliche Prioritätsstufen zugewiesen werden, sodass kritische Aufgaben zuerst verarbeitet werden. Diese Priorisierung garantiert, dass wichtige Aufgaben umgehend die notwendigen Ressourcen erhalten, während weniger kritische Aufgaben für eine spätere Bearbeitung in die Warteschlange gestellt werden.
Verbesserte Erfolgsmetriken
Erfolgsmetriken umfassen mehr Kosteneinsparungen, schnelleren Datenzugriff und verbesserte Governance, was zu einer erheblichen Reduzierung von Fehlern führt.
Mehr WLM-Kunden
Die Implementierung der parallelen Warteschlangenverarbeitung wird voraussichtlich mehr Kunden zu WLM anziehen.