{"id":39133,"date":"2019-10-31T22:28:01","date_gmt":"2019-10-31T19:28:01","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/monitoring-nagruzochnoe-testirovanie-prognozirovanie-i-otsutstvie-sboev\/"},"modified":"2019-10-31T22:28:01","modified_gmt":"2019-10-31T19:28:01","slug":"monitoring-nagruzochnoe-testirovanie-prognozirovanie-i-otsutstvie-sboev","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/monitoring-nagruzochnoe-testirovanie-prognozirovanie-i-otsutstvie-sboev","title":{"rendered":"\u00dcberwachung + Lasttests = Prognosen und Vermeidung von Ausf\u00e4llen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die IT-Abteilung der VTB hatte mehrfach mit Notf\u00e4llen in der Systemarbeit zu k\u00e4mpfen, wenn die Last auf ihnen stark anstieg. Daher entstand die Notwendigkeit, ein Modell zu entwickeln und zu testen, das die Spitzenlast auf kritischen Systemen vorhersagt. Zu diesem Zweck richteten die IT-Spezialisten der Bank Monitoring ein, analysierten die Daten und lernten, die Prognosen zu automatisieren. Welche Werkzeuge dabei geholfen haben, die Last vorherzusagen und ob es gelungen ist, die Arbeit zu optimieren, werden wir in einem kurzen Artikel erl\u00e4utern.<\/p>\n

\"\u00dcberwachung
\n<\/a><\/noindex>
\nProbleme mit stark belasteten Diensten treten in nahezu allen Branchen auf, sind jedoch f\u00fcr den Finanzsektor kritisch. Zu einem bestimmten Zeitpunkt m\u00fcssen alle verf\u00fcgbaren Einheiten bereit sein, sodass im Voraus bekannt sein muss, was m\u00f6glicherweise passiert, und sogar der Tag vorhergesagt werden kann, an dem die Last steigt und welche Systeme betroffen sein werden. Ausf\u00e4lle m\u00fcssen bek\u00e4mpft und verhindert werden, sodass die Notwendigkeit, ein System f\u00fcr vorausschauende Analytik einzuf\u00fchren, nicht zur Diskussion stand. Die Systeme mussten auf Grundlage der Monitoring-Daten modernisiert werden.<\/p>\n

Analytik aus der H\u00fcfte<\/h2>\n

\nDas Gehaltsprojekt ist eines der sensibelsten im Falle eines Ausfalls. Es ist auch am besten vorhersagbar, weshalb wir damit begonnen haben. Aufgrund der hohen Verkn\u00fcpfung konnten w\u00e4hrend Spitzenlastzeiten auch andere Teilsysteme, einschlie\u00dflich des Online-Banking, Probleme haben. Zum Beispiel begannen Kunden, die SMS \u00fcber den Eingang von Geld erhielten, aktiv diese zu nutzen. Dabei konnte die Last um mehr als das Zehnfache ansteigen.\u00a0<\/p>\n

Das erste Prognosemodell wurde manuell erstellt. Wir haben Daten des letzten Jahres analysiert und die Tage identifiziert, an denen die h\u00f6chsten Spitzen erwartet werden: beispielsweise am 1., 15. und 25. sowie in den letzten Tagen des Monats. Dieses Modell erforderte erhebliche Arbeitsressourcen und lieferte keine genauen Vorhersagen. Dennoch identifizierte es Engp\u00e4sse, wo mehr Hardware ben\u00f6tigt wurde, und erm\u00f6glichte die Optimierung des Geld\u00fcberweisungsprozesses, indem wir mit Schl\u00fcsselkunden vereinbarten, die Geh\u00e4lter nicht \u201eauf einen Schlag\u201c auszuzahlen, sondern die Transaktionen aus verschiedenen Regionen zeitlich zu staffeln. Jetzt verarbeiten wir diese in Teilen, die die IT-Infrastruktur der Bank ohne Ausf\u00e4lle \u201everarbeiten\u201c kann.<\/p>\n

Nachdem wir das erste positive Ergebnis erzielt hatten, haben wir mit der Automatisierung der Prognose begonnen. Eine Reihe weiterer kritischer Bereiche wartete auf ihre Bearbeitung.<\/p>\n

Umfassender Ansatz<\/h2>\n

\nIm VTB wurde ein \u00dcberwachungssystem von MicroFocus implementiert. Dort haben wir die Datensammlung f\u00fcr Prognosen, das Speichersystem und das Berichtsgenerierungssystem \u00fcbernommen. Im Grunde genommen gab es bereits eine \u00dcberwachung, wir mussten nur die Metriken, das Vorhersagemodul hinzuf\u00fcgen und neue Berichte erstellen. Dieses System wird von einem externen Dienstleister, \u201eTechnoserv\u201c, unterst\u00fctzt, sodass die Hauptarbeiten zur Umsetzung des Projekts in den H\u00e4nden seiner Spezialisten lagen, aber das Modell haben wir selbst entwickelt. Das Prognosesystem haben wir auf Basis von Prophet erstellt \u2013 diesem Open-Source-Produkt, das von Facebook entwickelt wurde. Es ist einfach zu bedienen und l\u00e4sst sich leicht in unsere installierten \u00dcberwachungswerkzeuge und Vertica integrieren. Grob gesagt analysiert das System die Lastkurve und extrapoliert sie anhand von Fourier-Reihen. Au\u00dferdem gibt es die M\u00f6glichkeit, bestimmte Koeffizienten pro Tag, die aus unserem Modell stammen, hinzuzuf\u00fcgen. Die Metriken werden ohne menschliches Zutun erfasst, einmal in der Woche wird die Prognose automatisch neu berechnet und neue Berichte werden an die Empf\u00e4nger versendet.\u00a0<\/p>\n

Dieser Ansatz identifiziert grundlegende Zyklen, wie j\u00e4hrliche, monatliche, viertelj\u00e4hrliche und w\u00f6chentliche. Gehaltszahlungen und Vorsch\u00fcsse, Urlaubsperioden, Feiertage und Verkaufsaktionen \u2013 all dies beeinflusst die Anzahl der Anfragen an die Systeme. Es stellte sich heraus, dass einige Zyklen sich \u00fcberschneiden, wobei der gr\u00f6\u00dfte Teil (75 %) der Last von dem Zentralen Bundesdistrikt ausgeht. Juristische und nat\u00fcrliche Personen verhalten sich unterschiedlich. W\u00e4hrend die Last von 'nat\u00fcrlichen Personen' relativ gleichm\u00e4\u00dfig \u00fcber die Wochentage verteilt ist (was viele kleine Transaktionen bedeutet), konzentrieren sich 99,9 % der Transaktionen von Unternehmen auf die Arbeitszeit, und diese Transaktionen k\u00f6nnen kurz sein oder mehrere Minuten und sogar Stunden zur Bearbeitung ben\u00f6tigen.<\/p>\n

\"\u00dcberwachung
\n
\nBasierend auf den erhaltenen Daten werden langfristige Trends identifiziert. Das neue System hat gezeigt, dass viele Menschen in die digitale Bankdienstleistungen wechseln. Das ist allgemein bekannt, aber in diesem Ausma\u00df hatten wir nicht damit gerechnet und zun\u00e4chst nicht daran geglaubt: Die Anzahl der Kundenanfragen in den Bankfilialen sinkt extrem schnell, w\u00e4hrend gleichzeitig die Anzahl der mobilen Transaktionen entsprechend steigt. Folglich w\u00e4chst auch die Belastung der Systeme und wird weiter zunehmen. Aktuell prognostizieren wir die Belastung bis Februar 2020. Normale Tage k\u00f6nnen wir mit einer Abweichung von 3 % vorhersagen, Spitzenzeiten mit einer Abweichung von 10 %. Das ist ein gutes Ergebnis.<\/p>\n

Herausforderungen<\/h2>\n

\nOhne Schwierigkeiten kam es nicht aus. Der Extrapolationsmechanismus unter Verwendung von Fourier-Reihen hat Probleme beim \u00dcberqueren des Nulllimits - wir wissen, dass juristische Personen an Wochenenden nur wenige Transaktionen generieren, aber das Prognosemodul liefert Werte, die weit von null entfernt sind. Man h\u00e4tte sie gewaltsam anpassen k\u00f6nnen, aber Notl\u00f6sungen sind nicht unser Ansatz. Zudem mussten wir das Problem der schmerzfreien Datenerfassung von Ursprungsystemen l\u00f6sen. Die regelm\u00e4\u00dfige Informationssammlung erfordert erhebliche Rechenressourcen, weshalb wir schnelle Caches mit Hilfe von Replikation erstellt haben, um Gesch\u00e4ftsdaten bereits von Replikaten zu erhalten. Das Fehlen zus\u00e4tzlicher Last auf den Master-Systemen in solchen F\u00e4llen ist eine zwingende Anforderung.<\/p>\n

Neue Herausforderungen<\/h2>\n

\nDie gestellte Aufgabe zur Vorhersage von Spitzen wurde gel\u00f6st: Seit Mai dieses Jahres gab es keine mit \u00dcberlastung verbundenen Ausf\u00e4lle in der Bank, und das neue Prognosesystem spielte dabei eine nicht unerhebliche Rolle. Ja, es war nicht ausreichend, und jetzt m\u00f6chte die Bank verstehen, wie gef\u00e4hrlich diese Spitzen f\u00fcr sie sind. Wir ben\u00f6tigen Prognosen unter Verwendung von Metriken aus Lasttests, und f\u00fcr etwa 30 % der kritischen Systeme funktioniert dies bereits, die anderen sind dabei, Prognosen zu erhalten. In der n\u00e4chsten Phase planen wir, die Last auf Systeme nicht in Bezug auf Gesch\u00e4ftstransaktionen, sondern in Bezug auf die IT-Infrastruktur vorherzusagen, d.h. wir werden eine Ebene tiefer gehen. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen wir die Erfassung von Metriken und den Aufbau von Prognosen auf dieser Grundlage vollst\u00e4ndig automatisieren, um keine Exporte durchzuf\u00fchren. Darin ist nichts Au\u00dfergew\u00f6hnliches \u2014 wir kombinieren einfach Monitoring und Lasttests gem\u00e4\u00df den besten internationalen Praktiken.
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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