En septiembre, Broadcom (anteriormente CA) lanzó la nueva versión 20.2 de su solución DX Operations Intelligence (DX OI). En el mercado, este producto se posiciona como un sistema de seguimiento general. El sistema es capaz de recibir y combinar datos de sistemas de monitoreo de varios dominios (red, infraestructura, aplicaciones, bases de datos) tanto de CA como de terceros fabricantes, incluidas soluciones de código abierto (Zabbix, Prometheus y otros).

La función principal de DX OI es la creación de un modelo de servicio de recursos (RSM) completo basado en elementos de configuración (CU) que llenan la base de datos de inventario cuando se integran con sistemas de terceros. DX OI implementa funciones de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial (ML e IA) sobre los datos que ingresan a la plataforma, lo que le permite evaluar/predecir la probabilidad de falla de un CI específico y el grado de impacto de una falla en un servicio comercial en función de un CI específico. Además, DX OI es un punto único de recopilación de eventos de monitoreo y, en consecuencia, de integración con el sistema Service Desk, lo cual es una ventaja indiscutible de utilizar el sistema en centros de monitoreo unificados por turnos de trabajo de las organizaciones. En este artículo, le brindaremos más información sobre la funcionalidad del sistema y le mostraremos las interfaces de usuario y administrador.

Arquitectura de la solución DX OI

La plataforma DX tiene una arquitectura de microservicio, instalada y ejecutando Kubernetes u OpenShift. La siguiente figura muestra los componentes de la solución que pueden usarse como herramientas de monitoreo independientes o pueden reemplazarse con sistemas de monitoreo existentes con funciones similares (hay ejemplos de dichos sistemas en la figura) y luego conectarse al paraguas DX OI. En el siguiente diagrama:

• Monitoreo de aplicaciones móviles en DX App Experience Analytics;
• Monitoreo del desempeño de aplicaciones en DX APM;
• Monitoreo de infraestructura en DX Infrastructure Manager;
• Monitoreo de dispositivos de red en DX NetOps Manager.

Los componentes DX se ejecutan en un clúster de Kubernetes y escalan simplemente lanzando nuevos POD. A continuación se muestra un diagrama de solución de nivel superior.

La administración, el escalado y la actualización de la plataforma DX se realizan en la consola administrativa. Desde una única consola, puede gestionar una arquitectura multiinquilino que puede abarcar varias empresas o varias unidades de negocio dentro de una empresa. En este modelo, cada instalación se puede configurar individualmente como inquilino con su propio conjunto de configuraciones.

La Consola de administración es una herramienta de administración de sistemas y operaciones basada en web que proporciona a los administradores una interfaz consistente y unificada para realizar tareas de administración de clústeres de monitoreo.

Los nuevos inquilinos para unidades de negocios o empresas dentro de la empresa se implementan en minutos. Esto es una ventaja si desea tener un sistema de monitoreo unificado, pero al mismo tiempo, a nivel de plataforma (y no de derechos de acceso), delimitar los objetos de monitoreo entre departamentos.

Modelos de recursos-servicios y seguimiento de servicios empresariales.

DX OI tiene mecanismos integrados para crear servicios y desarrollar PCM clásico con la tarea de la lógica de influencia y pesos entre los componentes del servicio. También existen mecanismos para exportar PCM desde una CMDB externa. La siguiente figura muestra el editor PCM integrado (preste atención a los pesos de los enlaces).

DX OI proporciona una visión holística de los indicadores clave de rendimiento para servicios empresariales o de TI a nivel granular, incluida la disponibilidad del servicio y la predicción del riesgo de fallas. La herramienta también puede proporcionar información sobre el impacto de un problema de rendimiento o un cambio en la estructura de los componentes de TI (aplicación o infraestructura) en un servicio empresarial. La siguiente figura es un panel interactivo que muestra el estado de todos los servicios.

Veamos más de cerca el servicio de Banca Digital como ejemplo. Al pulsar sobre el nombre del servicio nos dirigimos al servicio PCM detallado. Vemos que el estado del servicio de Banca Digital depende del estado de la infraestructura y de los subservicios transaccionales con diferentes pesos. Trabajar con pesos y mostrarlos es una ventaja interesante de DX OI.

La topología es un elemento importante del monitoreo operativo de la empresa, que permite a los operadores e ingenieros analizar la relación entre los componentes, encontrar la causa raíz y la influencia.

DX OI Topology Viewer es un servicio que utiliza datos topológicos de sistemas de monitoreo de dominio que recopilan datos directamente de los objetos de monitoreo. La herramienta está diseñada para buscar múltiples capas de almacenamiento de topología y mostrar un mapa de relaciones específico del contexto. Para investigar problemas, puede ir al subservicio Backend Banking problemático y ver la topología y los componentes problemáticos. También se pueden analizar mensajes de alarma y métricas de rendimiento para cada componente.

Al analizar los componentes transaccionales de Pagos (transacciones de usuario), podemos rastrear los valores de KPI comerciales, que también se tienen en cuenta al calcular el estado de disponibilidad y el estado del servicio. A continuación se muestra un ejemplo de un KPI empresarial:

Análisis de eventos (análisis de alarmas)

Reducción algorítmica del ruido mediante clustering de accidentes

Una de las características clave de DX OI en el manejo de eventos es la agrupación. El mecanismo funciona en todas las alertas que ingresan al sistema para identificar patrones basados ​​en diferentes contextos y combinarlos en grupos. Estos clústeres son de autoaprendizaje y no es necesario configurarlos manualmente.

Por lo tanto, la agrupación permite a los usuarios combinar y agrupar una gran cantidad de eventos y analizar solo aquellos que tienen un contexto común. Por ejemplo, un conjunto de eventos que representan un incidente que afecta a las aplicaciones o a un centro de datos. Las situaciones se crean utilizando algoritmos de agrupamiento basados ​​en aprendizaje automático que utilizan correlación temporal, relación topológica y procesamiento del lenguaje nativo para el análisis. Las siguientes figuras muestran ejemplos de visualización de grupos agrupados de mensajes, las llamadas Situaciones de Alarma y Línea de Tiempo de Evidencia, que muestran los principales parámetros de agrupación y el proceso de reducción del número de eventos de ruido.

Análisis de problemas de raíz y correlación de fallas.

En el entorno híbrido actual, una transacción de usuario puede afectar a múltiples sistemas que se utilizan dinámicamente. Como resultado, se pueden generar múltiples alertas desde diferentes sistemas, pero relacionadas con el mismo problema o incidente. DX OI utiliza mecanismos propietarios para suprimir alertas redundantes y duplicadas y correlacionar alertas relacionadas para mejorar la detección de problemas críticos y una resolución más rápida.

Consideremos un ejemplo cuando el sistema recibe numerosos mensajes de emergencia para diferentes objetos (KE) que subyacen a un servicio. En caso de impacto en la disponibilidad y operatividad del servicio, el sistema generará una alarma de servicio (Service Alarm), indicará y designará la causa raíz probable (CI del problema y mensaje de alarma en el CI) que contribuyó a la disminución del rendimiento o fracaso del servicio. La siguiente figura muestra la visualización del fallo de un servicio Webex.

DX OI le permite trabajar con eventos a través de acciones intuitivas en la interfaz web del sistema. Los usuarios pueden asignar manualmente eventos al empleado responsable para la resolución de problemas, restablecer/confirmar alertas, crear tickets o enviar notificaciones por correo electrónico, ejecutar scripts automatizados para resolver una emergencia (flujo de trabajo de remediación, más sobre esto más adelante). De esta manera, DX OI permite a los operadores de turnos centrarse en el mensaje de alarma raíz y también ayuda a simplificar el proceso de clasificación de mensajes en conjuntos agrupados.

Algoritmos automáticos para procesar métricas y analizar datos de rendimiento.

El aprendizaje automático le permite rastrear, agregar y visualizar indicadores clave de rendimiento para cualquier período de tiempo determinado, lo que brinda al usuario los siguientes beneficios:

• Detección de cuellos de botella y anomalías de rendimiento;
• Comparación de varios indicadores para los mismos dispositivos, interfaces o redes;
• Comparación de los mismos indicadores en varios objetos;
• Comparación de varios indicadores para uno o varios objetos;
• Comparación de métricas multidimensionales para varios objetos.

Para analizar las métricas que ingresan al sistema, DX OI utiliza funciones de análisis automático mediante algoritmos matemáticos, lo que ayuda a reducir el tiempo al establecer umbrales estáticos y generar advertencias cuando ocurren anomalías.

El resultado de la aplicación de algoritmos matemáticos es la construcción de las llamadas distribuciones de probabilidad del valor métrico (raro, probable, central, medio, real). Las figuras arriba y abajo muestran las distribuciones de probabilidad.

Los dos gráficos anteriores muestran los siguientes datos:

• Datos reales (Actual). Los datos reales se representan como una línea negra continua (sin alarmas) o una línea continua de color (condición de alarma). La línea se calcula en función de los datos reales de la métrica. Al comparar los datos reales y la mediana, puede ver rápidamente la variación en la métrica. Cuando ocurre un evento, la línea negra cambia a una línea continua de color que corresponde a la gravedad del evento y muestra iconos con la gravedad correspondiente encima del gráfico. Por ejemplo, rojo para una anomalía crítica, naranja para una anomalía mayor y amarillo para una anomalía menor.
• Valor medio del indicador (Valor medio). La mediana o media de una medida se muestra como una línea gris en el gráfico. El valor promedio se muestra cuando no hay suficientes datos históricos.
• El valor mediano del indicador (valor central). La línea mediana es la mitad del rango y se muestra como una línea de puntos verde. Las zonas más cercanas a esta línea son las más cercanas a los valores típicos del indicador.
• Datos comunes (Valor común). Los datos de la Zona Total rastrean lo más cercano a la línea central o normal para su métrica y se muestran como una barra de color verde oscuro. Los cálculos analíticos sitúan la zona total un percentil por encima o por debajo de lo normal.
• datos probabilísticos. Los datos de la zona de probabilidad se muestran en el gráfico con una barra verde. El sistema sitúa la zona de probabilidad dos percentiles por encima o por debajo de lo normal.
• Datos raros. Los datos de zonas raras se muestran en el gráfico como una barra de color verde claro. El sistema coloca una zona con valores métricos raros tres percentiles por encima o por debajo de la norma y señala el comportamiento del indicador fuera del rango normal, mientras que el sistema genera la llamada Alerta de Anomalía.

Una anomalía es una medición o evento que es inconsistente con el desempeño normal de una métrica. La detección de anomalías para identificar problemas y comprender tendencias en infraestructura y aplicaciones es una característica clave de DX OI. La detección de anomalías le permite reconocer comportamientos inusuales (por ejemplo, un servidor que responde más lentamente de lo habitual o una actividad de red inusual causada por un pirateo) y responder en consecuencia (iniciar un incidente, ejecutar un script de solución automática).

La función de detección de anomalías de DX OI proporciona los siguientes beneficios:

• No es necesario establecer umbrales. DX OI comparará los datos de forma independiente e identificará anomalías.
• DX OI incluye más de diez algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, incluidos EWMA (promedio móvil ponderado exponencialmente) y KDE (estimación de densidad del kernel). Estos algoritmos le permiten realizar análisis rápidos de la causa raíz y predecir métricas futuras.

Análisis predictivos y alertas de fallos

Predictive Insights es una función que utiliza el poder del aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias. En base a estas tendencias, el sistema predice eventos que pueden ocurrir en el futuro. Estos mensajes indican que se deben tomar medidas antes de que los valores de las métricas superen el rango normal, lo que afectará los servicios comerciales críticos. Los conocimientos predictivos se muestran en la siguiente figura.

Y esta es una visualización de alertas predictivas para una métrica específica.

Previsión de la carga de potencia informática con la función de establecer escenarios de carga.

La función de planificación de capacidad de Capacity Analytics ayuda a administrar los recursos de TI al garantizar que los recursos tengan el tamaño adecuado para satisfacer las necesidades comerciales actuales y futuras. Podrás optimizar el rendimiento y eficiencia de los recursos existentes, planificar y justificar cualquier inversión financiera.

La función de análisis de capacidad en DX OI proporciona los siguientes beneficios:

• Capacidades de previsión durante las temporadas altas;
• Determinación del momento en que se requieren recursos adicionales para asegurar la calidad del servicio;
• Comprar recursos adicionales sólo cuando sea necesario;
• Gestión eficiente de infraestructuras y redes;
• Eliminar costos energéticos innecesarios identificando recursos subutilizados;
• Realizar una estimación de la carga de recursos en caso de un aumento planificado en la demanda de un servicio o recurso.

La página OI de Capacity Analytics DX (que se muestra a continuación) tiene los siguientes widgets:

• Estado de capacidad de recursos;
• Grupos/servicios controlados (Grupos/Servicios monitoreados);
• Grandes consumidores de recursos (Top Capacity Consumers).

La página principal de Análisis de capacidad muestra los componentes de recursos que se utilizan en exceso y se están quedando sin capacidad. Esta página ayuda a los administradores de la plataforma a encontrar recursos usados ​​en exceso y les ayuda a cambiar el tamaño y optimizar los recursos. El estado de los recursos se puede analizar en función de códigos de colores y sus respectivos valores. Los recursos se clasifican según su grado de congestión en la página de estado de capacidad de los recursos. Puede hacer clic en cada uno de los colores para ver una lista de los componentes en la categoría seleccionada. A continuación, se muestra un mapa de calor con todos los objetos y previsiones a 12 meses, que permite identificar los recursos que están a punto de agotarse.

Para cada una de las métricas en Análisis de capacidad, puede especificar los filtros que utiliza DX Operational Intelligence para realizar pronósticos (figura siguiente).

Los siguientes filtros están disponibles:

• Métrico. La métrica que se utilizará para el pronóstico.
• Basado en. Selección de la cantidad de datos históricos que se utilizarán para elaborar pronósticos para el futuro. Este campo se utiliza para comparar y analizar las tendencias del último mes, las tendencias de los últimos 3 meses, las tendencias anuales, etc.
• Crecimiento. La tasa de crecimiento esperada de la carga de trabajo que desea utilizar para modelar el pronóstico de capacidad. Estos datos se pueden utilizar para pronosticar un crecimiento más allá de lo previsto. Por ejemplo, se espera que el uso de recursos aumente otro 40 por ciento debido a la apertura de una nueva oficina.

Análisis de registros

La función de análisis de registros DX OI proporciona:

• recopilación, agregación de registros de diferentes fuentes (incluidos los obtenidos mediante métodos con y sin agente);
• análisis y normalización de datos;
• análisis para el cumplimiento de las condiciones establecidas y generación de eventos;
• correlación de eventos basada en registros, incluidos los eventos recibidos como resultado del monitoreo de la infraestructura de TI;
• visualización de datos basada en análisis en DX Dashboards;
• conclusiones sobre la disponibilidad de servicios basadas en el análisis de los datos de los registros.

El sistema realiza la recopilación de registros mediante un método sin agente para los registros de eventos de Windows y Syslog. Forma basada en agentes para recopilar registros de texto.

Función automatizada de resolución de emergencias (remediación)

Las acciones automatizadas para corregir la emergencia (Remediation Workflow) permiten solucionar problemas que provocaron la generación de un evento en DX OI. Por ejemplo, si un problema de uso de la CPU genera una alarma, el flujo de trabajo de solución resuelve el problema reiniciando el servidor que tiene el problema. La integración entre DX OI y el sistema de automatización permite que los procesos de remediación se activen desde la consola de eventos en DX Operational Intelligence y se realicen un seguimiento en la consola del sistema de automatización.

Después de integrarse con un sistema de automatización, puede activar acciones automáticas para corregir cualquier emergencia en la consola DX OI desde el contexto de una alarma. Puede ver las acciones recomendadas junto con información sobre los porcentajes de confianza (la probabilidad de que la situación se resuelva al realizar la acción).

Inicialmente, cuando no hay estadísticas sobre los resultados del flujo de trabajo de remediación, el motor de recomendación sugiere candidatos basándose en búsquedas de palabras clave, luego se utilizan los resultados del aprendizaje automático y el motor comienza a recomendar una técnica de remediación basada en heurística. Tan pronto como comience a evaluar los resultados de las sugerencias recibidas, la precisión de las recomendaciones mejorará.

Un ejemplo de comentarios de los usuarios: el usuario elige si le gusta o no la acción propuesta y el sistema tiene en cuenta esta elección al hacer más recomendaciones. Gustar disgustar:

Las acciones correctivas recomendadas para una alarma particular se basan en una combinación de retroalimentación que determina si la acción es aceptable. DX OI viene con integración lista para usar con Automic Automation.

Integración de DX OI con sistemas de terceros

No nos detendremos en la integración de datos de los productos de monitoreo nativos de Broadcom (DX NetOps, DX Infrastructure Management, DX Application Performance Management). En su lugar, veamos cómo se integran los datos de sistemas de terceros y consideremos un ejemplo de integración con uno de los sistemas más populares: Zabbix.

Para la integración con sistemas de terceros, se utiliza el componente DX Gateway. DX Gateway consta de 3 componentes: On-Prem Gateway, RESTmon y Log Collector (Logstash). Puede instalar los 3 componentes o solo el que necesita cambiando el archivo de configuración general al instalar DX Gateway. La siguiente figura muestra la arquitectura de la puerta de enlace DX.

Consideremos el propósito de los componentes de DX Gateway por separado.

Puerta de enlace local. Esta es una interfaz que recopila alarmas de la plataforma DX y envía eventos de alarma a sistemas de terceros. La puerta de enlace local actúa como un sondeador que recopila periódicamente datos de eventos del DX OI mediante la API de solicitud HTTPS y luego envía alertas a un servidor de terceros que está integrado con la plataforma DX mediante webhooks.

Recopilador de registros DX recibe syslog de dispositivos o servidores de red y los carga en OI. DX Log Collector le permite separar el software que genera los mensajes, el sistema que los almacena y el software que los informa y analiza. Cada mensaje está etiquetado con un código objeto que indica el tipo de software que genera el mensaje y se le asigna un nivel de gravedad. En DX Dashboards, todo esto se puede ver.

DX RESTmon se integra con productos/servicios de terceros a través de REST API y pasa datos a OI. La siguiente figura muestra el funcionamiento de DX RESTmon usando el ejemplo de integración con los sistemas de monitoreo Solarwinds y SCOM.

Características clave de DX RESTmon:

• Conéctese a cualquier fuente de datos de terceros para recibir datos:
  • PULL: conectar y recuperar datos de API REST públicas;
  • PUSH: flujo de datos a RESTmon vía REST.
• Soporte para formatos JSON y XML;
• Reciba métricas, alertas, grupos, topología, inventario y registros;
• Conectores listos para usar para diversas herramientas/tecnologías, también es posible desarrollar un conector para cualquier fuente con una API abierta (lista de conectores en caja en la figura siguiente);
• Soporte para autenticación básica (predeterminado) al acceder a la interfaz y API de Swagger;
• Soporte HTTPS (predeterminado) para todos los mensajes entrantes y salientes;
• Soporte para proxies entrantes y salientes;
• Potentes capacidades de análisis de texto para registros recibidos a través de REST;
• Análisis personalizable con RESTmon para un análisis y visualización eficiente de registros;
• Soporte para extraer información sobre grupos de dispositivos desde aplicaciones de monitoreo y descargarla a OI para análisis y visualización;
• Soporte para coincidencia de expresiones regulares. Esto se puede utilizar para analizar y comparar mensajes de registro recibidos a través de REST y para generar o cerrar eventos según ciertas condiciones de expresión regular.

Ahora veamos el proceso de configuración de la integración de DX OI con Zabbix a través de DX RESTmon. La integración en caja toma los siguientes datos de Zabbix:

• datos de inventario;
• topología;
• Problemas;
• métrica.

Dado que el conector para Zabbix está disponible de fábrica, todo lo que hay que hacer para configurar la integración es actualizar el perfil con la dirección IP y la cuenta de la API del servidor Zabbix, y luego cargar el perfil a través de la interfaz web de Swagger. . Un ejemplo se encuentra en las siguientes dos figuras.

Después de configurar la integración, las funciones analíticas de DX OI descritas anteriormente estarán disponibles para los datos provenientes de Zabbix, a saber: análisis de alarmas, análisis de rendimiento, conocimientos predictivos, análisis de servicios y remediación. La siguiente figura muestra un ejemplo de análisis de métricas de rendimiento para objetos integrados desde Zabbix.

Conclusión

DX OI es una herramienta de análisis de última generación que brindará una eficiencia operativa significativa a los departamentos de TI, permitiéndole tomar decisiones más rápidas y correctas para mejorar la calidad de los servicios de TI y los servicios comerciales a través del análisis contextual entre dominios. Para los propietarios de aplicaciones y unidades de negocios, DX OI calculará la disponibilidad y la calidad del servicio no solo en el contexto de las métricas de tecnología de TI, sino también en los KPI comerciales derivados de las estadísticas transaccionales del usuario final.

Si desea obtener más información sobre esta solución, solicite una demostración o un programa piloto. de la forma que más te convenga en nuestro sitio web.

Fuente: habr.com