Septembris tarkvarafirma Broadcom (endine CA) lasi välja oma DX Operations Intelligence (DX OI) versiooni 20.2. Turul positsioneeritakse see toode kui mitmekesine jälgimissüsteem. See süsteem suudab saada ja koondada andmeid erinevate domeenide jälgimissüsteemidest (võrk, infrastruktuur, rakendused, andmebaasid) nii CA-st kui ka kolmandate osapoolte tootjatelt, sealhulgas avatud allikatega lahendustelt (Zabbix, Prometheus ja teised).

DX OI peamine funktsioon on täieliku ressursi-teenuse mudeli (RSM) loomine, mis põhineb konfiguratsioonielementidel (KE), mis täidavad inventaribaasi kolmandate osapoolte süsteemidega integreerimise käigus. DX OIs on rakendatud masinõppe ja tehisintellekti (ML ja AI) funktsioonid platvormile saabuvate andmete analüüsimiseks, mis võimaldab hinnata/ennustada kindla KE rikke tõenäosust ja kõrvalekalde mõju äriteenusele, mille aluseks on konkreetne KE. Lisaks on DX OI ainus sündmuste jälgimise kogumispunkt ja seetõttu ka integreerimise koht Service Desk süsteemiga, mis on vaieldamatu eelis süsteemi kasutamisel organisatsioonide ühistes seirekeskustes vahetuste käigus. Käesolevas artiklis käsitleme süsteemi funktsionaalsust ja näitame kasutaja ja administreerija liideseid.

DX OI lahenduse arhitektuur

DX platvormil on mikroteenuste arhitektuur, mis installitakse ja töötab Kubernetes'i või OpenShift'i all. Järgmises joonises on toodud lahenduse komponendid, mida saab kasutada iseseisvate jälgimistööriistadena või asendada olemasolevate sarnaste funktsioonidega jälgimissüsteemidega (joonis sisaldab selliste süsteemide näiteid) ning seejärel ühendada need DX OI katuse alla. Alloleval skeemil:

• Mobiilirakenduste jälgimine DX App Experience Analytics'is;
• Rakenduste jõudluse jälgimine DX APM-is;
• Infrastruktuuri jälgimine DX Infrastructure Manager'is;
• Võrguseadmestiku jälgimine DX NetOps Manager'is.

DX komponendid töötavad Kubernetes'i klastrite all ja skaleeruvad lihtsalt uute POD'id käivitades. Allpool on esitatud kõrgema taseme lahenduse skeem.

DX platvormi haldamine, skaleerimine ja uuendamine toimub halduskeskkonnas. Ühest keskkonnast on võimalik hallata mitmenenud arhitektuuri, mis võib haarata mitmeid ettevõtteid või mitmeid äriüksusi ettevõtte raames. Selles mudelis saab iga ettevõte seadistada individuaalselt kui üürnik omaenda konfiguratsioonide komplektiga.

Halduskonsool on veebitööriist süsteemide ja operatsioonide haldamiseks, mis pakub administraatoritele ühtset ja kooskõlastatud liidest klastrite haldamise ülesannete täitmiseks.

Uued üürnikud äriüksuste või ettevõtte jaoks saadakse üles seada vaid mõne minutiga. See annab eelise, kui soovite omada ühte jälgimissüsteemi, kuid siiski eraldada jälgitavad objektid allüksuste vahel platvormi tasemel (mitte ligipääsu õiguste tasemel).

Ressursi-teenuse mudelid ja äri teenuste jälgimine

DX OI sisaldab sisseehitatud mehhanisme teenuste loomise ja klassikaliste RCM-de arendamiseks, määrates loogika ja komponentide vahelised kaalud. Samuti on olemas mehhanismid RCM-de eksportimiseks välistest CMDB-dest. Alloleval joonisel on kujutatud sisseehitatud RCM-redaktor (pöörake tähelepanu seoste kaaludele).

DX OI pakub terviklikku ülevaadet äriteenuste või IT-teenuste võtmemõõdikute funktsioneerimisest detailse info, sealhulgas teenuste kättesaadavuse ja tõrgete riskide prognoosimise kohta. Tööriist annab ka arusaamise, kuidas toimivuse probleem või muudatused IT-komponentide (rakenduste või infrastruktuuri) struktuuris mõjutavad äriteenust. Alloleval joonisel on interaktiivne armatuurlaud, mis kuvab kõigi teenuste olekut.

Vaatame üksikasju Digital Banking teenuse näitel. Teenuse nimele klõpsates pääseme teenuse detailsele RCM-ile. Näeme, et Digital Banking teenuse staatus sõltub infrastruktuuri ja tehingute alamteenuste seisundist erinevate kaaludega. Kaalude seadistamine ja nende kuvamine on DX OI huvitav eelis.

Topoloogia on oluline element ettevõtte operatiivse jälgimise jaoks, mis võimaldab operaatoritel ja inseneridel analüüsida komponentide vahelisi seoseid, leida algpõhjuse ja mõju.

DX OI Topology Viewer on teenus, mis kasutab töötamiseks topoloogilisi andmeid, mis tulenevad domeenipõhistest jälgimisse süsteemidest, mis koguvad andmeid otse jälgitavatelt objektidelt. Tööriist on mõeldud topoloogia ladustamise mitmetasandiliseks otsimiseks ja kontekstitundliku suhete kaardi kuvamiseks. Probleemide uurimiseks saab minna probleemiteenuse Backend Banking juurde ja näha topoloogiat ja probleemseid komponente. Samuti saab iga komponendi kohta analüüsida häireteateid ja jõudlusmõõdikuid.

Analüüsides maksesüsteemide (kasutajate tehingute) komponente, saame jälgida ärikpi (KPI) väärtusi, mida arvestatakse ka teenuse kättesaadavuse ja oleku arvutamisel. Näide ärikpist on toodud allpool:

Sündmuste analüüs (Alarm Analytics)

Algotmiline müra vähendamine kaudu häirete klasterdamise

Üks DX OI peamisi funktsioone sündmuste töötlemisel on klasterdamine. Mehhanism töötab kõigi süsteemi saabuvate teavitustega, et tuvastada mustreid erinevate kontekstide põhjal ja koondada need rühmadesse. Need klastrid on iseõppivad, neid ei pea käsitsi seadistama.

Seega võimaldab klasterdamine kasutajatel ühenduda ja rühmitada tohutul hulgal sündmusi ning analüüsida ainult neid, mis omavad ühist konteksti. Näiteks sündmuste kogum, mis esindab sündmust, mis mõjutab rakenduste või andmekeskuse toimimist. Situatsioonid luuakse masinõppel põhinevate klasterdamise algoritmide abil, mis kasutavad analüüsimiseks ajakorrelaatsioon, topoloogilisi seoseid ja loomuliku keele töötlemist. Allolevates joonistes on toodud näited klasterdatud teavituste visuaalsetest rühmadest, nn Situations Alarms, ja Evidence Timeline, mis näitavad rühmitamiste peamisi parameetreid ja müra vähendamise protsessi.

Juureprobleemide analüüs ja hädade korrelatsioon

Kaasaegses hübriidi keskkonnas võib kasutaja tehing hõlmata mitmeid dünaamiliselt kasutatavaid süsteeme. Selle tulemusena võib tekkida mitu teavitust erinevatest süsteemidest, mis on seotud ühe ja sama probleemi või sündmusega. DX OI kasutab patenditud mehhanisme, et vähendada liigseid ja korduvaid teavitusi ning siduda seotud teavitusi, et parandada kriitiliste probleemide tuvastamist ja kiirendada nende lahendamist.

Vaatame näidet, kus süsteemi jõuab mitmeid hädaolukordi, mis puudutavad erinevaid objekte (KE), mis on seotud ühe teenusega. Kui teenuse kättesaadavusele ja toimivusele mõjub häired, genereerib süsteem teenuse hädaolukorra (Service Alarm), märkides ja tähistades tõenäolist juurpõhjust (probleemne KE ja hädaolukord KE), mis aitas kaasa teenuse jõudluse langusele või rikkele. Alloleval joonisel on kujutatud hädaolukorra visuaalset ülevaadet teenusele Webex.

DX OI võimaldab sündmuste haldamist intuitiivsete toimingute kaudu süsteemi veebiliideses. Kasutajad saavad käsitsi määrata sündmusi vastutavale töötajale tõrke kõrvaldamiseks, lähtestada/kinnitada teateid, luua pühendusi või saata teadete e-kirjadega, käivitada automatiseeritud stsenaariume hädaolukordade kõrvaldamiseks (Remediation Workflow, sellest rääkides natuke hiljem). Seega võimaldab DX OI vahetuste operaatoritel keskenduda peamisele avariiteatele ja lihtsustada teate liigendusprotsessi klastrisse.

Masinõppimise algoritmid mõõdikute töötlemiseks ja andmete analüüsimiseks

Masinõpe võimaldab jälgida, koguda ja visualiseerida võtme jõudlusnäitajaid mistahes konkreetse ajavahemiku jooksul, andes kasutajale järgmised eelised:

• Tõkete ja jõudlusanomaaliate avastamine;
• Mitme näitaja võrdlemine samade seadmete, liideste või võrgu jaoks;
• Sarnaste näitajate võrdlemine mitmest objektist;
• Erinevate näitajate võrdlemine ühe ja mitme objekti vahel;
• Mitme objekti vahel mitmemõõtmeliste mõõdikute võrdlemine.

Süsteemi saabuvate mõõdikute analüüsimiseks kasutab DX OI masinategi analüüsi funktsioone koos matemaatiliste algoritmidega, mis aitab lühendada aega staatiliste läviväärtuste seadistamisel ja hoiatuste genereerimisel anomaaliate ilmnemisel.

Matemaatiliste algoritmide rakendamise tulemusena luuakse nn tõenäosuslikud jaotused mõõdiku väärtusest (Haruldane, Tõenäoline, Kesk, Keskmine, Tegelik). Ülal ja all toodud joonistel on esitatud tõenäosuslikud jaotused.

Ülaltoodud kahes joonises on esitatud järgmised andmed:

• Tegelikud andmed (Actual). Tegelikud andmed kuvatakse diagrammil pideva musta joonega (ilmsete häiresignaalideta) või värvilise pideva joonega (häire olek). Joon arvutatakse reaalsete andmete põhjal mõõdikute jaoks. Võrreldes tegelikke andmeid ja mediaani väärtust, saate kiiresti näha mõõdikute variatsioone. Kui tekib sündmus, muutub must joon värviliseks pidevaks jooneks, mis vastab sündmuse tõsidusele ja kuvab diagrammi kohal sobiva tõsidusega ikoone. Näiteks punane värv kriitilise anomaalia jaoks, oranž märkimisväärse anomaalia jaoks ja kollane vähemolulise anomaalia jaoks.
• Keskmine väärtus. Keskmine väärtus või mõõdiku keskmine väärtus on diagrammil näidatud halli joonega. Keskmine väärtus kuvatakse, kui ajaloolistest andmetest jääb puudu.
• Mediaanväärtus. Mediaanijoon on vahemiku keskel ja on kujutatud rohelise katkestatud joonega. Alad, mis on sellele joonele kõige lähemal, on mõõdiku tüüpiliste väärtustega kõige sarnasemad.
• Ühised andmed. Üldine piirkond jälgib teie näitaja lähedal paiknevat keskmist joont või normi ning kuvatakse tumeroheline riba. Analüütilised arvutused asetavad üldise piirkonna ühe protsentiili võrra kõrgemale või madalamale normist.
• Tõenäosusandmed. Tõenäosuspiirkonna andmed on graafikul esitatud rohelise ribana. Süsteem asetab tõenäosuspiirkonna normist kahe protsentiili võrra kõrgemale või madalamale.
• Haruldased andmed. Haruldaste piirkondade andmed on graafikul esitatud heledat rohelisest ribana. Süsteem asetab haruldaste mõõdikute väärtuste piirkonna normist kolme protsentiili võrra kõrgemale või madalamale ning annab märku näitaja käitumisest normaalsest vahemikust väljaspool, genereerides nii nimetatud Anomaly Alert.

Aneemia on mõõde või sündmus, mis ei ühti normaalse metrika näitajatega. Aneemia avastamine, et tuvastada probleeme ja mõista infrastruktuuri ja rakenduste suundi, on DX OI peamine omadus. Aneemia tuvastamine võimaldab nii ebatavalise käitumise äratundmist (näiteks server, mis vastab aeglasemalt kui tavaliselt, või ebatavaline võrgutegevus, mille põhjustab häkker), kui ka vastavalt reageerida (juhul, kui probleem on tuvastatud, käivitada automaatne Remediation skript).

DX OI anomaaliate tuvastamise funktsioon pakub järgmisi eeliseid:

• Ei ole vaja seadistada läveväärtusi. DX OI sobitab andmed ise ja tuvastab anomaaliad.
• DX OI hõlmab rohkem kui kümmet tehisintellekti ja masinõppe algoritmi, sealhulgas EWMA (Exponentially-Weighted—Moving-Average) ja KDE (Kernel Density Estimation). Need algoritmid võimaldavad kiiret algpõhjuste analüüsi ja tulevaste metrikate väärtuste prognoosimist.

Ennustav analüütika ja võimalikest riketest teavitamine

Predictive Insights — funktsioon, mis kasutab masinõppe võimeid mustrite ja trendide tuvastamiseks. Nende trendide põhjal prognoosib süsteem sündmusi, mis võivad tulevikus aset leida. Need teadlikkuse signaalid viitavad vajadusele astuda samme enne, kui mõõdikute väärtused ületavad normaalsed piirid, mis mõjutab kriitilisi äriteenuseid. Predictive Insights on näidatud alloleval joonisel.

Ja see on visuaalne esitlus ennustavatest hoiatustest konkreetse mõõdiku jaoks.

Arvutusvõimsuse koormuse prognoosimine koos koormuse stsenaariumide määramise funktsiooniga.

Capacity Analytics planeerimise funktsioon aitab hallata IT-ressursse, tagades õige ressursside suuruse, et rahuldada ettevõtte praeguseid ja tuleviku vajadusi. Saate optimeerida olemasolevate ressursside jõudlust ja efektiivsust, planeerida ja õigustada igasuguseid rahalisi investeeringuid.

Capacity Analytics funktsioon DX OI-s toob kaasa järgmised eelised:

• Mugavuste prognoosimine tipphooajal;
• Momentide määramine, mil on vaja lisavahendeid teenuse kvaliteetse toimimise tagamiseks;
• Lisavahendite hankimine ainult vajadusel;
• Efektiivne infrastruktuuri ja võrkude haldamine;
• Elektrikulude vähendamine alakasutatud ressursside tuvastamise kaudu;
• Ressursside koormuse hindamine teenuse või ressursi vajaduste plaanitud suurenemise korral.

Lehe Capacity Analytics DX OI (alltoodud joonis) kohta on järgmised vidinad:

• Ressursi mahutavuse olek (Resource Capacity Status);
• Jälgitavad grupid/teenused (Monitored Groups/Services);
• Suured ressursside tarbijad (Top Capacity Consumers).

Peamise Capacity Analytics lehe kaudu kuvatakse ressursikomponendid, mis on ülemäära koormatud ja mille maht on lõppemas. See leht aitab platvormihalduritel leida liialt kasutatud ressursse, et nad saaksid ressursse suurendada ja optimeerida. Ressursside olekut saab analüüsida värvikoodide ja nende vastavate väärtuste põhjal. Ressursid klassifitseeritakse vastavalt nende ülekoormuse astmele ressurside oleku lehel. Iga värvi peal klõpsates saab vaadata nimekirja valitud kategooriasse kuuluvatest komponentidest. Edasi kuvatakse soojuskaart, mis sisaldab kõiki objekte ja 12 kuu prognoose, mis võimaldab tuvastada ressursse, mis on kohe lõppemas.

Iga mõõdiku jaoks Capacity Analytics'is saab määrata filtreid, mida DX Operational Intelligence kasutab prognooside koostamiseks (allolev joonis).

Saadaval on järgmised filtrid:

• Mõõdik. Mõõdik, mida kasutatakse prognoosi koostamiseks.
• Põhineb. Ajalooliste andmete mahu valimine, mida kasutatakse tulevaste prognooside koostamiseks. Seda välja kasutatakse viimase kuu, viimase kolme kuu, aasta jne trendide võrdlemiseks ja analüüsimiseks.
• Kasv. Oodatav töökoormuse kasvu määr, mida soovite kasutada võimsuse prognoosi modelleerimiseks. Need andmed võivad prognooside ületamise prognoosimiseks kasulikud olla. Näiteks oodatakse, et ressursi kasutamine kasvab veel 40 protsenti uue büroo avamise tõttu.

Logide analüüs

DX OI logianalüüsi funktsioon tagab:

• logide kogumise ja agregatsiooni erinevatest allikatest (sealhulgas agentide ja agentideta meetoditega);
• andmete parsimise ja normaliseerimise;
• vastavuse analüüsi ja sündmuste genereerimise;
• sündmuste korrelatsiooni logide põhjal, sealhulgas IT-infrastruktuuri jälgimise tulemusel saadud sündmustega;
• andmete visualiseerimise analüüsi põhjal DX Dashboards'is;
• teenuste kättesaadavuse järeldused logide analüüsist saadud andmete põhjal.

Logide kogumine ilmaagendi kaudu toimub Windowsi sündmuste logide ja Syslogi süsteemi abil. Agendi kaudu kogutakse tekstipõhiseid logisid.

Automatiseeritud hädaolukordade lahendamise funktsioon (Remediation)

Automatiseeritud meetmed hädaolukorra lahendamiseks (Remediation Workflow) aitavad lahendada probleeme, mis põhjustasid sündmuse genereerimise DX OI-s. Näiteks, CPU koormuse probleem genereerib häireteate, parandamisprotsess (Remediation Workflow) lahendab probleemi serveri taaskäivitamise teel, kus probleem tekkis. Integreerimine DX OI ja automatiseerimisüsteemi vahel võimaldab käivitada parandamisprotsesse DX Operational Intelligence sündmuste konsoolist ning jälgida neid automatiseerimissüsteemi konsoolis.

Pärast integreerimist automatiseerimissüsteemiga on võimalik käivitada automaatseid hädaolukorra lahendamise meetmeid DX OI konsoolis häireteate kontekstist. Saate vaadata soovitatud meetmeid koos usaldusväärsuse protsentide (tõenäosus, et olukord lahendatakse meetme täitmise kaudu) teabega.

Esialgu, kui Remediation Workflow'i täitmise statistika puudub, pakub soovitussüsteem potentsiaalseid variante otsingupõhine, võtmesõnade alusel, seejärel kasutatakse masinõppe tulemusi ning süsteem hakkab soovitama parandamise meetodit heuristikate põhjal. Kui alustate saadud soovituste tulemuste hindamist, paranevad soovituste täpsus.

Kasutaja tagasiside näide: kasutaja valib meelepärase või mitte meelepärase soovitatud tegevuse, ja süsteem arvestab seda valikut edasistes soovitustes. Meeldib / ei meeldi:

Konkreetse häire jaoks soovitatud parandustegevused põhinevad tagasiside kombinatsioonil, mis määrab, kas tegevus on vastuvõetav. DX OI on varustatud valmisintegreerimisega Automic Automation automaatikasüsteemiga.

DX OI integreerimine kolmandate osapoolte süsteemidega

Ärgem keskendugu Broadcomi (DX NetOps, DX Infrastructure Management, DX Application Performance Management) natiivsete jälgimistootetega andmete integreerimisele. Selle asemel vaatleme, kuidas integreeritakse andmeid kolmandate osapoolte süsteemidest ja arutame näidet integreerimisest ühe populaarseima süsteemiga — Zabbix.

Kolmandate osapoolte süsteemidega integreerimiseks kasutatakse komponenti DX Gateway. DX Gateway koosneb kolmest komponendist — On-Prem Gateway, RESTmon ja Log Collector (Logstash). Saate installida kõik kolm komponenti või ainult selle, mis on vajalik, muutes üldist konfiguratsioonifaili DX Gateway installimisel. Alloleval pildil on kujutatud DX Gateway arhitektuuri.

Vaatleme DX Gateway komponente eraldi.

On-Prem Gateway. See on liidest, mis kogub häiresignaale DX platvormilt ja saadab avariisündmusi kolmandate osapoolte süsteemidesse. On-Prem Gateway toimib pollerina, mis perioodiliselt kogub andmeid sündmuste kohta DX OI-st, kasutades HTTPS protokolli API päringute kaudu, seejärel saadab hoiatuse kolmandale serverile, mis on integreeritud DX platvormiga, kasutades veebihooke.

DX Log Collector vastab syslogile võrguseadmest või serverite ja laadib need OI-sse. DX Log Collector võimaldab eraldada tarkvara, mis genereerib teateid, süsteemi, mis neid salvestab, ja tarkvara, mis edastab ja analüüsib neid. Iga teade märgistatakse objekti koodiga, mis näitab tarkvara tüüpi, mis teate genereeris, ning sellele omistatakse kriitilisuse tase. DX Dashboards'is on kõik hiljem üle vaadatav.

DX RESTmon integreerub kolmandate osapoolte toodete/teenustega läbi REST API ja edastab andmeid OI-sse. Alloleval joonisel on näidatud DX RESTmon'i tööprinsiip, kasutades näitena integreerimist Solarwinds'i ja SCOM'i järelevalvesüsteemidega.

DX RESTmon'i peamised omadused:

• Ühendus igasuguste kolmandate osapoolte andmeallikatega andmete vastuvõtmiseks:
  • PULL: ühendamine ja andmete väljavõtmine avalikest REST API-dest;
  • PUSH: andmevoog RESTmon'i läbi REST.
• Tugifailide formaadid JSON ja XML;
• Mõõdikute, hoiatuste, rühmade, topoloogia, inventuuri ja logide vastuvõtt;
• Valmis konnektorid erinevatele tööriistadele/tehnoloogiatele, samuti on võimalik välja töötada konnektor igasugustele avatud API allikatele (alumisel joonisel on loetletud kastikonnektorid);
• Baasa autentimise tugi (vaikimisi) Swaggeri ja API liidese juurdepääsuks;
• HTTPS-i tugi (vaikimisi) kõikidele sissetulevatele ja väljaminevatele sõnumitele;
• Sissetulevate ja väljaminevate prokside tugi;
• Tugevad tekstianalüüsi võimalused logide jaoks, mis on saadud REST-i kaudu;
• Kohandatav analüüs RESTmoni kaudu, mis võimaldab tõhusat logide analüüsi ja visualiseerimist;
• Seadmeste rühmade teabe eraldamise tugi jälgimisrakendustest ning allalaadimine OI-sse analüüsiks ja visualiseerimiseks;
• Regulaarsete väljenditega ühtlustamise võimaluse tugi. Seda saab kasutada REST-i kaudu saadud logisõnumite analüüsimiseks ja vastavusse viimiseks ning sündmuste genereerimiseks või sulgemiseks kindlate regulaarsete väljendite tingimuste alusel.

Vaatame nüüd DX OI integreerimise seadistamise protsessi Zabbixi kaudu DX RESTmoniga. Karbi integreerimine tõmbab Zabbixist järgmised andmed:

• inventaarandmed;
• topoloogia;
• probleemid;
• metriigid.

Kuna Zabbixi ühendus on saadaval kohe, on kõik, mida peate tegema integreerimise seadistamiseks, uuendada profiili, märkides Zabbixi API serveri IP-aadressi ja konto, ning seejärel laadida profiil üles Swaggeri veebiliideses. Kaks järgmist joonist näitavad näidet.

Pärast integreerimise seadistamist on Zabbixist tulnud andmete jaoks saadaval DX OI analüüsivõimalused, nagu eelpool kirjeldatud: Alarm Analytics, Performance Analytics, Predictive Insights, Service Analytics ja Remediation. Alloleval joonisel on näide jõudluse meetmete analüüsist Zabbixist integreeritud objektide põhjal.

Kokkuvõte

DX OI on kaasaegne analüütikavahend, mis tagab IT-osakondade märkimisväärse operatiivtõhususe, võimaldades teha kiiremaid ja täpsemaid otsuseid IT-teenuste ja äriteenuste kvaliteedi parandamiseks, kasutades domeenidevahelist kontekstianalüüsi. Rakenduseomanikele ja äriüksustele arvutab DX OI teenuste kättesaadavuse ja kvaliteedi näitajad, mitte ainult IT-tehniliste näitajate kontekstis, vaid ka ärilisi KPI-sid, mis tulenevad lõppkasutajate tehingu statistikatest.

Kui soovite selle lahenduse kohta rohkem teada saada, esitage palun demo või pilotprojekti taotlus teile sobival viisil meie veebisaidil.

Allikas: habr.com