Szeptemberben a Broadcom (korábbi nevén CA) kiadta a DX Operations Intelligence (DX OI) 20.2 verzióját. Ez a termék a piacon átfogó monitoring rendszerként van pozicionálva. A rendszer képes összegyűjteni és egyesíteni a különböző domain-monitoring rendszerek (hálózatok, infrastruktúrák, alkalmazások, adatbázisok) adatait, beleértve a CA és a harmadik féltől származó megoldásokat is, mint például az open source rendszerek (Zabbix, Prometheus és mások).

A DX OI fő funkciója egy teljes körű erőforrás-szolgáltatás modell (RSM) létrehozása a konfigurációs elemek (KE) alapján, amelyek feltöltik a leltári adatbázist a harmadik fél rendszereivel való integráció során. A DX OI implementálja a Machine Learning és Artificial Intelligence (ML és AI) funkciókat a platformra érkező adatokon, lehetővé téve a konkrét KE meghibásodásának valószínűségének értékelését/előrejelzését, valamint a meghibásodás hatásának mértékét az üzleti szolgáltatásra, amelynek alapja a konkrét KE. Ezen kívül a DX OI a monitoring események egységes gyűjtőpontja, így integrációt biztosít a Service Desk rendszerrel, ami vitathatatlan előnyt jelent a napi váltásokkal működő központi monitoring rendszerek használatában. Ebben a cikkben részletesebben bemutatjuk a rendszer funkcióit, valamint a felhasználói és adminisztrátori felületeket.

A DX OI megoldás architektúrája

A DX platform mikroszolgáltatás-architektúrával rendelkezik, és Kubernetes vagy OpenShift alatt telepíthető és működtethető. Az alábbi ábrán láthatók a megoldás komponensei, amelyek önálló monitoring eszközként használhatók, vagy már létező, hasonló funkciókkal rendelkező monitoring rendszerekre cserélhetők (az ábrán ezekből vannak példák), és később csatlakoztathatók a DX OI alapmonitorjához. Az alábbi ábrán:

• Mobil alkalmazások monitoringja a DX App Experience Analytics;
• Alkalmazások teljesítményének monitoringja a DX APM;
• Infrastruktúra monitoringja a DX Infrastructure Manager;
• Hálózati eszközök monitoringja a DX NetOps Manager.

A DX komponensek a Kubernetes klaszter irányítása alatt működnek, és könnyen méretezhetők új POD-ok elindításával. Az alábbiakban egy magas szintű architektúra ábra látható.

A DX platform administrációja, skálázása és frissítése az adminisztrációs konzolon keresztül történik. Egyetlen konzol segítségével kezelhető a többbérlős architektúra, amely több vállalatot vagy üzleti egységet is lefedhet egyazon cégen belül. Ebben a modellben minden vállalat különböző konfigurációkkal testreszabható bérlőként működhet.

Az adminisztrációs konzol egy webes eszköz az operációk és a rendszer kezelésére, amely egységesített, koherens felületet biztosít az adminisztrátorok számára a monitoring klaszter kezeléséhez szükséges feladatok végrehajtásához.

Az új bérlők az üzleti egységekhez vagy a vállalatokhoz perceken belül telepíthetők. Ez előnyt jelent, ha egységes monitoring rendszert szeretne, miközben a platform szintjén (nem a hozzáférési jogoknál) elválasztja a monitorozási objektumokat az osztályok között.

Erőforrás-szolgáltatási modellek és üzleti szolgáltatások monitorozása

A DX OI beépített mechanizmusokkal rendelkezik a szolgáltatások létrehozására és klasszikus RSM-ek fejlesztésére, amelyek logikai hatások és súlyok beállítását teszik lehetővé a szolgáltatás komponensei között. Emellett külső CMDB-ből is lehetőséget biztosít RSM-ek exportálására. Az alábbi ábrán az RSM beépített szerkesztője látható (figyeljen a kapcsolatok súlyaira).

A DX OI átfogó képet nyújt az üzleti szolgáltatások vagy IT-szolgáltatások kulcsfontosságú teljesítménymutatóiról, részletezve a szolgáltatások rendelkezésre állását és a meghibásodás előrejelzését. Az eszköz lehetőséget ad arra is, hogy megértsük, hogyan befolyásolja a teljesítménnyel kapcsolatos probléma vagy az IT-komponensek (alkalmazások vagy infrastrukturális elemek) struktúrájának változása az üzleti szolgáltatásokat. Az alábbi ábrán egy interaktív műszerfal látható, amely az összes szolgáltatás állapotát mutatja.

Nézzük meg részletesebben a Digital Banking szolgáltatást. A szolgáltatás nevére kattintva a szolgáltatás részletes RSM-jére lépünk. Láthatjuk, hogy a Digital Banking szolgáltatás státusza az infrastrukturális és tranzakciós alservizek állapotától függ, különböző súlyokkal. A súlyokkal való munka és azok megjelenítése a DX OI szórakoztató előnye.

A topológia fontos eleme a vállalati operatív monitoringnak, lehetővé téve az operátorok és mérnökök számára az alkotóelemek közötti kapcsolatok elemzését, a mögöttes okok és a hatások feltárását.

A DX OI Topology Viewer egy olyan szolgáltatás, amely topológiai adatokat használ, amelyeket az adatgyűjtő monitoring rendszerek közvetlenül a monitoring objektumoktól szereznek be. Ez az eszköz a topológiai tárolók több rétegében keres, és egy kontextusfüggő kapcsolati térképet jelenít meg. A problémák kivizsgálásához a Backend Banking problémás alszolgáltatásra lehet váltani, ahol látható a topológia és a problémás komponensek. Emellett minden komponens esetében elemezhetjük a hibaüzeneteket és a teljesítménymutatókat.

A Payments tranzakciós komponenseinek (felhasználói tranzakciók) elemzése során nyomon követhetjük az üzleti KPI-k értékeit is, amelyeket a szolgáltatás elérhetőségi és fokozati állapotának kiszámításánál is figyelembe vesznek. Az üzleti KPI példa lásd alább:

Eseményelemzés (Alarm Analytics)

Algoritmikus zajcsökkentés balesetek klaszterezése révén

A DX OI egyik kulcsfontosságú funkciója az események feldolgozásánál a klaszterezés. A mechanizmus minden értesítésen dolgozik, amely a rendszerbe érkezik, azzal a céllal, hogy azonosítsa a különböző kontextusok alapján a mintákat és csoportosítsa azokat. Ezek a klaszterek önképződőek, tehát nem szükséges őket manuálisan konfigurálni.

Így a klaszterezés lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy összevonjanak és csoportosítsanak hatalmas mennyiségű eseményt, és csak azokat elemezzék, amelyek közös kontextussal rendelkeznek. Például egy eseménycsoport, amely egy incidensre utal, amely hatással van az alkalmazások vagy az adatközpont működésére. A helyzetek gépi tanuláson alapuló klaszterezési algoritmusok segítségével készülnek, amelyek időbeli korrelációt, topológiai kapcsolatokat és természetes nyelvfeldolgozást (native language) használnak az elemzéshez. Az alábbi ábrák példákat mutatnak a klaszteres üzenetcsoportok vizualizálására, úgynevezett Situations Alarms és Evidence Timeline, amelyek bemutatják a csoportosítás fő paramétereit és a zajos események számának csökkentésének folyamatát.

Gyökérproblémák elemzése és balesetek korrelálása

A modern hybrid environment may involve user transactions across multiple systems that are used dynamically. This can lead to multiple alerts from different systems related to the same issue or incident. DX OI employs patented mechanisms to suppress redundant and duplicate alerts and correlate related alerts to enhance the detection of critical issues and expedite resolution.

Let’s consider an example where numerous emergency messages are received for different objects (KE) underlying a single service. If this impacts the availability and functionality of the service, the system will generate a service alarm, indicating and highlighting the probable root cause (the problematic KE and emergency message related to the KE) that contributed to the decrease in service performance or failure. The image below visualizes the emergency situation for the Webex service.

DX OI allows event management through intuitive actions in the system's web interface. Users can manually assign events to a responsible employee for troubleshooting, reset/acknowledge alerts, create tickets or send email notifications, and launch automated scripts to remediate the emergency (Remediation Workflow, more on this later). This way, DX OI enables duty operators to focus on the root emergency message and helps simplify the process of sorting messages into clustered arrays.

Machine algorithms for processing metrics and analyzing performance data.

Machine learning enables tracking, aggregating, and visualizing key performance indicators over any specific period, providing users with the following benefits:

• Detection of performance bottlenecks and anomalies;
• Comparison of multiple metrics for the same devices, interfaces, or networks;
• Comparison of identical metrics across multiple objects;
• Comparison of different metrics across one or multiple objects;
• Comparison of multidimensional metrics across several objects.

A DX OI a rendszerbe beérkező metrikák elemzésére gépi analitika funkciókat alkalmaz matematikai algoritmusok felhasználásával, ami segít csökkenteni az időt a statikus küszöbök beállításakor és az anomáliákkor figyelmeztetések generálásakor.

A matematikai algoritmusok alkalmazásának eredménye a metrikák ún. valószínűségi eloszlásának létrehozása (Ritka, Valószínű, Közép, Átlag, Valós). A fenti és alábbi ábrák a valószínűségi eloszlásokat mutatják.

A fenti két grafikón a következő adatok láthatók:

• Valós adatok (Actual). A valós adatok a grafikán egy folyamatos fekete vonallal (nincs riasztási jel) vagy színes folyamatos vonallal (riasztási állapot) jelennek meg. A vonal a metrikához tartozó valós adatok alapján kerül kiszámításra. A valós adatok és a medián érték összehasonlításával gyorsan láthatja a metrika variációit. Amikor esemény történik, a fekete vonal színes folyamatos vonallá változik, amely az esemény kritikus szintjének felel meg, és a grafikon felett a megfelelő kritikus szintű ikonok jelennek meg. Például a piros szín kritikus anomáliának, a narancssárga jelentős anomáliának, és a sárga kisebb anomáliának felel meg.
• Metrika átlagértéke (Mean value). A metrika átlagértéke, vagyis az átlag érték szürke vonallal jelenik meg a diagramon. Az átlag érték akkor jelenik meg, ha hiányoznak a történeti adatok.
• Metrika mediánértéke (Center value). A medián vonal a tartomány közepét jelzi, és zöld szaggatott vonallal jelenik meg. A médián vonalhoz legközelebb álló zónák a metrika tipikus értékeivel leginkább összhangban lévő adatokat mutatják.
• Általános adatok (Common Value). Az általános zóna adatai a középső vonalhoz, vagyis a normához legközelebbi metrikára vonatkoznak és sötétzöld csíkként jelennek meg. Az analitikai számítások az általános zónát az norma fölött vagy alatt egy percentillal helyezik el.
• Valószínűségi adatok. A valószínűségi zóna adatai zöld csíkként jelennek meg a grafikonon. A rendszer a valószínűségi zónát két percentillal a norma fölé vagy alá helyezi.
• Ritka adatok. A ritka zónák adatai világoszöld sáv formájában jelennek meg a grafikonon. A rendszer a méretmutató ritka értékeivel rendelkező zónát három percentilissel a normál érték fölé vagy alá helyezi, és jelzi a mutató szokásos tartományon kívüli viselkedését, miközben a rendszer úgynevezett Anomaly Alert-et generál.

Az anomália olyan mérés vagy esemény, amely nem összhangban áll a normál méretmutatószámokkal. Az anomáliák felfedezése a problémák azonosítására és az infrastruktúrában és alkalmazásokban zajló tendenciák megértésére kulcsfontosságú jellemzője a DX OI-nak. Az anomáliák felfedezése lehetővé teszi a szokatlan viselkedés (például egy kiszolgáló, amely lassabban válaszol a megszokottaknál, vagy a hackelés miatt bekövetkező szokatlan hálózati aktivitás) azonosítását és a megfelelő reagálást (esemény létrehozása, automatikus helyreállítási szkript indítása).

A DX OI anomáliák felfedezésének funkciója az alábbi előnyöket nyújtja:

• Nincs szükség küszöbértékek beállítására. A DX OI önállóan párosítja az adatokat és észleli az anomáliákat.
• A DX OI több mint tíz mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmust tartalmaz, beleértve az EWMA-t (Exponenciálisan Súlyozott Mozgó Átlag) és a KDE-t (Kernel Density Estimation). Ezek az algoritmusok lehetővé teszik a gyökérokok gyors elemzését és a jövőbeli méretmutatók előrejelzését.

Prediktív elemzés és figyelmeztetés a lehetséges meghibásodásokról

A Predictive Insights egy olyan funkció, amely a gépi tanulás lehetőségeit használja a minták és tendenciák felfedezésére. Ezek alapján a rendszer jövőbeli eseményekre vonatkozó előrejelzéseket ad. Ezek az értesítések szükségességet jeleznek az intézkedések megtételére, mielőtt a méretmutatók a normál értékek fölé kerülnek, ami hatással lesz a kritikus üzleti szolgáltatásokra. A Predictive Insights az alábbi ábrán látható.

Ez pedig az előrejelző figyelmeztetések vizualizációja egy adott méretmutatóra vonatkozóan.

A számítási kapacitás terhelésének előrejelzése terhelési szcenáriók beállítási funkcióval

A Kapacitás Analytics tervezési funkciója segít az IT-erőforrások kezelésében, biztosítva, hogy a megfelelő méretű erőforrások érjék el a jelenlegi és jövőbeli üzleti igényeket. Optimalizálhatja a meglévő erőforrások teljesítményét és hatékonyságát, és megtervezheti, valamint indokolhatja bármilyen pénzügyi befektetést.

A Capacity Analytics funkció a DX OI-ban az alábbi előnyöket nyújtja:

• Kapacitás előrejelzés csúcsidőszakokban;
• A pillanat meghatározása, amikor további erőforrásokra van szükség a szolgáltatás megfelelő működésének biztosításához;
• További erőforrások beszerzése csak szükség esetén;
• Hatékony infrastruktúra- és hálózatkezelés;
• Felesleges energia költségek csökkentése a kihasználatlan erőforrások azonosításával;
• Erőforrás-terhelés értékelése tervezett szolgáltatás- vagy erőforrás-igény növekedés esetén.

A Capacity Analytics DX OI oldalon (lásd az alábbi ábrát) az alábbi widgetek találhatók:

• Erőforrás kapacitás állapot (Resource Capacity Status);
• Követett csoportok/szolgáltatások (Monitored Groups/Services);
• Legnagyobb erőforrásfogyasztók (Top Capacity Consumers).

A Capacity Analytics főoldal a túlterhelt és kapacitásuk végéhez közeledő erőforrások összetevőit jeleníti meg. Ez az oldal segít a platform adminisztrátorainak azonosítani a túlhasznált erőforrásokat, és segít nekik az erőforrások méretezésében és optimalizálásában. Az erőforrások állapota színkódok és azok megfelelő értékeik alapján elemezhetők. Az erőforrásokat túlterheltségük mértéke szerint osztályozzák az erőforrás kapacitás állapotának oldalán. Minden színre kattintva megtekinthető az adott kategóriába tartozó összetevők listája. Ezt követően egy hőtérkép jelenik meg az összes objektummal és 12 hónapos előrejelzésekkel, amelyek lehetővé teszik a közelgő erőforrás-kimerülést.

A Capacity Analytics minden metrikájához megadhatók olyan szűrők, amelyeket a DX Operational Intelligence használ a előrejelzések készítéséhez (lásd az alábbi ábrát).

A következő szűrők érhetők el:

• Metrika. Az előrejelzéshez használt metrika.
• Alapján. A jövőbeli előrejelzésekhez felhasználni kívánt történeti adatok mennyiségének kiválasztása. Ez a mező a legutóbbi hónap, az utolsó 3 hónap, az utolsó év stb. tendenciáinak összehasonlítására és elemzésére szolgál.
• Növekedés. A várt munkaterhelés-növekedési sebesség, amelyet a teljesítmény-előrejelzés modellezéséhez szeretne használni. Ezeket az adatokat a várakozásokat túllépő növekedés előrejelzésére lehet használni. Például várhatóan az erőforrás használata 40 százalékkal nő egy új iroda megnyitása miatt.

Naplóanalízis

A DX OI naplóanalízis funkció biztosítja:

• naplók gyűjtése és aggregálása különböző forrásokból (beleértve az ügynöki és ügynök nélküli módszereken keresztül kapott adatokat);
• az adatok parsingja és normalizálása;
• elemezve megfelelőséget adjuk a megadott feltételeknek és események generálása;
• események korrelálása a naplók alapján, beleértve az IT-infrastruktúra monitoringja során kapott eseményeket;
• az adatok vizualizálása az elemzés alapján a DX Dashboards-ban;
• megbízhatósági következtetések levonása a naplók adatainak elemzése alapján.

A naplók ügynök nélküli módszerrel történő gyűjtése a Windows Event logs és Syslog rendszeren keresztül valósul meg. Ügynöki módon szöveges naplókat gyűjtenek.

Automatizált vészhelyzeti helyreállító funkció (Remediation)

Az automatizált helyreállító eljárások (Remediation Workflow) lehetővé teszik az esemény generálását okozó problémák megoldását a DX OI-ban. Például egy CPU-terhelési probléma vészhelyzeti üzenetet generál, a helyreállító eljárás (Remediation Workflow) megoldja a problémát a problémás szerver újraindításával. A DX OI és az automatizálási rendszer közötti integráció lehetővé teszi, hogy a vészhelyzet konzoljából indítsuk el a helyreállítási folyamatokat, és nyomon követhessük azokat az automatizálási rendszer konzoljában.

Az automatizálási rendszer integrálása után bármilyen vészhelyzet automatikus helyreállító intézkedéseit a DX OI konzoljából indíthatja el a vészhelyzeti üzenet kontextusában. Megtekintheti a javasolt intézkedéseket a végrehajtás megbízhatósági (valószínűségi) információjával együtt.

Kezdetben, amikor nincsenek statisztikák a Remediation Workflow végrehajtásának eredményeiről, a javaslati mechanizmus potenciális lehetőségeket kínál kulcsszavak keresése alapján, majd a gépi tanulás eredményeit alkalmazza, és a mechanizmus kezdjé javaslatokat tenni a helyreállítási módszerekre heurisztikák alapján. Amint elkezdi értékelni a kapott javaslatok eredményeit, a javaslatok pontossága javulni fog.

Felhasználói visszajelzés példája: a felhasználó kiválasztja a tetsző vagy nem tetsző ajánlott intézkedést, a rendszer pedig figyelembe veszi ezt a választ a további ajánlásoknál. Tetszik/nem tetszik:

A konkrét riasztásra ajánlott korrekciós intézkedések a visszajelzések kombinációján alapulnak, amely meghatározza, hogy az intézkedés elfogadható-e. A DX OI beépített integrációval érkezik az Automic Automation rendszerével.

A DX OI integrációja külső rendszerekkel

Nem fogunk részletesen foglalkozni a Broadcom natív monitoring termékeiből (DX NetOps, DX Infrastructure Management, DX Application Performance Management) származó adatok integrálásával. Ehelyett azt vizsgáljuk meg, hogyan integrálódnak az adatok külső 3rd-party rendszerekből, és bemutatunk egy példát az egyik legnépszerűbb rendszer, a Zabbix integrációjáról.

A külső rendszerekkel való integrációhoz a DX Gateway komponenst használjuk. A DX Gateway három komponensből áll – On-Prem Gateway, RESTmon és Log Collector (Logstash). Az összes komponenst telepítheti, vagy csak azt, amelyikre szüksége van, a DX Gateway telepítésekor az általános konfigurációs fájl módosításával. Az alábbi ábra a DX Gateway architektúráját ábrázolja.

Nézzük meg külön-külön a DX Gateway komponenseinek szerepét.

On-Prem Gateway. Ez a felület gyűjti a riasztásokat a DX platformtól, és eseményeket küld a külső rendszereknek. Az On-Prem Gateway úgy működik, mint egy poller, amely időszakosan gyűjti az események adatait a DX OI-ból HTTPS API kérések segítségével, majd figyelmeztetéseket küld egy külső szerverre, amely integrálva van a DX platformmal webhúzók használatával.

DX Log Collector elfogadja a syslog-ot a hálózati eszközöktől vagy szerverek és feltölti azokat az OI-ba. A DX Log Collector lehetővé teszi a generáló szoftver, a tároló rendszer és az elemző szoftver elkülönítését. Minden üzenet egy objektumkóddal van ellátva, amely megmutatja a szoftver típusát, amely az üzenetet generálja, és súlyossági szintet kap. A DX Dashboards felületen ezeket az adatokat később meg lehet nézni.

DX RESTmon integrálódik külső termékekkel/szolgáltatásokkal a REST API-n keresztül, és adatokat továbbít az OI-ba. Az alábbi ábra a DX RESTmon működésének vázlatát mutatja be a Solarwinds és SCOM monitoring rendszerekkel való integráció példa alapján.

A DX RESTmon kulcskövetelményei:

• Csatlakozás bármilyen külső adatforráshoz az adatok fogadásához:
  • PULL: kapcsolódás és adatok kinyerése nyilvános REST API-kből;
  • PUSH: adatfolyam a RESTmonba REST-en keresztül.
• JSON és XML formátumok támogatása;
• Metrikák, figyelmeztetések, csoportok, topológia, leltár és naplók fogadása;
• Kész csatlakozók különböző eszközökhöz/technológiákhoz, egyedi csatlakozó bármilyen nyílt API-hoz is fejleszthető (a szállított csatlakozók listája az alábbi ábrán);
• Alapértelmezett alapú hitelesítés támogatása a Swagger és API felület eléréséhez;
• HTTPS támogatás (alapértelmezett) minden bejövő és kimenő üzenethez;
• Bejövő és kimenő proxyk támogatása;
• Erőteljes szövegelemzési lehetőségek a REST-en keresztül kapott naplókhoz;
• Testreszabható szövegelemzés a RESTmon segítségével, amely hatékony naplóelemzést és vizualizálást biztosít;
• Eszközcsoportok információinak kinyerése a monitorozó alkalmazásokból, és azok OI-be való betöltése elemzésre és vizualizálásra;
• Támogatja a reguláris kifejezésekkel való párosítást. Ez használható a REST-en keresztül kapott naplók üzeneteinek elemzésére és párosítására, valamint események generálására vagy lezárására bizonyos reguláris kifejezésekfeltételei alapján.

Most nézzük meg a DX OI Zabbix-szal való integráció beállításának folyamatát a DX RESTmon segítségével. A gyári integráció a Zabbix-ból az alábbi adatokat vonja be:

• leltári adatok;
• topológia;
• problémák;
• metrikák.

Mivel a Zabbix csatlakozó készen áll, az integráció beállításához mindössze annyit kell tenni, hogy frissítjük a profilt, megadva a Zabbix API szerver IP címét és a fiókot, majd feltöltjük a profilt a Swagger webfelületen. Példa az alábbi két ábrán.

Az integráció beállítását követően a Zabbix-tól érkező adatokhoz hozzáférhetőek lesznek a DX OI fenti leírt analitikai funkciói, nevezetesen: Alarm Analytics, Performance Analytics, Predictive Insights, Service Analytics és Remediation. Az alábbi ábrán látható a teljesítménymérők elemzésének példája a Zabbix-ból integrált objektumok alapján.

Zárás

A DX OI — egy modern elemző eszköz, amely jelentős működési hatékonyságot biztosít az IT részlegek számára, lehetővé téve a gyorsabb és helyesebb döntések meghozatalát az IT szolgáltatások és üzleti szolgáltatások minőségének javítása érdekében a különböző területek közötti kontextuális elemzés révén. Az alkalmazástulajdonosok és üzleti egységek számára a DX OI nemcsak a technikai IT mutatók, hanem a végfelhasználói tranzakciós statisztikák alapján kinyerhető üzleti KPI mutatói szempontjából is kiszámítja a szolgáltatások elérhetőségi indexeit és minőségét.

Ha többet szeretne megtudni erről a megoldásról, kérjük, adja le kérését egy bemutatóra vagy pilot projekt indítására az Ön által választott módon weboldalunkon.

Forrás: habr.com