Այս սեպտեմբերին Broadcom-ը (նախկին CA) թողարկեց իր DX Operations Intelligence (DX OI) լուծման նոր տարբերակը՝ 20.2: Շուկայում այս ապրանքը տեղակայված է որպես հովանոցային մոնիտորինգի համակարգ: Համակարգն ի վիճակի է ստանալ և միավորել տվյալներ տարբեր տիրույթների մոնիտորինգի համակարգերից (ցանց, ենթակառուցվածք, հավելվածներ, տվյալների բազաներ) ինչպես CA, այնպես էլ երրորդ կողմի արտադրողներից, ներառյալ բաց կոդով լուծումները (Zabbix, Prometheus և այլն):

DX OI-ի հիմնական գործառույթը լիարժեք ռեսուրս-ծառայության մոդելի (RSM) ստեղծումն է, որը հիմնված է կազմաձևման տարրերի (ՄՄ) վրա, որոնք լրացնում են գույքագրման տվյալների բազան երրորդ կողմի համակարգերի հետ ինտեգրվելիս: DX OI-ն իրականացնում է մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​ինտելեկտի (ML և AI) գործառույթները հարթակ մուտքագրվող տվյալների վրա, ինչը թույլ է տալիս գնահատել/կանխատեսել կոնկրետ CI-ի ձախողման հավանականությունը և բիզնես ծառայության վրա ձախողման ազդեցության աստիճանը. կոնկրետ CI. Բացի այդ, DX OI-ն հանդիսանում է մոնիտորինգի իրադարձությունների հավաքագրման և, համապատասխանաբար, Service Desk համակարգի հետ ինտեգրման մեկ կետ, ինչը կազմակերպությունների հերթափոխով միասնական մոնիտորինգի կենտրոններում համակարգի օգտագործման անվիճելի առավելությունն է: Այս հոդվածում մենք ձեզ ավելի շատ կպատմենք համակարգի ֆունկցիոնալության մասին և ցույց կտանք օգտագործողի և ադմինիստրատորի միջերեսները:

DX OI Solution Architecture

DX հարթակն ունի միկրոսերվիսային ճարտարապետություն, տեղադրված և աշխատում է Kubernetes կամ OpenShift: Հետևյալ նկարը ցույց է տալիս լուծույթի բաղադրիչները, որոնք կարող են օգտագործվել որպես անկախ մոնիտորինգի գործիքներ կամ կարող են փոխարինվել նմանատիպ գործառույթներով գործող մոնիտորինգի համակարգերով (նկարում կան նման համակարգերի օրինակներ) և այնուհետև միացնել DX OI հովանոցին: Ստորև բերված դիագրամում.

• DX App Experience Analytics-ում բջջային հավելվածների մոնիտորինգ;
• Դիմումների կատարման մոնիտորինգ DX APM-ում;
• Ենթակառուցվածքի մոնիտորինգ DX Infrastructure Manager-ում;
• Ցանցային սարքերի մոնիտորինգ DX NetOps Manager-ում:

DX բաղադրիչներն աշխատում են Kubernetes կլաստերի և մասշտաբների վրա՝ պարզապես գործարկելով նոր POD-ներ: Ստորև ներկայացված է վերին մակարդակի լուծման դիագրամ:

DX պլատֆորմի կառավարումը, մասշտաբավորումը և արդիականացումը կատարվում է վարչական վահանակում: Մեկ վահանակից դուք կարող եք կառավարել բազմաբնակարան վարձակալող ճարտարապետություն, որը կարող է ընդգրկել բազմաթիվ ձեռնարկություններ կամ մի քանի բիզնես միավորներ ընկերության ներսում: Այս մոդելում յուրաքանչյուր հաստատություն կարող է առանձին կազմաձևվել որպես վարձակալ՝ իր կոնֆիգուրացիաների հավաքածուով:

Administration Console-ը վեբ վրա հիմնված գործառնությունների և համակարգի կառավարման գործիք է, որն ապահովում է ադմինիստրատորներին հետևողական, միասնական ինտերֆեյս՝ մոնիտորինգի կլաստերի կառավարման առաջադրանքները կատարելու համար:

Ընկերության ներսում գտնվող բիզնես միավորների կամ ձեռնարկությունների նոր վարձակալները տեղակայվում են րոպեների ընթացքում: Սա առավելություն է, եթե ցանկանում եք ունենալ մոնիտորինգի միասնական համակարգ, բայց միևնույն ժամանակ, հարթակի մակարդակով (և ոչ մուտքի իրավունք), սահմանազատեք մոնիտորինգի օբյեկտները բաժինների միջև:

Ռեսուրս-ծառայության մոդելներ և բիզնես ծառայությունների մոնիտորինգ

DX OI-ն ունի ներկառուցված մեխանիզմներ՝ ծառայությունների ստեղծման և դասական PCM մշակելու համար՝ ծառայության բաղադրիչների միջև ազդեցության տրամաբանության և կշիռների առաջադրանքով: Կան նաև արտաքին CMDB-ից PCM արտահանման մեխանիզմներ: Ստորև բերված նկարը ցույց է տալիս ներկառուցված PCM խմբագրիչը (ուշադրություն դարձրեք հղման կշիռներին):

DX OI-ն ապահովում է բիզնեսի կամ ՏՏ ծառայությունների հիմնական ցուցանիշների ամբողջական պատկերացում՝ ներառյալ ծառայությունների հասանելիությունը և ձախողման ռիսկի կանխատեսումը: Գործիքը կարող է նաև պատկերացում կազմել բիզնես ծառայության վրա կատարողականի խնդրի կամ ՏՏ բաղադրիչների կառուցվածքի փոփոխության (հավելվածի կամ ենթակառուցվածքի) ազդեցության մասին: Ստորև բերված նկարը ինտերակտիվ վահանակ է, որը ցույց է տալիս բոլոր ծառայությունների կարգավիճակը:

Որպես օրինակ, եկեք մանրամասն նայենք Digital Banking ծառայությանը: Սեղմելով ծառայության անվանման վրա՝ անցնում ենք մանրամասն PCM ծառայությանը։ Մենք տեսնում ենք, որ Digital Banking ծառայության կարգավիճակը կախված է ենթակառուցվածքի վիճակից և տարբեր կշիռներով գործարքային ենթածառայությունների վիճակից։ Քաշերի հետ աշխատելը և դրանք ցուցադրելը DX OI-ի հետաքրքիր առավելությունն է։

Տոպոլոգիան ձեռնարկության գործառնական մոնիտորինգի կարևոր տարր է, որը թույլ է տալիս օպերատորներին և ինժեներներին վերլուծել բաղադրիչների միջև կապը, գտնել հիմնական պատճառը և ազդեցությունը:

DX OI Topology Viewer-ը ծառայություն է, որն օգտագործում է տոպոլոգիական տվյալներ տիրույթի մոնիտորինգի համակարգերից, որոնք տվյալներ են հավաքում անմիջապես մոնիտորինգի օբյեկտներից: Գործիքը նախատեսված է բազմաթիվ տոպոլոգիայի պահեստավորման շերտեր որոնելու և համատեքստին հատուկ հարաբերությունների քարտեզ ցուցադրելու համար: Խնդիրները հետաքննելու համար կարող եք գնալ խնդրահարույց Backend Banking ենթածառայություն և տեսնել տոպոլոգիան և խնդրահարույց բաղադրիչները: Տագնապային հաղորդագրությունները և կատարողականի չափումները կարող են վերլուծվել նաև յուրաքանչյուր բաղադրիչի համար:

Վճարումների (օգտատիրոջ գործարքներ) գործարքային բաղադրիչները վերլուծելիս մենք կարող ենք հետևել բիզնեսի KPI արժեքներին, որոնք նույնպես հաշվի են առնվում ծառայության մատչելիության կարգավիճակը և առողջությունը հաշվարկելիս: Բիզնեսի KPI-ի օրինակը ներկայացված է ստորև.

Իրադարձությունների վերլուծություն (Alarm Analytics)

Ալգորիթմական աղմուկի նվազեցում վթարի կլաստերավորման միջոցով

Միջոցառումների մշակման ժամանակ DX OI-ի հիմնական հատկանիշներից մեկը կլաստերավորումն է: Մեխանիզմն աշխատում է համակարգ մուտք գործող բոլոր ահազանգերի վրա՝ տարբեր համատեքստերի վրա հիմնված օրինաչափություններ հայտնաբերելու և դրանք խմբերի մեջ միավորելու համար: Այս կլաստերները ինքնուրույն սովորում են և ձեռքով կազմաձևման կարիք չունեն:

Այսպիսով, կլաստերավորումը թույլ է տալիս օգտվողներին միավորել և խմբավորել հսկայական թվով իրադարձություններ և վերլուծել միայն ընդհանուր ենթատեքստ ունեցողները: Օրինակ՝ իրադարձությունների մի շարք, որոնք ներկայացնում են մի միջադեպ, որն ազդում է հավելվածների կամ տվյալների կենտրոնի վրա: Իրավիճակները ստեղծվում են մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված կլաստերավորման ալգորիթմների միջոցով, որոնք օգտագործում են ժամանակային հարաբերակցությունը, տոպոլոգիական հարաբերությունները և մայրենի լեզվի մշակումը վերլուծության համար: Ստորև բերված նկարները ցույց են տալիս հաղորդագրությունների կլաստերային խմբերի վիզուալիզացիայի օրինակներ, այսպես կոչված, իրավիճակների ահազանգեր և ապացույցների ժամանակացույց, որոնք ցուցադրում են խմբավորման հիմնական պարամետրերը և աղմուկի իրադարձությունների քանակի կրճատման գործընթացը:

Արմատային խնդրի վերլուծություն և վթարի հարաբերակցություն

Այսօրվա հիբրիդային միջավայրում օգտագործողի գործարքը կարող է ազդել դինամիկ օգտագործվող բազմաթիվ համակարգերի վրա: Արդյունքում, մի քանի ահազանգեր կարող են ստեղծվել տարբեր համակարգերից, բայց կապված նույն խնդրի կամ միջադեպի հետ: DX OI-ն օգտագործում է սեփական մեխանիզմներ՝ ավելորդ և կրկնօրինակ ծանուցումները ճնշելու և առնչվող ահազանգերը փոխկապակցելու համար՝ կարևորագույն խնդիրների բարելավված հայտնաբերման և ավելի արագ լուծման համար:

Եկեք դիտարկենք մի օրինակ, երբ համակարգը ստանում է բազմաթիվ արտակարգ հաղորդագրություններ տարբեր օբյեկտների համար (KE), որոնք ընկած են մեկ ծառայության հիմքում: Ծառայության հասանելիության և գործունակության վրա ազդելու դեպքում համակարգը կստեղծի ծառայության ահազանգ (Service Alarm), մատնանշում և կնշանակի հավանական արմատական ​​պատճառը (Խնդիրը CI և ահազանգ CI-ի վրա), որը նպաստել է կատարողականի նվազմանը կամ ծառայության ձախողում. Ստորև բերված նկարը ցույց է տալիս Webex ծառայության վթարի պատկերացումը:

DX OI-ն թույլ է տալիս աշխատել իրադարձությունների հետ համակարգի վեբ ինտերֆեյսի ինտուիտիվ գործողությունների միջոցով: Օգտագործողները կարող են ձեռքով հանձնարարել միջոցառումներ պատասխանատու աշխատակցին անսարքությունների վերացման համար, վերակայել/հաստատել ծանուցումները, ստեղծել տոմսեր կամ ուղարկել էլփոստի ծանուցումներ, գործարկել ավտոմատ սկրիպտներ՝ արտակարգ իրավիճակները լուծելու համար (Remediation Workflow, դրա մասին ավելի ուշ): Այս կերպ, DX OI-ն թույլ է տալիս հերթափոխի օպերատորներին կենտրոնանալ արմատային ահազանգի հաղորդագրության վրա և նաև օգնում է պարզեցնել հաղորդագրությունները կլաստերային զանգվածների մեջ դասավորելու գործընթացը:

Մեքենայի ալգորիթմներ՝ չափումների մշակման և կատարողականի տվյալների վերլուծության համար

Մեքենայի ուսուցումը թույլ է տալիս հետևել, համախմբել և պատկերացնել հիմնական կատարողականի ցուցանիշները ցանկացած տվյալ ժամանակահատվածի համար, ինչը օգտվողին տալիս է հետևյալ առավելությունները.

• Խցանումների և կատարողականի անոմալիաների հայտնաբերում;
• Միևնույն սարքերի, միջերեսների կամ ցանցերի մի քանի ցուցիչների համեմատություն.
• Միևնույն ցուցանիշների համեմատությունը մի քանի օբյեկտներում.
• Մեկ և մի քանի օբյեկտների տարբեր ցուցանիշների համեմատություն.
• Մի քանի օբյեկտների համար բազմաչափ չափումների համեմատություն:

Համակարգ մտնող չափորոշիչները վերլուծելու համար DX OI-ն օգտագործում է մեքենայական վերլուծության գործառույթները՝ օգտագործելով մաթեմատիկական ալգորիթմներ, որոնք օգնում են նվազեցնել ստատիկ շեմերը սահմանելու և անոմալիաների դեպքում նախազգուշացումներ ստեղծելու ժամանակը:

Մաթեմատիկական ալգորիթմների կիրառման արդյունքը մետրային արժեքի, այսպես կոչված, հավանականության բաշխումների կառուցումն է (Հազվադեպ, հավանական, կենտրոն, միջին, փաստացի): Վերևում և ներքևում գտնվող թվերը ցույց են տալիս հավանականությունների բաշխումները:

Վերևի երկու գծապատկերները ցույց են տալիս հետևյալ տվյալները.

• Փաստացի տվյալներ (Փաստացի): Փաստացի տվյալները գծագրվում են որպես հոծ սև գիծ (առանց ահազանգերի) կամ գունավոր հոծ գիծ (տագնապային վիճակ): Գիծը հաշվարկվում է չափման փաստացի տվյալների հիման վրա: Համեմատելով փաստացի տվյալները և միջինը, դուք կարող եք արագ տեսնել չափման տատանումները: Երբ իրադարձություն է տեղի ունենում, սև գիծը փոխվում է գունավոր հոծ գծի, որը համապատասխանում է իրադարձության ծանրությանը և գրաֆիկի վերևում ցուցադրում է համապատասխան խստությամբ պատկերակներ: Օրինակ՝ կարմիրը՝ կրիտիկական անոմալիայի համար, նարնջագույնը՝ մեծ անոմալիայի համար, իսկ դեղինը՝ փոքր անոմալիայի համար։
• Ցուցանիշի միջին արժեքը (Միջին արժեք): Միջինը կամ միջինը գծապատկերում ցուցադրվում է որպես մոխրագույն գիծ: Միջին արժեքը ցուցադրվում է, երբ բավարար պատմական տվյալներ չկան:
• Ցուցանիշի միջին արժեքը (կենտրոնական արժեք): Միջին գիծը միջակայքի միջինն է և ցուցադրվում է որպես կանաչ կետավոր գիծ: Այս գծին ամենամոտ գոտիները ամենամոտ են ցուցիչի բնորոշ արժեքներին:
• Ընդհանուր տվյալներ (Ընդհանուր արժեք): Ընդհանուր գոտու տվյալները հետևում են ամենամոտն կենտրոնական գծին կամ նորմալին ձեր չափման համար և ցուցադրվում են մուգ կանաչ գծի տեսքով: Վերլուծական հաշվարկները ընդհանուր գոտին դնում են նորմայից մեկ տոկոսից բարձր կամ ցածր:
• հավանական տվյալներ. Հավանականության գոտու տվյալները գծապատկերում ցուցադրվում են կանաչ տողով: Համակարգը տեղադրում է հավանականության գոտին երկու տոկոսով բարձր կամ ցածր նորմայից:
• Հազվագյուտ տվյալներ. Գոտու հազվագյուտ տվյալները գրաֆիկի վրա ցուցադրվում են բաց կանաչ գծի տեսքով: Համակարգը տեղադրում է հազվագյուտ մետրային արժեքներով գոտի նորմայից երեք տոկոսից բարձր կամ ցածր և ազդարարում է ցուցիչի վարքագիծը նորմալ միջակայքից դուրս, մինչդեռ համակարգը առաջացնում է այսպես կոչված Անոմալիա ահազանգ:

Անոմալիան չափում կամ իրադարձություն է, որը անհամապատասխան է չափման նորմալ կատարմանը: Անոմալիաների հայտնաբերումը` խնդիրները բացահայտելու և ենթակառուցվածքների և հավելվածների միտումները հասկանալու համար DX OI-ի հիմնական հատկանիշն է: Անոմալիաների հայտնաբերումը թույլ է տալիս և՛ ճանաչել անսովոր վարքագիծը (օրինակ՝ սերվեր, որը սովորականից ավելի դանդաղ է արձագանքում կամ ցանցի անսովոր գործունեությունը, որը առաջացել է հաքերից), և՛ արձագանքել համապատասխանաբար (միջադեպ սկսել, գործարկել ավտոմատ վերականգնման սկրիպտը):

DX OI անոմալիաների հայտնաբերման առանձնահատկությունն ապահովում է հետևյալ առավելությունները.

• Ձեզ հարկավոր չէ շեմեր սահմանել: DX OI-ն ինքնուրույն կհամեմատի տվյալները և կբացահայտի անոմալիաները:
• DX OI-ն ներառում է ավելի քան տասը արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ, այդ թվում՝ EWMA (Exponentially-Weighted-Moving-Average) և KDE (միջուկի խտության գնահատում): Այս ալգորիթմները թույլ են տալիս կատարել արմատական ​​պատճառների արագ վերլուծություն և կանխատեսել ապագա չափումները:

Կանխատեսող վերլուծություն և ձախողման ազդանշաններ

Predictive Insights-ը գործառույթ է, որն օգտագործում է մեքենայական ուսուցման ուժը՝ օրինաչափություններն ու միտումները բացահայտելու համար: Այս միտումների հիման վրա համակարգը կանխատեսում է իրադարձություններ, որոնք կարող են տեղի ունենալ ապագայում: Այս հաղորդագրությունները ցույց են տալիս, որ գործողությունները պետք է ձեռնարկվեն նախքան մետրային արժեքները դուրս կգան նորմալ միջակայքից՝ ազդելով բիզնեսի կարևոր ծառայությունների վրա: Կանխատեսող պատկերացումները ներկայացված են ստորև բերված նկարում:

Եվ սա որոշակի չափման կանխատեսող ազդանշանների արտացոլումն է:

Հաշվողական հզորության ծանրաբեռնվածության կանխատեսում ծանրաբեռնվածության սցենարներ սահմանելու գործառույթով

Capacity Analytics կարողությունների պլանավորման հատկությունը օգնում է կառավարել ՏՏ ռեսուրսները՝ համոզվելով, որ ռեսուրսները ճիշտ չափված են՝ բավարարելու ընթացիկ և ապագա բիզնեսի կարիքները: Դուք կկարողանաք օպտիմալացնել առկա ռեսուրսների արդյունավետությունն ու արդյունավետությունը, պլանավորել և հիմնավորել ցանկացած ֆինանսական ներդրում:

DX OI-ում Capacity Analytics ֆունկցիան ապահովում է հետևյալ առավելությունները.

• Պիկ սեզոնների կանխատեսման կարողությունները;
• Ծառայության որակն ապահովելու համար լրացուցիչ ռեսուրսների անհրաժեշտության պահի որոշում.
• Լրացուցիչ ռեսուրսների գնում միայն անհրաժեշտության դեպքում.
• Արդյունավետ ենթակառուցվածքների և ցանցի կառավարում;
• Վերացնել էներգիայի ավելորդ ծախսերը՝ բացահայտելով չօգտագործված ռեսուրսները.
• Կատարել ռեսուրսների ծանրաբեռնվածության գնահատում ծառայության կամ ռեսուրսի նկատմամբ պահանջարկի պլանավորված աճի դեպքում:

Capacity Analytics DX OI էջը (ցուցադրված է ստորև) ունի հետևյալ վիդջեթները.

• Ռեսուրսների հզորության կարգավիճակը;
• Վերահսկվող խմբեր / ծառայություններ (վերահսկվող խմբեր / ծառայություններ);
• Ռեսուրսների խոշոր սպառողներ (Top Capacity Consumers):

Capacity Analytics-ի հիմնական էջը ցույց է տալիս ռեսուրսների բաղադրիչները, որոնք չափից ավելի են օգտագործվում և սպառվում են: Այս էջն օգնում է հարթակի ադմինիստրատորներին գտնել չափից դուրս օգտագործված ռեսուրսները և օգնում է նրանց չափափոխել և օպտիմալացնել ռեսուրսները: Ռեսուրսների վիճակը կարող է վերլուծվել գունային ծածկագրերի և դրանց համապատասխան արժեքների հիման վրա: Ռեսուրսները դասակարգվում են՝ ըստ ռեսուրսների հզորության կարգավիճակի էջում իրենց գերբեռնվածության աստիճանի: Դուք կարող եք սեղմել գույներից յուրաքանչյուրի վրա՝ տեսնելու ընտրված կատեգորիայի բաղադրիչների ցանկը: Այնուհետև ցուցադրվում է ջերմային քարտեզ բոլոր օբյեկտներով և 12 ամսվա կանխատեսումներով, ինչը թույլ է տալիս բացահայտել ռեսուրսները, որոնք սպառվելու են:

Capacity Analytics-ի չափիչներից յուրաքանչյուրի համար կարող եք նշել այն զտիչները, որոնք DX Operational Intelligence-ն օգտագործում է կանխատեսումներ կատարելու համար (ստորև նկարը):

Հետևյալ զտիչները մատչելի են.

• Մետրիկա. Կանխատեսման համար օգտագործվող չափանիշը:
• Հիմնվելով. Պատմական տվյալների քանակի ընտրություն, որոնք կօգտագործվեն ապագայի համար կանխատեսումներ կազմելու համար: Այս դաշտը օգտագործվում է համեմատելու և վերլուծելու անցյալ ամսվա միտումները, վերջին 3 ամսվա միտումները, տարեկան միտումները և այլն:
• Աճը: Աշխատանքային ծանրաբեռնվածության ակնկալվող աճի տեմպը, որը ցանկանում եք օգտագործել՝ մոդելավորելու կարողությունների կանխատեսումը: Այս տվյալները կարող են օգտագործվել կանխատեսումներից դուրս աճը կանխատեսելու համար: Օրինակ, ակնկալվում է, որ ռեսուրսների օգտագործումը կավելանա ևս 40 տոկոսով՝ նոր գրասենյակի բացման շնորհիվ:

Մատյանների վերլուծություն

DX OI տեղեկամատյանների վերլուծության հատկությունը ապահովում է.

• տարբեր աղբյուրներից տեղեկամատյանների հավաքում, համախմբում (ներառյալ գործակալության և առանց գործակալների մեթոդներով ստացվածները);
• վերլուծություն և տվյալների նորմալացում;
• սահմանված պայմաններին համապատասխանության և իրադարձությունների առաջացման վերլուծություն.
• տեղեկամատյանների վրա հիմնված իրադարձությունների հարաբերակցությունը, ներառյալ ՏՏ ենթակառուցվածքի մոնիտորինգի արդյունքում ստացված իրադարձությունները.
• տվյալների վիզուալիզացիա՝ հիմնված վերլուծության վրա DX Dashboards-ում;
• եզրակացություններ ծառայությունների հասանելիության մասին՝ հիմնված տեղեկամատյանների տվյալների վերլուծության վրա։

Տեղեկամատյանների հավաքագրումը առանց գործակալի մեթոդի միջոցով իրականացվում է Windows Իրադարձությունների մատյանների և Syslog-ի համակարգի կողմից: Գործակալի վրա հիմնված տեքստային տեղեկամատյաններ հավաքելու միջոց:

Արտակարգ իրավիճակների լուծման ավտոմատացված գործառույթ (վերականգնում)

Արտակարգ իրավիճակները շտկելու ավտոմատացված գործողությունները (Remediation Workflow) թույլ են տալիս լուծել խնդիրները, որոնք առաջացրել են իրադարձություն DX OI-ում: Օրինակ, եթե պրոցեսորի օգտագործման խնդիրը ահազանգ է առաջացնում, Remediation Workflow-ը լուծում է խնդիրը՝ վերագործարկելով խնդիր ունեցող սերվերը: DX OI-ի և ավտոմատացման համակարգի միջև ինտեգրումը թույլ է տալիս վերացման գործընթացները գործարկել DX Operational Intelligence-ի իրադարձությունների վահանակից և հետևել ավտոմատացման համակարգի վահանակում:

Ավտոմատացման համակարգի հետ ինտեգրվելուց հետո դուք կարող եք գործարկել ավտոմատ գործողություններ՝ ազդանշանի համատեքստից DX OI վահանակում ցանկացած արտակարգ իրավիճակ շտկելու համար: Դուք կարող եք դիտել առաջարկվող գործողությունները վստահության տոկոսների մասին տեղեկատվության հետ մեկտեղ (հավանականությունը, որ իրավիճակը կլուծվի գործողությունների միջոցով):

Սկզբում, երբ Remediation Workflow-ի արդյունքների վերաբերյալ վիճակագրություն չկա, առաջարկությունների շարժիչը թեկնածուներ է առաջարկում հիմնաբառի որոնման հիման վրա, այնուհետև օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման արդյունքները, և շարժիչը սկսում է առաջարկել էվրիստիկայի վրա հիմնված վերականգնման տեխնիկա: Հենց որ սկսեք գնահատել ստացված ակնարկների արդյունքները, առաջարկությունների ճշգրտությունը կբարելավվի:

Օգտատերերի հետադարձ կապի օրինակ. օգտատերն ընտրում է՝ հավանել կամ չհավանել առաջարկվող գործողությունը, և համակարգը հաշվի է առնում այս ընտրությունը հետագա առաջարկություններ անելիս: Հավանել/չհավանել.

Որոշակի ահազանգի համար առաջարկվող ուղղիչ գործողությունները հիմնված են հետադարձ կապի համակցության վրա, որը որոշում է, թե արդյոք գործողությունն ընդունելի է: DX OI-ն ունի պատրաստի ինտեգրում Ավտոմատ ավտոմատացման հետ:

DX OI-ի ինտեգրումը երրորդ կողմի համակարգերին

Մենք չենք անդրադառնա տեղական Broadcom մոնիտորինգի արտադրանքներից ստացված տվյալների ինտեգրմանը (DX NetOps, DX Ենթակառուցվածքի կառավարում, DX Application Performance Management): Փոխարենը, եկեք տեսնենք, թե ինչպես են ինտեգրվում երրորդ կողմի երրորդ կողմի համակարգերի տվյալները և դիտարկենք ամենահայտնի համակարգերից մեկի՝ Zabbix-ի հետ ինտեգրման օրինակ:

Երրորդ կողմի համակարգերի հետ ինտեգրվելու համար օգտագործվում է DX Gateway բաղադրիչը: DX Gateway-ը բաղկացած է 3 բաղադրիչից՝ On-Prem Gateway, RESTmon և Log Collector (Logstash): Դուք կարող եք տեղադրել բոլոր 3 բաղադրիչները կամ պարզապես անհրաժեշտ մեկը՝ փոխելով ընդհանուր կազմաձևման ֆայլը DX Gateway-ը տեղադրելիս: Ստորև բերված նկարը ցույց է տալիս DX Gateway ճարտարապետությունը:

Դիտարկենք DX Gateway բաղադրիչների նպատակը առանձին:

On-Prem Gateway. Սա ինտերֆեյս է, որը հավաքում է ահազանգեր DX հարթակից և ազդանշանային իրադարձություններ է ուղարկում երրորդ կողմի համակարգերին: On-Prem Gateway-ը հանդես է գալիս որպես հարցախույզ, որը պարբերաբար հավաքում է իրադարձությունների տվյալները DX OI-ից՝ օգտագործելով HTTPS հարցումների API-ն, այնուհետև ծանուցումներ է ուղարկում երրորդ կողմի սերվերին, որը ինտեգրված է DX պլատֆորմի հետ՝ օգտագործելով webhooks:

DX մատյանների կոլեկցիոներ ստանում է syslog ցանցային սարքերից կամ սերվերներից և վերբեռնում դրանք OI: DX Log Collector-ը թույլ է տալիս առանձնացնել հաղորդագրությունները ստեղծող ծրագրակազմը, դրանք պահող համակարգը և դրանք զեկուցող և վերլուծող ծրագրակազմը: Յուրաքանչյուր հաղորդագրություն հատկորոշվում է օբյեկտի կոդով, որը ցույց է տալիս հաղորդագրությունը ստեղծող ծրագրաշարի տեսակը, և դրան նշանակվում է խստության մակարդակ: DX Dashboards-ում այս ամենը կարելի է դիտել:

DX RESTmon ինտեգրվում է երրորդ կողմի ապրանքների/ծառայությունների հետ REST API-ի միջոցով և տվյալները փոխանցում OI-ին: Ստորև բերված նկարը ցույց է տալիս DX RESTmon-ի աշխատանքը՝ օգտագործելով Solarwinds և SCOM մոնիտորինգի համակարգերի հետ ինտեգրման օրինակը:

DX RESTmon-ի հիմնական առանձնահատկությունները.

• Տվյալներ ստանալու համար միացեք ցանկացած երրորդ կողմի տվյալների աղբյուրին.
  • PULL. տվյալների միացում և առբերում հանրային REST API-ներից;
  • PUSH. տվյալների հոսքը դեպի RESTmon REST-ի միջոցով:
• Աջակցություն JSON և XML ձևաչափերին;
• Ստացեք չափումներ, ծանուցումներ, խմբեր, տոպոլոգիա, գույքագրում և տեղեկամատյաններ.
• Պատրաստի միակցիչներ տարբեր գործիքների/տեխնոլոգիաների համար, հնարավոր է նաև բաց API-ով ցանկացած աղբյուրի միակցիչ մշակել (ներքևի նկարում ներկայացված տուփի միակցիչների ցանկը);
• Աջակցություն հիմնական նույնականացմանը (կանխադրված) Swagger ինտերֆեյս և API մուտք գործելու ժամանակ;
• HTTPS աջակցություն (կանխադրված) բոլոր մուտքային և ելքային հաղորդագրությունների համար;
• Աջակցություն մուտքային և ելքային վստահված անձանց համար;
• Տեքստի վերլուծության հզոր հնարավորություններ REST-ի միջոցով ստացված տեղեկամատյանների համար;
• Կարգավորելի վերլուծություն RESTmon-ի հետ արդյունավետ վերլուծության և տեղեկամատյանների վիզուալիզացիայի համար;
• Աջակցություն մոնիտորինգի հավելվածներից սարքերի խմբերի մասին տեղեկություններ հանելու և OI ներբեռնելու համար վերլուծության և վիզուալիզացիայի համար.
• Աջակցություն սովորական արտահայտությունների համապատասխանությանը: Սա կարող է օգտագործվել REST-ի միջոցով ստացված տեղեկամատյանների հաղորդագրությունները վերլուծելու և համապատասխանեցնելու, ինչպես նաև կանոնավոր արտահայտությունների որոշակի պայմանների հիման վրա իրադարձություններ ստեղծելու կամ փակելու համար:

Այժմ եկեք նայենք DX RESTmon-ի միջոցով Zabbix-ի հետ DX OI ինտեգրման ստեղծման գործընթացին: Boxed ինտեգրումը Zabbix-ից վերցնում է հետևյալ տվյալները.

• գույքագրման տվյալներ;
• տոպոլոգիա;
• Խնդիրներ;
• չափումներ.

Քանի որ Zabbix-ի միակցիչը հասանելի է առանց տուփի, այն ամենը, ինչ պետք է արվի ինտեգրումը կարգավորելու համար, պրոֆիլը թարմացնելն է Zabbix սերվերի API IP հասցեով և հաշվի միջոցով, այնուհետև վերբեռնել պրոֆիլը Swagger վեբ ինտերֆեյսի միջոցով: . Օրինակ՝ հաջորդ երկու թվերում:

Ինտեգրումը կարգավորելուց հետո վերը նկարագրված DX OI վերլուծական գործառույթները հասանելի կլինեն Zabbix-ից ստացվող տվյալների համար, մասնավորապես՝ Alarm Analytics, Performance Analytics, Predictive Insights, Service Analytics և Remediation: Ստորև բերված նկարը ցույց է տալիս Zabbix-ից ինտեգրված օբյեկտների կատարողականի չափումների վերլուծության օրինակ:

Ամփոփում

DX OI-ն ժամանակակից վերլուծական գործիք է, որը զգալի գործառնական արդյունավետություն կապահովի ՏՏ բաժիններին՝ թույլ տալով ավելի արագ և ճիշտ որոշումներ կայացնել՝ բարելավելու ՏՏ ծառայությունների և բիզնես ծառայությունների որակը միջդոմենային համատեքստային վերլուծության միջոցով: Հավելվածների սեփականատերերի և բիզնես ստորաբաժանումների համար DX OI-ը կհաշվարկի հասանելիությունը և սպասարկման որակը ոչ միայն ՏՏ տեխնոլոգիաների ցուցանիշների համատեքստում, այլև վերջնական օգտագործողների գործարքների վիճակագրությունից ստացված բիզնես KPI-ները:

Եթե ​​ցանկանում եք ավելին իմանալ այս լուծման մասին, խնդրում ենք դիմել դեմո կամ փորձնական տարբերակի ձեզ հարմար ձևով մեր կայքում:

Source: www.habr.com