ამ სექტემბერში, Broadcom-მა (ყოფილი CA) გამოუშვა თავისი DX Operations Intelligence (DX OI) გადაწყვეტის ახალი ვერსია 20.2. ეს პროდუქტი პოზიციონირებულია ბაზარზე, როგორც ქოლგის მონიტორინგის სისტემა. სისტემას შეუძლია მიიღოს და დააკავშიროს მონაცემები სხვადასხვა დომენის მონიტორინგის სისტემებიდან (ქსელი, ინფრასტრუქტურა, აპლიკაციები, მონაცემთა ბაზები) როგორც CA, ასევე მესამე მხარის მწარმოებლების, მათ შორის ღია კოდის გადაწყვეტილებებიდან (Zabbix, Prometheus და სხვა).

DX OI-ის მთავარი ფუნქციაა სრულფასოვანი რესურსისა და სერვისის მოდელის (RSM) შექმნა კონფიგურაციის ერთეულებზე (CU), რომელიც ავსებს ინვენტარის ბაზას მესამე მხარის სისტემებთან ინტეგრირებისას. DX OI ახორციელებს მანქანათმცოდნეობის და ხელოვნური ინტელექტის (ML და AI) ფუნქციებს პლატფორმაში შემავალ მონაცემებზე, რაც საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ/პროგნოზიროთ კონკრეტული KE-ის წარუმატებლობის ალბათობა და მარცხის გავლენის ხარისხი ბიზნეს სერვისზე. ეფუძნება კონკრეტულ KE-ს. გარდა ამისა, DX OI არის ერთი პუნქტი მონიტორინგის ღონისძიებების შეგროვებისა და, შესაბამისად, ინტეგრაციისთვის Service Desk სისტემასთან, რაც უდავო უპირატესობაა ორგანიზაციების მორიგე ცვლის მონიტორინგის ერთიან ცენტრებში სისტემის გამოყენების უდავო უპირატესობად. ამ სტატიაში ჩვენ უფრო მეტს გეტყვით სისტემის ფუნქციონირების შესახებ და ვაჩვენებთ მომხმარებლის და ადმინისტრატორის ინტერფეისებს.

DX OI Solution Architecture

DX პლატფორმას აქვს მიკროსერვისის არქიტექტურა, დაინსტალირებული და მუშაობს Kubernetes-ის ან OpenShift-ის ქვეშ. შემდეგი სურათი გვიჩვენებს ხსნარის კომპონენტებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც დამოუკიდებელი მონიტორინგის ინსტრუმენტები ან შეიძლება შეიცვალოს არსებული მონიტორინგის სისტემებით მსგავსი ფუნქციებით (ასეთი სისტემების მაგალითებია ფიგურაში) და შემდეგ დაუკავშირდეს DX OI ქოლგს. ქვემოთ მოცემულ დიაგრამაში:

• მობილური აპლიკაციების მონიტორინგი DX App Experience Analytics-ში;
• აპლიკაციის მუშაობის მონიტორინგი DX APM-ში;
• ინფრასტრუქტურის მონიტორინგი DX Infrastructure Manager-ში;
• ქსელური მოწყობილობების მონიტორინგი DX NetOps მენეჯერში.

DX კომპონენტები მუშაობს Kubernetes კლასტერის კონტროლის ქვეშ და მასშტაბურია ახალი POD-ების უბრალოდ გაშვებით. ქვემოთ მოცემულია მაღალი დონის გადაწყვეტის დიაგრამა.

DX პლატფორმის ადმინისტრირება, მასშტაბირება და განახლება ხდება ადმინისტრაციულ კონსოლში. ერთი კონსოლიდან, თქვენ შეგიძლიათ მართოთ მრავალბინიანი არქიტექტურა, რომელიც შეიძლება მოიცავდეს მრავალ საწარმოს ან რამდენიმე ბიზნეს ერთეულს კომპანიის შიგნით. ამ მოდელში, თითოეული საწარმო შეიძლება ინდივიდუალურად იყოს კონფიგურირებული, როგორც მოიჯარე თავისი კონფიგურაციების კომპლექტით.

ადმინისტრაციის კონსოლი არის ვებ-ზე დაფუძნებული ოპერაციებისა და სისტემის მართვის ინსტრუმენტი, რომელიც უზრუნველყოფს ადმინისტრატორებს თანმიმდევრული, ერთიანი ინტერფეისით, რათა შეასრულონ მონიტორინგის კლასტერების მართვის ამოცანები.

კომპანიის შიგნით ბიზნეს ერთეულების ან საწარმოების ახალი მოიჯარეები განლაგდებიან წუთებში. ეს იძლევა უპირატესობას, თუ გსურთ გქონდეთ ერთიანი მონიტორინგის სისტემა, მაგრამ პლატფორმის დონეზე (და არა წვდომის უფლებები) მონიტორინგის ობიექტების დიფერენცირება დეპარტამენტებს შორის.

რესურს-სერვისის მოდელები და ბიზნეს სერვისების მონიტორინგი

DX OI-ს აქვს ჩაშენებული მექანიზმები სერვისების შესაქმნელად და კლასიკური PCM-ების შემუშავებისთვის, სერვისის კომპონენტებს შორის გავლენის ლოგიკისა და წონის დაყენებით. ასევე არსებობს PCM გარე CMDB-დან ექსპორტის მექანიზმები. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს ჩაშენებულ PCM რედაქტორს (გაითვალისწინეთ ბმულის წონა).

DX OI გთავაზობთ ბიზნესის ან IT სერვისების მუშაობის ძირითადი ინდიკატორების ჰოლისტიკური სურათს დეტალურად, სერვისის ხელმისაწვდომობისა და წარუმატებლობის რისკის პროგნოზის ჩათვლით. ინსტრუმენტს ასევე შეუძლია წარმოადგინოს ეფექტურობის საკითხის გავლენა ან IT კომპონენტების (აპლიკაციის ან ინფრასტრუქტურის) დიზაინის ცვლილება ბიზნეს სერვისზე. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს ინტერაქტიული დაფა, რომელიც აჩვენებს ყველა სერვისის სტატუსს.

მოდით შევხედოთ დეტალებს ციფრული ბანკინგის სერვისის მაგალითის გამოყენებით. სერვისის სახელზე დაწკაპუნებით მივდივართ სერვისის დეტალურ PCM-ზე. ჩვენ ვხედავთ, რომ ციფრული ბანკინგის სერვისის სტატუსი დამოკიდებულია ინფრასტრუქტურის მდგომარეობაზე და სხვადასხვა წონით ტრანზაქციების ქვემომსახურებებზე. წონებთან მუშაობა და მათი ჩვენება DX OI-ის სახალისო უპირატესობაა.

ტოპოლოგია არის ოპერაციული ქარხნის მონიტორინგის მნიშვნელოვანი ელემენტი, რომელიც საშუალებას აძლევს ოპერატორებს და ინჟინრებს გააანალიზონ ურთიერთკავშირი კომპონენტებს შორის, იპოვონ ძირეული მიზეზი და გავლენა.

DX OI Topology Viewer არის სერვისი, რომელიც იყენებს ტოპოლოგიურ მონაცემებს დომენის მონიტორინგის სისტემებიდან, რომლებიც აგროვებენ მონაცემებს უშუალოდ მონიტორინგის ობიექტებიდან. ინსტრუმენტი შექმნილია ტოპოლოგიის მაღაზიების მრავალი ფენის მოსაძიებლად და ურთიერთობების კონტექსტური სპეციფიკური რუკის ჩვენებისთვის. პრობლემების გამოსაკვლევად შეგიძლიათ გადახვიდეთ პრობლემურ Backend Banking ქვესერვისში და ნახოთ ტოპოლოგია და პრობლემური კომპონენტები. თქვენ ასევე შეგიძლიათ გაანალიზოთ განგაშის შეტყობინებები და შესრულების მეტრიკა თითოეული კომპონენტისთვის.

Payments-ის ტრანზაქციის კომპონენტების (მომხმარებლის ტრანზაქციების) ანალიზის დროს ჩვენ შეგვიძლია თვალყური ადევნოთ ბიზნეს KPI მნიშვნელობებს, რომლებიც ასევე გათვალისწინებულია სერვისის ხელმისაწვდომობისა და ჯანმრთელობის მდგომარეობის გაანგარიშებისას. ბიზნეს KPI-ის მაგალითი მოცემულია ქვემოთ:

მოვლენის ანალიტიკა

ალგორითმული ხმაურის შემცირება ავარიის დაჯგუფების გამო

DX OI-ის ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელი მოვლენის დამუშავებაში არის კლასტერირება. ძრავა მუშაობს ყველა სიგნალზე, რომელიც შედის სისტემაში, რათა ამოიცნოს სხვადასხვა კონტექსტზე დაფუძნებული შაბლონები და დააჯგუფოს ისინი. ეს კლასტერები არის თვითსწავლება და არ საჭიროებს ხელით კონფიგურაციას.

ამრიგად, კლასტერირება მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დააკავშირონ და დააჯგუფონ უამრავი მოვლენა და გააანალიზონ მხოლოდ ის, ვისაც აქვს საერთო კონტექსტი. მაგალითად, მოვლენების ნაკრები, რომელიც წარმოადგენს ინციდენტს, რომელიც გავლენას ახდენს აპლიკაციების ან მონაცემთა ცენტრის მუშაობაზე. სიტუაციები იქმნება მანქანურ სწავლაზე დაფუძნებული კლასტერული ალგორითმების გამოყენებით, რომლებიც იყენებენ დროებით კორელაციას, ტოპოლოგიურ ურთიერთობებს და მშობლიური ენის დამუშავებას ანალიზისთვის. ქვემოთ მოყვანილი ფიგურები გვიჩვენებს შეტყობინებების კლასტერული ჯგუფების ვიზუალიზაციის მაგალითებს, ეგრეთ წოდებულ სიტუაციების სიგნალიზაციას და მტკიცებულების ვადებს, რომლებიც აჩვენებს დაჯგუფების ძირითად პარამეტრებს და ხმაურის მოვლენების რაოდენობის შემცირების პროცესს.

ძირეული პრობლემის ანალიზი და ავარიის კორელაცია

დღევანდელ ჰიბრიდულ გარემოში, მომხმარებლის ტრანზაქციამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს მრავალ სისტემაზე, რომლებიც გამოიყენება დინამიურად. შედეგად, მრავალი გაფრთხილება შეიძლება გენერირებული იყოს სხვადასხვა სისტემიდან, მაგრამ დაკავშირებული იყოს იმავე პრობლემასთან ან ინციდენტთან. DX OI იყენებს საკუთრების მექანიზმებს ზედმეტი და დუბლიკატი სიგნალების ჩასახშობად და დაკავშირებული გაფრთხილებების შესაერთებლად კრიტიკული საკითხების გაუმჯობესებული გამოვლენისა და უფრო სწრაფი გადაჭრისთვის.

მოდით შევხედოთ მაგალითს, როდესაც სისტემა იღებს უამრავ განგაშის შეტყობინებას სხვადასხვა ობიექტისთვის (OUs), რომლებიც ეფუძნება ერთ სერვისს. სერვისის ხელმისაწვდომობაზე და შესრულებაზე ზემოქმედების შემთხვევაში, სისტემა გამოიმუშავებს სერვისის სიგნალიზაციას (Service Alarm), მიუთითებს და დანიშნავს სავარაუდო ძირეულ მიზეზს (პრობლემური KE და განგაშის შეტყობინება KE-სთვის), რამაც ხელი შეუწყო შესრულების შემცირებას ან სერვისის წარუმატებლობა. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს Webex სერვისის საგანგებო სიტუაციის ვიზუალიზაციას.

DX OI საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ მოვლენებთან სისტემის ვებ ინტერფეისში ინტუიციური მოქმედებებით. მომხმარებლებს შეუძლიათ ხელით დაავალონ მოვლენები პასუხისმგებელ თანამშრომელს პრობლემების გადასაჭრელად, გადატვირთონ/დაადასტურონ გაფრთხილებები, შექმნან ბილეთები ან გაგზავნონ ელ.ფოსტის შეტყობინებები და გაუშვან ავტომატური სკრიპტები საგანგებო სიტუაციის გადასაჭრელად (Remediation Workflow, ამის შესახებ უფრო მოგვიანებით). ამ გზით, DX OI საშუალებას აძლევს მოწოდებულ ოპერატორებს ფოკუსირება მოახდინონ root განგაშის შეტყობინებაზე და ასევე ეხმარება შეტყობინებების დახარისხების პროცესს კლასტერულ მასივებად.

მანქანების ალგორითმები მეტრიკის დამუშავებისა და შესრულების მონაცემების გასაანალიზებლად

მანქანური სწავლება საშუალებას გაძლევთ თვალყური ადევნოთ, დააგროვოთ და ვიზუალურად წარმოადგინოთ შესრულების ძირითადი ინდიკატორები დროის ნებისმიერ კონკრეტულ პერიოდში, რაც მომხმარებელს აძლევს შემდეგ სარგებელს:

• შეფერხებებისა და შესრულების ანომალიების გამოვლენა;
• რამდენიმე ინდიკატორის შედარება ერთი და იგივე მოწყობილობებისთვის, ინტერფეისებისთვის ან ქსელებისთვის;
• იდენტური ინდიკატორების შედარება რამდენიმე ადგილზე;
• სხვადასხვა ინდიკატორის შედარება ერთი და რამდენიმე ობიექტისთვის;
• მრავალგანზომილებიანი მეტრიკის შედარება მრავალ ობიექტზე.

სისტემაში შემავალი მეტრიკის გასაანალიზებლად, DX OI იყენებს მანქანების ანალიტიკის ფუნქციებს მათემატიკური ალგორითმების გამოყენებით, რაც ხელს უწყობს დროის შემცირებას სტატიკური ზღურბლების დაყენებისას და გაფრთხილებების გენერირებაში, როდესაც ანომალიები ხდება.

მათემატიკური ალგორითმების გამოყენების შედეგია მეტრულ მნიშვნელობის ეგრეთ წოდებული ალბათობის განაწილების აგება (Rare, Probable, Center, Mean, Actual). ზემოთ და ქვემოთ მოცემული ფიგურები აჩვენებს ალბათობის განაწილებას.

ზემოთ მოცემულ ორ დიაგრამაზე ნაჩვენებია შემდეგი მონაცემები:

• ფაქტობრივი მონაცემები. ფაქტობრივი მონაცემები ნაჩვენებია გრაფიკზე, როგორც მყარი შავი ხაზი (განგაშის გარეშე) ან ფერადი მყარი ხაზი (განგაშის მდგომარეობა). ხაზი გამოითვლება მეტრიკის ფაქტობრივი მონაცემების საფუძველზე. ფაქტობრივი მონაცემებისა და მედიანას შედარებით, თქვენ შეგიძლიათ სწრაფად ნახოთ ვარიაციები მეტრიკაში. როდესაც მოვლენა ხდება, შავი ხაზი იცვლება ფერად მყარ ხაზად, რომელიც შეესაბამება მოვლენის კრიტიკულობას და აჩვენებს ხატებს შესაბამისი კრიტიკულობით გრაფიკის ზემოთ. მაგალითად, წითელი კრიტიკული ანომალიისთვის, ნარინჯისფერი ძირითადი ანომალიისთვის და ყვითელი მცირე ანომალიისთვის.
• ინდიკატორის საშუალო მნიშვნელობა. ინდიკატორის საშუალო ან მედიანური მნიშვნელობა ნაჩვენებია სქემაში ნაცრისფერი ხაზის სახით. საშუალო ნაჩვენებია, როდესაც არასაკმარისი ისტორიული მონაცემებია.
• ინდიკატორის საშუალო მნიშვნელობა (ცენტრალური მნიშვნელობა). მედიანური ხაზი არის დიაპაზონის შუა და ნაჩვენებია როგორც მწვანე წერტილოვანი ხაზი. ამ ხაზთან ყველაზე ახლოს მდებარე ზონები ყველაზე ახლოს არის ინდიკატორის ტიპურ მნიშვნელობებთან.
• საერთო ღირებულება. ზონის საერთო მონაცემები თვალყურს ადევნებს უახლოეს ცენტრალურ ხაზს ან ნორმას თქვენი მეტრიკისთვის და გამოჩნდება მუქი მწვანე ზოლის სახით. ანალიტიკური გამოთვლები ათავსებს საერთო ზონას ერთი პროცენტით ზემოთ ან ნორმალურზე დაბლა.
• სავარაუდო მონაცემები. ალბათობის ზონის მონაცემები ნაჩვენებია გრაფიკზე მწვანე ზოლის სახით. სისტემა ათავსებს ალბათობის ზონას ორი პროცენტით ზემოთ ან ქვემოთ ნორმაზე.
• იშვიათი მონაცემები. იშვიათი ზონის მონაცემები ნაჩვენებია გრაფიკზე ღია მწვანე ზოლის სახით. სისტემა ათავსებს იშვიათი მეტრული მნიშვნელობების მქონე არეალს ნორმის ზემოთ ან ქვემოთ სამი პროცენტით და სიგნალს აძლევს ინდიკატორის ქცევას ნორმალურ დიაპაზონს მიღმა, ხოლო სისტემა წარმოქმნის ე.წ. ანომალიის გაფრთხილებას.

ანომალია არის გაზომვა ან მოვლენა, რომელიც არ შეესაბამება მეტრიკის ნორმალურ შესრულებას. ანომალიების გამოვლენა პრობლემების იდენტიფიცირებისთვის და ინფრასტრუქტურისა და აპლიკაციების ტენდენციების გასაგებად არის DX OI-ის მთავარი მახასიათებელი. ანომალიის გამოვლენა საშუალებას გაძლევთ ამოიცნოთ უჩვეულო ქცევა (მაგალითად, სერვერი, რომელიც ჩვეულებრივზე ნელა რეაგირებს, ან ქსელის უჩვეულო აქტივობა, რომელიც გამოწვეულია ჰაკერით) და შესაბამისად რეაგირება (ინციდენტის ამაღლება, ავტომატური გამოსწორების სკრიპტის გაშვება).

DX OI ანომალიის გამოვლენა უზრუნველყოფს შემდეგ სარგებელს:

• არ არის საჭირო ზღვრების დაწესება. DX OI დამოუკიდებლად შეაგროვებს მონაცემებს და ამოიცნობს ანომალიებს.
• DX OI მოიცავს ათზე მეტ ხელოვნურ ინტელექტს და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმს, მათ შორის EWMA (Exponentially-Weighted-Moving-Average) და KDE (Kernel Density Estimation). ეს ალგორითმები იძლევა ძირეული მიზეზის სწრაფ ანალიზს და მომავალი მეტრიკული მნიშვნელობების პროგნოზირებას.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა და შეტყობინება შესაძლო წარუმატებლობის შესახებ

Predictive Insights არის ფუნქცია, რომელიც იყენებს მანქანური სწავლის ძალას შაბლონებისა და ტენდენციების დასადგენად. ამ ტენდენციებზე დაყრდნობით სისტემა პროგნოზირებს მოვლენებს, რომლებიც შეიძლება მოხდეს მომავალში. ეს შეტყობინებები მიუთითებს ზომების მიღების აუცილებლობაზე, სანამ მეტრიკული მნიშვნელობები გადახრის ნორმალურ მნიშვნელობებს და გავლენას მოახდენს კრიტიკულ ბიზნეს სერვისებზე. პროგნოზირებადი ინსაითები გამოსახულია ქვემოთ მოცემულ ფიგურაში.

და ეს არის პროგნოზირებადი გაფრთხილებების ვიზუალიზაცია კონკრეტული მეტრიკისთვის.

გამოთვლითი სიმძლავრის დატვირთვის პროგნოზირება დატვირთვის სცენარების დაზუსტების ფუნქციით

Capacity Analytics-ის სიმძლავრის დაგეგმვა გეხმარებათ მართოთ თქვენი IT რესურსები, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ რესურსები სათანადო ზომის იყოს მიმდინარე და მომავალი ბიზნესის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. თქვენ შეძლებთ არსებული რესურსების პროდუქტიულობისა და ეფექტურობის ოპტიმიზაციას, დაგეგმოთ და გაამართლოთ ნებისმიერი ფინანსური ინვესტიცია.

Capacity Analytics ფუნქცია DX OI-ში იძლევა შემდეგ სარგებელს:

• პროგნოზირების უნარი პიკის სეზონებზე;
• იმ მომენტის დადგენა, როდესაც საჭიროა დამატებითი რესურსები სამსახურის მაღალი ხარისხის ფუნქციონირების უზრუნველსაყოფად;
• დამატებითი რესურსების შეძენა მხოლოდ საჭიროების შემთხვევაში;
• ინფრასტრუქტურისა და ქსელების ეფექტური მართვა;
• ენერგიის არასაჭირო ხარჯების აღმოფხვრა არასათანადო რესურსების გამოვლენით;
• რესურსების დატვირთვის შეფასების შესრულება სერვისზე ან რესურსზე მოთხოვნის დაგეგმილი ზრდის შემთხვევაში.

Capacity Analytics DX OI გვერდს (სურათი ქვემოთ) აქვს შემდეგი ვიჯეტები:

• რესურსის სიმძლავრის სტატუსი;
• მონიტორინგის ჯგუფები/სერვისები;
• მაქსიმალური სიმძლავრის მომხმარებლები.

Capacity Analytics-ის მთავარი გვერდი აჩვენებს რესურსის კომპონენტებს, რომლებიც ზედმეტად არის გამოყენებული და დაბალი სიმძლავრით. ეს გვერდი ეხმარება პლატფორმის ადმინისტრატორებს იპოვონ ზედმეტად გამოყენებული რესურსები და ეხმარება მათ რესურსების ზომის შეცვლასა და ოპტიმიზაციაში. რესურსების სტატუსი შეიძლება გაანალიზდეს ფერის კოდებისა და მათი შესაბამისი მნიშვნელობების საფუძველზე. რესურსები კლასიფიცირებულია მათი გადატვირთულობის დონის მიხედვით რესურსის სიმძლავრის სტატუსის გვერდზე. თქვენ შეგიძლიათ დააჭიროთ თითოეულ ფერს, რომ ნახოთ არჩეულ კატეგორიაში შემავალი კომპონენტების სია. შემდეგი, სითბოს რუკა გამოჩნდება ყველა ობიექტით და პროგნოზით 12 თვის განმავლობაში, რაც საშუალებას გაძლევთ ამოიცნოთ რესურსები, რომლებიც ამოიწურება.

Capacity Analytics-ის თითოეული მეტრიკისთვის შეგიძლიათ მიუთითოთ ფილტრები, რომლებსაც DX Operational Intelligence იყენებს პროგნოზების გასაკეთებლად (სურათი ქვემოთ).

ხელმისაწვდომია შემდეგი ფილტრები:

• მეტრიკა. მეტრიკა, რომელიც გამოყენებული იქნება პროგნოზისთვის.
• საფუძველზე. ისტორიული მონაცემების რაოდენობის შერჩევა, რომელიც გამოყენებული იქნება მომავლის პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს ველი გამოიყენება გასული თვის ტენდენციების, ბოლო 3 თვის ტენდენციების, წლის ტენდენციების შესადარებლად და გასაანალიზებლად.
• ზრდა. მოსალოდნელი დატვირთვის ზრდის ტემპი, რომელიც გსურთ გამოიყენოთ თქვენი სიმძლავრის პროგნოზის მოდელირებისთვის. ეს მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზების მიღმა ზრდის პროგნოზირებისთვის. მაგალითად, ახალი ოფისის გახსნის გამო რესურსების გამოყენება სავარაუდოდ კიდევ 40 პროცენტით გაიზრდება.

ჟურნალის ანალიზი

DX OI ჟურნალის ანალიზის ფუნქცია უზრუნველყოფს:

• სხვადასხვა წყაროებიდან მორების შეგროვება და აგრეგაცია (მათ შორის, აგენტური და არააგენენტური მეთოდებით მიღებული);
• მონაცემთა ანალიზი და ნორმალიზაცია;
• დადგენილ პირობებთან შესაბამისობის ანალიზი და მოვლენების წარმოქმნა;
• ლოგებზე დაფუძნებული მოვლენების კორელაცია, IT ინფრასტრუქტურის მონიტორინგის შედეგად მიღებული მოვლენების ჩათვლით;
• მონაცემთა ვიზუალიზაცია ანალიზის საფუძველზე DX Dashboards-ში;
• დასკვნები სერვისის ხელმისაწვდომობის შესახებ ჟურნალების მონაცემების ანალიზის საფუძველზე.

ჟურნალის შეგროვება აგენტის გარეშე მეთოდის გამოყენებით ხორციელდება სისტემის მიერ Windows Event ჟურნალებისა და Syslog-ისთვის. ტექსტური ჟურნალები გროვდება აგენტის მეთოდის გამოყენებით.

გადაუდებელი დახმარების ავტომატური გადაწყვეტის ფუნქცია (გამოსწორება)

საგანგებო სიტუაციის გამოსწორების ავტომატური მოქმედებები (Remediation Workflow) საშუალებას გაძლევთ გადაჭრათ პრობლემები, რამაც გამოიწვია მოვლენის გენერაცია DX OI-ში. მაგალითად, CPU-ს გამოყენების პრობლემა წარმოქმნის განგაშის შეტყობინებას, Remediation Workflow აგვარებს პრობლემას სერვერის გადატვირთვით, სადაც პრობლემა მოხდა. DX OI-სა და ავტომატიზაციის სისტემას შორის ინტეგრაცია საშუალებას გაძლევთ განახორციელოთ გამოსწორების პროცესები მოვლენის კონსოლიდან DX Operational Intelligence-ში და აკონტროლოთ ისინი ავტომატიზაციის კონსოლში.

ავტომატიზაციის სისტემასთან ინტეგრაციის შემდეგ, თქვენ შეგიძლიათ ჩართოთ ავტომატური მოქმედებები DX OI კონსოლში განგაშის ნებისმიერი სიტუაციის გამოსასწორებლად განგაშის შეტყობინების კონტექსტიდან. შეგიძლიათ იხილოთ რეკომენდებული ქმედებები ნდობის პროცენტის შესახებ ინფორმაციას (სიტუაციის მოგვარების ალბათობა მოქმედების განხორციელებით).

თავდაპირველად, როდესაც არ არსებობს სტატისტიკა Remediation Workflow-ის შედეგების შესახებ, სარეკომენდაციო ძრავა გვთავაზობს პოტენციურ ვარიანტებს საკვანძო სიტყვების ძიებაზე დაყრდნობით, შემდეგ გამოიყენება მანქანური სწავლის შედეგები და ძრავა იწყებს რემედიაციის ტექნიკის რეკომენდაციას ევრისტიკაზე დაფუძნებული. როგორც კი დაიწყებთ მიღებული რჩევების შედეგების შეფასებას, თქვენი რეკომენდაციების სიზუსტე გაუმჯობესდება.

მომხმარებლის უკუკავშირის მაგალითი: მომხმარებელი ირჩევს, მოსწონს თუ არ მოსწონს შემოთავაზებული მოქმედება და სისტემა ითვალისწინებს ამ არჩევანს შემდგომი რეკომენდაციების გაკეთებისას. მოწონება/არ მოწონება:

რეკომენდებული მაკორექტირებელი ქმედებები კონკრეტული განგაშისთვის ეფუძნება უკუკავშირის ერთობლიობას, რომელიც განსაზღვრავს მისაღებია თუ არა მოქმედება. DX OI მოყვება ავტომატური ავტომატიზაციის გარეშე ინტეგრაციას.

DX OI-ის ინტეგრაცია მესამე მხარის სისტემებთან

ჩვენ დეტალურად არ ვისაუბრებთ Broadcom-ის ადგილობრივი მონიტორინგის პროდუქტების მონაცემთა ინტეგრაციაზე (DX NetOps, DX ინფრასტრუქტურის მენეჯმენტი, DX Application Performance Management). ამის ნაცვლად, მოდით შევხედოთ, თუ როგორ არის ინტეგრირებული მესამე მხარის მესამე მხარის სისტემების მონაცემები და შევხედოთ ინტეგრაციის მაგალითს ერთ-ერთ ყველაზე პოპულარულ სისტემასთან - Zabbix.

მესამე მხარის სისტემებთან ინტეგრაციისთვის გამოიყენება DX Gateway კომპონენტი. DX Gateway შედგება 3 კომპონენტისგან - On-Prem Gateway, RESTmon და Log Collector (Logstash). თქვენ შეგიძლიათ დააინსტალიროთ სამივე კომპონენტი ან მხოლოდ ის, რაც გჭირდებათ DX Gateway-ის დაყენებისას ზოგადი კონფიგურაციის ფაილის შეცვლით. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს DX Gateway არქიტექტურას.

მოდით განვიხილოთ DX Gateway კომპონენტების დანიშნულება ცალკე.

On-Prem Gateway. ეს არის ინტერფეისი, რომელიც აგროვებს სიგნალიზაციას DX პლატფორმიდან და აგზავნის განგაშის მოვლენებს მესამე მხარის სისტემებზე. On-Prem Gateway მოქმედებს როგორც გამომძიებელი, რომელიც პერიოდულად აგროვებს მოვლენის მონაცემებს DX OI-დან HTTPS მოთხოვნის API-ს გამოყენებით, შემდეგ აგზავნის სიგნალებს მესამე მხარის სერვერზე, რომელიც ინტეგრირებულია DX პლატფორმასთან webhooks-ის გამოყენებით.

DX ჟურნალის კოლექტორი იღებს syslog-ს ქსელური მოწყობილობებიდან ან სერვერებიდან და ატვირთავს მათ OI-ზე. DX Log Collector საშუალებას გაძლევთ გამოყოთ პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც აგენერირებს შეტყობინებებს, სისტემა, რომელიც ინახავს მათ და პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც აცნობებს და აანალიზებს მათ. თითოეულ შეტყობინებას მონიშნულია ერთეულის კოდი, რომელიც მიუთითებს პროგრამული უზრუნველყოფის ტიპზე, რომელიც ქმნის შეტყობინებას და ენიჭება სიმძიმის დონე. ამ ყველაფრის მოგვიანებით ნახვა შეგიძლიათ DX Dashboards-ში.

DX RESTmon ინტეგრირდება მესამე მხარის პროდუქტებთან/მომსახურებებთან REST API-ით და გადასცემს მონაცემებს OI-ს. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს DX RESTmon-ის ფუნქციონირების დიაგრამას Solarwinds და SCOM მონიტორინგის სისტემებთან ინტეგრაციის მაგალითის გამოყენებით.

DX RESTmon-ის ძირითადი მახასიათებლები:

• დაუკავშირდით ნებისმიერ მესამე მხარის მონაცემთა წყაროს მონაცემების მისაღებად:
  • PULL: მონაცემთა დაკავშირება და მიღება საჯარო REST API-ებიდან;
  • PUSH: მონაცემთა ნაკადი RESTmon-ში REST-ის საშუალებით.
• JSON და XML ფორმატების მხარდაჭერა;
• მეტრიკის, გაფრთხილებების, ჯგუფების, ტოპოლოგიის, ინვენტარის და ჟურნალების მიღება;
• მზა კონექტორები სხვადასხვა ხელსაწყოებისთვის/ტექნოლოგიებისთვის, ასევე შესაძლებელია ნებისმიერ წყაროსთან კონექტორის დამუშავება ღია API-ით (ყუთში ჩასმული კონექტორების სია მოცემულია ქვემოთ მოცემულ ფიგურაში);
• ძირითადი ავთენტიფიკაციის მხარდაჭერა (ნაგულისხმევი) Swagger-ის ინტერფეისზე და API-ზე წვდომისას;
• HTTPS მხარდაჭერა (ნაგულისხმევად) ყველა შემომავალი და გამავალი შეტყობინებისთვის;
• შემომავალი და გამავალი მარიონეტების მხარდაჭერა;
• ტექსტის გაანალიზების ძლიერი შესაძლებლობები REST-ით მიღებული ჟურნალებისთვის;
• მორგებული პარსინგი RESTmon-ით ლოგების ეფექტური გაანალიზებისა და ვიზუალიზაციისთვის;
• მოწყობილობების ჯგუფის ინფორმაციის მოპოვების მხარდაჭერა მონიტორინგის აპლიკაციებიდან და ჩატვირთვა OI-ში ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის;
• რეგულარული გამოხატვის შესატყვისის მხარდაჭერა. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას REST-ის საშუალებით მიღებული ჟურნალის შეტყობინებების გასაანალიზებლად და შესატყვისად და გარკვეული რეგულარული გამოხატვის პირობების საფუძველზე მოვლენების გენერირებისთვის ან დახურვისთვის.

ახლა მოდით გადავხედოთ DX OI ინტეგრაციის პროცესს Zabbix-თან DX RESTmon-ის საშუალებით. ყუთში ინტეგრაცია იღებს შემდეგ მონაცემებს Zabbix-დან:

• ინვენტარის მონაცემები;
• ტოპოლოგია;
• პრობლემები;
• მეტრიკა.

ვინაიდან Zabbix-ის კონექტორი ხელმისაწვდომია ყუთიდან, ყველაფერი რაც თქვენ უნდა გააკეთოთ ინტეგრაციის დასაყენებლად არის თქვენი პროფილის განახლება Zabbix სერვერის API IP მისამართით და ანგარიშით და შემდეგ ატვირთეთ პროფილი Swagger ვებ ინტერფეისის საშუალებით. მაგალითი შემდეგ ორ სურათზე.

ინტეგრაციის დაყენების შემდეგ, ზემოთ აღწერილი DX OI ანალიტიკური ფუნქციები ხელმისაწვდომი იქნება Zabbix-დან შემოსული მონაცემებისთვის, კერძოდ: Alarm Analytics, Performance Analytics, Predictive Insights, Service Analytics და Remediation. ქვემოთ მოყვანილი სურათი გვიჩვენებს Zabbix-დან ინტეგრირებული ობიექტების შესრულების მეტრიკის ანალიზის მაგალითს.

დასკვნა

DX OI არის თანამედროვე ანალიტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც უზრუნველყოფს მნიშვნელოვან ოპერაციულ ეფექტურობას IT განყოფილებებს, რაც საშუალებას მისცემს მიიღონ უფრო სწრაფი და სწორი გადაწყვეტილებები IT და ბიზნეს სერვისების ხარისხის გასაუმჯობესებლად დომენური კონტექსტუალური ანალიზის საშუალებით. აპლიკაციის მფლობელებისთვის და ბიზნეს ერთეულებისთვის, DX OI გამოთვლის ხელმისაწვდომობის ინდიკატორს და სერვისების ხარისხს არა მხოლოდ ტექნოლოგიური IT ინდიკატორების კონტექსტში, არამედ ბიზნეს KPI-ებს, რომლებიც ამოღებულია საბოლოო მომხმარებლების ტრანზაქციის სტატისტიკიდან.

თუ გსურთ გაიგოთ მეტი ამ გადაწყვეტის შესახებ, გთხოვთ, გამოაგზავნოთ მოთხოვნა დემო ან პილოტისთვის თქვენთვის მოსახერხებელი გზით ჩვენს ვებგვერდზე.

წყარო: www.habr.com