올해 20.2월 Broadcom(이전 CA)은 DX OI(DX Operations Intelligence) 솔루션의 새 버전 XNUMX를 출시했습니다. 이 제품은 우산형 모니터링 시스템으로 시장에 포지셔닝되었습니다. 이 시스템은 오픈 소스 솔루션(Zabbix, Prometheus 등)을 포함하여 CA와 타사 제조업체의 다양한 도메인(네트워크, 인프라, 애플리케이션, 데이터베이스)의 모니터링 시스템에서 데이터를 수신하고 결합할 수 있습니다.

DX OI의 주요 기능은 타사 시스템과 통합될 때 인벤토리 기반을 채우는 구성 단위(CU)를 기반으로 본격적인 리소스 및 서비스 모델(RSM)을 생성하는 것입니다. DX OI는 플랫폼에 입력되는 데이터에 머신러닝과 인공지능(ML, AI) 기능을 구현하여 특정 KE의 장애 확률과 장애가 비즈니스 서비스에 미치는 영향 정도를 평가/예측할 수 있습니다. 특정 KE를 기반으로 합니다. 또한 DX OI는 모니터링 이벤트를 수집하기 위한 단일 지점이므로 서비스 데스크 시스템과 통합됩니다. 이는 조직의 업무 교대를 위해 통합 모니터링 센터에서 시스템을 사용하는 데 따른 부인할 수 없는 이점입니다. 이 기사에서는 시스템 기능에 대해 자세히 설명하고 사용자 및 관리자 인터페이스를 보여줍니다.

DX OI 솔루션 아키텍처

DX 플랫폼에는 Kubernetes 또는 OpenShift에서 설치 및 실행되는 마이크로서비스 아키텍처가 있습니다. 다음 그림은 독립적인 모니터링 도구로 사용할 수 있거나 유사한 기능을 가진 기존 모니터링 시스템(그림에 해당 시스템의 예가 있음)으로 교체한 후 DX OI 우산에 연결할 수 있는 솔루션의 구성 요소를 보여줍니다. 아래 다이어그램에서:

• DX App Experience Analytics에서 모바일 애플리케이션 모니터링
• DX APM의 애플리케이션 성능 모니터링
• DX 인프라 관리자의 인프라 모니터링
• DX NetOps Manager에서 네트워크 장치를 모니터링합니다.

DX 구성요소는 Kubernetes 클러스터의 제어하에 실행되며 간단히 새 POD를 시작하여 확장됩니다. 다음은 개략적인 솔루션 다이어그램입니다.

DX 플랫폼의 관리, 확장 및 업데이트는 관리 콘솔에서 수행됩니다. 단일 콘솔에서 여러 기업이나 회사 내 여러 사업부를 포괄할 수 있는 멀티 테넌트 아키텍처를 관리할 수 있습니다. 이 모델에서는 각 기업을 자체 구성 세트를 사용하여 테넌트로 개별적으로 구성할 수 있습니다.

관리 콘솔은 관리자에게 모니터링 클러스터 관리 작업을 수행할 수 있는 일관되고 통합된 인터페이스를 제공하는 웹 기반 운영 및 시스템 관리 도구입니다.

회사 내의 사업부 또는 기업에 대한 새로운 테넌트는 몇 분 안에 배포됩니다. 이는 통합 모니터링 시스템을 원하지만 플랫폼 수준(액세스 권한이 아님)에서 부서 간 모니터링 개체를 차별화하려는 경우 이점을 제공합니다.

리소스 서비스 모델 및 비즈니스 서비스 모니터링

DX OI에는 서비스 구성 요소 간의 영향력 및 가중치 논리를 설정하여 서비스를 생성하고 클래식 PCM을 개발하기 위한 메커니즘이 내장되어 있습니다. 외부 CMDB에서 PCM을 내보내는 메커니즘도 있습니다. 아래 그림은 내장 PCM 편집기를 보여줍니다(링크 가중치 참고).

DX OI는 서비스 가용성 및 장애 위험 예측을 포함하여 세부적인 비즈니스 또는 IT 서비스의 핵심 성과 지표에 대한 전체적인 그림을 제공합니다. 또한 이 도구는 성능 문제 또는 비즈니스 서비스에 대한 IT 구성 요소(애플리케이션 또는 인프라) 설계 변경의 영향에 대한 통찰력을 제공할 수도 있습니다. 아래 그림은 모든 서비스의 상태를 표시하는 대화형 대시보드를 보여줍니다.

디지털뱅킹 서비스를 예로 들어 자세한 내용을 살펴보겠습니다. 서비스명을 클릭하시면 해당 서비스의 상세 PCM으로 이동됩니다. 우리는 디지털 뱅킹 서비스의 상태가 인프라 상태와 가중치가 다른 거래 하위 서비스에 따라 다르다는 것을 알 수 있습니다. 가중치를 사용하여 작업하고 표시하는 것은 DX OI의 재미있는 이점입니다.

토폴로지는 운영 플랜트 모니터링의 중요한 요소로, 이를 통해 운영자와 엔지니어는 구성 요소 간의 관계를 분석하고 근본 원인과 영향을 찾을 수 있습니다.

DX OI 토폴로지 뷰어는 모니터링 대상에서 직접 데이터를 수집하는 도메인 모니터링 시스템에서 들어오는 토폴로지 데이터를 사용하는 서비스입니다. 이 도구는 여러 계층의 토폴로지 저장소를 검색하고 상황별 관계 맵을 표시하도록 설계되었습니다. 문제를 조사하려면 문제가 있는 백엔드 뱅킹 하위 서비스로 이동하여 토폴로지 및 문제가 있는 구성 요소를 확인할 수 있습니다. 또한 각 구성 요소에 대한 경보 메시지와 성능 지표를 분석할 수도 있습니다.

결제 거래 구성 요소(사용자 거래)를 분석할 때 서비스의 가용성 및 상태를 계산할 때도 고려되는 비즈니스 KPI 값을 추적할 수 있습니다. 비즈니스 KPI의 예는 다음과 같습니다.

이벤트 분석

사고 클러스터링으로 인한 알고리즘 노이즈 감소

이벤트 처리에서 DX OI의 주요 기능 중 하나는 클러스터링입니다. 엔진은 시스템으로 들어오는 모든 경고에 대해 작동하여 다양한 컨텍스트를 기반으로 패턴을 식별하고 그룹화합니다. 이러한 클러스터는 자체 학습되므로 수동으로 구성할 필요가 없습니다.

따라서 클러스터링을 통해 사용자는 수많은 이벤트를 결합 및 그룹화하고 공통된 맥락을 가진 이벤트만 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 애플리케이션이나 데이터 센터의 작동에 영향을 미치는 사건을 나타내는 이벤트 집합입니다. 분석을 위해 시간적 상관관계, 위상적 관계, 모국어 처리를 사용하는 기계 학습 기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 상황을 생성합니다. 아래 그림은 메시지 클러스터 그룹, 소위 상황 경보 및 증거 타임라인의 시각화 예를 보여주며, 그룹화의 주요 매개변수와 소음 이벤트 수를 줄이는 프로세스를 표시합니다.

근본 문제 분석 및 사고 상관관계

오늘날의 하이브리드 환경에서는 사용자 트랜잭션이 동적으로 사용되는 여러 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다. 결과적으로 여러 시스템에서 여러 경고가 생성될 수 있지만 동일한 문제나 사건과 관련되어 있습니다. DX OI는 독점 메커니즘을 사용하여 중복 및 중복 경고를 억제하고 관련 경고의 상관 관계를 지정하여 중요한 문제를 보다 효과적으로 감지하고 더 빠르게 해결합니다.

시스템이 하나의 서비스를 기반으로 하는 다양한 개체(OU)에 대해 수많은 경보 메시지를 수신하는 경우의 예를 살펴보겠습니다. 서비스의 가용성 및 성능에 영향을 미치는 경우 시스템은 서비스 알람(서비스 알람)을 생성하고 성능 저하에 기여한 가능한 근본 원인(문제가 있는 KE 및 KE에 대한 알람 메시지)을 표시 및 지정합니다. 서비스 실패. 아래 그림은 Webex 서비스에 대한 긴급 상황을 시각화한 것입니다.

DX OI를 사용하면 시스템 웹 인터페이스에서 직관적인 작업을 통해 이벤트 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 문제 해결을 위해 담당 직원에게 이벤트를 수동으로 할당하고, 경고를 재설정/확인하고, 티켓을 생성하거나 이메일 알림을 보내고, 자동화된 스크립트를 실행하여 긴급 상황을 해결할 수 있습니다(수정 작업 흐름, 나중에 자세히 설명). 이러한 방식으로 DX OI를 사용하면 대기 중인 운영자가 근본 경보 메시지에 집중할 수 있으며 메시지를 클러스터링된 배열로 정렬하는 프로세스를 간소화하는 데도 도움이 됩니다.

메트릭 처리 및 성능 데이터 분석을 위한 기계 알고리즘

기계 학습을 사용하면 특정 기간 동안 핵심 성과 지표를 추적, 집계 및 시각화할 수 있으며, 이는 사용자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 병목 현상 및 성능 이상 감지
• 동일한 장치, 인터페이스 또는 네트워크에 대한 여러 지표 비교
• 여러 개체의 동일한 표시기 비교
• 하나 및 여러 개체에 대한 다양한 지표 비교
• 여러 개체에 대한 다차원 지표를 비교합니다.

시스템에 입력되는 지표를 분석하기 위해 DX OI는 수학적 알고리즘을 사용하는 기계 분석 기능을 사용합니다. 이는 정적 임계값을 설정하고 이상이 발생할 때 경고를 생성하는 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

수학적 알고리즘을 적용한 결과 소위 메트릭 값의 확률 분포(Rare, Probable, Center, Mean, Actual)가 구성됩니다. 위와 아래 그림은 확률 분포를 보여줍니다.

위의 두 그래프는 다음 데이터를 보여줍니다.

• 실제 데이터. 실제 데이터는 그래프에 검정색 실선(알람 없음) 또는 컬러 실선(알람 상태)으로 표시됩니다. 선은 측정항목의 실제 데이터를 기반으로 계산됩니다. 실제 데이터와 중앙값을 비교하면 측정항목의 변화를 빠르게 확인할 수 있습니다. 이벤트가 발생하면 검은색 선이 해당 이벤트의 중요도에 해당하는 유색 실선으로 바뀌고, 그래프 위에 해당 중요도를 나타내는 아이콘이 표시됩니다. 예를 들어 심각한 이상은 빨간색, 주요 이상은 주황색, 사소한 이상은 노란색으로 표시됩니다.
• 지표의 평균값. 지표의 평균 또는 중앙값은 차트에서 회색 선으로 표시됩니다. 과거 데이터가 부족한 경우 평균이 표시됩니다.
• 지표의 중앙값(중앙값)입니다. 중앙선은 범위의 중앙이며 녹색 점선으로 표시됩니다. 이 선에 가장 가까운 영역은 표시기의 일반적인 값에 가장 가깝습니다.
• 공통 가치. 전체 영역 데이터는 측정항목에 대한 가장 가까운 중심선 또는 정상을 추적하고 진한 녹색 막대로 표시됩니다. 분석 계산에 따르면 전체 구역은 정상보다 XNUMX백분위수 높거나 낮습니다.
• 확률적 데이터. 확률존 데이터는 그래프에서 녹색 막대로 표시됩니다. 시스템은 확률 영역을 정상보다 XNUMX백분위수 높게 또는 낮게 설정합니다.
• 희귀한 데이터. 희귀 영역 데이터는 그래프에 연한 녹색 막대로 표시됩니다. 시스템은 표준보다 XNUMX백분위수 위 또는 아래에 희귀한 측정값이 있는 영역을 배치하고 정상 범위를 벗어난 지표의 동작을 알리는 동시에 시스템이 소위 이상 경고를 생성합니다.

이상 징후는 메트릭의 정상적인 성능과 일치하지 않는 측정값 또는 이벤트입니다. 인프라와 애플리케이션의 문제를 식별하고 추세를 이해하는 이상 탐지는 DX OI의 핵심 기능입니다. 이상 탐지를 사용하면 비정상적인 동작(예: 평소보다 느리게 응답하는 서버 또는 해킹으로 인한 비정상적인 네트워크 활동)을 인식하고 이에 따라 대응할 수 있습니다(사고 발생, 자동화된 교정 스크립트 실행).

DX OI 이상 탐지는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 임계값을 설정할 필요가 없습니다. DX OI는 독립적으로 데이터를 대조하고 이상 징후를 식별합니다.
• DX OI에는 EWMA(Exponentially-Weighted-Moving-Average) 및 KDE(Kernel Density Estimation)를 포함하여 XNUMX개 이상의 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이러한 알고리즘을 사용하면 신속한 근본 원인 분석과 향후 지표 값 예측이 가능합니다.

예측 분석 및 가능한 오류 알림

Predictive Insights는 기계 학습의 힘을 사용하여 패턴과 추세를 식별하는 기능입니다. 이러한 추세를 기반으로 시스템은 미래에 발생할 수 있는 이벤트를 예측합니다. 이러한 메시지는 측정항목 값이 정상 값에서 벗어나 중요한 비즈니스 서비스에 영향을 미치기 전에 조치를 취해야 함을 나타냅니다. Predictive Insights는 아래 그림에 나와 있습니다.

이는 특정 지표에 대한 예측 경고를 시각화한 것입니다.

부하 시나리오 지정 기능으로 컴퓨팅 파워 부하 예측

용량 분석 용량 계획은 IT 리소스를 관리하는 데 도움이 되며 현재와 미래의 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있도록 리소스 규모를 적절하게 조정합니다. 기존 자원의 생산성과 효율성을 최적화하고, 재정적 투자를 계획하고 정당화할 수 있습니다.

DX OI의 용량 분석 기능은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 성수기의 용량 예측
• 서비스의 고품질 기능을 보장하기 위해 추가 리소스가 필요한 순간을 결정합니다.
• 필요한 경우에만 추가 리소스를 구매합니다.
• 인프라 및 네트워크의 효과적인 관리
• 활용도가 낮은 리소스를 식별하여 불필요한 에너지 비용을 제거합니다.
• 서비스 또는 리소스에 대한 수요가 계획적으로 증가하는 경우 리소스 부하 평가를 수행합니다.

용량 분석 DX OI 페이지(아래 그림)에는 다음 위젯이 있습니다.

• 자원 능력 상태;
• 모니터링되는 그룹/서비스
• 최대 용량 소비자.

용량 분석 기본 페이지에는 과도하게 활용되고 용량이 부족한 리소스 구성 요소가 표시됩니다. 이 페이지는 플랫폼 관리자가 과도하게 사용되는 리소스를 찾고 리소스 크기를 조정하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 색상코드와 그에 따른 의미를 바탕으로 자원의 상태를 분석할 수 있습니다. 리소스는 리소스 용량 상태 페이지의 혼잡 수준에 따라 분류됩니다. 각 색상을 클릭하면 선택한 카테고리에 포함된 구성 요소 목록을 볼 수 있습니다. 다음으로, 12개월 동안의 모든 개체와 예측이 포함된 히트맵이 표시되므로 곧 고갈될 리소스를 식별할 수 있습니다.

용량 분석의 각 지표에 대해 DX Operational Intelligence가 예측을 수행하는 데 사용하는 필터를 지정할 수 있습니다(아래 그림).

다음 필터를 사용할 수 있습니다.

• 미터법. 예측에 사용될 측정항목입니다.
• 에 기초. 미래를 예측하는 데 사용될 과거 데이터의 양을 선택합니다. 최근 3개월간 추세, 최근 XNUMX개월간 추세, 연간 추세 등을 비교 분석하는 필드입니다.
• 성장. 전력 예측을 모델링하는 데 사용하려는 예상 워크로드 증가율입니다. 이 데이터는 예측 이상의 성장을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 새 사무실 개설로 인해 리소스 사용량이 40% 더 증가할 것으로 예상됩니다.

로그 분석

DX OI 로그 분석 기능은 다음을 제공합니다.

• 다양한 소스(에이전트 및 비에이전트 방법으로 얻은 로그 포함)에서 로그 수집 및 집계
• 데이터 분석 및 정규화;
• 설정된 조건 준수 여부 및 이벤트 발생 여부를 분석합니다.
• IT 인프라 모니터링 결과 얻은 이벤트를 포함하여 로그 기반 이벤트 상관 관계
• DX 대시보드의 분석을 기반으로 한 데이터 시각화;
• 로그 데이터 분석을 기반으로 서비스 가용성에 대한 결론을 내립니다.

에이전트 없는 방법을 사용한 로그 수집은 Windows 이벤트 로그 및 Syslog에 대해 시스템에서 수행됩니다. 텍스트 로그는 에이전트 방식을 사용하여 수집됩니다.

긴급상황 자동 해결 기능(Remediation)

긴급 상황을 해결하기 위한 자동화된 조치(Remediation Workflow)를 통해 DX OI에서 이벤트 생성을 일으킨 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 CPU 사용량 문제로 인해 경보 메시지가 생성되면 교정 워크플로는 문제가 발생한 서버를 다시 시작하여 문제를 해결합니다. DX OI와 자동화 시스템을 통합하면 DX Operational Intelligence의 이벤트 콘솔에서 문제 해결 프로세스를 실행하고 자동화 콘솔에서 모니터링할 수 있습니다.

자동화 시스템과 통합되면 경보 메시지의 컨텍스트에서 DX OI 콘솔의 모든 경보 상황을 해결하기 위한 자동 조치를 실행할 수 있습니다. 신뢰도(조치를 취하여 상황을 해결할 가능성)에 대한 정보와 함께 권장 조치를 볼 수 있습니다.

처음에 Remediation Workflow 결과에 대한 통계가 없으면 추천 엔진은 키워드 검색을 기반으로 잠재적인 옵션을 제안한 다음 기계 학습 결과를 사용하고 엔진은 휴리스틱을 기반으로 한 수정 기술을 추천하기 시작합니다. 받은 팁의 결과를 평가하기 시작하면 권장 사항의 정확성이 향상됩니다.

사용자 피드백의 예: 사용자는 제안된 작업을 좋아하는지 싫어하는지 선택하고 시스템은 추가 권장 사항을 작성할 때 이 선택을 고려합니다. 좋아요/싫어요:

특정 경보에 대해 권장되는 수정 조치는 해당 조치가 허용 가능한지 여부를 결정하는 피드백 조합을 기반으로 합니다. DX OI는 자동 자동화와 즉시 통합됩니다.

DX OI와 타사 시스템의 통합

Broadcom의 기본 모니터링 제품(DX NetOps, DX 인프라 관리, DX 애플리케이션 성능 관리)의 데이터 통합에 대해서는 자세히 설명하지 않겠습니다. 대신 타사 시스템의 데이터가 어떻게 통합되는지 살펴보고 가장 널리 사용되는 시스템 중 하나인 Zabbix와의 통합 예를 살펴보겠습니다.

타사 시스템과의 통합을 위해 DX 게이트웨이 구성 요소가 사용됩니다. DX Gateway는 On-Prem Gateway, RESTmon 및 Log Collector(Logstash)의 3가지 구성 요소로 구성됩니다. DX Gateway 설치 시 일반 구성 파일을 변경하여 3개의 구성 요소를 모두 설치하거나 필요한 구성 요소만 설치할 수 있습니다. 아래 그림은 DX Gateway 아키텍처를 보여줍니다.

DX Gateway 구성요소의 용도를 별도로 살펴보겠습니다.

온프레미스 게이트웨이. DX 플랫폼에서 알람을 수집하고 알람 이벤트를 타사 시스템으로 보내는 인터페이스입니다. 온프레미스 게이트웨이는 HTTPS 요청 API를 사용하여 DX OI에서 주기적으로 이벤트 데이터를 수집한 다음 웹후크를 사용하여 DX 플랫폼과 통합된 타사 서버에 경고를 보내는 폴러 역할을 합니다.

DX 로그 수집기 네트워크 장치나 서버로부터 syslog를 수신하여 OI에 업로드합니다. DX Log Collector를 사용하면 메시지를 생성하는 소프트웨어, 메시지를 저장하는 시스템, 메시지를 보고하고 분석하는 소프트웨어를 분리할 수 있습니다. 각 메시지에는 메시지를 생성하는 소프트웨어 유형을 나타내는 엔터티 코드가 태그로 지정되고 심각도 수준이 할당됩니다. 나중에 DX 대시보드에서 이 모든 내용을 볼 수 있습니다.

DX 레스트몬 REST API를 통해 타사 제품/서비스와 통합하고 데이터를 OI로 전송합니다. 아래 그림은 Solarwinds 및 SCOM 모니터링 시스템과의 통합 예를 사용하여 DX RESTmon의 기능 다이어그램을 보여줍니다.

DX RESTmon의 주요 기능:

• 데이터를 수신하려면 타사 데이터 소스에 연결하세요.
  • PULL: 공개 REST API에서 데이터 연결 및 검색
  • PUSH: REST를 통해 RESTmon으로 데이터 흐름.
• JSON 및 XML 형식 지원
• 지표, 경고, 그룹, 토폴로지, 인벤토리 및 로그를 수집합니다.
• 다양한 도구/기술을 위한 기성 커넥터, 개방형 API를 사용하여 모든 소스에 대한 커넥터를 개발하는 것도 가능합니다(박스형 커넥터 목록은 아래 그림에 있음).
• Swagger 인터페이스 및 API에 액세스할 때 기본 인증(기본값) 지원
• 모든 수신 및 발신 메시지에 대한 HTTPS 지원(기본적으로)
• 들어오고 나가는 프록시 지원
• REST를 통해 수신된 로그에 대한 강력한 텍스트 구문 분석 기능
• 효율적인 로그 구문 분석 및 시각화를 위한 RESTmon을 사용한 사용자 정의 구문 분석
• 모니터링 애플리케이션에서 장치 그룹 정보를 추출하고 분석 및 시각화를 위해 OI에 로딩하는 지원
• 정규식 일치를 지원합니다. 이는 REST를 통해 수신된 로그 메시지를 구문 분석 및 일치시키고 특정 정규식 조건을 기반으로 이벤트를 생성하거나 닫는 데 사용할 수 있습니다.

이제 DX RESTmon을 통해 Zabbix와 DX OI 통합을 설정하는 과정을 살펴보겠습니다. 박스형 통합은 Zabbix에서 다음 데이터를 가져옵니다.

• 재고 데이터;
• 토폴로지;
• 문제;
• 측정항목.

Zabbix용 커넥터는 기본적으로 사용 가능하므로 통합을 설정하기 위해 해야 할 일은 Zabbix 서버 API IP 주소 및 계정으로 프로필을 업데이트한 다음 Swagger 웹 인터페이스를 통해 프로필을 업로드하는 것뿐입니다. 다음 두 그림의 예입니다.

통합을 설정한 후에는 위에서 설명한 DX OI 분석 기능을 Zabbix에서 제공되는 데이터, 즉 알람 분석, 성능 분석, 예측 통찰력, 서비스 분석 및 교정에 사용할 수 있습니다. 아래 그림은 Zabbix에서 통합된 개체에 대한 성능 지표를 분석하는 예를 보여줍니다.

결론

DX OI는 IT 부서에 상당한 운영 효율성을 제공하여 도메인 간 상황 분석을 통해 IT 및 비즈니스 서비스의 품질을 향상시키기 위한 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 하는 최신 분석 도구입니다. 애플리케이션 소유자 및 사업부의 경우 DX OI는 기술 IT 지표의 맥락뿐만 아니라 최종 사용자의 거래 통계에서 추출된 비즈니스 KPI의 가용성 지표와 서비스 품질을 계산합니다.

이 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 데모 또는 파일럿 요청을 제출하세요. 당신에게 편리한 방법으로 우리 웹 사이트에

출처 : habr.com