Naumen BSM. Система зонтичного интеллектуального мониторинга ИТ-ландшафта

Transcript

1. Система зонтичного интеллектуального мониторинга ИТ-ландшафта
2. Более 350 реализованных проектов в различных странах и отраслях экономики (ТЭК, финансы, производство, ритейл) Реализации проектов в государственном секторе, включая электронное правительство, построения инфосистем для ведущих российских и зарубежных компаний Разработка, консалтинг, выстраивание бизнес-процессов (ITIL и не только), разработка систем автоматизации Охват Опыт Услуги Проектный опыт
3. Типичная ситуация • Каждый вид ресурсов контролируется собственной системой мониторинга, привязки к CMDB нет • Единая точка управления инфраструктурой и визуализации ее состояния отсутствует • Корреляции событий в различных системах не учитываются, взаимное влияние друг на друга и на цельную ИТ-услугу не определяется • Отдел мониторинга вынужден сопровождать и развивать множество систем • Контролируются технические, но не процессные метрики
4. А что если ее… изменить? • Каждый вид ресурсов контролируется собственной системой мониторинга, привязки к CMDB нет • Единая точка управления инфраструктурой и визуализации ее состояния отсутствует • Корреляции событий в различных системах не учитываются, взаимное влияние друг на друга и на цельную ИТ-услугу не определяется • Отдел мониторинга вынужден сопровождать и развивать множество систем • Контролируются технические, но не процессные метрики • Все данные мониторинга привязаны к конкретным объектам CMDB, услугам и информационным системам • Текущие параметры визуализируются в едином персонализированном центре • Учитываются корреляции и взаимовлияние событий, возникающих в различной части инфраструктуры и даже услугах. Сбои и потребление ресурсов прогнозируется • Первичный источник информации для всех СМ – CMDB, поддержка упрощена и автоматизирована • Контролируются бизнес-параметры услуг
5. Зонтичный мониторинг сетевых объектов Зонтичный мониторинг сетевых объектов – альтернативный метод получения данных об объектах, основанный не на подключении к непосредственным объектам мониторинга, а на пакетном получении данных об их состоянии из промежуточной системы. Зонтичный мониторинг, в отличие от прямого, не требует обеспечения прямого доступа к объектам мониторинга (в случае если они, к примеру, находятся в защищенном контуре сети), позволяет получать и консолидировать данные из множества промежуточных систем и по большому числу объектов. • В качестве исходной системы может выступать: • Одна или несколько систем технического мониторинга (Zabbix, Nagios, SolarWinds и т.д.); • Система управления аппаратным обеспечением (СХД, серверная ферма, система управления виртуализацией или облаком) или технологическим, финансовым или торговым оборудованием (процессинговый центр, центр управления банкоматами и терминалами); • Произвольный источник данных, наполняемый иными средствами (база данных).
6. Что позволяет зонтичный мониторинг? • Агрегировать данные специализированных технических мониторинговых систем (подключаясь к ним по HTTP, читая напрямую из базы данных или получая данные через корпоративную шину) • Привязывать метрики объектов мониторинга к элементам CMDB – конфигурационным единицам, обобщать данные, отображая их на уровне ИТ-сервиса или информационной системы • Учитывать корреляции событий из различных систем технического мониторинга и помогать ИТ-специалистам проводить диагностику инцидентов • Комплексно рассчитывать параметры SLA ИТ-услуги, как по техническим (доступность и т.д.), так и по сервисным параметрам
7. Целевая схема • Все метрики собраны в зонтичном мониторинге • Все владельцы услуг и специалисты работают в одном интерфейсе • Все оповещения поступают через единый канал в едином стиле и не будут пропущены • Исходные данные в мониторинг поступают из CMDB • Конфигурация и поддержка систем мониторинга упрощается
8. И какие выгоды? Упрощение сопровождения и настройки мониторинга Снижение стоимости диагностики инфраструктуры и расследования причин инцидентов Сокращение общего числа инцидентов и продолжительности недоступности услуг Проактивное предупреждение аварий, предотвращение до 30% инцидентов до их возникновения Контроль за потреблением ресурсов, повышение уровня их утилизации и точности оценки TCO услуг и инфосистем Усиление контроля руководителей и владельцев услуг за их состоянием
9. Мониторинг бизнес-процессов Встроенные механизмы Business Services Monitoring позволяют осуществлять мониторинг метрик бизнес-процессов, таких как загрузка специалистов, скорость решения задач или обработки обращений, процент выполнения SLA или любых других. На вход могут быть переданы любые выраженные числовыми последовательностями данные – объемы, времена, проценты, от удовлетворенности заказчиков до объема поставок оборудования. Метрики бизнес-процессов позволяют оценивать нагрузку на процесс, качество его работы (результативность), достаточность выделенных ресурсов, результат управляющих воздействий. Эти данные могут использоваться при анализе эффективности процесса, подсчета KPI сотрудников и планирования ресурсов, бюджета и развития на будущие периоды, а так же для предоставления отчетности внутри организации и внешнему аудитору.
10. Единый центр управления услугой Единый центр управления ИТ-услугой объединяет в себе технические и процессные параметры оказания услуги и позволяет ответственному менеджеру всегда «держать руку на пульсе» своей услуги
11. Различные схемы визуализации
12. Различные схемы визуализации
13. Различные схемы визуализации
14. Повышение зрелости Управление обращениями Управление услугами Управление конфигурациями (CMDB) Зонтичные системы мониторинга Управление мощностями, DCIM, DCMS Управление ландшафтом Внедрение зонтичной системы мониторинга – шаг к внедрению интеллектуальных механизмов управления ИТ-инфраструктурой Собираемые данные доступны для последующей обработки и экспорта в другие процессы
15. Искусственный интеллект? И он тоже! Автоматическая обработка языка • Распознавание сканированного текста • Предобработка текста • Обработка и создание голоса (ASR/TTS) • Диалоговые системы Анализ текста • Прямой анализ заимствований • Семантический анализ заимствований • Выделение сущностей, фактов и ключевых слов • Тематическое моделирование Анализ данных • Интеграция и систематизация данных • Обогащение данных • Классификация • Построение прогнозных моделей • Работа с числами и временными рядами • Визуализация данных, Business Intelligence Информационный поиск • Полнотекстовый поиск • Семантический поиск • Мультиязычный поиск • Рекомендательные системы • Стратегическое управление (Data Governance) • Выстраивание бизнес-процессов • Автоматизация офиса CDO Разработка стандартов, методик • Консалтинг в сфере управления данными Управление данными
16. Средства визуализации и оповещения Широкие возможности по визуализации данных: • Построение графиков и dashboard-ов • Вывод значений метрик в привязке к устройствам и сервисам Реакция на инциденты • Регистрация в Service Desk • Отправка оповещений (email, sms, push, МК) • Совершение автоматических действий
17. Интеграционные возможности Внешние взаимодействия: • REST • SOAP • GET/POST • Корпоративная шина • Файловый обмен • Интеграция по электронной почте • Запуск внешнего приложения (CLI) Возможно и прямое получение данных: • ICMP • SQL • SNMP • WMI • SSH • HTTP • JMX
18. Обработка и анализ данных Платформа Naumen DAP позволяет интегрироваться с внешними (разработанными для решения частных задач) компонентами, выполняющие задачи анализа данных с применением технологий машинного обучения, нейронных сетей и Data Mining, таких как: • Прогнозирование событий на основании исторических данных; • Поиск закономерностей в данных за различные периоды, аномалий, аберраций, трендов; • Выдача рекомендаций по улучшению сервиса, инфраструктуры или процесса и эффективности этих улучшений на основании поступающих данных. Решения на базе платформ SMP и DAP так же имеют встроенный механизм построения отчетов, позволяющий разрабатывать различные формы отчетности о состоянии инфраструктуры, процессов или оборудования. Возможна так же интеграция с внешними Business Intelligence системами для включения в существующие потоки аналитики организации.
19. Системные требования и технологии Платформа базируется на технологиях: • Язык разработки - Java 8 • Основной фреймворк - Spring boot • Объектная модель - Hibernate • JMS - Apache Active MQ • Планировщик задач - Quartz Scheduler Поддерживаются базы данных: • PostgreSQL Server • H2 • Oracle • Microsoft SQL Server Хранение истории: • InfluxDB • Round Robin Database - RRD Язык разработки скриптов параметров, метрик и триггеров – Groovy. Реализован обширный документированный API для разработки скриптов параметров, метрик и триггеров. Системные требования (минимальные): • 2 X 2.6Ghz CPU • 4096MB • 50 GB HDD • Операционные сисетмы: • RedHat/CentOS Linux, Ubuntu Linux • Microsoft Windows Server • Активная инсталляция Naumen SMP для настройки и доступа к данным
20. Архитектура инсталляций BSM Naumen BSM может работать как в standalone-конфигурации (один сервер мониторинга), так и в кластерной конфигурации. Поддерживается построение и failover- кластера для обеспечения высокой доступности сервиса, и распределенной инсталляции, в которой часть функций системы вынесена на локальные, в том числе геораспределенные, серверы для распределения нагрузки и приближения системы сбора данных к источнику данных (к примеру, объектам мониторинга), обеспечения доступа в изолированный контур или географической отказоустойчивости. Возможно размещение инсталляций Naumen BSM в сетях, не имеющих доступа в Интернет.
21. Перспективы • Простое масштабирование системы (добавление новых систем мониторинга, увеличение объема данных) • Возможность развития автоматизаций и интеграций (управление инфраструктурой или процессами) • Распределенная (в том числе – географически) инфраструктура, отказоустойчивость • Введение нового функционала без простоя, потерь данных и длительных переконфигураций • Широкие возможности по развитию системы (внедрение нового функционала, изменение отображения, увеличение спектра решаемых задач) • Готовность к применению технологий завтрашнего дня
22. Спасибо за внимание! Ваше решение? Кардашин Никита Антонович Руководитель по развитию решений в области анализа данных и машинного обучения nk@naumen.ru +7 (912) 616-05-04