Предсказательное управление информационной системой Сергей Кузнецов Computer Associates

Чем это вызвано... n Каждая система отлична от других n Нет двух одинаковых нагрузок n Опыт ограничен и очень дорог

Управление через набор правил Сбор данных Выполнен ие действий Изменение состояния Посылка сообщения Информирован ие оператора Порожден ие тревоги

Распределенная система поддерживает одновременно множество приложений разнесенных территориально с сильно изменяющейся нагрузкой... НЕ ЛЕГКАЯ ЗАДАЧА Управление через набор правил

Хорошо ? ? Правила трудно определить... Сложная многомерная нелинейная корреляция

Ограниченность управления по наборам правил Я не знаю, что может произойти! n Новые неожиданные проблемы и сложности могут могут возникнуть в любой момент

n Анализирует параметров прозводительности n Управляет производительностью: – любой системы – в любой произвольной конфигурации – с любым уровнем нагрузки n Для работы: – не нужно знаний параметров производительности системы – очень маленькое время на установку – очень маленькое время на модификации Нейроагент производительности

Начальное обучение нейроагента Контроль производительности Обучение нейроагента на изменения Основные компоненты Основные компоненты

«КУБ» состоит из временных срезов данных HPA время Начальное обучение нейроагента значаениязначаения Агент производительности (включен в TNG) собирает данные о работе системы в «КУБ» В типовом случае для построения адекватного персонального профиля собираются данные за 2 недели В типовом случае для построения адекватного персонального профиля собираются данные за 2 недели

Параметры производительности системы (минимум - 6; максимум более 1,200) Параметры производительности системы (минимум - 6; максимум более 1,200) Что содержится в каждом срезе? Начальное обучение нейроагента

Фильтры удаляют все статичные или избыточные данные Эти данные никогда не изменяются Поэтому их можно удалить Начальное обучение нейроагента

Эти данные коррелируют: можно построить один параметр Начальное обучение нейроагента Фильтры удаляют все статичные или избыточные данные

Остаются только те данные, которые реально характеризуют состояние системы Начальное обучение нейроагента Фильтры удаляют все статичные или избыточные данные

Определение кластеров данных Начальное обучение нейроагента Размещение данных о производительности в многомерном пространстве данных…

Определение кластеров данных Начальное обучение нейроагента

Первоначальное состояние Первоначальное состояние Текущее состояние Текущее состояние Переходы: зеленый-желтый зеленый-фиолет. зеленый-оранж. Зеленый-синий Анализ поведения... Переход из одного кластера в другой Начальное обучение нейроагента

% 20% 5% 25% Начальное обучение нейроагента Анализ поведения... Переход из одгош кластера в другой Переходы: зеленый-желтый зеленый-фиолет. зеленый-оранж. Зеленый-синий

Переходы: зелен.-фиол.: проблемы SQL зелен.-фиол.: проблемы сети зелен.-фиол.: потери прерываний зелен.-фиол.: нормальная работа 75% 0% 25% 0 5 Проблема SQL Нормальная работа Нормальная работа Анализ поведения... Определение возникающих проблем при переходе Начальное обучение нейроагента

Сохранение персонального профиля системы - Конец обучения Начальное обучение нейроагента

Нейроагент производительности Интерфейс … Unicenter 2D Map

Возникновение проблемы Возникновение проблемы Интерфейс… Unicenter 3D View Нейроагент производительности

Как нейроагент определяет возникновение проблемы? Интерфейс… Unicenter 3D View Нейроагент производительности

Предыдущее состояние Предыдущее состояние Определение потенциальных проблем Текущее состояние Текущее состояние Нейроагент производительности

75% 0% 25% 0 5 Нейроагент производительности Предыдущее состояние Предыдущее состояние Определение потенциальных проблем Текущее состояние Текущее состояние Переходы: зелен.-фиол.: проблемы SQL зелен.-фиол.: проблемы сети зелен.-фиол.: потери прерываний зелен.-фиол.: нормальная работа

Переходы: зелен.-фиол.: проблемы SQL 75% Нейроагент производительности Предыдущее состояние Предыдущее состояние Определение потенциальных проблем Текущее состояние Текущее состояние

Порождение Тревоги… Проблема SQL - вероятность 75% Порождение Тревоги… Проблема SQL - вероятность 75% Нейроагент производительности Предыдущее состояние Предыдущее состояние Определение потенциальных проблем Текущее состояние Текущее состояние

Интерфейс… AgentView Детализация предсказания и объяснение причин Детализация предсказания и объяснение причин Нейроагент производительности

Интерфейс… Консоль Unicenter TNG Предупреждение от нейроагента Предупреждение от нейроагента Нейроагент производительности

Постобучение нейроагента Задание профиля на обновление

Внедрение нейроагентов - начальное обучение Обуччение нейроагента Данные о производи- тельности Управляющая система Сервер Cube Store Куб данных Конфигурация HPA Исключительные ситуации Сервер Агент производительности

Внедрение нейроагентов - расстановка Обуччение нейроагента Данные о производи- тельности Управляющая система Сервер Cube Store Куб данных Конфигурация HPA Исключительные ситуации Сервер Агент производительности Персональн ый профиль Нейроагент

Внедрение нейроагентов - функионирование Сервер Агент производительности Нейроагент Предсказание поведения Консоль Unicenter TNG

Внедрение нейроагентов - обработка исключений Сервер Агент производительности Нейроагент Обуччение нейроагента Управляющая система Cube Store Куб данных Конфигурация HPA Исключительные ситуации Данные о производи- тельности Предсказание проблем производи- тельности

Сервер Данные о производи- тельности Предсказание проблем Внедрение нейроагентов - обработка исключений Сервер Агент производительности Нейроагент Переобучение нейроагента Управляющая система Cube Store Куб данных Конфигурация HPA Исключительные ситуации Исключения

Внедрение нейроагентов - переобучение Сервер Агент производительности Нейроагент Пере-обуччение нейроагента Управляющая система Cube Store Куб данных Конфигурация HPA Исключительные ситуации Данные о производи- тельности Обновление персонального профиля

Нейроагенты … Будущее за само -управляемыми системами