Naumen DAP – платформа для построения систем интеллектуального мониторинга
Data Aggregation Platform позволяет:
- Сформировать взаимодействие процессов и сервисов, выявлять сложные и динамически изменяющиеся связи
- Создать «модель здоровья» процессов и сервисов на основании анализа влияния на бизнес
- Оптимизировать производительность и доступность сервисов,
обеспечивая эффективность критически значимых
для бизнес-результата процессов - Сформировать рекомендации для предотвращения возможных проблем функционирования сервисов
Основные функции платформы
-
Сбор данных с устройств
и из различных источников -
Автономная обработка данных
и автоматизированное принятие решений -
Визуализация данных
(построение интерфейса) - Интеграция данных в системы
- «Интеллектуальный» обмен данными
внутри системы - Формирование рекомендаций оптимизации процессов
Гибкость
Может работать на операционных системах Linux и Windows.
В качестве СУБД поддерживаются PostgreSQL, MSSQL,
Oracle, H2.
Платформа одновременно обрабатывает различные типы данных.
Доступность
- Критерии для отслеживания включают наиболее проблемные показатели, на основании которых можно делать вывод об искажениях в отслеживаемых процессах
- Уровень доступности решений 99,9%
- Сбор информации о параметрах состояния объектов
в режиме 24*7
Производительность
- Количество источников одновременно обрабатываемых данных составляет несколько
десятков тысяч
без деградации производительности платформы - От нескольких десятков тысяч операций в секунду
Сбор данных в Naumen DAP
Платформа собирает, агрегирует и обрабатывает с различных приборов и устройств данные:
Показатели из внутренних или внешних систем мониторинга
Бизнес-показатели: обороты, поставки, расходы, объемы
Метрики, собранные из ИТ-систем: временные характеристики запросов, загрузка данных по сотрудникам и др.
Сведения из профильных систем управления: процессинг, мониторинг сети
Неструктурированные массивы данных
Сведения о промышленном и технологическом оборудовании
Обработка данных
Полученная информация обобщается, анализируется и профилируется на основе подходов машинного обучения и Data Science
Агрегация и анализ данных проводится в активном или пассивном режимах. При активном способе сервер мониторинга подключается к устройствам самостоятельно, при пассивном — отправка информации инициируется со стороны самих устройств или любых других внешних систем мониторинга и отправляется в Naumen DAP
Сбор и обмен данными строится на поддержке протоколов SNMP, HTTP, JDBC, SSH, POP3, IMAP4, SMTP, JMX, WMI и др.
Вывод данных
История значений метрик может быть показана, например, в виде графика или таблицы и cохранена в двух видах:
В консолидированном
используется база данных
Round Robin DatabaseЗаранее фиксированный объём занимаемого на диске пространства. Мгновенное отображение консолидированных значений в рамках заданных интервалов и функций: например, среднее значение за день, максимальное значение за неделю и т.д.
В необработанном
используется база данных для временных рядов
InfluxDBДанные сохраняются “как есть”,
без искажения точности времени и значения
Оптимизация процессов
На основании полученных и обработанных данных можно определить:
соответствие функционирования процессов и сервисов установленным требованиям
причины возникающих несоответствий
подтверждение выполнения корректирующих действий
Результат мониторинга
После мониторинга разрабатываются корректирующие действия,
направленные на дальнейшее улучшение результативности и эффективности сервисов/процессов.