स्टेरॉयड पर Zabbix: Sbertech का एकीकृत निगरानी प्लेटफ़ॉर्म कैसे काम करता है

नमस्कार, हेब्र! मेरा नाम सर्गेई प्रुतसिख है, मैं Sberbank-Technology की निगरानी दिशा का प्रभारी हूं। हमारे संगठन का मुख्य उद्देश्य Sberbank के लिए सॉफ्टवेयर उत्पादों का विकास और परीक्षण है। इसके लिए, कंपनी के पास एक बड़ा आईटी बुनियादी ढांचा है - 15 हजार सर्वर लगभग 1,500 परीक्षण वातावरण में विभाजित हैं, जो 500 से अधिक स्वचालित प्रणालियों से संबंधित हैं। कुल मिलाकर, लगभग 10 हजार विशेषज्ञ उनके साथ काम करते हैं।

2015 में, हमने एक केंद्रीकृत निगरानी सेवा बनाना शुरू किया। इसके अलावा, सब कुछ केवल कार्यान्वयन तक ही सीमित नहीं था। निगरानी के ढांचे में बहुत सारे नियमों, निर्देशों और साथ ही सेर्बटेक की इकाइयों के बीच संबंध को स्थापित करना आवश्यक था। इस पोस्ट में मैं आपको विस्तार से बताऊंगा कि हमने किस तरह से प्लेटफ़ॉर्म को चुना, किस सिद्धांत पर हमने सब कुछ बनाया और हमने क्या किया।

परियोजना के मुख्य लक्ष्य और विचारधारा

इस परियोजना में हमने जो लक्ष्य तय किए हैं, वे हैं:

• आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर के आकार और संरचना पर विश्वसनीय डेटा प्राप्त करना;
  
• आईटी सुविधाओं के उपयोग का अनुकूलन;
  
• विकास और परीक्षण वातावरण के आईटी बुनियादी ढांचे के समर्थन और संचालन की लागत को कम करना;
  
• विकास और परीक्षण के लिए तत्परता में आईटी बुनियादी ढांचे के लिए समर्थन;
  
• परीक्षण वातावरण के काम में समस्याओं के बारे में विशेषज्ञों को सूचित करना;
  
• परीक्षण वातावरण और औद्योगिक AFM के अनुपालन की ऑडिट हमारे लिए बहुत विशिष्ट कार्य नहीं है;
  
• परीक्षण के परिणामों पर रिपोर्ट के लिए डेटा संग्रह, परीक्षण के सभी चरणों में महत्वपूर्ण मापदंडों का माप प्रदान करता है।
  

आगे देखते हुए, मैं कह सकता हूं कि एक या दूसरे डिग्री के सभी लक्ष्य पहले ही पूरे हो चुके हैं। और कुछ संबंधित समस्याओं, निगरानी ने भी हल करने में मदद की।

लक्ष्यों के अलावा, हमने सिद्धांत तैयार किए, एक विचारधारा, जिसका हमने पूरे प्रोजेक्ट में पालन किया:

• उपयोगकर्ता की संतुष्टि निगरानी के मुख्य संकेतकों में से एक है। ITSMf 2017 सम्मेलन में, मैंने आईटी अवसंरचना की निगरानी के बारे में बात की थी, और पाँचवीं रिपोर्ट में यह नहीं है: "अपने कर्मचारियों को निगरानी प्रणाली के साथ काम करने के लिए मजबूर न करें।" बात प्रेरित करने की है, उपकृत करने की नहीं। यह ठीक से निर्मित KPI के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। सेवा की शुरुआत में, ऐसे KPI अभी तक प्रकट नहीं हो सकते हैं। फिर भी, संभावित ग्राहकों को लाभान्वित करने के लिए निगरानी के पहले दिनों से यह बहुत महत्वपूर्ण है।
  
• शोधन के लिए न्यूनतम समय। इसके लिए हम एजाइल तत्वों का उपयोग करते हैं। वे जल्द से जल्द नई सुविधाएँ प्रदान करने और ग्राहकों से प्रतिक्रिया प्राप्त करने में मदद करते हैं।
  
• प्रणाली का खुलापन, दोनों सुधारों के लिए, जो एक एकल बैकलॉग बनाने में व्यक्त किया जाता है, जिसके लिए कोई भी कर्मचारी लिख सकता है, और जानकारी प्रदान करने के संदर्भ में - हमारी सेवा आपको निगरानी कॉन्फ़िगरेशन के बारे में जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देती है, जो, एक नियम के रूप में, छिपी हुई है।
  
• दैनिक कार्य में उच्च स्तर का एकीकरण। हमारी प्राथमिकता कार्यक्षमता को लागू करना है जो उपयोगकर्ताओं को दैनिक आधार पर चाहिए। इससे कंपनी के भीतर निगरानी सेवा को लोकप्रिय बनाने में अपेक्षाकृत कम समय में मदद मिली।
  

निगरानी प्रणाली का विकल्प

लगभग सभी परियोजनाओं में जहां मैंने भाग लिया था, जल्दी या बाद में एक टेबल विभिन्न प्रणालियों की कार्यक्षमता की तुलना में पॉप अप हुई, जिसमें एक विशेष प्रणाली को एक स्पष्ट लाभ दिया गया था।



मेरी राय में, इस तरह का तुलनात्मक विश्लेषण निगरानी सेवा के साथ काम करने की तत्काल शुरुआत से पहले नहीं किया जा सकता है, और इससे भी अधिक, यह इस विश्लेषण के आधार पर एक या दूसरे समाधान को चुनने के बारे में निर्णय लेने के लायक नहीं है। जब तक आपकी कंपनी में सिस्टम कम से कम समय के लिए काम नहीं करता है, तब तक यह स्पष्ट रूप से न्याय करना असंभव है कि आपकी कंपनी में कौन से विशिष्ट कार्य मांग में होंगे। यदि आप किसी कारण से मॉनिटरिंग सिस्टम को बदलना चाहते हैं तो ऐसी तालिकाएँ मदद कर सकती हैं।

अन्य Zabbix प्रतिष्ठानों के साथ तुलना

मॉनिटरिंग सिस्टम के कई इंस्टॉलेशन के आकार की तुलना करने के तरीके के बारे में आप बहुत सारी बातें कर सकते हैं, लेकिन मेरी राय में, इसके लिए चुनी गई सभी विशेषताएं काफी व्यक्तिपरक हैं। ताकि आपको हमारी स्थापना के आकार के बारे में अधिक सटीक विचार हो, मैंने अन्य कंपनियों में इसी तरह की सेवाओं के उदाहरण देने का फैसला किया, जिनके बारे में ज़ाबिक्स के प्रतिनिधियों ने हाईलोड सम्मेलन में बात की।



जैसा कि आप देख सकते हैं, Sbertech में Zabbix का उदाहरण सबसे बड़ी स्थापनाओं के लिए अधिक नीच नहीं है, और कुल भार के संदर्भ में यह उनके साथ सममूल्य पर है।

ज़बबिक्स के लाभ

2017 की दूसरी छमाही में, हमने प्रोब इंफ्रास्ट्रक्चर की निगरानी के लिए ज़ैबिक्स पायलट का संचालन किया। तब हमने कई गुणात्मक मानदंड तैयार किए, जिन्हें हम ज़ैबिक्स के पूर्ण लाभों के लिए कहते हैं:

• खुला स्रोत प्रसंस्करण और अनुकूलन के लिए असीमित संभावनाएं।
  
• मैट्रिक्स के संग्रह के तंत्र और स्रोत का खुलापन। वाणिज्यिक उद्यम समाधानों में, कई मैट्रिक्स समझ से बाहर हैं - विभिन्न बॉटनेट्स, मेमोरी लीक, जो कि विक्रेता का तकनीकी समर्थन भी अक्सर समझा नहीं सकता है। ज़ैबिक्स में ऐसी समस्या नहीं है - आप हमेशा स्पष्ट रूप से कह सकते हैं कि यह कुछ मीट्रिक कैसे एकत्रित करता है। इस प्रकार, सिस्टम प्रशासकों द्वारा सिस्टम की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।
  
• स्केलिंग की सापेक्ष आसानी - मुख्य रूप से अतिरिक्त प्रॉक्सी सर्वर की शुरूआत के कारण, जिससे आप लोड के हिस्से को स्थानांतरित कर सकते हैं। यदि आप एक उदाहरण के प्रदर्शन की सीमा तक पहुँचते हैं, तो दूसरी और दोनों को एक विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम (ग्राफाना) के तहत संयोजित करना संभव है।
  
• कूल एपीआई - मेरी राय में, यह ज़ैबिक्स के मुख्य लाभों में से एक है। एक उच्च-गुणवत्ता, अच्छी तरह से विकसित और समझने योग्य एपीआई संबंधित प्रणालियों, स्वचालन, आदि के साथ एकीकरण के लिए विशाल अवसर खोलता है।
  
• गतिशील वस्तुओं की निगरानी करना एक तिपहिया है, लेकिन अच्छा है। ज़ैबिक्स में, यह निगरानी सरल और सहज है, जिससे आप बहुत जल्दी अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। डायनामिक ऑब्जेक्ट कोई भी ऑब्जेक्ट हैं जो अपने जीवनकाल के दौरान सर्वर पर दिखाई देते हैं और गायब हो जाते हैं: फाइल सिस्टम, नेटवर्क इंटरफेस और अन्य। इसलिए, निगरानी से इन वस्तुओं की सेटिंग और हटाने को स्वचालित करने की आवश्यकता है।
  
• घटकों की एक अपेक्षाकृत छोटी संख्या। वाणिज्यिक समाधानों में, प्रत्येक घटक अपने आधार के साथ एक अलग उपतंत्र है, जिसे अलग से स्थापित किया जाना चाहिए। और ज़ैबिक्स एक एकल प्रणाली है, जिसमें सभी निगरानी विधियों को एक साथ केंद्रित किया जाता है: एजेंट, एजेंटलेस, नेटवर्क और अन्य - केवल 14 प्रकार।
  
• ग्राफाना के साथ डेटा दृश्य। ग्राफाना के साथ एकीकरण से ग्राफ बनाना और वास्तव में सुविधाजनक डैशबोर्ड बनाना संभव हो जाता है।
  
• आईटी सेवाओं की उपलब्धता की निगरानी की उपलब्धता। ज़ैबिक्स में एक अंतर्निहित सबसिस्टम है जो एसएलए में भविष्य के उपयोग के लिए आईटी सेवाओं की उपलब्धता की गणना कर सकता है।
  
• मैट्रिक्स और उनके थ्रेशोल्ड मान बनाने के लिए लचीलापन। यहां ज़ैबिक्स के पास जटिल निगरानी मीट्रिक कॉन्फ़िगर करने का पर्याप्त अवसर है:
  - सबसे पहले, यह गणना मैट्रिक्स का निर्माण है : कई सरल मैट्रिक्स के आधार पर, एक जटिल एक की गणना की जाती है।
  - मेट्रिक्स मान का प्रीप्रोसेसिंग उपलब्ध है - यह उदाहरण के लिए, जब आप ज़ैबिक्स में कुछ बड़े डेटा ऐरे को लोड करते हैं, और फिर, डेटाबेस में एक विशिष्ट मीट्रिक डालने से पहले, ज़ैबिक्स एरे का विश्लेषण करता है और उस डेटा को बिल्कुल खींच लेता है जिसे आप मीट्रिक के रूप में सहेजना चाहते हैं। ।
  - मास्टर मेट्रिक्स। किसी सर्वेक्षण में किसी वस्तु पर डेटा की एक सरणी को एक बड़े मीट्रिक में एकत्र करना संभव है, और फिर इसे अपने मैट्रिक्स के लिए डेटा स्रोत के रूप में उपयोग करें। यह आपको प्रश्नों की संख्या को कम करने और समय में सभी मैट्रिक्स के संग्रह को सिंक्रनाइज़ करने की अनुमति देता है।
  
• आंतरिक निगरानी की संभावना। Zabbix, एक ओपन सोर्स प्रोडक्ट के रूप में, प्रदर्शन के मुद्दे हैं। हालाँकि, एक सुविचारित आंतरिक निगरानी प्रणाली इन समस्याओं से जल्दी निपटने में मदद करती है।
  

ज़ैबिक्स नुकसान

निष्पक्षता में, मैं मदद नहीं कर सकता लेकिन मुख्य, मेरे विचार में, ज़ाबिक्स की कमियों का उल्लेख कर सकता हूं। आप उनकी एक अच्छी सूची बना सकते हैं:

• बैकएंड ऑटोमेशन की कम डिग्री। मैं एक आरक्षण करूँगा कि मुझे DBMS के सभी प्रकारों के साथ प्रयोग करने का अवसर नहीं मिला। हमारी कंपनी Oracle DBMS को Zabbix बैकएंड के रूप में उपयोग करती है। बड़े पैमाने पर संचालन में एक घंटे से अधिक समय लग सकता है - उदाहरण के लिए, अपडेट करना या मीट्रिक बदलना, जो बड़ी संख्या में ऑब्जेक्ट (15 हजार नेटवर्क नोड्स) से बंधा हुआ है।
  
• अंतर्निहित निगरानी एजेंट प्रबंधन उपकरणों की कमी। ऐसे उत्पाद वाणिज्यिक उत्पादों में उपलब्ध हैं। Zabbix के पास यह अभी तक नहीं है। एजेंटों के लिए टूलकिट अपडेट भी नहीं है। बेशक, सब कुछ स्वतंत्र रूप से किया जा सकता है, लेकिन इन सुविधाओं को बॉक्स से बाहर निकालना बेहतर होगा।
  
• अब तक, आईटी सेवाओं की उपलब्धता की निगरानी के कम विस्तार। यह बहुत अच्छा है कि निगरानी होती है, लेकिन इसे और विकसित करने की आवश्यकता है। अब सेवा-संसाधन मॉडल (इसके बाद सीपीएम) के किसी भी अलग-अलग हिस्सों में उपयोगकर्ता की पहुँच को किसी तरह सीमित करना संभव नहीं है। यदि CPM ट्री बड़ा है, तो वेब इंटरफ़ेस धीमा होना शुरू हो जाता है। और इस सबसिस्टम में उपलब्धता की गणना को अनुकूलित करने की संभावनाएं अभी भी कम हैं।
  
• लंबे अपडेट। अंतिम डेटाबेस अपडेट में हमें लगभग आठ घंटे लगे। इस समय, मॉनिटरिंग सेवा अनुपलब्ध थी। वैकल्पिक रूप से, आप समर्थन स्क्रिप्ट का अनुरोध कर सकते हैं और अलग से अपडेट कर सकते हैं।
  
• अंतर्निहित विज़ुअलाइज़ेशन सबसिस्टम की मामूली कार्यक्षमता। ग्राफाना इस समस्या को हल करता है, लेकिन अंतर्निहित दृश्य वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देता है।
  
• एकीकृत DBMS मॉनिटरिंग (ODBC)। तथ्य यह है कि इस तरह की निगरानी हर बार मीट्रिक के सर्वेक्षण में ज़ैबिक्स के लिए एक अलग कनेक्शन खोलती है। और यदि आपका डेटाबेस बड़ा है (बड़ी संख्या में मेट्रिक्स एकत्र किए गए हैं), तो इसमें कनेक्शन पूल पूर्ण हो सकता है और डेटाबेस लक्ष्यीकरण प्रणाली सहित, जवाब देना बंद कर देगा। ज़ैबिक्स में एक वैकल्पिक निगरानी उपकरण है (उदाहरण के लिए, DBforBIX), लेकिन बड़ी संख्या में वस्तुओं के लिए इसे स्थापित करना एक कठिन काम है। इसके लिए आपको एक अलग स्वचालन लिखने की आवश्यकता है।
  
• आईटी बुनियादी ढांचे के लिए इन्वेंट्री लचीलेपन का अभाव। एक तरफ, यह अच्छा है। दूसरी ओर, यह किसी भी मॉनिटरिंग ऑब्जेक्ट के लिए एक अलग टैब जैसा दिखता है, जिस पर हार्ड-कोडिंग नामों के साथ इन्वेंट्री फ़ील्ड का एक हार्ड-सेट सेट होता है। कुछ बदलने के लिए, आपको दृश्यपटल के स्रोत कोड में आने की आवश्यकता है। इन क्षेत्रों और आकारों की संख्या को बदलना भी असंभव है - अगले अद्यतन के दौरान कुछ तोड़ने का जोखिम है।
  
• नेटवर्क मैप बनाने के लिए ऑटोमेशन की कमी। तुलना के लिए, हम HP OpenView नेटवर्क नोड प्रबंधक का हवाला दे सकते हैं, जो स्वचालित मोड में नेटवर्क टोपोलॉजी मानचित्र बनाने में पूरी तरह से सक्षम है। ज़ैबिक्स को सब कुछ मैन्युअल रूप से बनाना होगा। शायद, इस कारण से, यह कार्यक्षमता व्यावहारिक रूप से हमारे बीच मांग में नहीं है।
  
• रोल मॉडल में लचीलेपन की कमी। ज़ैबिक्स तय क्षमताओं के साथ केवल चार उपयोगकर्ता भूमिकाएं प्रदान करता है। इसके अलावा, Zabbix API तक उपयोगकर्ता की पहुंच को प्रतिबंधित करने के लिए बॉक्स से बाहर कोई रास्ता नहीं है। यही है, अगर उपयोगकर्ता के सामने की ओर पहुंच है, तो उसके पास स्वचालित रूप से एपीआई तक पहुंच है। हमारे लिए, इसने इस तथ्य को जन्म दिया कि अयोग्य अनुरोध वाले उपयोगकर्ता सिस्टम को गंभीरता से लोड करते हैं। इसके अलावा, उपयोगकर्ता के एक्सेस देने का कोई तरीका नहीं है, उदाहरण के लिए, बिना एक्सेस के मेट्रिक्स पढ़ना, मॉनिटरिंग ऑब्जेक्ट की सेटिंग्स को एडिट करना।
  

सिस्टम आर्किटेक्चर

अब मात्रात्मक संकेतक और हमारे सिस्टम की वास्तुकला के बारे में कुछ शब्द।



वर्तमान में, निगरानी के तहत 16 हजार से अधिक ऑब्जेक्ट्स (मुख्य रूप से सर्वर) हैं, जहां से लगभग ढाई मिलियन मीट्रिक कुल एकत्र किए जाते हैं। सिस्टम पर उनका कुल भार लगभग 19 हजार मान प्रति सेकंड है। सभी निगरानी वस्तुओं को 1800 से अधिक उपकरणों के समूह में वितरित किया जाता है, जिनमें से अधिकांश विशिष्ट परीक्षण वातावरण के अनुरूप होते हैं। वर्तमान में, 1000 से अधिक उपयोगकर्ता सिस्टम में पंजीकृत हैं, जिन्हें 365 कार्यात्मक समूहों में विभाजित किया गया है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, हम समूहों में उपकरणों और उपयोगकर्ताओं के वितरण पर काफी ध्यान देते हैं। यह आपको हमारी सेवा से अलर्ट की सटीकता को बढ़ाने की अनुमति देता है।



कुल मिलाकर, हमारे पास तीन Zabbix उदाहरण हैं। आरेख उनमें से सबसे बड़ी वास्तुकला को दर्शाता है, जो विकास और परीक्षण के मुख्य आईटी बुनियादी ढांचे की निगरानी करता है। एक अन्य उदाहरण निगरानी बुनियादी ढांचे की देखरेख करता है। और तीसरे उदाहरण का उपयोग हमारे साथ नए निगरानी उपकरणों के विकास और परीक्षण के लिए किया जाता है। मुख्य उदाहरण की पूरी संरचना को VMWare के आधार पर वर्चुअलाइज किया गया है। सामान्य तौर पर, यदि संभव हो तो किसी भी वर्चुअलाइजेशन सिस्टम का उपयोग न करना बेहतर है, क्योंकि वर्चुअल इन्फ्रास्ट्रक्चर के मामले में प्रदर्शन समस्याओं को खोजना और हल करना अधिक कठिन है।

बैकएंड ओरेकल एक्टिव डेटा गार्ड पर आधारित है और इसमें दो डेटाबेस शामिल हैं - मुख्य और प्रतिकृति। हमारे पास तीन मोर्चे हैं:

• प्रशासनिक कार्यों के लिए - यह भारी, जटिल और दीर्घकालिक संचालन करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है जो सर्वर को भारी लोड करता है;
  
• कस्टम - तंग सेटिंग्स के साथ जो उपयोगकर्ताओं को मुख्य निगरानी प्रणाली को बहुत अधिक लोड करने की अनुमति नहीं देता है;
  
• रिपोर्टिंग के लिए, यह प्रतिकृति को देखता है और केवल-पढ़ने के लिए डेटाबेस के साथ बातचीत करने के लिए अनुकूलित किया गया है। गफ़राना इससे जुड़ा है, निगरानी डेटा के उच्च-गुणवत्ता वाले दृश्य प्रदान करता है।
  

कार्यान्वयन सुविधाएँ

इस कहानी में, मैंने मूल कार्यक्षमता पर ध्यान केंद्रित नहीं करने का फैसला किया जो लगभग किसी भी निगरानी में लागू होती है - क्रैश को ठीक करना, आईटी सिस्टम के प्रदर्शन या उपलब्धता के बारे में जानकारी एकत्र करना। मैं हमारी सेवा की विशिष्ट विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करूंगा।



इन सुविधाओं में मुख्य रूप से विशिष्ट कार्यों के स्वचालन की एक उच्च डिग्री शामिल है। हम व्यावहारिक रूप से निगरानी के लिए सर्वर स्थापित करने, निगरानी परिणामों तक पहुंच प्रदान करने में समय नहीं बिताते हैं, लेकिन मुख्य रूप से सेवा को विकसित करने और इसमें नई गैर-मानक सुविधाओं को जोड़ने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मॉनीटरिंग सर्विस के परीक्षण की प्रक्रिया से 200 से अधिक ऑटोमेशन लिपियों को विकसित किया गया, जिससे हमें इसमें काफी मदद मिली।

लेकिन ज़ैबिक्स में एजेंट को पंजीकृत करने से पहले, इसे अभी भी स्थापित करने की आवश्यकता है। जैसा कि मैंने ऊपर लिखा है, ज़ैबिक्स की कमियों में से एक निगरानी एजेंट प्रबंधन उपकरणों की कमी है। इसलिए, एजेंटों को स्थापित करने के लिए, हमने अपनी DevOps प्रक्रियाओं के हिस्से के रूप में एक अलग नौकरी का आयोजन किया है। नीचे दिया गया आंकड़ा एजेंट स्थापना आरेख दिखाता है।



हमारे पास दो मुख्य प्रवेश बिंदु हैं। यह या तो पाइथन स्क्रिप्ट है - REST API के माध्यम से, यह जॉब जेनकिन्स को उन होस्ट के बारे में जानकारी देता है, जिन पर आप एजेंट को स्थापित करना या अपडेट करना चाहते हैं, अतिरिक्त चर की एक सूची, साथ ही साथ प्लेबाय का नाम Ansible चलाने के लिए। या डिफ़ॉल्ट डेटा Bitbucket से आ सकता है। लेकिन जेनकिंस में, उन्हें पूरी तरह से उन चरों के अनुसार बदला जा सकता है जिन्हें हमने पास किया था। और यह हमें मदद करता है, उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रॉक्सी सर्वरों द्वारा निगरानी रखने वाले एजेंटों को अद्यतन करने के लिए। हमारी प्रक्रिया की ख़ासियत यह है कि ज़ैबिक्स एजेंट कॉन्फ़िगरेशन लगभग मक्खी पर बनता है।

रिपोर्टिंग

पहले से ही परियोजना की शुरुआत में, यह स्पष्ट हो गया कि ज़ैबिक्स उपकरण द्वारा प्रदान किए गए मानक रिपोर्टिंग उपकरण हमें सभी जरूरतों को पूरा करने की अनुमति नहीं देंगे। इस संबंध में, माइक्रोसॉर्स्क आर्किटेक्चर के आधार पर, एक अलग रिपोर्टिंग सबसिस्टम लागू किया गया था, जो बुनियादी निगरानी रिपोर्टों की क्षमताओं का काफी विस्तार करता है। अब हमारे पास ऑपरेशन में बीस से अधिक रिपोर्ट हैं। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं, जिनको लागू किया जा रहा है:

चेतावनी

सेवा के काम के दौरान, ईमेल अलर्ट विकसित हुए हैं। यहाँ वे इस समय क्या दिखते हैं:



समस्या और उसकी स्थिति के साथ-साथ निगरानी वस्तु के बारे में जानकारी है। संबंधित मेट्रिक्स और घटनाओं के लिंक हैं, समस्या का वर्णन करने के लिए एक फ़ील्ड, निर्देशों के लिंक और एक फीडबैक फॉर्म। अधिक महत्वपूर्ण दुर्घटनाओं के लिए, हम, निश्चित रूप से, एक एसएमएस वितरण भी है।

इस तरह के सूचनात्मक अलर्ट ने हमें अपने अधिकांश उपयोगकर्ताओं के ज़ैबिक्स के साथ संचार को कम करने की अनुमति दी। यह मेलिंग सूची प्राप्त करने के लिए पर्याप्त है। हमने उपयोगकर्ताओं को अच्छी तरह से समूहीकृत किया है - 1080 लोगों के लिए 365 समूह हैं। इसलिए, समाचार पत्र बहुत ही बिंदास हो जाता है - और, तदनुसार, कष्टप्रद नहीं। हमारे कई उपयोगकर्ता लगभग भूल गए हैं कि हमारे पास, वास्तव में, ज़ैबिक्स - वे ग्राफाना न्यूजलेटर और विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम का उपयोग करते हैं।

प्रबंधन प्रक्रियाओं के साथ एकीकरण

परियोजना में शुरू में हमारे कुछ आईटी बुनियादी ढांचा प्रबंधन प्रक्रियाओं के साथ निगरानी एकीकरण शामिल था। यदि निगरानी सेवा ने दुर्घटना दर्ज की है, तो आप इसके लिए एक टिकट बना सकते हैं - उन टीमों के लिए जो जीरा के साथ अधिक काम करती हैं। सेवा विभागों के लिए, HP सेवा प्रबंधक में घटनाएँ बनाना संभव है:



जैबिक्स के आधार पर, आईटी बुनियादी ढांचे के उपयोग को अनुकूलित करने की एक पद्धति भी विकसित और स्वचालित थी। तीन मुख्य मापदंडों को अनुकूलित किया गया है: सीपीयू, रैम और हार्ड ड्राइव की मात्रा। यह तकनीक एक चलती औसत और 90 प्रतिशत प्रतिशत के आधार पर काम करती है। इस तकनीक के आधार पर, कोई भी वस्तु या सर्वर तीन श्रेणियों में से एक में आता है: अतिभारित, आशातीत भारित, अतिभारित।



उपरोक्त दिखाता है कि यह तकनीक एक विशिष्ट सर्वर पर कैसे लागू होती है। गुलाबी गलियारा चलती औसत का मूल्य है। वाइड ग्रीन कॉरिडोर - कच्चा डेटा। और नीला 90 प्रतिशत प्रतिशत है।

कॉन्फ़िगरेशन डेटाबेस के साथ एकीकरण ने पहुंच प्रदान करने और सेवा-संसाधन मॉडल के निर्माण से जुड़े अधिकांश कार्यों को स्वचालित करना संभव बना दिया। , . , , , .

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2016 , : 600 CPU, 7,5 50 .