Мы расскажем о пяти трендах. Каждому из них посвящена отдельная статья. Тренд №1 и Тренд №2 также доступны к прочтению.

ТРЕНД №3. ПЕРЕХОД ОТ КЛАССИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА К ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМУ УПРАВЛЕНИЮ ИТ-ЛАНДШАФТОМ

Роль цифровых решений в функционировании бизнеса, даже весьма далекого от технологической сферы, растет с каждым днем. Это вынуждает собственников и руководство обращать особое внимание на надежность, безопасность и стабильность ИТ-ландшафта организации. Так как сбой в его работе, зачастую, эквивалентен остановке всего бизнеса.

Высокая скорость развития технологий бизнеса предъявляет к ИТ-подразделениям все больше требований по обеспечению доступности, качества и непрерывности ИТ-услуг с обязательным соблюдением оптимизации стоимости владения. При этом усложняются и сами ИТ-услуги, которые становятся многоуровневыми, комплексными и распределенными, частично облачными и арендованными. В итоге, обеспечение эксплуатации, а тем более проведение изменений в ИТ-ландшафте, становится сложным трудоемким процессом.

Сделать работу ИТ-инфраструктуры открытой и гибкой позволяет переход от интуитивного управления ИТ-ландшафтом к управлению, основанному на объективной информации: Data Driven Management, выстраивание высокоуровневых процессов, таких как управление событиями, мощностями, доступностью и непрерывностью, изменениями. Для обеспечения этих процессов объективной информацией нужны источники данных, которые классические событийные системы инфраструктурного мониторинга предоставить уже не могут. Ответом становятся системы зонтичного и предиктивного мониторинга, которые позволяют использовать в управлении ИТ-ландшафтом всю мощь технологий машинного обучения (Machine Learning) и анализа больших данных (Big Data).

Зонтичный мониторинг

Как правило, системы мониторинга в организации растут неконтролируемо: одна для физических серверов, другая для коммутаторов, за виртуальными следит сама система виртуализации. Все эти системы живут своей жизнью, отправляя какие-то оповещения инженерам (нередко ошибочные или избыточные), но не дают системного понимания текущей и грядущей ситуации в ландшафте: где есть проблемы, что изменится в ближайшее время, как спланировать расширение вычислительных и сетевых ресурсов, закупку лицензий.

Изменить эту картину призваны системы зонтичного мониторинга. Они позволяют составить полную картину состояния ИТ-ландшафта, мгновенно выявлять точки отказа и влияние этих отказов на целостные ИТ-услуги, инициировать соответствующие процессные активности, а также накапливать и анализировать собранные данные о нагрузке, событиях и потреблению исчерпаемых ресурсов для перехода к интеллектуальному мониторингу.

«Интеллектуализация управления ИТ-ландшафтом – актуальный технологический тренд – сегодня находится в центре внимания всех участников рынка. Повышенный интерес к интеллектуальным системам управления стимулируется развитием инфраструктуры предприятий, ростом числа программных и аппаратных компонентов и увеличением накопленных объёмов данных. Многие крупные российские компании уже делают первые практические шаги в применении инструментов машинного обучения и анализа больших данных в управлении своими ИТ-процессами и инфраструктурой», – комментирует директор департамента систем автоматизации ИТ и процессов обслуживания компании NAUMEN Дмитрий Рубин.

Применение интеллектуальных технологий в управлении инфраструктурой позволяет постоянно быть в курсе состояния каждой ее составляющей, реагировать на потенциальные проблемы еще до их возникновения и обеспечить измеримое качество сервиса. Это необходимо для построения точных прогнозов и принятия управленческих решений на основе объективных данных, понимания общих затрат на поддержку и оптимизацию совокупной стоимости владения ИТ-ландшафтом.

К примеру, в нашем продукте Naumen BSM мы стремимся уйти от классического подхода, при котором мониторинг реагирует на фиксированные пороговые значения, заданные системным администратором (триггеры), в сторону комплексного предсказания аварийных ситуаций в ИТ-услугах на основании всех поступающих метрик. Это позволяет, с одной стороны, снизить трудозатратность настройки и сопровождения мониторинга (нет необходимости вручную задавать сотни триггеров и отслеживать их актуальность при изменении конфигурации или условий), а с другой – выявить потенциальные инциденты задолго до фактической деградации сервиса.

Предиктивные метрики работы оборудования

На графике слева учитывается только тренд параметра: будет ли превышено пороговое значение в обозримом будущем. К примеру, значение пиковой температуры. Как только прогнозируемое значение выходит за допустимые пределы (заданные администратором или полученные на основе опыта предыдущих аварий), необходимо отреагировать на это и принять соответствующие меры.

Пример графика справа интереснее. Здесь учитывается найденная аномалия. В прошлом при достижении определенного значения температуры включался вентилятор и снижал ее, а сейчас этого не произошло – возникла аномалия, которая ведет, теоретически, к перегреву и пожару. И хотя до критического значения еще далеко, самое время отреагировать и разобраться с тем, что в инфраструктуре пошло не так.

Путь к внедрению и использованию интеллектуальных инструментов управления ИТ-ландшафтом предполагает прохождение следующих этапов повышения зрелости процессов:

  • управление услугами для создания единого прозрачного каталога;
  • управление активами и конфигурациями, включая создание ресурсно-сервисных моделей;
  • зонтичный мониторинг и управление событиями;
  • интеллектуальное управление мощностями;
  • управление доступностью и непрерывностью услуг;
  • интеллектуальное управление технологической инфраструктурой ЦОД (DCIM).

Таким образом, интеллектуальные системы мониторинга ИТ-ландшафта не только потребляют данные (нишевых мониторинговых систем и систем управления), но и являются их поставщиком для высокоуровневых процессов управления.

Сегодня на отечественном рынке существуют «умные» масштабируемые платформы, построенные на основе новейших технологий, которые позволяют поэтапно реализовать цифровую трансформацию и обеспечить проактивное управление инфраструктурой.

В продуктовом портфеле NAUMEN есть отдельная линейка решений для комплексной интеллектуальной автоматизации управления ИТ-инфраструктурой, услугами и смежными процессами. Разработанные на основе технологий машинного обучения и анализа больших данных решения позволяют оптимизировать производительность и доступность оборудования, услуг, выявлять «узкие места» в ресурсах и услугах, прогнозировать риски возникновения сбоев, аварий и формировать рекомендации по предотвращению проблем, управлять планированием и бюджетированием развития ИТ-инфраструктур.

Naumen Business Service Monitoring (Naumen BSM) – решение для зонтичного мониторинга в привязке к процессам ITIL®, интегрирует данные о метриках цифровой инфраструктуры и ИТ-услуг предприятия


Naumen Network Manager (Naumen NNM) – комплексное решение в сфере технологического мониторинга ИТ-инфраструктуры (агентский и безагентский мониторинг, auto-discovery, мониторинг на основе синтетических транзакций)


Naumen Data Aggregation Platform (Naumen DAP) – платформа для построения систем сбора и анализа данных об экосистемах предприятия (в том числе в сегменте IoT)


О применении интеллектуальных сервисов самообслуживания (self-service) – читайте в следующей статье.