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運用レコメンドPF OpsBear ~運用作業における調査/分析の機械化~ (OpsX Meet Up v18.12)
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光
光平 八代
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「運用」×「データ分析」によって運用現場における障害調査分析作業の改善を支援する『OpsBear』の取組概要を紹介します。
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運用レコメンドPF OpsBear ~運用作業における調査/分析の機械化~ (OpsX Meet Up v18.12)
1.
運⽤レコメンドプラッフォーム OpsBear 運⽤作業における調査/分析の機械化 OpsX Meet Up v18.12 TIS 株式会社 ⼋代
光平
2.
⼋代 光平 所属 TIS株式会社
(2015年⼊社) 仕事 インフラ・⾃動化・OSS 技術・興味 Ansible Docker Python Git系 スクラム開発 機械学習(勉強中) StackStorm CI/CD Selenium ISUCON 競技プログラミング Kaggle Serverless 電⼦⼯作(始めたい) _k8shiro ko-he- ko-he-8 名前
3.
運⽤はどこまで効率化できてますか?
4.
定期 不定期 定型 ⾮定型 バージョンアップ対応 セキュリティ対策 障害予防 障害調査・本対応 スケールアウト 定期バッチジョブ 障害⼀時対応
5.
定期 不定期 定型 ⾮定型 バージョンアップ対応 セキュリティ対策 障害予防 障害調査・本対応 スケールアウト 定期バッチジョブ 効率化 ⾼機能な⾃動化ツールで効率化 障害⼀時対応
6.
Workflowエンジン テストツール構成管理ツール 監視 定型作業の⾃動化に有⽤なOSS
7.
障害⼀時対応 定期 不定期 定型 ⾮定型 バージョンアップ対応 セキュリティ対策 障害予防 障害調査・本対応 スケールアウト 定期バッチジョブ 効率化 調査/分析の⽐重が⼤きい
8.
調査/分析を効率化するためには 機械的に⾏う仕組みが必要
9.
収集 分析 可視化
レコメンド 機械的に調査/分析を⾏うために必要な機能
10.
収集 分析 可視化
レコメンド 機械的に調査/分析を⾏うために必要な機能 を実現する運⽤レコメンド基盤の開発を始めました
11.
運⽤環境 Monitaring Tool Server Server ・・・ < > 通知スクリプト Config Collector Monitaring Collector Web SSH Client 全⽂検索 エンジン Git リポジトリ Core API Predictor (レコメンド分析器) API Gateway SSH接続 監視・障害データ ファイル変更 収集 Core APIへ連携 分析 蓄積と連携 運⽤レコメンド基盤全体像( OpsBear(仮) ) Webダッシュボード 運⽤者 操作・確認 既存システムに対しては事前に以下の設定が必要 ・SSHの接続設定 ・監視マネージャーのAPI設定 ・監視マネージャーからの通知⽤スクリプトの配置 ※2018/9末時点で対応している対象は以下 ・監視マネージャー: Zabbix ・対象サーバOS: Linux系 レコメンド データ PreProcessor (分析前データ処理器) 時系列 データ 構成情報 Core APIと連携
12.
レコメンド基盤 n 収集 n 分析 Backend n
可視化 n レコメンド Dashboard 運⽤対象 n 監視アラート n コマンド実⾏ n 設定ファイル変更 Event n 監視データ全般 n ログファイルの収集 History n 構成情報 Config
13.
プロトタイプと利⽤しているOSSの紹介
14.
n 時系列データとして運⽤情報を収集・表⽰ n 収集データは時系列DB InfluxDBに蓄積
15.
n エージェント型 or ブラウザからのコマンド実⾏で履歴収集 n
Web SSH ターミナルはGoTTYで実現
16.
n 設定ファイルを収集しGitで差分管理・表⽰ n 全⽂検索エンジンFessでキーワード検索
17.
n 数値データはグラフ表⽰
18.
n 構成情報はグラフDB Neo4jに蓄積 n ブラウザ上の描画はCytoscape.jsで実装
19.
n 発⽣中の異常に対する解決策を表⽰
20.
p Future Works n ログファイルからの異常検知 n
監視項⽬の相関関係の可視化 p OSS化を視野に検討開発中 n 時期未定 p 協⼒していただける⽅募集 n 改善に向けてご意⾒いただける⽅ n 試験的な導⼊可能な現場に取り次いでいただける⽅ n ⼀緒に開発してみたい⽅
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