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Big Data e la forza degli eventi - Intervento di Cornevilli

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Speech di Cornevilli per l'evento "Big Data e la forza degli eventi" http://www.comunicareonline.it

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Big Data e la forza degli eventi - Intervento di Cornevilli

  1. 1. BigData Analysis – le tre “V”ScenarioChangellesSolution deploymentRisultati – Fasi successiveEvoluzioni future
  2. 2. BigData AnalysisVelocità Volume Variabilità 3
  3. 3. Scenario Reale• VMWare, Citrix • Baseline software •UPS• Machine Pools (Windows, Linux, Unix, •Climatizzazione• Virtual Network Solaris) • Middleware •Antincendio• Virtual Storage • Applicationi / Servizi •Videosorveglianza• Strumenti OSS • Strumenti OSS •OSS Procedure di Virtualization manutenzione ed Server Farm intervento Infrastructure Infrastructure Networking •Change Management Support System Distributed HPC Storage• Soluzioni SAN • Baseline software Eterogenee (SO, MPI)• Storage • High performance Aggregation network (infinyband) • Strumenti OSS 4
  4. 4. Approccio iniziale – Analisi dello scenarioTarget: IT Operation Manager – Datacenter Tech DirectorReal-time IT Monitoring - Challenges:• Difficoltà nell’investigare problemi che interessano più sistemi• Le investigazioni e gli interventi richiedono molto personale con skill dedicate• Tempi di analisi/intervento sono molto lunghi• Necessità di utilizzare strumenti eterogenei e verticali• Lentezza nella produzione di dati di sintesi sullo stato dei sistemi, delle risorse e delle performance complessive (dati a supporto delle decisioni strategiche sull’utilizzo del datacenter)• Alcuni componenti integrati nel “sistema datacenter” sono ignorati -> errori non gestiti, mancata analisi causa-effetto 5
  5. 5. Il concetto di “situation awareness”Trovare risposta a domande “complesse” costruite da molte informazioni di base Quanto spazio è Qual è lo stato di carico della riservato ad un pool VMWare sulla SAN ? nostra infrastruttura virtuale? Qual è il trend dei consumi Qual è la catena energetici per la SITUATION AWARENESS tecnologica interessata climatizzazione rispetto da questa anomalia ? all’impiego delle risorse ? Quali servizi Qual è il trend di Qual è lo storico applicativi occupazione dello dell’occupazione impegnano storage per l’HPC ? risorse della server maggiormente farm dedicata al l’infrastruttura du servizio X ? rete e di virtualizzazione ? 6
  6. 6. Approccio iniziale – Analisi dello scenario• Enormi quantità di informazioni non-strutturate (dati macchina)• Necessità di analizzare e correlare informazioni eterogenee• Produzione di informazioni aggregate in tempi rapidi (in tempo reale) Velocità Volume Variabilità 7
  7. 7. Assessment dello scenarioDefinizione della “Situation”:- Analisi delle challenges- Selezione aree di interesse con criticità più elevata- Analisi e definizione delle “domande” da porre- Studio della qualità delle fonti informative (struttura e modalità diaccesso);- Studio delle analisi sui dati (correlazioni, aggregazioni, transazioni)- Definizione as-is e to-be sulle fonti informative (gap analysis)- Simulazioni preliminari (offline e online) 8
  8. 8. Solution Development Analisi delle fonti macchinaAnalisi e definizione dei grafici, Index Data Analisi e definizione delle cruscotti realtime e storici correlazioni tra i dati Report & Search & Analyze Investigate Costruzione soglie, allarmi su Monitor & Alert Add dati aggregati Knowledge Accesso a fonti informative esterne (arricchimento) 9
  9. 9. La proposta tecnologica 10
  10. 10. Deployment – Fasi soluzione • StorageFase I • Server farm • Virtual InfrastructureFase II • Network Infrastructure (in corso) • Servizi applicativi/middleware (in corso)Fase III • HPC (futuro)Fase IV • Altri sistemi datacenter (futuro)Fase V 11
  11. 11. Risultati• Abbattimento tempi di intervento e gestione sistema storage (pianificazione acquisiti, controllo stato, manutenzione)• Eliminazione tempi di lavorazione produzione report aggregati stato Server Farm – Abbattimento tempi di decisione allocazione risorse per servizi a supporto del business• Miglioramento procedure di trouble-shooting infrastruttura VMWare legate a cause “trasversali” (storage, hardware, vNetwork) 12
  12. 12. Risultati• Nascita della “Situation Awareness” del Datacenter: – Server Farm – Infrastruttura virtualizzazione – Resource inventory (macchine, servizi, infrastruttura virtualizzazione, storage, etc) – Formazione della consapevolezza sui dati -> nuove domande, nuovi stackeholder 13
  13. 13. Esempi di informazioni – mappa situazione VM 14
  14. 14. Esempi di informazioni – Datastore 15
  15. 15. Esempi di informazioni – Server Farm 16
  16. 16. Esempi di informazioni - KPI 17
  17. 17. Esempi di informazioni – Transazioni / Risorse 18
  18. 18. Esempi di informazioni – Aggregated CPU Time 19
  19. 19. Le domande future Quali servizi erogati agli utenti Quali sono i KPI per le attività MAC sui sistemi ? impegnano maggiormente le nostre risorse ? Visualizzare gli SLA deiQual è il trend dei consumi SITUATION AWARENESS servizi applicativi energetici per la climatizzazione rispetto correlati ai serviziall’impiego delle risorse ? Business Quali sono i trend Quali sono le Qual è il trend di futuri di occupazione transazioni che occupazione dello delle risorse di rete ? impegnano storage per l’HPC ? maggiornamente l’infrastruttura ? 20
  20. 20. Solo IT monitoring ?• Analisi in tempo reale dei sistemi di sicurezza – Oil Facility• Location/Communication Intelligence• Real-time social sources analysis• Complex data-analysis (immagini, documenti, foto, machine data) 21
  21. 21. Centro Direzionale di Napoli Isola E7Via G. Porzio, 480143 Napolie-mail: info@sysmanagement.itweb: www.sysmanagement.it GRAZIESede di Roma Sede di Milano Produzione e SW FactoryVia Taranto, 44 Viale Berengario, 15 Viale Traversa degli Ulivi, 400181 Roma 20149 Milano San Sebastiano al Vesuvio (Na)

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