Osmius 10.07
               The OpenSource Monitoring Tool



  Si no lo puedes medir
  no lo puedes mejorar.




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  1.- Medir el Estado en Tiempo Real
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Presentación en el Seminario sobre Monitorización con Osmius para Morfeo en Telfócnica

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Osmius morfeo2010

  1. 1. Osmius 10.07 The OpenSource Monitoring Tool Si no lo puedes medir no lo puedes mejorar. José Luis Marina :: 2010 Osmius 10.07
  2. 2. Reinforcement Learning Bots ¿Qué es Osmius? Introducción::Índice Osmius te permite monitorizar y medir cualquier cosa en red Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 2
  3. 3. Reinforcement Learning Bots ¿Cualquier cosa? Introducción::Índice ● Desde el primer momento diseñado para: ● Sistemas y Dispositivos de Red ● Aplicaciones y Bases de Datos ● Acciones de usuario ● Pero también para monitorizar: ● El mundo Industrial: Sensores. ● Consumos de Energía. ● Nivel contaminación en el barrio. ● Acciones en Bolsa. ● Contador de Personas Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 3
  4. 4. Reinforcement Learning Bots ¿Por qué Monitorizar? Introducción::Índice 3 razones Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 4
  5. 5. Reinforcement Learning Bots ¿Por qué Monitorizar? Introducción::Índice 1.- Medir el Estado en Tiempo Real Enterarte de los problemas A ser posible antes de que te llame un usuario. Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 5
  6. 6. Reinforcement Learning Bots ¿Por qué Monitorizar? Introducción::Índice 2.- Adelantarte a los problemas Nos anticipamos a situaciones futuras no deseadas. Damos un buen servicio. Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 6
  7. 7. Reinforcement Learning Bots ¿Por qué Monitorizar? Introducción::Índice 3.- Extraer información Data mining e identificación de patrones ¿Vamos a peor o vamos a mejor? ¿Nos estamos quedan cortos de CPU en el correo? Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 7
  8. 8. Reinforcement Learning Bots Actores y Visiones Introducción::Índice Negocio       € Osmius Tecnología Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 8
  9. 9. Reinforcement Learning Bots Conceptos I Introducción::Índice Instancias Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 9
  10. 10. Reinforcement Learning Bots Conceptos I Introducción::Índice Instancia:  Cualquier cosa que queramos monitorizar Tipo o Clase de la Instancia:  Qué tipo de preguntas le puedo hacer a la instancia MySQL Database | Linux Server | Exchange Server Tipo de los Eventos (las preguntas):  Servidor Linux: Uso de CPU, Uptime, ... MySQL: # Usuarios Conectados, Slow Queries, ... Parametros: Cada 10 segundos y con éstos umbrales para Warning y Critical  Event 1 :: Database Connections is: 250 Event 2 :: Uptime is                         : 8h 30' Event 1 :: Time to load Web is        : 15 s Event 1 :: CPU Load is                    : 80% Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 10
  11. 11. Reinforcement Learning Bots Conceptos II Introducción::Índice Servicios Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 11
  12. 12. Reinforcement Learning Bots Conceptos II: Servicios Introducción::Índice Servicio:  Un grupo de Instancias cualesquiera. ANS – Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) Define los objetivos que tiene que cumplir un servicio.       La Intranet no puede caerse más de un  99.999% de tiempo Horario del Servicio ¿La Intranet presta servicio 24x7? ¿De 9:00 a 18:00?      Los objetivos del servicio son DENTRO del horario      Además: Paradas Planificadas Queridos usuarios, El servicio de publicación Wordpress no estará disponible de  15:00 a 17:00 porque actualizaremos la versión para mejorar  su aspecto y sus funcionalidades. Este tiempo no contará como incumplimiento de ANS. Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 12
  13. 13. Reinforcement Learning Bots Conceptos II: Servicios Introducción::Índice Propagación Objetivos o 99.999 Up por reglas 99.999 Up ANS Oro Oro 99.900 Ok Plata Plata 99.900 Ok From M to F Word From 9 to 17 Wiki Visión Portal 24x7 Word 24x7 Intranet 24x7 Wiki por Servicio Portal Press Intranet Media Press Media Visión  por lnstancia ... Win Intranet Host Firewall Postgress Apache (Técnica) Host DB Homer ­­­­­­­­­­­ Eventos ­­­­­­­­­­­­ Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 13
  14. 14. Reinforcement Learning Bots ¿Vemos Osmius? Introducción::Índice Demo A Pantalla de Eventos y manejo básico. Instancias, servicios, eventos y gráficas. Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 14
  15. 15. Reinforcement Learning Bots Tipos de Monitorización Introducción::Índice Remota:  Accedemos desde fuera (normalmente con usuario/clave) Se acerca más a la experiencia de usuario Pruebas y monitorizas la conectividad. Agente Web Agente SSH Intrusiva:  Accedemos desde dentro (agente) Tenemos acceso a más información (normalmente) Pruebas y monitorizas la conectividad. Agente Linux o Agente de Log Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 15
  16. 16. Reinforcement Learning Bots Architectura de Osmius Introducción::Índice Central Server Agente Procesos que reciben y  AG1 Se especializa en un tipo correlacionan los eventos SSL de instancia concreto. MA MySQL, Linux, Web,.. y los que envía tareas. AGn Agente Maestro Base de Datos CS Punto central desde el que Modelo de Datos abierto monitorizar y desplegar y documentado. AG1 agentes. 60.000 eventos/minuto MA Desde 1 a N agentes AGn MySql Consola Web Arquitectura J2EE Instances Comunicación con DB Lo que queremos AG1 WebServices J2EE monitorizar.  MA TomCat AGn Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 16
  17. 17. Reinforcement Learning Bots Tecnología Introducción::Índice Central Server Agentes C++ & ACE & MySql API AG1 C++ & ACE Rapidez y robustez. SSL API (MySql, Curl,etc) MA Only new code Multiplataforma. AGn Master Agent DataBase CS C++ & ACE Normalizada. Multiplatforma “Explain” de todas Query AG1 Persistent Queues Procedimientos Alm MA Tolerante a Fallos AGn Consola Web MySql Java J2EE Instances Springs – Hibernate Preferimos APIs OpenLayers AG1 Reutilización de  J2EE Grails & Groovy MA conexiones. TomCat AGn Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 17
  18. 18. Reinforcement Learning Bots ¿Vemos Osmius? Introducción::Índice Demo B Instalar agente Maestro en  Servidor Remoto Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 18
  19. 19. Reinforcement Learning Bots ¿Vemos Osmius? Introducción::Índice Demo C Monitoricemos la WikiMedia MySql WikiMedia WikiMedia Linux Web Reutilizamos script propio Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 19
  20. 20. Reinforcement Learning Bots ¿Vemos Osmius? Introducción::Índice Demo D Monitoricemos la Web de Morfeo desde  dos lugares físicos diferentes www.morfeo­project.org Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 20
  21. 21. Reinforcement Learning Bots ¿Vemos Osmius? Introducción::Índice Demo E Mapas GIS Widgets (Primicia Mundial) Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 21
  22. 22. Reinforcement Learning Bots Notificaciones Introducción::Índice Notificaciones y Subscripciones Service Availability  Intranet Intranet Working time Changes e­mail Instance State Change .... using SMS when Not Working time Subscribe to Reports eComm eComm Jabber Global Mark Out of office Con las notificaciones permitimos hacer una monitorización: Selectiva Por otros canales (además de la consola de Eventos) Añadir un retardo (sólo cuando se mantenga el problema) Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 22
  23. 23. Reinforcement Learning Bots ¿Vemos Osmius? Introducción::Índice Demo F Notificaciones Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 23
  24. 24. Reinforcement Learning Bots Almacenamiento Introducción::Índice Almacenamiento – Data Warehouse – Business Intelligence:  Osmius guarda para cada Instancia y Servicio cuántos segundos  ha pasado arriba o abajo. SLA SLA S1 S1 Sn Sn Y además gurada los datos de cada evento. CPU  Load Nota Global Se calcula en función de los estados de cada  servicio y el SLA al que pertenencen. Es una instantánea de cómo estamos,   Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 24
  25. 25. Reinforcement Learning Bots Almacenamiento Introducción::Índice ¿Cómo hacemos para almacenar millones de eventos?  ● Round Robin Database. No necesitamos saber la carga exacta de CPU el día 1 de enero de 2008 a las 8:00. Cuanto más antiguos sean los datos menos detalle necesitamos. ●  Capacidades Integradas Data Warehouse Existen procesos batch que se encargan de los cálculos y agregaciones pesadas. ●  Modo Silencioso. Lo eventos en “silent mode” sólo se envían cuando cambia la criticidad. “Monitoriza la temperatura cada 5 segundos pero sólo me la envías cuando supere 30 C” Ahorra recursos de red y previene cuellos de botella. Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 25
  26. 26. Reinforcement Learning Bots Rendimiento Introducción::Índice Algunos Datos En una máquina con un Intel Core Duo a 2,5 GHz Osmius es  capaz de: ● Procesar 60.000 eventos por minuto. ● Almacenar millones de eventos. ● Monitorizar miles de instancias. ● Controlar ANS de miles de servicios. ● Desplegar 500 agentes en menos de 3 minutos. Más:  http://www.osmius.com/osmwiki/doku.php?id=requerimientos:indice#rendimiento Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 26
  27. 27. Reinforcement Learning Bots Ventajas Introducción::Índice ● Gestionar miles de instancias y millones de eventos. ● Integra Gestión de ANS e ITIL. ● Administración Centralizada. ● Herramientas de Business Intelligence. ● Motor de GIS y ampliable mediante Widgets. ● Software Libre: GPL sin “doble” versionado. ● Buena Documentación. Osmius 10.07: Professional Monitoring José Luis Marina­ Morfeo TI+D 2010 27
  28. 28. Introducción ¿Preguntas? 24 Manuel Guillermo Fraga – César Silgo – José Luis Marina – 2010 para Morfeo Project

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