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

2. BigData Analysis – le tre “V”
Scenario
Changelles
Solution deployment
Risultati – Fasi successive
Evoluzioni future

3. BigData Analysis
Velocità Volume
Variabilità
3

4. 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
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5. Approccio iniziale – Analisi dello scenario
Target: IT Operation Manager – Datacenter Tech Director
Real-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
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6. 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 ?
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7. 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
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8. Assessment dello scenario
Definizione 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 di
accesso);
- Studio delle analisi sui dati (correlazioni, aggregazioni, transazioni)
- Definizione as-is e to-be sulle fonti informative (gap analysis)
- Simulazioni preliminari (offline e online)
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9. Solution Development
Analisi delle fonti macchina
Analisi 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)
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10. La proposta tecnologica
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11. Deployment – Fasi soluzione
• Storage
Fase I • Server farm
• Virtual Infrastructure
Fase II • Network Infrastructure (in corso)
• Servizi applicativi/middleware (in corso)
Fase III
• HPC (futuro)
Fase IV
• Altri sistemi datacenter (futuro)
Fase V
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12. 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)
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13. 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
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14. Esempi di informazioni – mappa situazione VM
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15. Esempi di informazioni – Datastore
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16. Esempi di informazioni – Server Farm
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17. Esempi di informazioni - KPI
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18. Esempi di informazioni – Transazioni / Risorse
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19. Esempi di informazioni – Aggregated CPU Time
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20. 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 dei
Qual è il trend dei consumi
SITUATION AWARENESS servizi applicativi
energetici per la
climatizzazione rispetto correlati ai servizi
all’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 ?
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21. 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)
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22. Centro Direzionale di Napoli Isola E7
Via G. Porzio, 4
80143 Napoli
e-mail: info@sysmanagement.it
web: www.sysmanagement.it
GRAZIE
Sede di Roma Sede di Milano Produzione e SW Factory
Via Taranto, 44 Viale Berengario, 15 Viale Traversa degli Ulivi, 4
00181 Roma 20149 Milano San Sebastiano al Vesuvio (Na)