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MÉTODOS PARA AGILIZAR A TOMADA DE DECISÃO EM AMBIENTES DE MONITORAÇÃO DE DATA CENTERS

Gilberto Biondo
Marx Caram Rossi

 computer-keyboard.jpg Photo by Roger Heykoop from FreeImages  

 PROBLEMÁTICA

Os métodos de monitoramento de falhas em Data Centers constituem-se basicamente de “planilhas” atualizadas em tempo real, necessitando de muita experiência por parte do operador para determinar quais possuem probabilidade real de impacto ao ambiente.

 

 
Photo by Shamseer Sureash Kumar from FreeImages 

 OBJETIVOS

Efetuar os estudos em dados reais de falhas ocorridas em ambientes de Data Center. Determinar uma forma de de realçar a abstração natural entre uma falha em hardware e sua consequente falha em software (ou risco da mesma). Gerar uma nova forma de visualização que auxilie na identificação de casos mais críticos em tempo real. Discutir os benefícios e limitações das novas abordagens apresentadas. 

 

 
Photo by Bert Brunekreeft from FreeImages

Dados usados no estudo

  • Utilizados dados reais de falhas em storages, com todas as informações apresentadas nas falhas.

  • Analisadas as aplicações contidas nos storages, a fim de encontrar uma forma simples de correlacionar as falhas com as aplicações.

  • Somente aplicações sem redundância em outros storages

  • Atribuída criticidade por storage.

  • Analisada a probabilidade de recorrência da falha.

 

 

 

Resultados Alcançados

  • Gráfico em tempo real, mostrando as falhas através do tempo.

  • Cores para o mesmo storage, demonstram a correlação de proximidade entre os eventos em um mesmo starage (lei da continuidade de Gestalt).

  • Tamanho do círculo para a Taxa de Risco (TR), auxiliam na tomada de decisão quanto à criticidade de diversos fatores em conjunto (lei da Segregação).

  • A dispersão das falhas através do tempo auxilia na identificação da frequência e correlação entre os eventos (lei da proximidade).

 


Photo by Marius Largu from FreeImages

Conclusões

  • A nova visualização para monitoramento de Data Centers agiliza a tomada de decisão, facilitando a identificação da criticidade do evento.

  • Correlação entre diversos dados disponíveis no ambiente, mas que coexistiam de forma difusa.

  • Uso das leis de Gestalt para gerar uma interface amigável capaz de correlacionar eventos.

  • Nova interface pode ser utilizada em conjunto com as formas de visualização tradicionais.

  • Pode ser facilmente atualizada conforme atualizações no ambiente, experiências de problemas e dos usuários.

  • O estudo possui algumas limitações

  • Os dados necessários para gerar as visualizações propostas podem não estar facilmente disponíveis em todos os ambientes (telecomunicações, servidores, mainframe, etc).

  • O estudo em questão não contempla os dados relevantes à falhas em storages que possuam aplicações redundantes.

 

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