Казалось бы тема давно исхоженная, пик инновационности OSS систем давно позади. Однако иногда бывают локальные жаркие всплески и бурные споры на эту тему. Можно ходить по торной вендорской дороге, а можно попробовать погрызть эту задачку с другого угла.
Ключевые слова: cmdb, multi-agent sumulation, monte-carlo, ml.
Является продолжением серии предыдущих публикаций.
Постановка задачи
Постановку детально расписывать не будем, в интернете можно найти на любой вкус и кошелек. Реферативно выглядит следующим образом (изначально придумали ITSM консультанты):
- есть CMDB (конфигурационная база элементов ИТ). Она содержит описание элементов и связей между ними (граф);
- есть система мониторинга, которая как-то снимает показания физических воплощений CI элементов;
- есть какой-то бизнес-сервис, который базируется на инфраструктурных элементах (сервера, приложения, API, тесты, ...);
- связь между сервисом и элементами обычно описывается деревом и называется ресурсно-сервисной моделью (РСМ);
- у инфраструктурных элементов есть свои параметры (KPI) по которым с учетом топологической связности надо посчитать здоровье бизнес-сервиса (health/KQI).
Типовую картинку РСМ возьмем с документации одного из апологетов этой темы (HP).
Как делается обычно
Типовая процедура внедрения РСМ состоит из:
- составления списка сервисов;
- составления списка ресурсов;
- составления топологической связи между ресурсами;
- составления правил пропагандирования состояний и метрик.
Все делается консультантами вручную. Особо интересная работа подгонять весовые коэффициенты пропагандирования метрик (событий) с нижних уровней на верхнии. В случае сложных РСМ редко удается пронаблюдать получение удовлетворительного решения.
Технические ссылки:
Альтернативный план
Ручное исполнение задача в 2021 году выглядит уныло и тоскливо. Но у нас под руками есть компьютер. Можно попробовать применить его по назначению.
План
- фаза multi-agent sumulation: рассматриваем ресурсы как самостоятельных агентов, обладающих свойствами (входные параметры) и коммуницирующих друг с другом (связи в дереве РСМ);
- фаза itsm: прописываем любым удобным нам способом поведение на уровне отдельных агентов (функцию выхода от состояний входа);
- фаза monte-carlo: генерим подходящее подмножество входных состояний всех объектов и проводим расчет отклика MAS структуры;
- фаза ml: сворачиваем полученный
data.frameансамбль правил (rule fit, см Modern Rule-Based Models by Max Kuhn), объясняемый представителям от бизнеса; - фаза prod: полученные ml матрицы загоняем в кремний и получаем event propagation в режиме реального времени на одном смартфоне.
При чем тут R?
В целом, альтернативный план можно делать на чем угодно. Хоть на листочках с карандашом в руке. Но если хочется сэкономить силы и время, то на R можно сделать добрую половину задачи кодом в один экран. И поможет нам в этом Shiny. Да, Shiny, но без Shiny.
Писать multi-agent simulation нудно и есть масса мест для ошибок. С другой стороны у нас есть механизм реактивного программирования в Shiny, который обеспечивает коммуникацию между объектами. Воспользуемся им, см. подсказки в Reactive programming in R by Joe Cheng, DSC 2014
Пример идеи в коде, связка трех нод-агентов nodeA
-> nodeB -> nodeC.
library(tidyverse)library(magrittr)library(shiny)library(foreach)library(iterators)options(shiny.suppressMissingContextError=TRUE)makeReactiveBinding("nodeA")nodeA$in_1 <- NULLnodeA$in_2 <- NULLnodeA$out <- reactive(nodeA %$% (in_1 + in_2))makeReactiveBinding("nodeB")nodeB$in_1 <- reactive(nodeA$out())nodeB$in_2 <- NULLnodeB$out <- reactive(nodeB %$% (in_1() + in_2))makeReactiveBinding("nodeC")nodeC$in_1 <- reactive(nodeB$out())nodeC$in_2 <- NULLnodeC$out <- reactive(nodeC %$% (in_1() * in_2))df <- tidyr::expand_grid(val1 = 0:5, val2 = 0:5, val3 = 0:5, val4 = 0:5) %>% # результат прямого расчета для демо-сверки mutate(direct_res = (val1 + val2 + val3) * val4)res <- foreach(it = iter(df, by = "row"), .combine = "c") %do% { nodeA$in_1 <- it$val1 nodeA$in_2 <- it$val2 nodeB$in_2 <- it$val3 nodeC$in_2 <- it$val4 shiny:::flushReact() nodeC$out() }df$mas_res <- res
Далее натянуть на data.frame ансамбль деревьев (или
gbm или еще что...) и сделать прогноз можно двумя строчками. При
этом формулу отклика для каждого агента можно писать любыми
доступными средствами. В силу того, что состояния агентов в этой
задаче ограничены, можно вместо формул создать конфигурационный
excel (пример ниже), который понятен любому менеджеру и не требует
никаких споров. Считаете, что в строчке #7 на выходе должно быть
'bad'? Пишем и даже не спорим.
Собственно все, задача решена, кино кончилось.
Предыдущая публикация Немного о параллельных вычислениях в R.
