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8 Triggers - Funções preditivas
Visão geral
Algumas vezes existem sinais de problemas que estão chegando. Estes sinais podem ser percebidos e possibilitar a execuções de ações preventivas ou minimizadoras dos impactos do incidente.
O Zabbix tem ferramentas para capazes de prever o comportamento futuro do ambiente monitorado a partir de seus dados históricos. Estas ferramentas são chamadas de funções preditivas.
1 Funções
Para trabalhar com estas funções nós precisamos definir duas coisas: como detectar o futuro estado de problema e quanto tempo é necessário para as contra-medidas. Uma vez que tenhamos ambas as informações temos duas formas de configurar a sinalização da trigger para uma situação indesejável. * Primeiro: a trigger pode ser disparada após o tempo limite em que se espera que o próprio sistema se recupere. * Segundo: a trigger pode ser disparada antes do tempo limite definido. As funções de trigger correspondentes são: forecast e timeleft. Observe que a análise estatística subjacente é basicamente idêntica para ambas as funções. Você pode configurar a trigger da forma que preferir, com resultados semelhantes
2 Parâmetros
Ambas as funções utilizam o mesmo conjunto de parâmetros. Utilize a lista de funções suportadas como referência.
2.1 Intervalo de tempo
O primeiro passo é definir um período histórico que o Zabbix irá analizar para a previsão. Você pode configurar isso de formas conhecidas como os parâmetros sec ou #num e com o opcional time_shift da mesma forma que faz com as funções avg, count, delta, max, min e sum.
2.2 Previsão de horizonte
(forecast apenas)
O parâmetro time especifica quão longe no futuro o Zabbix deverá extrapolar as dependências que encontrar nos dados históricos. Não importa se você utilizar o parâmetro time_shift ou não, time sempre será contabilizado a partir do momento corrente.
2.3 Limiar a alcançar
(timeleft apenas)
O parâmetro threshold especifica um valor analisado que determinado item tem que chegar, nao importa se for superior ou inferior. Uma vez que determinemos 'f(t)' (veja a seguir) que deve resovler a equação 'f(t)' = threshold e retornar que a origem está mais proxima de agora ou mais distante de agora até 999999999999.9999 se não for encontrada a origem.
Quando os valores do item se aproximarem do limiar e, em seguida, ultrapassa-lo timeleft assume que a intersecção já é passada e muda o estado apra a próxima intersecção limite, se ouver. É uma boa prática utilizar as predições de forma complementar à detecção normal de incidentes, não como uma substituição.1
2.4 Funções de ajustes
O 'ajuste' (fit) padrão é uma função linear. Mas se seu sistema monitorado é mais complicado existem outras opções.
fit |
x = f(t) |
|---|---|
| linear | x = a + b*t |
| polynomialN2 | x = a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn |
| exponential | x = a*exp(b*t) |
| logarithmic | x = a + b*log(t) |
| power | x = a*tb |
2.5 Modos
(forecast Apenas)
Toda vez que uma função de trigger é avaliada ela recebe dados de determinado período do histórico e utiliza uma função nos dados. Assim, se os dados estiverem ligeiramente diferentes, os resultados também o serão. Se nós simplesmente calcularmos o valor da função de ajuste em um determinado tempo no futuro você não verá nada sobre como o item analisado se comportará até lá. Em alguns modos de ajuste (tal qual o polynomial) uma visão simples do futuro pode ser enganosa.
mode |
forecast resultado |
|---|---|
| value | f(now + time) |
| max | maxnow <= t <= now + time f(t) |
| min | minnow <= t <= now + time f(t) |
| delta | max - min |
| avg | média de f(t) (now <= t <= now + time) de acordo com a definição |
3 Detalhes
Para evitar cálculos com números imensos nós consideramos que o carimbo de hora do primeiro valor especificado no período somado a 1 ns como um novo momento zero (o 'epoch' atual é da ordem de 10 9, o quadrado do 'epoch' 1018, a precisão duplaé de cerca de 10-16). 1 ns é adicionado para prover todos os valores positivos de tempo para ajustar logarithmic e power encaixando co cálculo do log(t). A mudança de tempo não afeta linear, polynomial, exponential (além de cálculos mais fáceis e precisos) mas muda a forma das funções de logarithmic e power.
4 Erros potenciais
As funções retornam -1 nas seguintes situações:
- o período de avaliação definido não contêm dados;
- o resultado da operação matemática não está definido ( por exemplo o ajuste de funções exponential ou power envolvem o cálculo do log() de valores de itens. Se o dado contêm valores zerados ou negativos você receberá um erro uma vez que a função de log() é definida apenas para valores positivos.));
- complicações numéricas (infelizmente, para alguns conjuntos de intervalos de dados de entrada a precisão dupla e ponto flutuante se mostram insuficientes) 3.
Não há avisos ou erros sinalizados se o ajuste escolhido descrever mal os dados escolhidos ou existirem poucos dados para uma previsão precisa.
5 Exemplos e tratativa de erros
Para receber um aviso quando você está prestes a ficar sem espaço em disco em um host você pode criar uma expressão de trigger similar à esta:
No entando, o código de erro -1 pode surgir e habilitar a sua trigger em um estado de 'incidente'. Normalmente isso pode ser bom pois você receberá um aviso que suas predições naõ estão funcionando corretamente e você deverá analisa-la com mais cuidado. Mas em algumas vezes o -1 pode ser ruim pois pode indicar simplesmente que não existiam dados sobre espaço livre em disco coletados na última hora. Caso ocorram falso-positivos pode ser interessante o uso de expressões de disparo mais complexas: {host:vfs.fs.size[/,free].timeleft(1h,,0)}<1h and ({TRIGGER.VALUE}=0 and {host:vfs.fs.size[/,free].timeleft(1h,,0)}<>-1 or {TRIGGER.VALUE}=1))):
A situação é um pouco mais difícil com forecast. Primeiramente, -1 pode ou não colocar a trigger em estado de 'incidente' dependendo de ter ou não uma expressão similar a: {host:item.forecast(...)}<... or like {host:item.forecast(...)}>...
Além disso, -1 pode ser uma projeção válida se é normal para o valor do item a ser negativo. Mas a probabilidade de esta situação ocorrer no mundo real é insignificante (veja como o operador = funciona). Então adicione ... or {host:item.forecast(...)}=-1 ou ... and {host:item.forecast(...)}<>-1 se você desejar ou não tratar o valor -1 como um problema.
Veja também
- Funções preditivas (pdf) em zabbix.org
Por exemplo, um código simples de trigger como
{host:item.timeleft(1h,,X)} < 1hpode entrar em estado de 'incidente' quando o valor do item X subitamente se aproximar de X e subtamente se recuperar quando se afastar de X. Se o problema é o valor do item abaixo de X:{host:item.last()} < X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1hSe o problema é o valor do item acima de X use:{host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h↩︎O grau polimonial pode ser de 1 a 6, polynomial1 é equivalente a linear. Mas é possível utilizar polimônios mais elevados com cautela. Se o período de análise contiver menos pontos do que o necessário para determinar os coeficientes polimoniais o grau polimonial será reduzido (ex. é solicitado polynomial5, mas só existem 4 pontso, logo será alcançado o polynomial3.↩︎
Para linear, exponential, logarithmic e power o ajuste de todos os cálculos podem ser escritos explicitamente. Para polynomial apenas value pode ser calculado sem passos adicionais. Calculo de avg envolve computação polimonial antiderivada (analítica). Computando max, min e delta envolve computaçaõ polimonial derivativa (analiticamente) e encontrar suas raizes (numéricas). A solução de 'f(t) = 0' implica encontrar raizes polimoniais (numéricas).↩︎