カテゴリーなし Features

Pandora FMS のグラフ

8月 17, 2014

Pandora FMS のグラフ

この投稿文は次の言語で読めます: 英語, スペイン語

今日では、我々のシステムや機器の技術的問題を解決する最良の方法とは、それが起こる前に問題を解決することです。ここに、適切な問題を予防するシステムが必要となります。

それぞれのシステム要素における問題の予防は、それらを監視し収集した情報を理解することです。 Pandora FMS では、グラフにて情報を見ることができます。
グラフは、Pandora FMS の実装において最も複雑なもののひとつです。なぜなら、DB からリアルタイムで情報を収集していて(rrdtool などの)外部のツールは利用していないためです。
グラフにはいくつかの動きがあり、それはデータのタイプに依存します。

  • 非同期モジュール. データ圧縮が無いことを想定します。DB に保存されているデータは、すべて実際に収集されたデータです(圧縮がないため)。 抜けなく正確なグラフが生成されます。
  • 文字列モジュール. 取集したデータのレートを表示します。
  • 数値モジュール. ほとんどのモジュールはそのデータを表示します。
  • Boolean モジュール. ping のチェックやインタフェースの状態などの *PROC モジュールでは、数値データになります。0 は、障害を、1 は正常を意味します。状態が変化した場合は自動的にイベントをあげます。

圧縮
圧縮は、グラフがどう表示されるかに影響します。同じ値の 2つのデータを受信した場合、Pandora は新しい方のデータは保存しません。しかし、他の値が存在しない場合は、最後の値をその時間のデータとして使います。グラフを描画するとき、グラフの開始 時点で参照する値がない場合は、Pandora はリファレンスとして参照できる値を 48時間までさかのぼって検索します。何もみつからない場合は、0 で開始します。
非同期モジュールでは、圧縮はされていませんが、同じようにさかのぼって検索する動作を行います。

補間
グラフを構成するとき、Pandora は 50xN サンプルを利用します。N はグラフの解像度(この値は設定で定義できます)です。データを 300秒(5分)間隔で収集している場合、1時間に 12のデータがあり、1日では 12×24 = 228 のデータがあります。1日のグラフを表示する場合、228個の値を表示するわけではありません。圧縮や補間をして、50×3=150 のデータを利用します(デフォルトでは、Pandora のグラフ解像度は 3 です)。
これは、精度といくつかのデータを失うことを意味します。一週間で 2016 サンプル、一か月で 8400 サンプルといった、多くのデータがある場合、一つのグラフで 150 サンプルに圧縮する必要があります。これが詳細部分を失う理由です。なぜなら、グラフは異なる期間でズームしたりできるようにするためです。

Captura de pantalla 2014-07-23 a la(s) 14.54.25

通常のグラフでは、補間は簡単な方法で実装されています。間隔内に 2つのデータがある場合(例のB)は、平均をとってそれを表示します。

boolean グラフでは、複数データ(1または0のみ)がある場合、悲観的なアプローチをとり 0を表示します。これにより、間隔内の障害状態をわかりやすくし、正常状態よりも障害状態の表示を優先します。
両方の場合において、データが存在しない場合(圧縮されているか取得できていない場合)は、その前のタイミングでの最新の収集データを表示に利用します。上記の例の E の ような場合です。

平均/最大/最小 

graficas

デフォルトでグラフは、平均、最大および最小値を表示します。サンプル(”補間”を参照)は複数のデータを持つことができるので、データの最大値や最小値 の平均値を示しています。長い期間の多くのデータを表示する場合はより多くの補間が必要です。しかし、補間レベルが高くなると、最大と最小の値の差は大き くなります。短い範囲(1時間など)のグラフでは、補間は無いか最小限になります。そのため、実際の解像度で見ることができます。そして、3つの値が同じ になります。

 

icon_contact_us download_it-08
Pandora FMS についてより詳しく知りたい方はこちら Pandora FMS の入手はこちら

    Written by:



    Leave a comment

    メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

    このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください