Realizzazione di un framework di monitoring per l'analisi di sistemi critici Anno Accademico 2013/2014

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1 tesi di laurea specialistica Realizzazione di un framework di monitoring per l'analisi di sistemi critici Anno Accademico 2013/2014 relatore Ch.mo Prof. Domenico Cotroneo correlatore Ch.mo ing. Antonio Pecchia Ch.mo ing. Salvatore Recano candidato Luca Trevisani Matr. 885/598

2 Contesto di riferimento Domini Critici Il fallimento del sistema può avere ripercussioni gravi in termini di missione o vite umane Business critical Sistemi bancari Mission critical Dominio Air Traffic Control Safety critical Sistema ABS delle auto On-line Monitoring I dati sono raccolti durante la fase di esercizio del sistema È possibile intervenire tempestivamente in caso di anomalie Error detection 2

3 Il Monitoring Monitoring Indiretto Approccio black-box Sonde di sistema operativo e rete È l unico approccio possibile in assenza di sorgenti Monitoring Diretto Approccio white-box Le sonde sono inserite all interno del componente Analisi complicate da assenza di standard Approccio unificato Informazioni complementari 3

4 Integrazione componenti preesistenti Monitoring diretto: basato su rule-based logging (error detection/performance monitoring) Monitoring indiretto: basato su LKM per raccolta dati sonde di livello S.O. Design e sviluppo modulo per la detection Possibilità di combinare dati da sorgenti diverse Infrastruttura basata su Agent: Ogni agent lavora sui dati in maniera indipendente Il risultato di un agent può diventare input di un altro agent Invio e visualizzazione dati sul Business Activity Monitoring (BAM) Realizzazione API per inoltro dati verso il BAM Deployment e configurazione del BAM per la ricezione dei dati Realizzazione gadget per la visualizzazione Esperimenti Contributo del lavoro di tesi Simulazione di crash ed hang attivo con relative detection 4

5 Architettura del framework realizzato Vista di alto livello Modulo per la detection Struttura Dati Algoritmi implementati Meccanismi a soglia Media fissa e mobile Heartbeat α-count 5

6 Tecnologie e scelte implementative C/C++ IPC: shared memory curl e libcurl libreria free client-side per il trasferimento tramite url che supporta svariati protocolli Utilizzata per inviare i dati sulla rete verso il BAM HTTP/JSON WSO2 BAM: cruscotto per il monitoring dei sistemi Gadget per la visualizzazione dei dati Stream Ricerca per timestamp Filtraggio per sistema, entità/processo, proprietà HTML/CSS/Javascript Direct Perf Indirect DirectPerfAnomaly CombinedAnomaly IndirectAnomaly 6

7 Caso di studio: la piattaforma MINIMINDS Obiettivo del progetto: sviluppo di una piattaforma con le seguenti proprietà Interoperabilità Domain Independent Integrazione affidabile di sistemi complessi Basata su standard open source Approccio middleware-based Accoppiamento lasco fra le entità Alta efficienza Strategia di On-line monitoring per la rilevazione di anomalie 7

8 Esempio di Deployment I nodi MINIMINDS contengono: Istanza della piattaforma Gli applicativi da monitorare Le sonde che producono i dati Il framework per la detection Il nodo BAM Contiene una istanza del BAM Riceve dati dai nodi MINIMINDS Visualizza attraverso gadget e report i dati ed i risultati delle detection locali 8

9 Setup sperimentale Il dimostratore prevede 2 processi container JBoss e 2 processi applicativi FDD_emulator (LegacyNode0): creazione, visualizzazione ed aggiornamento di un volo HMI (LegacyNode1): visualizzazione dei voli Emulazione di anomalie Hang e crash iniettati nell emulatore FDD Golden Run: comportamento normale dell emulatore 9

10 Crash Hang Dati troncati a causa del crash Approccio ad heartbeat Studio CPU: difficile individuare soglia ottima Approccio a soglia su media mobile Memoria: netta separazione Approccio a soglia 10

11 Risultati sul BAM Tabelle con anomalie rilevate Grafici sintetici delle occorrenze Grafici andamento real-time proprietà Viste di sistema Correlazione proprietà/anomalie Filtraggio per host Filtraggio per entità/processo Filtraggio per servizio Filtraggio proprietà Navigazione basata su timestamp 11

12 Conclusioni e Sviluppi futuri Conclusioni Le sorgenti di monitoring diretto ed indiretto sono state integrate Il framework di detection è stato realizzato insieme ad un set minimo di Agent I guasti iniettati nel dimostratore MINIMINDS sono stati rilevati dagli Agent Dati di monitoring ed anomalie sono state correttamente inoltrate ed opportunamente mostrate sul BAM Sviluppi futuri Implementazione di ulteriori algoritmi per la detection 12

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