भविष्य कहनेवाला वीओआईपी पारगमन निगरानी

अमूर्त

यहां तक ​​कि अगर आप अपने सिस्टम में वीओआईपी का उपयोग नहीं करते हैं, या यह आपका मुख्य ध्यान नहीं है, तो आप पूर्वानुमान का उपयोग करते हुए निगरानी की विधि में दिलचस्पी ले सकते हैं क्योंकि यह केवल ट्रांजिट वीओआईपी के लिए ही नहीं, सफलतापूर्वक लागू किया जा सकता है। निगरानी पद्धति को पारगमन वीओआईपी के लिए एक आवेदन के उदाहरण के रूप में माना जाता है क्योंकि यह कार्य इसके उपयोग का एक ज्वलंत उदाहरण है। मानक तरीकों से, समस्या हल नहीं होती है, और पूर्वानुमान पद्धति का उपयोग करके निगरानी अपेक्षाकृत सरल है। नीचे जो लिखा गया है, वह सैद्धांतिक अनुसंधान नहीं है, यह कई महीनों से व्यवहार में सफलतापूर्वक उपयोग किया जा रहा है।

परिचय

आईटी बुनियादी ढांचे के लिए अधिकांश आधुनिक सक्रिय निगरानी प्रणाली एक ही सिद्धांत का उपयोग करते हैं। निगरानी प्रणाली किसी तरह से उपकरण या सॉफ्टवेयर से पूछताछ करती है, परिणाम प्राप्त करती है और इसकी तुलना या तो टेम्पलेट के साथ करती है या पूर्व निर्धारित अधिकतम स्वीकार्य मूल्यों के साथ करती है।

उदाहरण के लिए, SMTP सर्वर की उपलब्धता का निर्धारण करने के लिए, निगरानी प्रणाली को TCP पोर्ट 25 पर सर्वर से कनेक्ट होना चाहिए, प्रतिक्रिया में एक स्ट्रिंग प्राप्त करने के लिए स्ट्रिंग "helo my.monitoring.com" भेजें और SMTP सर्वर से डिस्कनेक्ट करें। अगला, जांचें कि क्या सर्वर प्रतिक्रिया लाइन में शुरुआत में नंबर 3 के साथ तीन अंकों का कोड शामिल है। यदि हां, तो सर्वर जीवित है, यदि नहीं, तो सिस्टम को अलर्ट देना चाहिए। यह वास्तव में एक पैटर्न मिलान विधि है।
एक अन्य उदाहरण प्रोसेसर लोड की जाँच कर रहा है। मॉनिटरिंग सिस्टम, सबसे अधिक बार एसएनएमपी द्वारा, सर्वर को पोल करता है, वर्तमान प्रोसेसर लोड का मूल्य प्राप्त करता है, और अधिकतम अनुमेय अधिकतम मूल्य के साथ इसकी तुलना करता है, 80 का कहना है। यदि प्रोसेसर 80% से अधिक लोड है, तो निगरानी प्रणाली को अलर्ट देना चाहिए। यह पूछताछ के मूल्यों के अधिकतम अनुमेय मूल्यों की जांच करने की एक विधि है।
किसी भी मामले में, निगरानी प्रणाली को कॉन्फ़िगर करने की प्रक्रिया में, आपको अपने उपकरण या सॉफ़्टवेयर के सामान्य संचालन पर विचार करने के लिए स्पष्ट मानदंड निर्धारित करने की आवश्यकता है, और क्या खराबी होनी चाहिए, या ऐसी स्थिति जो निकट भविष्य में खराबी का कारण बन सकती है।
यह निगरानी सिद्धांत ज्यादातर मामलों में काम करता है। हालांकि, कभी-कभी, एक खराबी माना जाता है और सामान्य ऑपरेशन क्या है के लिए मानदंड स्थापित करना बहुत मुश्किल है या बिल्कुल भी संभव नहीं है।
मानक कार्यों द्वारा हल नहीं किए जा सकने वाले निगरानी कार्यों में से एक ट्रांजिट वीओआईपी की मात्रात्मक और गुणात्मक मापदंडों की निगरानी है। यह वर्णन करने से पहले कि पूर्वानुमान कार्यों के आधार पर एक निगरानी प्रणाली कैसे काम करती है, यह वर्णन करना आवश्यक है कि एक ट्रांजिट वीओआईपी प्रदाता कैसे काम करता है।

वीओआईपी कैसे काम करता है पारगमन

किसी भी व्यवसाय की तरह, ट्रांज़िट वीओआईपी में, कई बारीकियाँ हैं, जो समझाने के लिए बहुत लंबी हैं, और कोई फायदा नहीं हुआ है। इसलिए, विवरण एक आदिम स्तर पर होगा, जैसा कि वे कहते हैं, उंगलियों पर।
इस मुद्दे को अंतिम-उपयोगकर्ता स्तर पर नहीं माना जाना चाहिए - वह व्यक्ति जो कॉल कर रहा है, लेकिन वीओआईपी सेवाएं प्रदान करने वाली कंपनियों के स्तर पर। इस दृष्टिकोण से, दो कंपनियां सेवा के प्रावधान में शामिल हैं। पहला, कंपनी ए, वीओआईपी ट्रैफ़िक का एक उपभोक्ता है, जिसके ग्राहक कॉल शुरू करते हैं, दूसरा, कंपनी बी, आपूर्तिकर्ता है जो कॉल को समाप्त करता है।
एक आपूर्तिकर्ता आम तौर पर एक या अधिक गंतव्यों की आपूर्ति करता है। एक गंतव्य फोन कोड का एक समूह है जो एक विशिष्ट मूल्य पर बेचा जाता है। उदाहरण स्थल: रूस मोबाइल बीलाइन, स्पेन मैड्रिड, कजाकिस्तान अलमाटी। वर्तमान में, दुनिया में लगभग 1300 गंतव्य हैं।
उपभोक्ता कंपनी आमतौर पर अपने ग्राहकों को सभी दिशाओं के साथ प्रदान करती है - इसे ए-टू-जेड कहा जाता है। इसलिए, उपभोक्ता को विभिन्न दिशाओं के कई आपूर्तिकर्ताओं के साथ अनुबंध समाप्त करने की आवश्यकता होती है, और फिर विभिन्न आपूर्तिकर्ताओं को दिशाओं को रूट करता है। ऐसा करना काफी मुश्किल है।
दूसरी ओर, आपूर्तिकर्ता जितना संभव हो उतना यातायात को आकर्षित करने में रुचि रखता है। हालांकि, यह बड़ी संख्या में अनुबंधों और संभावित वित्तीय जोखिमों को पूरा करता है, उदाहरण के लिए, कई या कई कंपनियां उपभोग किए गए यातायात के लिए भुगतान नहीं कर सकती हैं।
इसलिए, दोनों आपूर्तिकर्ताओं और उपभोक्ताओं के लिए एक मध्यस्थ कंपनी के साथ काम करना फायदेमंद है - एक पारगमन कंपनी, जो सख्ती से बोल रही है, खुद वीओआईपी ट्रैफिक उत्पन्न और वितरित नहीं करती है, बल्कि उन्हें एक साथ जोड़ती है।
वास्तव में, आपूर्तिकर्ताओं और उपभोक्ताओं के बीच बातचीत के बहुत जुड़े ढांचे के बजाय, हमें एक सितारा संरचना मिलती है, जिसके केंद्र में एक क्षणिक है।





सबसे अधिक बार, एक क्षणिक अपने आप में एक अलार्म और एक आवाज दोनों के माध्यम से होता है।
कंपनी, जिसमें वर्णित निगरानी प्रणाली तैनात है, में लगभग 250 आपूर्तिकर्ता और 250 उपभोक्ता हैं। कंपनी ए-टू-जेड निर्देश प्रदान करती है, कुल मिलाकर लगभग 1500 दिशा-निर्देश बिलिंग में पंजीकृत हैं।
उपभोक्ताओं, आपूर्तिकर्ताओं और गंतव्यों के काम करने की निगरानी के लिए एक पारगमन कंपनी के लिए यह बेहद महत्वपूर्ण है। और प्रत्येक उपभोक्ता, आपूर्तिकर्ता और दिशा के संदर्भ में ऐसा करने के लिए। अल्पावधि में, विफलता की स्थिति में, क्षणिक मार्जिन खो देता है। लंबे समय में, हर कोई उच्च स्तर की सेवा में रुचि रखता है।
अब, क्षणिक के संचालन की रूपरेखा तैयार होने के बाद, मैं निगरानी प्रणाली का कार्य तैयार करूँगा।

निगरानी प्रणाली का उद्देश्य

जब वीओआईपी की निगरानी करने की बात आती है, तो इसका मतलब आमतौर पर निगरानी मानकों जैसे कि घबराना, विलंबता, पैकेट हानि, एमओएस। सिस्को के पास एक मजबूत तकनीक है, 4 साल पहले मैंने इसके बारे में पहले ही लिखा था।
हालांकि, एक पारगमन वीओआईपी ऑपरेटर के लिए, समान तकनीकों का उपयोग और समान मैट्रिक्स का विश्लेषण उपयुक्त नहीं है। स्वाभाविक रूप से, क्षणिक पैकेट के नुकसान के प्रतिशत, और साझेदारों को देरी और देरी, दोनों का विश्लेषण करता है, लेकिन विफलता का पता चलने के बाद ही ऐसा करता है। अन्य मापदंडों, जैसे:
• मिनट की कुल संख्या।
• कॉल की कुल संख्या।
• एएसआर (उत्तर जब्ती अनुपात) को गैर-शून्य अवधि के साथ सफल कॉल के अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है।
• एसीडी (औसत कॉल अवधि) औसत कॉल अवधि है।
पहले दो पैरामीटर मात्रात्मक हैं, अंतिम दो गुणात्मक हैं। आप लंबे समय तक समझा सकते हैं कि इन मापदंडों का विश्लेषण क्यों किया जाता है, हालांकि, यह लेख के दायरे से परे होगा।
यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि आमतौर पर निगरानी प्रणाली एक या दूसरे तरीके से दूरस्थ उपकरणों से पूछताछ करती है, वर्णित निगरानी प्रणाली डेटा स्रोत के रूप में सीडीआर (कॉल विवरण रिकॉर्ड) का उपयोग करती है। एक सीडीआर फ़ाइल एक पाठ है, जिसमें से प्रत्येक पंक्ति में एक कॉल पर जानकारी होती है या कॉल करने का प्रयास होता है। किसी विशेष कॉल के लिए विवरण का स्तर भिन्न हो सकता है, यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि कौन सा उपकरण सीडीआर लिखता है। एक उच्च-गुणवत्ता वाली सीडीआर में लगभग 100 पैरामीटर हो सकते हैं, इसमें न केवल यह जानकारी होती है कि किसने कॉल किया, आपने कहां कॉल किया, कॉल की अवधि और कॉल पूरा होने का कोड, लेकिन यह भी, जब यह वीओआईपी की बात आती है, तो जैसे कि घबराना, कोडेक, पैकेट नुकसान , MOS और अन्य।
आइए गणना करें कि एक संभावित विफलता के लिए निगरानी प्रणाली को कुल कितने मानों की जांच करनी चाहिए। 250 आपूर्तिकर्ताओं, 250 उपभोक्ताओं और 1,500 दिशाओं के मापदंडों का विश्लेषण करना आवश्यक है। प्रत्येक आपूर्तिकर्ता, उपभोक्ता और दिशा के लिए, 4 मात्राओं की जाँच की जानी चाहिए, ताकि हम प्राप्त करें:

250 * 4 + 250 * 4 + 1500 * 4 = 8000

लेकिन यहाँ बिंदु अपेक्षाकृत बड़ी मात्रा में नहीं है जिन्हें जाँचने की आवश्यकता है। तथ्य यह है, प्रत्येक भागीदार और प्रत्येक दिशा अपने तरीके से अद्वितीय हैं, इसके अलावा, प्रत्येक भागीदार और दिशा के कार्य पैरामीटर बहुत अधिक दिन के समय पर निर्भर करते हैं।
निराधार न होने के लिए, आइए हम वास्तविक ट्रैफ़िक डेटा के आधार पर निर्मित कुछ उदाहरणों पर विचार करें।



ग्राफ एक ही भौगोलिक क्षेत्र में स्थित दो भागीदारों के मिनटों के द्वारा यातायात वितरण को दर्शाता है। 15 मिनट के समय अंतराल पर साथी द्वारा उपभोग किए जाने वाले मिनटों की संख्या ग्राफ पर होती है। यदि 8 से 22 घंटे के बाद पहले साथी के लिए उपभोग का मान 15 मिनट में 2500 मिनट है, तो दूसरे के लिए, 500 से अधिक नहीं। यदि पहला साथी 8 से 18 घंटे में 1500 या 4000 मिनट से कम का उपभोग करना शुरू करता है, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि एक विफलता थी और आपको कारण का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। दूसरे साथी के लिए, ऐसा नहीं है; उसके लिए, संभावित विफलता के लिए अन्य मानदंड हैं।
एक और उदाहरण।



ग्राफ कॉल के लिए यातायात के वितरण को दर्शाता है। ग्राफ पर मान ट्रैफ़िक की तुलनीय मात्रा के साथ 3 अलग-अलग दिशाओं में किए गए 15-मिनट के अंतराल में कॉल की संख्या है। पहले दो दिशाएं निकट भौगोलिक क्षेत्रों में हैं, तीसरा भौगोलिक रूप से दूरस्थ है, अर्थात इस देश का एक अलग समय क्षेत्र है।
मुझे उम्मीद है कि यह स्पष्ट है कि यातायात की निगरानी के लिए मानदंड स्थापित करना बहुत मुश्किल है। मानक तरीकों से व्यवहार में कार्य हल नहीं होता है।

भविष्यवाणी विधि क्यों यह काम करना चाहिए

इस तथ्य के बावजूद कि प्रत्येक दिशा और साथी अपने तरीके से अद्वितीय है, काम के मात्रात्मक और गुणात्मक मापदंडों का अनुमान लगाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, हम लगातार तीन दिनों के लिए दिशाओं में से एक की अनुसूची पर विचार करते हैं, स्पष्टता के लिए, हम प्रत्येक दिन एक ही चार्ट पर एक अलग रंग में चित्रित करेंगे।



यह मान लेना तर्कसंगत है कि इसी तरह से गंतव्य पर और चौथे दिन कॉल वितरित किए जाएंगे। वास्तव में, आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि दिशा को कैसे व्यवहार करना चाहिए, और यदि दिशा के अनुसार भविष्यवाणी नहीं की जाती है, तो संभावित विफलता के बारे में चेतावनी दें।
इस प्रकार, समस्या का समाधान सॉफ्टवेयर लिखकर किया जा सकता है जो भविष्यवाणी कर सकता है। वर्तमान में, पूर्वानुमान के बहुत सारे तरीके विकसित किए गए हैं। हालांकि, प्रोग्रामिंग के तरीकों में से किसी एक को लागू करना कठिन है, लेकिन तैयार उत्पाद का उपयोग करना अधिक लाभदायक है।
पूर्वानुमान कार्यक्षमता को एक बहुत ही प्रसिद्ध और लोकप्रिय उत्पाद - rrdtool में बनाया गया है, जिसे GPL के तहत वितरित किया जाता है।

भविष्यवाणी विधि rrdtool में लागू की गई

इस तथ्य के बावजूद कि मैं 10 से अधिक वर्षों से सक्रिय रूप से rrdtool का उपयोग कर रहा हूं, मैं मानता हूं कि हाल ही में, मुझे यह भी संदेह नहीं था कि पूर्वानुमान कार्यक्षमता का निर्माण किया गया था। वीओआईपी मॉनिटरिंग के लिए पूर्वानुमान का उपयोग करने का बहुत विचार जेके डी। ब्रुटलैग के "एबरेंट बिहेवियर डिटेक्शन इन टाइम सीरीज़ फॉर नेटवर्क मॉनिटरिंग" को पढ़ने के बाद आया , जिसके लिए मैं लेखक का आभार व्यक्त करता हूं।
पूर्वानुमान विधि का उपयोग क्रिकेट निगरानी प्रणाली में किया जाता है। हालाँकि, इस सॉफ़्टवेयर उत्पाद को लंबे समय तक विकसित नहीं किया गया है, इसके अलावा, एसएनएमपी के माध्यम से क्रिकेट चुनाव उपकरण, और वीओआईपी ट्रैफ़िक की निगरानी के लिए, जैसा कि मैंने ऊपर लिखा था, आपको सीडीआर को संसाधित करने की आवश्यकता है। कई मॉनिटरिंग सिस्टम हैं जो कि rrdtool में लागू किए गए पूर्वानुमान का उपयोग करते हैं, लेकिन उनमें से कोई भी उपयुक्त नहीं था, इसलिए मुझे स्क्रैच के लिए अपने मॉनिटरिंग सिस्टम को लिखना पड़ा।
सच कहूं तो शुरू में इस बात का कोई पक्का नहीं था कि यह काम करेगा। इसलिए, पहले आईपी सिस्टम पर निगरानी पद्धति का परीक्षण किया गया था। सरलतम लिपियों को इंटरफ़ेस काउंटर से पूछताछ किया गया था, प्राप्त मान एक विशेष तरीके से गठित आरडी डेटाबेस में भरे गए थे। भविष्यवाणी विधि के बाद कई वैश्विक विफलताओं का पता चला, यह अंत में स्पष्ट हो गया कि विधि सही ढंग से काम करती है।
जेक डी। ब्रुटलैग के लेख में, ऐसे फॉर्मूले हैं जो पूर्वानुमान और बहुत सारी उपयोगी जानकारी के लिए उपयोग किए जाते हैं, हालांकि मैं यह बताऊंगा कि यह विवरण और तकनीकी विवरणों के बिना कैसे थोड़ा अलग तरीके से काम करता है।
पूर्वानुमान शुरू करने के लिए rrdtool के लिए, आपको एक निश्चित तरीके से एक rrd डेटाबेस बनाने की आवश्यकता है। डेटाबेस बनाते समय, पूर्वानुमान के लिए पैरामीटर निर्धारित किए जाते हैं, जैसे कि मौसम की अवधि और पूर्वानुमान को प्रभावित करने वाले विभिन्न कारक। अगला, आप माप मानों के साथ बस rrd डेटाबेस को पॉप्युलेट करते हैं, और rrdtool संभावित विफलताओं की भविष्यवाणी और पहचान करने का काम करता है।
Rrdtool में, होल्ट-विंटर्स फोरकास्टिंग विधि को लागू किया जाता है, इसके अलावा, पूर्वानुमानित मूल्यों के संबंध में मापी गई मात्रा के पृथक्करण का पता लगाने के लिए एक तंत्र लागू किया जाता है।
विकिपीडिया के अनुसार: उन्मूलन आदर्श से विचलन है; गलतियों, उल्लंघन, त्रुटियों (lat। aberratio "चोरी, निष्कासन, व्याकुलता", lat से। abrere (lat। ab- "from" + lat। errare "to wander, to be mistaken") - "" to leave, deviate ")।
आप समझ सकते हैं कि चित्र को देखकर क्या विपत्ति आती है।



होल्ट-विंटर्स फोरकास्टिंग में, सीज़न की अवधारणा का उपयोग किया जाता है। आईपी ​​और वीओआईपी यातायात के लिए, मौसम आमतौर पर एक दिन होता है। हालाँकि, आप मनमाने अवधि का मौसम निर्दिष्ट कर सकते हैं।
होल्ट-विंटर्स विधि दो मूल्यों का उपयोग करके तुरंत पूर्वानुमान की गणना करती है - पहला मूल्य मापा मूल्य का पूर्वानुमान है, और दूसरा मान पूर्वानुमानित मूल्यों (विचलन) से मापा मूल्य के अनुमेय विचलन का पूर्वानुमान है। वास्तव में, दूसरा मान वास्तविक मूल्यों से पूर्वानुमान के अनुमेय विचलन के गलियारे की चौड़ाई को प्रभावित करता है।
एक अन्य महत्वपूर्ण तथ्य, होल्ट-विंटर्स विधि एक अल्पकालिक पूर्वानुमान विधि है, जिसका अर्थ है कि पूर्वानुमान पूरे मौसम के लिए तुरंत नहीं बनाया जाता है (हमारे मामले में, पूरे दिन के लिए तुरंत नहीं)। वास्तव में, मात्रा के प्रत्येक नए माप के साथ, एक पूर्वानुमान इसके अगले मूल्य से बना होता है, जिसकी गणना के लिए पिछले मापों का इतिहास और अंतिम माप मूल्य का उपयोग किया जाता है। एक गुणांक है जो विविध हो सकता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि पिछले इतिहास और अंतिम माप किस हद तक पूर्वानुमान को प्रभावित करते हैं।
फ्लोटिंग विंडो का उपयोग करते हुए कई मापों के आधार पर एबेरेशन का पता लगाया जाता है। यही है, यदि माप स्वीकार्य मूल्यों की सीमा से बाहर खटखटाया जाता है, तो यह हमेशा अपभ्रंश की उपस्थिति की ओर नहीं जाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, उन्मूलन तब होता है जब पिछले नौ मापों में से सात को स्वीकार्य मूल्यों की अनुमानित सीमा से बाहर खटखटाया जाता है। हालांकि, आप मापदंडों को भी भिन्न कर सकते हैं और सेट कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, विंडो की लंबाई 3 के बराबर और विंडो में 2 के बराबर मिस की संख्या, तब विपथन तब होगा जब पिछले तीन आयामों में से दो को गलियारे से बाहर खटखटाया जाता है।
यदि आपने rrdtool के साथ काम किया है, तो आप जानते हैं कि यह चार्टिंग टूल कितना शक्तिशाली है। मैं ग्राफ पर पिछले 3 पैराग्राफ की व्याख्या करूंगा। इस तरह के ग्राफ वर्णित निगरानी प्रणाली में बनाए गए हैं।



दूसरी मोटाई की नीली रेखा साथी द्वारा खपत मिनटों की वास्तविक माप है। ग्रे क्षेत्र - वास्तविक मूल्य जो एक दिन पहले थे। गुलाबी रेखा पूर्वानुमान है। लाल और हरे रंग की रेखाएं स्वीकार्य मूल्यों के गलियारे की ऊपरी और निचली सीमा को दर्शाती हैं। नकारात्मक मूल्यों के क्षेत्र में काली रेखा पूर्वानुमानित मूल्यों (विचलन) से अनुमेय विचलन का पूर्वानुमान है। वास्तव में, काली रेखा गलियारे की चौड़ाई निर्धारित करती है। डिफ़ॉल्ट रूप से, गलियारे की निचली और ऊपरी सीमाएं (लाल और हरे रंग की रेखाओं द्वारा प्रदर्शित) को जोड़कर प्राप्त की जाती हैं, पूर्वानुमानित मूल्य की निचली सीमा और विचलन के पूर्वानुमान के लिए ऊपरी सीमा और घटाव के लिए 2. अभ्यारण सोने में दिखाए जाते हैं।
उन्मूलन के करीब विचार करें।



यह देखा जा सकता है कि गलियारे से मानों के खिसकने के कुछ समय बाद विपत्ति उत्पन्न हुई, इस स्थिति में डिफ़ॉल्ट रूप से 9 के विंडो की लंबाई और 7 के गैर-विंडो हिट की संख्या के साथ रड डेटाबेस कॉन्फ़िगर किया गया है।
वर्णनों को रेखांकन पर प्रदर्शित करना आसान है, हालांकि, इस पर संकेत देने के लिए निगरानी प्रणाली को प्रोग्रामेटिक रूप से अपक्षय की घटना का पता लगाना चाहिए। प्रोग्रामेटिक रूप से गर्भपात की घटना का पता लगाना भी rrdtool का उपयोग करके आसानी से लागू किया जाता है
Rrdtool चित्र के रूप में रेखांकन बनाता है, आकृति में ग्राफ़ प्रदर्शन क्षेत्र में निरंतर निर्देशांक होते हैं, इसलिए माउस बटन के क्लिक पर समय अक्ष के साथ रेखांकन स्केल करने के लिए एक प्रक्रिया या कक्षा लिखना मुश्किल नहीं है। यदि आप कैक्टि का उपयोग करते हैं, जो वास्तव में rrdtool के लिए एक WEB GUI है, तो आप यह देख सकते हैं कि यह एक जावा स्क्रिप्ट द्वारा कैसे लागू किया जाता है।
वर्णित निगरानी प्रणाली में, सिस्टम का मूल rrdtool है। हालांकि, केवल संभावित असफलताओं की भविष्यवाणी और पहचान ही पर्याप्त नहीं है। जब सिस्टम ने विफलता का अलर्ट जारी किया, तो स्थिति का विश्लेषण करने के लिए डेटा को जल्दी से एक्सेस करना महत्वपूर्ण है। इसलिए, यह वीओआईपी ट्रैफ़िक के विश्लेषण के लिए अतिरिक्त सुविधाओं को लागू करता है। मॉनिटरिंग सिस्टम की अतिरिक्त विशेषताओं का केवल वर्णन करने के लिए, आइए हम सामान्य शब्दों में विचार करें कि यह कैसे व्यवस्थित है।

मॉनिटरिंग सिस्टम कैसे काम करता है

निगरानी प्रणाली नीचे दिए गए आंकड़े में प्रस्तुत की गई है।

हर 15 मिनट में एक नई सीडीआर फ़ाइल संसाधित होती है। एक फ़ाइल में 150,000 प्रविष्टियाँ हो सकती हैं। डेटा पार्स किया जाता है और पोस्टग्रैस्क्ल डेटाबेस में दर्ज किया जाता है, जो 28 दिनों के लिए कच्चे सीडीआर संग्रहीत करता है। सीडीआर डेटाबेस में प्रति दिन 10 मिलियन रिकॉर्ड जमा होते हैं, कुल 250 मिलियन। स्वाभाविक रूप से, भागीदारों और निर्देशों के संदर्भ में एक मनमाना अवधि के लिए सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए अनुरोधों के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए, अतिरिक्त तालिकाओं को भी भरा जाता है, जिसमें रिपोर्ट तैयार करने के लिए सारांश जानकारी पर्याप्त होती है। एक दिन में लगभग 200 हजार रिकॉर्ड धुरी तालिका में आते हैं, और ऐसे संस्करणों पर डेटाबेस नमूनाकरण के लिए प्रश्नों की प्रक्रिया करता है, यहां तक ​​कि कई हफ्तों की अवधि के लिए, बहुत जल्दी।
इसके अलावा, CDRs के डेटाबेस को क्वेरी करके, डेटा का चयन किया जाता है जो ASR, ACD, मिनटों की संख्या और आपूर्तिकर्ताओं, उपभोक्ताओं और गंतव्यों द्वारा कॉल पर सूचना संग्रहीत करने वाले rrd डेटाबेस के मूल्यों को भरता है। कुल में, लगभग 8000 rrd डेटाबेस अपडेट किए गए हैं। Rrdtool ऑपरेशन की ख़ासियत के कारण, यदि भागीदार या दिशा में कोई ट्रैफ़िक नहीं था, तो डेटाबेस के लिए 0 के बराबर मान लिखा जाना चाहिए। Rrd डेटाबेस को अपडेट करने के बाद, उनमें से प्रत्येक को नए अपघटनों के लिए अलर्ट मॉड्यूल द्वारा चेक किया जाता है।उन्मूलन के मामले में, अलर्ट मॉड्यूल मेल द्वारा एक पत्र भेज सकता है, इसके अलावा, जब नए अलर्ट दिखाई देते हैं, तो जो उपयोगकर्ता मॉनिटरिंग सिस्टम क्लाइंट चला रहे हैं उन्हें ट्रे में स्थित क्लाइंट एप्लिकेशन के आइकन का रंग बदलकर एक अधिसूचना प्राप्त होगी।
एकल CDR फ़ाइल संसाधित करना, अलर्ट भेजने के साथ सबसे खराब स्थिति में ढाई मिनट लगते हैं। सर्वर एप्लिकेशन अजगर में लिखे गए हैं और FreeBSD के तहत चलते हैं।
लेखक की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के कारण, निगरानी प्रणाली का ग्राहक एक WEB अनुप्रयोग नहीं है। क्लाइंट एप्लिकेशन PyQT में लिखा गया है। सर्वर के साथ क्लाइंट संचार के लिए, xmlrpc प्रोटोकॉल का उपयोग किया जाता है, जो एसएसएल के शीर्ष पर सुरक्षा के लिए काम करता है। क्लाइंट प्रमाणीकरण HTTP बेसिक ऑटेंटिफिकेशन का उपयोग करता है। क्लाइंट अनुरोधों परोसने वाला एक सर्वर एप्लिकेशन बहु-थ्रेडेड है।
इस लेख में विस्तार से क्लाइंट एप्लिकेशन इंटरफ़ेस का वर्णन करना सार्थक नहीं है, क्योंकि केवल उपयोगकर्ता प्रलेखन 80 से अधिक पृष्ठों पर एक दस्तावेज है। मैं केवल सामान्य शब्दों में वर्णन करूंगा कि उपयोगकर्ताओं को क्या मिलता है।

निगरानी प्रणाली का उपयोग कैसे किया जाता है

जब आप किसी उत्पाद का निर्माण या वर्णन करते हैं, तो सबसे पहले, आपको इसे सही ढंग से स्थिति में लाने की आवश्यकता होती है। प्रारंभ में, यह एक ऐसी प्रणाली को लागू करने की योजना बनाई गई थी जो संभावित विफलताओं को इंगित करती है, लेकिन प्रारंभिक ऑपरेशन के दौरान यह पता चला कि केवल विफलता का पता लगाने की कार्यक्षमता पर्याप्त नहीं है, आपको अभी भी विफलता के कारण का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने के लिए एक उपकरण की आवश्यकता है। इसलिए, अंत में, सब कुछ एक निगरानी और यातायात विश्लेषण प्रणाली में बदल गया। अब उत्पाद वीओआईपी ट्रैफिक की निगरानी और विश्लेषण के लिए एक प्रणाली के रूप में तैनात है।
निगरानी के लिए, जैसा कि ऊपर वर्णित है, rrdtool में कार्यान्वित पूर्वानुमान कार्यक्षमता का उपयोग किया जाता है। तालिका के रूप में अलर्ट की सूची देखना संभव है और अलर्ट लाइन पर क्लिक करके परिमाण का एक ग्राफ बनाएं, जिससे अलर्ट हुआ।
ट्रैफ़िक विश्लेषण के लिए, rrdtool का उपयोग करके बनाए गए चार्ट का उपयोग किया जाता है। उपयोगकर्ता उन मूल्यों के द्वारा चार्ट का निर्माण और विश्लेषण कर सकता है, जिन पर अलर्ट हुआ, और साथ ही, वह ड्रॉप-डाउन सूची में आसानी से उसके लिए रुचि के चार्ट पा सकता है। रेखांकन (सख्ती से बोलना, वे कठोर डेटाबेस, जिनसे वे निर्मित होते हैं) पिछले 28 दिनों के लिए जानकारी संग्रहीत करते हैं और माउस का उपयोग करके आसानी से समय में स्केल किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, जैसा कि नीचे दिए गए आंकड़े में है - आप बाईं माउस बटन के साथ ब्याज के क्षेत्र का चयन कर सकते हैं और सेकंड के दसवें हिस्से में ब्याज के समय अंतराल के लिए ग्राफ प्राप्त कर सकते हैं।



यदि ग्राफ़ पर चयनित समय के लिए वीओआईपी मापदंडों का अधिक विस्तार से विश्लेषण करना आवश्यक है, तो उपयोगकर्ता ASR, ACD, मिनट और कॉल के रूप में उपभोक्ता, आपूर्तिकर्ता, दिशा के संदर्भ में तालिका के रूप में प्रदर्शित डेटा पर एक क्लिक के साथ एक समेकित रिपोर्ट बना सकता है।



सारांश रिपोर्ट चयनित समय अंतराल के लिए मापदंडों को दर्शाती है, इसके अलावा, आप उन मापदंडों को प्रदर्शित कर सकते हैं जो चयनित समय अंतराल से ठीक एक दिन पहले थे।



यह आपको जल्दी से समझने की अनुमति देता है कि विफलता के कारण का विश्लेषण करने के लिए यातायात में क्या बदलाव आया है।
एक गहन विश्लेषण के लिए, उपयोगकर्ता एक तालिका का निर्माण कर सकता है जो विशिष्ट कॉल के स्तर पर विस्तृत जानकारी प्रदर्शित करता है, जिसमें जिटर कोडेक्स, पैकेट लॉस, एमओएस और बहुत कुछ शामिल है।
निगरानी प्रणाली ने कई अन्य उपयोगी चीजें लागू की हैं, जिनमें से विवरण में बहुत समय लगेगा।
इसके कारण, निगरानी प्रणाली का उपयोग उन समर्थन के सभी स्तरों, रूटिंग नियंत्रण विभाग द्वारा किया जाता है। इस तथ्य के बावजूद कि निगरानी प्रणाली कीमतों और मार्जिन पर डेटा प्रदान नहीं करती है, इसका उपयोग बिक्री विभाग द्वारा भी किया जाता है, क्योंकि वे अक्सर भागीदारों और निर्देशों के काम की गुणवत्ता में रुचि रखते हैं।
अब पूर्वानुमान पद्धति का उपयोग करके निगरानी के नुकसान और लाभों पर विचार करें।

विधि का नुकसान

नुकसान में शामिल हैं:
• निगरानी प्रणाली की अपेक्षाकृत बड़ी प्रतिक्रिया। हां, विधि काम करती है, विफलताओं का पता लगाया जाता है, लेकिन जल्दी से नहीं। यहां तक ​​कि विंडो 3 की लंबाई और विंडो 2 में मिसेज की संख्या के साथ, सिस्टम की विफलता के बारे में चेतावनी देने से पहले एक लंबे समय के अंतराल के अंतराल के कारण।
• झूठी सकारात्मकता की अपेक्षाकृत बड़ी संख्या। हालांकि, अगर हम इस विशिष्ट निगरानी प्रणाली पर विचार करते हैं, तो इस तथ्य से मुआवजा दिया जाता है कि ट्रैफ़िक विश्लेषण की कार्यक्षमता के कारण झूठी प्रतिक्रिया निर्धारित करना बहुत आसान है।
• प्रणाली सांख्यिकीय आंकड़ों के विश्लेषण पर आधारित है। आंकड़े बड़ी मात्रा में डेटा के लिए ठीक काम करते हैं। यदि, उदाहरण के लिए, ट्रैफ़िक शायद ही किसी दिशा में जाता है, तो वहाँ भविष्यवाणी करने के लिए कुछ भी नहीं है।

विधि लाभ

लाभ इस प्रकार हैं:
• प्रणाली पूरी तरह से स्वायत्तता से काम करती है। विफलताओं की पहचान करने के लिए मानदंड स्थापित करना आवश्यक नहीं है, सिस्टम स्वयं उन्हें उजागर करता है। जब ट्रैफिक प्रोफाइल बदलता है, तो सिस्टम अलर्ट देता है। यदि प्रोफ़ाइल पूरी तरह से बदल गई है, तो थोड़ी देर बाद सिस्टम खुद को नए प्रोफाइल में समायोजित कर लेगा।
• rrdtool के साथ कार्यान्वयन बहुत दृश्य है। कम काम के अनुभव के साथ भी कर्मचारी जल्दी सीखते हैं।
• IMHO, फिलहाल यह ट्रांजिट वीओआईपी की निगरानी का एकमात्र संभव तरीका है, जिसमें महत्वपूर्ण वित्तीय और मानव संसाधनों की आवश्यकता नहीं होती है।

निष्कर्ष

बल्कि बड़ी मात्रा के बावजूद, यह एक समीक्षा लेख है। यह rrdtool में लागू पूर्वानुमान विधि पर कई लेख लिखने की योजना है, जिसमें सब कुछ क्रम में रखना है। वीओआईपी के अलावा, हम इसका उपयोग इंटरनेट चैनल ट्रैफ़िक की निगरानी करने और सिस्को राउटर पर प्रोसेसर लोड करने के लिए भी करते हैं।

पुनश्च
वैसे, लोकप्रिय निगरानी प्रणाली के लेखक - मुनिन ने पूर्वानुमान के साथ ही निगरानी को लागू करने की योजना बनाई है। यहाँ इसके बारे में एक मुहावरा है - "असभ्यता का पता लगाने में मदद के साथ"। उम्मीद है, हम जल्द ही इस सुविधा को देखेंगे, किसी भी मामले में, आप पहले से ही जानते हैं कि यह क्या है ...