Seminar Centreon Anomaly Detection und dynamische Schwellwerte

Seminarprofil

Das Seminar behandelt den Einsatz lernender Abweichungserkennung für Metriken mit schwankendem Normalverhalten. Geeignete Datenreihen werden ausgewählt, die Lernphase wird geplant und die Empfindlichkeit anhand betrieblicher Risiken abgestimmt.

Der Schwerpunkt liegt nicht auf bloßer Aktivierung, sondern auf Datenqualität, Validierung und laufender Pflege. Fehlalarme, saisonale Muster, Wartungsereignisse und Änderungen an der Infrastruktur werden in die Bewertung einbezogen.

Inhaltsübersicht

1. Einsatzbereiche und Datenqualität
2. Technische Voraussetzungen und Bereitstellung
3. Lernmodell und Servicekonfiguration
4. Auswertung und Feinabstimmung
5. Betriebsübergabe und Qualitätssicherung

Seminarinhalte

1. Einsatzbereiche und Datenqualität

1. Schritt 1: Statische Schwellenwerte und dynamische Abweichungserkennung anhand typischer Last-, Kapazitäts- und Antwortzeitmetriken vergleichen.
2. Schritt 2: Metriken auf Vollständigkeit, Einheit, Ausreißer, Messlücken und ausreichend lange Historie prüfen.
3. Schritt 3: Geeignete Services nach Kritikalität, Saisonalität und erwartbarem Nutzen für einen Pilotbetrieb auswählen.

2. Technische Voraussetzungen und Bereitstellung

1. Schritt 1: Modulstatus, Lizenz, Datenfluss, Broker-Ausgabe und erforderliche Plattformkommunikation kontrollieren.
2. Schritt 2: Ausgangsservice und Metrik eindeutig bestimmen und deren Performance-Daten vor der Konfiguration verifizieren.
3. Schritt 3: Berechtigungen und Zuständigkeiten für Erstellung, Änderung und Auswertung dynamischer Services festlegen.

3. Lernmodell und Servicekonfiguration

1. Schritt 1: Lernzeitraum, erwartete Betriebszyklen und bekannte Sonderphasen dokumentieren.
2. Schritt 2: Anomaly-Detection-Service anlegen, Metrik zuordnen und Empfindlichkeit sowie Statusverhalten nachvollziehbar einstellen.
3. Schritt 3: Konfiguration verteilen und kontrollieren, ob der neue Service Daten empfängt und einen belastbaren Erwartungskorridor bildet.

4. Auswertung und Feinabstimmung

1. Schritt 1: Istwerte, erwartete Bandbreite, Statuswechsel und historische Ereignisse gemeinsam im Performance-Graphen beurteilen.
2. Schritt 2: Fehlalarme nach Messfehler, saisonaler Besonderheit, echter Abweichung oder unpassender Empfindlichkeit klassifizieren.
3. Schritt 3: Parameter schrittweise ändern und jede Anpassung mit Zeitraum, Begründung und Wirkung dokumentieren.

5. Betriebsübergabe und Qualitätssicherung

1. Schritt 1: Regeln für Wartung, Infrastrukturänderungen, Datenlücken und erneutes Lernen definieren.
2. Schritt 2: Alarmierung erst nach einer kontrollierten Beobachtungsphase mit festgelegten Abnahmekriterien aktivieren.
3. Schritt 3: Regelmäßige Reviews mit Kennzahlen zu Trefferquote, Fehlalarmen, übersehenen Abweichungen und Nutzen einplanen.

Praxisübungen

• Bewertung mehrerer Metriken auf Eignung für dynamische Grenzwerte
• Einrichtung eines Anomaly-Detection-Service auf einer vorhandenen Zeitreihe
• Analyse eines saisonalen Musters und Anpassung der Empfindlichkeit
• Erstellung eines kurzen Betriebs- und Reviewplans für den produktiven Einsatz

Zielgruppe

Centreon-Administratoren, Monitoring-Architekten, Capacity Manager und Verantwortliche für proaktive Betriebsüberwachung

Voraussetzungen

Sichere Bedienung von Ressourcenstatus und Performance-Graphen; Grundverständnis von Metriken und statischen Schwellenwerten