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監控異常偵測

功能簡介

  • 監控異常偵測幫助您監視和偵測時間序列資料中的異常狀況，而無需知道機器學習。 系統都會自動找出最適合的模型並套用到您的資料。
  • 首先您需新增一個監視偵測模型，模型中會設定您的監控資料來源，系統會收集您的監控資料並開始進行分析，判斷異常偵測的界限、預期的值，以及哪些資料點異常。當偵測到異常時，會依據您的訂閱情況寄送通知。
  • 現階段資料系統收集的監控資料以容器化管理的 Kubernetes 為主，後續將會再增加新的監控來源。
  • 實際在多雲平台 portal 操作功能前需先完成 Prometheus 配置，方能建立好偵測模型並收集偵測歷史紀錄。

整合 Prometheus 的配置說明

本服務的目的​

連結 kubenetes 本地端 Prometheus 將指標數據經由代理服務程式 MCloud-Agent，傳送到多雲平台 Mcloud 進行數據分析服務。

安裝部署 MCloud-Agent​

先決條件: 網際網路連線是必須的 kubernetes 版本支援 v1.15 +

步驟 1. 為代理服務程式建立專屬命名空間

kubectl create namespace mcloud-logging

步驟 2. 下載代理服務程式 MCloud Agent 部署範本

wget https://mcloud-agent.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/mcloud-agent.yml

步驟 3. 修改部署範本相關環境參數，依據啟用異常偵測服務後所取得的資源資訊填寫下列必要參數

      containers:
        - env:
            - name: STREAM_NAME
                value: ""
            - name: AWS_REGION
                value: "ap-northeast-1"
            - name: AWS_ACCESS_KEY_ID
                value: ""
            - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY
                value: ""
            - name: AWS_EXTERNAL_ID
                value: ""
            - name: ASSUME_ROLE_ARN
                value: ""

步驟 4. 部署代理服務程式 MCloud Agent

kubectl -n mcloud-logging apply -f mcloud-agent.yml

Prometheus 配置調整​

  • 依據 Prometheus 官方安裝指引，配置遠端複寫位址，指向前述部署完成的代理服務程式端點位置 remote_write。

  • 端點位置預設為 http://mcloud-agent-service.mcloud-logging:9501/receive

  • 範例如下：

| Setting           | Value                                                     | Description       |
| ----------------  | ----------------                                          | ----------------  |
| `remote_write`    | http://mcloud-agent-service.mcloud-logging:9501/receive   | The URL of the endpoint to send samples to.

配置檢查​

執行 kubectl 指令進行查驗代理服務程式是否配置完成並正確運行

kubectl -n mcloud-logging get pod
kubectl -n mcloud-logging logs <pod_name>

實際線上功能說明

偵測模型​

新增偵測模型​

  1. AWS 登入帳號選完公雲帳號(Azure 依序選完公雲帳號和訂閱)，會取得監控標的包含: (依序選取)
    • K8S API server endpoint
    • K8S namespace
    • K8S workload resources
    • container
  2. 選擇完監控標的後，填寫完要通知的信箱即可完成模型新增。

模型狀態​

  1. 新增完的模型狀態會是 已建立。
  2. 經過 14 天 後，模型會開始進行偵測 (狀態為: 運作中)。
  3. 模型能夠修改成 停止偵測 (也能夠再恢復偵測)。

偵測歷史紀錄​

  1. 能夠查詢 過去 90 天 的異常發生紀錄 (預設 過去 7 天)。
  2. 針對每筆異常發生的時間點:
    • 提供異常分析圖表: 會收集呈現時間點前後 3 個小時(預設)的異常指標數值(預設抓 Top 4 異常指標)，最多能查看到 前 14 天 的指標數值。
    • 能自由切換異常指標，最多可查看 4 個異常指標的異常分析圖表。
    • 提供異常指標排序列表(關聯值高到低排序)。

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