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Version: 21.10

Détection d'anomalies

Centreon Anomaly Detection est actuellement en phase de bêta fermée et nécessite un jeton valide fourni par Centreon. Nous ouvrirons bientôt la phase bêta au public sous certaines conditions.

Description

Le module Centreon Anomaly Detection détecte les déviations par rapport au comportement de service normal.

Les données collectées sont envoyées à la plateforme centrale Centreon Cloud afin de pouvoir calculer un modèle de comportement régulier grâce à l'historique de ces données.

Une fois le modèle calculé, les prédictions sont ensuite générées et récupérées sur la plateforme Centreon sur site.

Ces prévisions serviront de seuils flottants qui seront ensuite utilisés par le moteur de surveillance pour comparer la valeur collectée avec les seuils prévus pour mettre en évidence les écarts et générer des alertes.

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Prérequis

Le module Centreon Anomaly Detection requiert les prérequis suivants :

  • Centreon en version minimale 20.04

  • Un jeton fourni par Centreon pour accéder à la plateforme Centreon Cloud

  • Une connexion Internet depuis le serveur Centreon Central

  • La variable d'environnement SHELL LC_ALL ne doit pas être définie ou bien avoir la valeur C. Pour vérifier la valeur de cette variable, entrez :

    echo $LC_ALL
  • La prédiction fonctionne mieux avec des services surveillés qui présentent un comportement saisonnier comme indiqué ci-dessous :

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Installation

Installation des paquets

Ajouter un référentiel supplémentaire:

Rien à faire

Puis, exécutez la commande suivante :

yum install centreon-anomaly-detection

Installation via l'interface

Rendez-vous dans le menu Administration > Extensions > Gestionnaire et recherchez anomaly. Cliquez sur le bouton Install selection. Le module est maintenant installé :

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Redémarrage du processus

Exécutez la commande suivante en tant qu'utilisateur privilégié:

systemctl restart gorgoned

Ajouter votre jeton

Rendez-vous dans le menu Configuration > Services > Anomaly Detection et cliquez sur le bouton Add Centreon Cloud Token :

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Saisissez votre jeton et cliquez sur Save :

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Si votre serveur Centreon Central a besoin d'une configuration proxy pour accéder à Internet, cochez la case Use proxy.

Votre plateforme Centreon est maintenant prête à utiliser la détection d'anomalies Centreon.

Configuration

Dans sa version bêta, le module Centreon Anomaly Detection ne vous permet pas de configurer des services à partir de services classiques déjà supervisés par votre plateforme Centreon.

La configuration doit se faire en 3 étapes :

  1. Activer l'envoi des données collectées vers Centreon Cloud afin de démarrer la modélisation du comportement régulier puis de contrôler via le menu Supervision > Informations de performance > Graphiques les premiers calculs de modélisation effectués.
  2. Une fois que les modèles semblent corrects, activer la génération d'alertes
  3. Dès que les alertes générées semblent correctes, activer le processus de notification

Activer l'envoi des données collectées vers Centreon Cloud

Rendez-vous dans le menu Configuration > Services > Anomaly Detection et cliquez sur le bouton Create manually :

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Champs de configuration

  • Le champ Description permet de définir le nom du service.
  • Le champ Status permet d'activer ou désactiver le service.
  • Le champ Select host - service permet de sélectionner le couple hôte / service à partir duquel les données seront utilisées.
  • Le champ Select metric permet de sélectionner la métrique sur laquelle appliquer la détection d'anomalie.
  • Sélectionnez un contact par défaut pour le champ Implied Contacts.
  • Sélectionnez 0 pour le champ Notification Interval.
  • Sélectionnez une période par défaut pour le champ Notification Period.
  • Sélectionnez None pour le champ Notification Type.
  • Vous pouvez sélectionner une criticité via le champ Severity level.

Cliquez sur Save.

Il est maintenant temps de déployer la supervision.

Accédez ensuite au menu Supervision > Détails des statuts > Services et sélectionnez All pour le filtre État du service. Après quelques minutes, les premiers résultats de la surveillance apparaissent.

Le calcul du modèle de comportement démarre. Cependant, pour obtenir un modèle représentant un comportement régulier, il faut attendre plusieurs semaines (environ 6 semaines) afin d'obtenir un modèle stable.

Si les données sur lesquelles vous appliquez la détection d'anomalies ont été supervisées depuis un certain temps, il est possible de transférer l'historique des données pour obtenir plus rapidement un modèle fiable.

Activer la génération d'alertes

Si, en suivant régulièrement le modèle généré et les données du menu Monitoring > Performances > Graphs, vous pensez que votre modèle est stable, vous pouvez activer la génération d'alertes.

Rendez-vous dans le menu Configuration > Services > Anomaly Detection et éditez un service de détection d'anomalie:

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Vous pouvez activer le champ Enable change of status et sélectionner un nombre de déviation à partir duquel le service se critique en utilisant le champ Detect anomalies after.

Cliquez sur Save et déployer la supervision.

Activer le processus de notification

Rendez-vous dans le menu Configuration > Services > Anomaly Detection et éditez un service de détection d'anomalie:

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  • Sélectionnez Enabled pour le champ Enable notification.
  • Sélectionnez les contacts qui seront notifiés via le champ Implied Contacts.
  • Sélectionnez les groupes contacts qui seront notifiés via le champ Implied Contact Groups.
  • Sélectionnez l'intervalle de notification, par défaut 0 via le champ Notification Interval.
  • Sélectionnez la période de notification via le champ Notification Period.
  • Sélectionnez les type de notification que vous souhaitez recevoir via le champ Notification Type.

Cliquez sur Save et déployer la supervision.

Utiliser l'assistant de création

Depuis la version 20.10.1, il est possible d'utiliser l'assistant de création. En effet, cette nouvelle fonctionnalité permet de mettre en avant les services présentant soit une saisonnalité, soit une stabilité régulière.

Rendez-vous dans le menu Configuration > Services > Anomaly Detection et cliquez sur le bouton Create from analysis.

La liste des services existant de votre plate-forme Centreon est affichée ainsi qu'un score en nombre d'étoiles : de 5 étoiles à 0, 5 étoiles représentant les services à fort potentiel :

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Après avoir sélectionné un service intéressant, cliquez sur le bouton ADD à gauche de la ligne. Vous arrivez sur le formulaire de création pré-rempli :

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Modifez le nom du service puis cliquez sur le bouton Save.

Si la liste est vide, c'est que le calcul afin de déterminer les services intéressant n'a pas encore démarré.

Celui-ci est réalisé toutes les 6 heures via un cron lancé par le processus gorgoned (définit dans le fichier /etc/centreon-gorgone/config.d/cron.d/42-anomalydetection.yaml).

Il est possible de lancer le premier calcul manuellement via la commande suivante depuis le serveur Centreon central :

su - centreon
perl /usr/share/centreon/bin/anomaly_detection --seasonality

Visualiser les anomalies détectées

Les services d'anomalies sont des services réguliers mais disposant de seuils flottants qui s'adaptent selon le modèle calculé. Il est donc possible de visualiser ses services et les alertes détectées :

  • Dans le menu Supervision > Détails des statuts > Services.
  • Dans le menu Supervision > Informations de performance > Graphiques.
  • Dans le menu Supervision > Journaux d'évènements.
  • Dans la widget service-monitoring via le menu Accueil > Vues personnalisées.
  • Et tous les menus où vous pouvez opérer sur les services.

Transférer l'historique des données

L'envoi de l'historique des données est un processus très consommateur de CPU. Selon le nombre de services surveillés, l'extraction des données de la base de données centreon_storage peut prendre plusieurs dizaines de minutes. Cela aura un impact important sur les performances de la base de données et pourrait ralentir globalement la plate-forme de supervision.

Pour envoyer l'historique des données d'un service d'anomalie, connectez-vous à votre serveur Centreon Central et accédez à l'utilisateur centreon:

su - centreon

Sélectionnez le service d'anomalie à l'aide de la commande suivante :

/usr/share/centreon/bin/anomaly_detection --list-services

Vous verrez la liste des services avec leur identifiant :

List of available anomaly detection services:

- id: 14, hostname: fw-beijing, servicename: anomaly-nbr-connect, metric name: connection
- id: 15, hostname: fw-brasilia, servicename: anomaly-nbr-connect, metric name: connection
- id: 17, hostname: fw-mexico, servicename: anomaly-nbr-connect, metric name: connection
- id: 18, hostname: fw-berlin, servicename: anomaly-nbr-connect, metric name: connection
- id: 22, hostname: fw-brasilia, servicename: anomaly-traffic-in, metric name: traffic_in

Pour envoyer l'historique des données du service d'anomalies avec l'ID 14 pour les 4 dernières semaines, exécutez la commande suivante :

/usr/share/centreon/bin/anomaly_detection --send-history 14 --history-period 4w

Attendez la fin du processus :

Sending data from 2020-03-09T09:32:31 to 2020-03-10T00:00:00
Sending data from 2020-03-10T00:00:00 to 2020-03-11T00:00:00
Sending data from 2020-03-11T00:00:00 to 2020-03-12T00:00:00
Sending data from 2020-03-12T00:00:00 to 2020-03-13T00:00:00
Sending data from 2020-03-13T00:00:00 to 2020-03-14T00:00:00
Sending data from 2020-03-14T00:00:00 to 2020-03-15T00:00:00
Sending data from 2020-03-15T00:00:00 to 2020-03-16T00:00:00
Sending data from 2020-03-16T00:00:00 to 2020-03-17T00:00:00
Sending data from 2020-03-17T00:00:00 to 2020-03-18T00:00:00
Sending data from 2020-03-18T00:00:00 to 2020-03-19T00:00:00
Sending data from 2020-03-19T00:00:00 to 2020-03-20T00:00:00
Sending data from 2020-03-20T00:00:00 to 2020-03-21T00:00:00
Sending data from 2020-03-21T00:00:00 to 2020-03-22T00:00:00
Sending data from 2020-03-22T00:00:00 to 2020-03-23T00:00:00
Sending data from 2020-03-23T00:00:00 to 2020-03-24T00:00:00
Sending data from 2020-03-24T00:00:00 to 2020-03-25T00:00:00
Sending data from 2020-03-25T00:00:00 to 2020-03-26T00:00:00
Sending data from 2020-03-26T00:00:00 to 2020-03-27T00:00:00
Sending data from 2020-03-27T00:00:00 to 2020-03-28T00:00:00
Sending data from 2020-03-28T00:00:00 to 2020-03-29T00:00:00
Sending data from 2020-03-29T00:00:00 to 2020-03-30T00:00:00
Sending data from 2020-03-30T00:00:00 to 2020-03-31T00:00:00
Sending data from 2020-03-31T00:00:00 to 2020-04-01T00:00:00
Sending data from 2020-04-01T00:00:00 to 2020-04-02T00:00:00
Sending data from 2020-04-02T00:00:00 to 2020-04-03T00:00:00
Sending data from 2020-04-03T00:00:00 to 2020-04-04T00:00:00
Sending data from 2020-04-04T00:00:00 to 2020-04-05T00:00:00
Sending data from 2020-04-05T00:00:00 to 2020-04-06T00:00:00

FAQ

Quels services sont offerts et quel est le SLA associé?

Le service de détection d'anomalies est actuellement en phase de beta test fermée. Le but de cette phase de test bêta fermée est de tester nos algorithmes de calcul des prédictions (seuils flottants). Au cours de cette phase, Centreon améliorera la fonctionnalité de détection d'anomalies en fonction du retour d'expérience des utilisateurs. Aucun SLA ne sera disponible pendant cette phase.

Quels sont les critères de sélection pour le programme de bêta ? Pour quelle durée et pour quel volume ?

Un formulaire de participation est disponible pour les clients Centreon. À partir des réponses, Centreon sélectionnera les candidats pour participer à la phase de test bêta fermée.

Quel est le processus défini pour le programme de test bêta ?

Une fois les candidats sélectionnés, Centreon les contactera pour leur indiquer la procédure à suivre. Des réunions régulières seront programmées pour évaluer l'efficacité de la fonctionnalité sur la plateforme des clients. Des sessions de prise en main à distance peuvent être nécessaires. Une mise à jour de la fonctionnalité peut également être demandée pour valider les modifications apportées suite au retour d'expérience.

Quelle est la durée du programme de test bêta ?

La période de test bêta fermé est d'environ 4 mois. Cela devrait permettre de valider les prévisions générées à partir du calcul des modèles, ainsi que la génération d'alertes dans la console d'événements et le déclenchement du processus de notification.

Quand la fonctionnalité sera-t-elle disponible? Et pour quelle édition Centreon ?

La fonctionnalité de détection des anomalies sera disponible pour Centreon Business Edition dans la version 21.10.

Combien de temps les données sont-elles hébergées ?

Les données sont conservées pendant toute la validité de la licence. Elles permettront de recalculer les modèles si nécessaire. Un délai supplémentaire de 3 mois sera ajouté à la fin de la validité de la licence avant la suppression de ces dernières.

Quelles données sont hébergées par le service ?

Les données hébergées par le service de détection d'anomalies ne concernent que les données liées aux services créés par l'utilisateur. Elles comprennent la date et l'heure du contrôle, l'identifiant de la ressource surveillée, l'identifiant de l'indicateur associé, le nom des données de performance sur lesquelles les calculs seront effectués ainsi que la valeur des données de performance.

Quel est l'usage des données ?

Les données sont utilisées pour calculer des modèles de comportement. A partir de ces modèles seront générées des prédictions utilisées comme seuils flottants par la plateforme Centreon.

Qui a accès aux données hébergées par le service ?

Les données sont associées au jeton d'accès de l'offre de détection d'anomalies. Elles sont hébergés sur la plateforme Centreon Cloud et partitionnées par utilisateurs. Seul l'utilisateur avec le jeton a accès aux données.

Comment puis-je demander la suppression des données ?

La suppression des données peut être demandée à tout moment. Cependant, l'historique des données est utilisé pour créer un modèle afin de calculer les seuils flottants. Par conséquent, la participation au programme ou l'abonnement à l'offre sera impossible. Une demande par mail doit être faite via l'interface de support professionnel Centreon.