Monitoreo de infraestructura: Detección de anomalías
La detección de anomalías es una técnica esencial en el monitoreo de sistemas informáticos, ya que permite identificar datos que no se ajustan a los patrones esperados. LogicMonitor utiliza algoritmos de aprendizaje automático para establecer estos patrones y detectar valores atípicos, proporcionando una visión más profunda del comportamiento de los recursos y permitiendo a los usuarios anticipar y resolver problemas antes de que se conviertan en eventos más graves.
Visualización de Detección de Anomalías en LogicMonitor
La plataforma de LogicMonitor ofrece herramientas avanzadas para la visualización de anomalías, complementando sus capacidades de pronóstico de datos. Esta funcionalidad está disponible en cualquier gráfico dentro de la interfaz de LogicMonitor, ya sea desde la pestaña de Gráficos, la página de Alertas o los paneles de control. Para acceder a la visualización de anomalías, simplemente haga clic en la flecha desplegable en la esquina superior derecha del gráfico y seleccione “Detección de Anomalías”. Esto abrirá un gráfico dedicado donde las anomalías se resaltan en rojo.
Rango Esperado
La opción de Rango Esperado, cuando está habilitada, sombrea el área del gráfico donde se espera que caigan los valores del punto de datos. Este rango se basa en los nueve días de datos históricos inmediatamente anteriores al inicio del rango de tiempo del gráfico; estos datos históricos se alimentan al algoritmo de detección de anomalías para generar una previsión que luego se proyecta en el rango de tiempo actual.
Desplazamientos Temporales
Los desplazamientos temporales permiten agregar señales históricas al gráfico para facilitar la comparación con la señal actual. LogicMonitor ofrece tres desplazamientos: 24 horas, una semana y 30 días. Por ejemplo, si está analizando un punto en el gráfico que ocurrió un miércoles a las 3:09 p.m., el desplazamiento de una semana representaría el mismo miércoles de la semana anterior a las 3:09 p.m.
Mostrar Umbrales de Alerta
La opción Mostrar Umbral de Alerta está disponible si se ha establecido un umbral estático que contiene el operador de alerta “valor” para el punto de datos respectivo. Al habilitar esta opción, todos los umbrales asociados con el punto de datos se superponen en el gráfico, facilitando la identificación de cuándo los valores superan los umbrales predefinidos.
Rango de Tiempo Personalizado
Por defecto, un gráfico de detección de anomalías conserva el rango de tiempo establecido para su gráfico de origen. Sin embargo, este rango de tiempo se puede personalizar al minuto utilizando los campos “Desde” y “Hasta”. Es importante tener en cuenta que los gráficos de detección de anomalías se basan en datos agregados (re-muestreados), por lo que sus representaciones pueden reflejar ligeras distorsiones, especialmente a medida que aumenta el rango de tiempo del gráfico debido a la mayor necesidad de re-muestreo para ajustar el gráfico al tamaño de la pantalla.
Notas de Operaciones (Ops Notes)
Las Notas de Operaciones son anotaciones con marca de tiempo que añaden contexto a los datos del gráfico, especialmente útiles para correlacionar anomalías en los datos del gráfico con otros eventos en su entorno. Los usuarios pueden ver y establecer estas notas directamente desde los gráficos de detección de anomalías, proporcionando una herramienta adicional para el análisis y resolución de problemas.
Ventana de Entrenamiento de la Detección de Anomalías
El período de entrenamiento para la detección de anomalías en LogicMonitor es de 3 días. Si aparece el error “El gráfico no tiene suficientes datos válidos”, puede deberse a dos causas relacionadas con el período de entrenamiento:
- El punto de datos se agregó recientemente y no se han recopilado suficientes datos para que el algoritmo genere un rango esperado para la detección de anomalías.
- El rango de tiempo seleccionado para el gráfico incluye una brecha significativa en la recopilación de datos al principio, en medio o al final, y no hay suficientes puntos de datos consecutivos en el rango seleccionado para que el algoritmo genere un rango esperado para la detección de anomalías. En este caso, se debe ajustar el rango de tiempo del gráfico para excluir dichas brechas en la recopilación de datos, permitiendo así que se calcule el rango esperado y se renderice el gráfico de detección de anomalías.
Aplicaciones Prácticas de la Visualización de Anomalías
La visualización de anomalías proporciona una capa adicional de inteligencia que puede ser invaluable en escenarios de resolución de problemas. Comprender cómo ha funcionado un recurso a lo largo del tiempo permite a los usuarios identificar la salud base de un recurso, lo que ayuda en la planificación de capacidad y en la determinación de tendencias estacionales a largo plazo. Estas capacidades combinadas permiten a los usuarios tomar decisiones más informadas durante la resolución de problemas, lo que en última instancia conduce a menos tiempo de inactividad para los usuarios finales y una mejor adherencia a los acuerdos de nivel de servicio (SLA).
Conclusión
La detección y visualización de anomalías son herramientas poderosas en la plataforma LogicMonitor, permitiendo a los equipos de TI identificar y abordar problemas potenciales antes de que escalen. Al aprovechar estas capacidades, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia.