프로브

프로브는 인텐트 기반 분석에서 추상화의 기본 단위입니다. 일반적으로 주어진 프로브는 네트워크에서 일부 데이터 세트를 사용하고, 이에 대해 다양한 연속적인 집계 및 계산을 수행하며, 이상이 발생하는 집계 및 계산의 일부 조건을 선택적으로 지정합니다.

프로브는 그래프의 노드가 프로세서 및 스테이지인 DAG(Directed Acyclic Graphs)입니다. 단계는 운영자가 검사할 수 있는 컨텍스트와 관련된 데이터입니다. 프로세서는 입력 데이터에서 출력 데이터를 생성하고 줄이는 작업 집합입니다. 프로세서에 대한 입력은 하나 이상의 단계이며, 프로세서의 출력도 하나 또는 여러 단계입니다. 프로브 DAG에서 가장자리의 방향은 이 입력-출력 흐름을 나타냅니다.

중요한 것은 프로브의 초기 프로세서가 특별하고 입력 스테이지가 없다는 것입니다. 그들은 개념적으로 데이터의 생성자입니다. 이를 소스 프로세서라고 합니다.

IBA는 수집기에서 프로브로 원시 텔레메트리를 수집하여 지식(예: 이상, 집계 등)을 추출하는 방식으로 작동합니다. 지정된 수집기는 텔레메트리를 메트릭 컬렉션으로 게시하며, 각 메트릭에는 ID(즉, 키-값 쌍 집합)와 값이 있습니다. IBA 프로브는 종종 그래프 쿼리를 사용하여 메트릭의 ID를 완전히 지정하여 해당 값을 프로브에 수집해야 합니다. 이 기능을 사용하면 프로브가 수집 필터를 사용하여 ID의 부분 사양이 있는 메트릭을 수집할 수 있으므로 알 수 없는 ID가 있는 메트릭을 수집할 수 있습니다.

일부 프로브는 자동으로 생성됩니다. 이러한 프로브는 자동으로 삭제되지 않습니다. 이렇게 하면 운영 및 구현 측면에서도 작업이 단순해집니다.

프로세서

프로브의 입력 프로세서는 데이터 처리 파이프라인을 시작하기 위해 원시 텔레메트리를 프로브로 수집하는 데 필요한 구성을 처리합니다. 이러한 프로세서의 경우, 스테이지 출력 항목의 수(하나 또는 다수)는 지정된 그래프 쿼리의 결과 수와 같습니다. 예를 들어 여러 그래프 쿼리가 지정된 경우입니다. graph_query: [A, B]쿼리 A가 5개의 노드와 일치하고 쿼리 B가 10개의 노드와 일치하는 경우, 쿼리 A의 결과는 0에서 4까지의 인덱스를 사용하고 쿼리 B의 결과는 5에서 14까지의 인덱스를 사용하여 query_result 액세스할 수 있습니다.

프로세서의 입력 유형 및/또는 출력 유형이 지정되지 않은 경우 프로세서는 호출된 단일 입력을 받고 호출된 단일 출력을 생성합니다.

일부 프로세서 필드는 표현식이라고 합니다. 경우에 따라 그래프 쿼리 이며 그렇게 표시됩니다. 다른 경우에는 값을 생성하는 Python 표현식 입니다. 예를 들어, 누적 프로세서에서 duration은 초가 포함된 정수(예 900: ) 또는 표현식(예 60 * 15: )으로 지정할 수 있습니다. 그러나 표현식이 더 유용할 수 있습니다: 표현식을 매개변수화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

표현식은 문자열 값을 지원합니다. 문자열 및 지원 식인 프로세서 구성 매개 변수는 정적 값을 지정할 때 특수 따옴표를 사용해야 합니다. 예를 들어, state: "up" 정적 문자열이 아닌 변수 "up"을 참조하기 때문에 유효하지 않으므로 다음과 state: '"up"'같아야 합니다.

식은 항상 그래프 쿼리와 연결되며 해당 쿼리의 모든 결과 일치에 대해 실행됩니다. 표현식의 실행 컨텍스트는 쿼리에 지정된 모든 변수가 연관된 일치 결과의 명명된 노드로 확인되도록 합니다. 자세한 정보는 서비스 수집기 예제를 참조하십시오.

그래프 기반 프로세서가 query_tag_filter로 확장되어 태그별로 그래프 쿼리 결과를 필터링할 수 있습니다. IBA 프로브에서 태그는 서버 및 외부 라우터, 특히 ECMP 불균형(외부 인터페이스) 프로브 및 Total East/West 트래픽 프로브에 대한 필터 기준으로만 사용됩니다. 특정 프로세서 정보는 참조 섹션의 프로브 프로세서를 참조하십시오.

수집 필터

"수집 필터"를 사용하면 하나의 쿼리 결과가 여러 메트릭을 프로브로 수집할 수 있습니다. 테이블 데이터 유형은 여러 메트릭을 단일 스테이지 출력 항목의 일부로 저장하는 데 사용됩니다. 테이블 데이터 유형에는 각각 기존 table_dss유형 dssnsts 에 해당하는 , , table_ts -가 포함됩니다.table_ns

IBA 수집 필터

수집 필터는 대상 디바이스에서 수집되는 메트릭을 결정합니다.

주어진 디바이스의 지정된 수집기에 대한 수집 필터는 단순히 다른 프로브에 있는 수집 필터의 모음입니다. IBA 또는 프로브의 컨텍스트 외부에서 서비스 활성화의 일부로 지정할 수도 있지만 서비스 활성화를 위한 기존 우선 순위 규칙이 여기에 적용됩니다. 즉, 지정된 우선 순위 수준의 필터만 집계됩니다. 여러 프로브가 특정 디바이스의 특정 서비스를 대상으로 하는 수집 필터를 지정하는 경우 수집된 메트릭은 유니온, 즉 필터와 일치할 때 메트릭이 게시됩니다. 따라서 데이터는 IBA 프로브로 수집되기 전에 컨트롤러 구성 요소에 의해 필터링됩니다.

이 필터는 텔레메트리 수집기에 의해 평가되며, 종종 기본 디바이스 운영 체제에서 가져올 사용 가능한 메트릭의 하위 집합을 더 잘 제어하기 위해(예: 엄청난 수가 될 수 있는 모든 경로를 가져오는 대신 경로의 하위 집합만 가져오기) 어떤 경우든 컬렉션 필터와 일치하는 메트릭만 원시 텔레메트리로 게시됩니다.

디바이스에서 서비스 활성화의 일환으로 이제 서비스에 대한 수집 필터를 지정할 수 있습니다. 이 필터는 "self.service_config.collection_filters"의 일부로 수집기에 제공되는 추가 입력이 됩니다.

IBA 필터 형식

다음은 필터(수집 및 수집)의 디자인/사용성 목표입니다

작성 용이성 - 지정된 프로브 작성자가 지정됩니다
- 대부분의 경우는 모든 일치, 주어진 가능한 값 목록과 일치, 같음 일치, 키에 숫자 값이 있는지 범위 확인입니다.
효율적인 평가 - 필터가 수집 또는 수집의 핫 경로에서 평가되는 경우.
집계 가능 - 여러 필터가 어그리게이션되므로 이 집계 로직이 개별 수집기의 책임이 될 필요가 없습니다.
프로그래밍 언어 중립 - 필터에서 작동하는 구성 요소는 향후 Python 또는 C++ 또는 다른 언어가 될 수 있습니다.
프로그래밍 가능 - 컨트롤러 자체 및/또는 컬렉터에 의한 향후 필터 주변의 프로그래밍 가능성에 순응하여 사용성, 성능 등을 향상해야 합니다.

위의 목표를 고려하여 다음은 filter1에 대한 제안되고 설명적인 스키마입니다. 이를 더 잘 이해하려면 수집 필터 섹션을 참조하십시오.

필터 사양의 한 인스턴스는 지정된 모든 키의 AND 로 해석됩니다(일명 키별 제약 조건). 여러 프로브에서 오는 여러 필터 사양은 필터 수준에서 OR 로 간주됩니다.

참고:

여기에 제시된 스키마는 요구 사항을 전달하기 위한 용도로만 사용됩니다. 명시된 사용 사례를 달성하는 모든 방법을 선택할 수 있습니다.

수집기 프로세서 구성에 지정된 수집기 프로세서additional_properties 특수 네임스페이스를 context. 사용하여 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 수집기가 속성을 system_role정의하는 경우 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

참고:

항목 컨텍스트는 항목 세트가 수집기 프로세서 구성에서 파생된 원래 세트에서 변경되지 않은 한 사용할 수 있습니다. 데이터가 이 세트를 변경하는 프로세서를 통과하면 더 이상 사용할 수 없습니다(예: 그룹화 프로세서).

GUI를 사용하여 프로브 테이블로 이동하려면

청사진에서 분석 > 프로브로 이동합니다. 프로브를 인스턴스화, 생성(복제), 편집, 삭제, 가져오기 및 내보낼 수 있습니다.

User interface screenshot of a system monitoring tool showing navigation tabs like Dashboard and Analytics. The Probes tab under Analytics lists probes with details like name, anomalies status, operational state, updated by, and enabled toggle switches. Actions include Create Probe, Edit, Delete, Export, Clone. Red text guides users to click probe names for details.

프로브의 세부 정보로 이동하려면 해당 이름을 클릭합니다. 테이블 뷰 또는 세부 정보 뷰에서 프로브를 활성화/비활성화할 수 있습니다. 일부 프로브의 스테이지는 다양한 방법으로 표시할 수 있습니다. 예를 들어 디바이스 시스템 상태라는 프로브를 클릭하면 아래 이미지가 표시됩니다. 데이터 원본(실시간, 시계열, 텔레메트리 서비스 경고)을 선택한 다음 다양한 방법으로 데이터를 집계할 수 있습니다. 또한 해당하는 경우 각 프로브에 사용된 디스크 공간을 볼 수 있습니다.

System health monitoring interface showing Device System Health probe status, operational with no anomalies. Disk space used is 36.15 KB. Monitors disk, CPU, memory utilization; highest disk utilization is 26 percent.

주의:

컨트롤러의 디스크 공간이 부족하면 이전 텔레메트리 데이터 파일이 삭제됩니다. 이전 텔레메트리 데이터를 보존하려면 VM 클러스터를 사용하여 용량을 늘릴 수 있습니다.

수십 개의 프로세서가 있는 비선형 프로브의 구조와 논리는 표준 보기에서 쉽게 구별되지 않습니다. 확장 버튼(왼쪽 패널 상단)을 클릭하여 프로세서가 상호 관련되어 있는 방식에 대한 확장된 표현을 볼 수 있습니다. 예를 들어 아래 이미지는 디바이스 텔레메트리 상태 프로브의 확장된 보기의 일부를 보여줍니다.

Device Telemetry Health probe diagram showing telemetry checks like Degraded Wait Time and gRPC metrics. Status: Operational, No Anomalies. Last updated 16 days ago.