Petit rappel des épisodes précédents : la solution de supervision Centreon ne se contente pas de superviser les seuls éléments qui constituent l’infrastructure du Système d’Information, elle fournit une vue de haut-niveau sur la disponibilité et la performance des services métiers rendus par le SI, depuis les grandes chaînes applicatives qui participent directement à la création de valeur de l’entreprise jusqu’aux couches basses de l’infrastructure, en passant par tous les éléments intermédiaires.

Néanmoins, la proposition de valeur de la solution Centreon ne sera pleinement réalisée que si la supervision est parfaitement intégrée à l’ensemble des outils qui constituent l’environnement de production du SI, un écosystème qui comprend tous les outils de type ITSM ou IT Automation, et auquel on souhaite dorénavant appliquer les bénéfices de l’Intelligence Artificielle : c’est ce que nous décrit cet article précédent, “AIOps, ITSM, IT Automation : intégrer Centreon à son écosystème”.

Dans cet article, nous faisions discrètement allusion à une future fonctionnalité : Centreon Stream Connector. Cette fonctionnalité majeure est désormais disponible, en service depuis plusieurs mois chez certains clients pilotes, maintenant déployable sur toutes les plateformes Centreon mises à jour dans la dernière version disponible. C’est le moment d’essayer de comprendre ici quel est son usage et comment la déployer.

L’Intelligence Artificielle c’est l’avenir : encore faut-il des données de qualité

Comme tout autre domaine, l’exploitation des SI va bénéficier des dernières avancées en matière d’Intelligence Artificielle. Dans les cinq prochaines années, les équipes en charge de la production du SI ainsi que les fournisseurs de solutions logicielles vont multiplier les expérimentations pour tirer la quintessence du déluge de données disponibles, dans le but d’être plus efficaces, plus proactifs.

C’est ici que Centreon et les Stream Connectors interviennent. La plateforme Centreon est une source de données qualifiées, vérifiées, structurées, exhaustives, parfaitement idéale pour alimenter les algorithmes d’apprentissage les plus sophistiqués. Et les Stream Connectors constituent le moyen simple, facile à mettre en oeuvre, adaptable à chaque usage, pour transmettre ces données de qualité au data lake de votre choix.

De quelles données parle-t-on ?

Les données de supervision sont de deux types : les données d’état et les métriques. Les données d’état (OK, Warning, Critical) renseignent sur la disponibilité des éléments supervisés tandis que les métriques fournissent des mesures de performance chiffrées (temps de réponse, bande passante, taux de CPU…).

Un Stream Connector permet de transmettre l’ensemble du flux de données de supervision : données d’état et métriques. Et ceci pour les trois types d’éléments supervisés par Centreon :

les Business Activities, qui corrèlent de multiples indicateurs pour calculer la disponibilité d’une chaîne applicative

les Hôtes, ces éléments physiques qui constituent l’infrastructure du SI

les Services qui sont les multiples points de supervision de chaque Hôte, chaque service pouvant regrouper de multiples métriques.

Contextualiser et filtrer les données

Pour que le post-traitement des données soit efficace, il est préférable que ces données soient contextualisées, pour leur donner un petit peu plus de substance que des données brutes.

Pour faciliter la supervision de SI vastes et complexes, Centreon propose différents outils pour structurer les données : les Groupes de Hôtes et les Groupes de Services, qui comme leur nom l’indique regroupent des Services ou des Hôtes de même nature, ainsi que les Business Views, qui regroupent des Business Activities.

Ainsi, un Stream Connector va transmettre pour chaque élément supervisé à la fois une donnée qualifiée (état ou métrique) et son contexte : liste des Groupes de Hôtes, Groupes de Services ou Business Views auquel appartient l’élément supervisé.

Si pour de nombreuses applications, en particulier celles faisant appel aux algorithmes de machine learning, il est nécessaire de transmettre 100% des données de supervision, cela n’est pas toujours le cas. Il est parfois souhaitable de ne transmettre qu’un sous-ensemble pertinent de données, celui dont on aura vraiment l’usage, par exemple pour limiter les coûts. En effet, certaines solutions logicielles sont facturées au volume de données ingérées chaque jour, et il peut être judicieux de filtrer à la source pour diminuer sa facture (oui, c’est bien à Splunk que nous pensons ici).

C’est pourquoi lors de la mise en oeuvre d’un Stream Connector entre Centreon et une plateforme tierce, on aura toute latitude pour définir le filtre applicable aux données à transmettre.

Formater et transmettre les données

Les solutions d’indexation de données comme Elasticsearch ou Splunk, les bases de données de métriques temporelles (Time Series Database) comme InfluxDB ou Graphite, les nouvelles générations d’hyperviseurs spécialisés dans la corrélation d’événements comme ServiceNow Event Manager ou ses concurrents… toutes ces plateformes savent ingérer des données de tout type de format en s’appuyant sur divers mécanismes d’analyse syntaxique. Mais ceux-ci sont plus ou moins complexes à mettre en oeuvre.

Aussi, pour limiter cette complexité, Centreon propose de formater les données à la source. Après tout, personne n’est plus qualifié pour comprendre la nature des données de supervision que les membres de l’équipe qui ont déployé la solution de supervision. Ainsi, un Stream Connector se présente concrètement sous la forme d’un script écrit dans le langage LUA, script qu’il suffit d’adapter pour modifier le format des données transmises.

Ce même script définit les paramètres de connexion à la plateforme distante, les modalités d’encryption éventuelles, et tout autre détail de bas niveau qui garantissent une transmission fiable des données.

Concrètement comment ça marche ?

Si vous connaissez l’architecture Centreon, vous connaissez son module Broker qui distribue les données collectées depuis leurs sources (les pollers qui mettent en oeuvre Centreon Engine) vers les différents consommateurs de ces données sur le serveur Central.

Stream Connector est un nouveau type de consommateur, ou output dans le jargon Centreon Broker, en général configuré sur le serveur Central. Il suffit d’associer à cet output le script LUA qui définit les règles de connexion et de formatage des données pour commencer à transmettre les données de supervision Centreon vers la plateforme tierce de votre choix.

Centreon fournit des exemples de connecteurs génériques pour quelques plateformes populaires comme Elasticsearch, Splunk, InfluxDB ainsi que des connecteurs plus spécialisés, par exemple pour alimenter la solution Servicenow Event Manager. Il existe même un connecteur qui recrée le bon vieux protocole NDO, anciennement populaire dans l’écosystème Nagios(R), et encore utilisé par quelques hyperviseurs d’ancienne génération.

Mais Centreon est une plateforme logicielle ouverte, et chacun est libre de copier/coller ces exemples afin de mener à bien des expérimentations dans son propre environnement, pour ses propres cas d’usage, au-delà de ce que nous imaginons nous-mêmes. Nous fournissons d’ailleurs un SDK LUA qui comprend quelques fonctions bien pratiques pour faciliter ces expérimentations…

Bien sûr, les mécanismes propres à Centreon Broker continuent de s’appliquer. En particulier, si la connexion vers la plateforme distante est temporairement perdue, un mécanisme de rétention permet de stocker localement les données, afin de les transmettre dès que la connexion est rétablie.

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A vous d’innover !

Notre mission chez Centreon est de vous fournir une plateforme logicielle qui facilite la supervision de SI hybrides, complexes et distribués, en fournissant une vue de haut-niveau, orientée métier, de la performance et de la disponibilité de tous les services métier critiques, ainsi que de tous les éléments d’infrastructure sur lesquels ils s’appuient. Ceci grâce à des données de supervision collectées, qualifiées, analysées, corrélées, contextualisées : bref, des données de qualité.

Votre environnement de production comprend d’autres outils de supervision (APM, QOE, NPMD) et s’étend bien au-delà de la supervision (ITSM, IT Automation) : avec Stream Connector, nous mettons à disposition de ce vaste ecosystème ces données de qualité pour que vous puissiez aller plus loin dans l’amélioration de la productivité, l’automatisation, la corrélation, la visualisation… ou tout autre projet s’appuyant sur les dernières méthodologies d’analyse de données pour que votre DSI gagne en agilité et continue d’affronter avec succès les derniers défis de la transformation numérique.

Une étude Gartner indique que d’ici à 2022 environ 40% des grandes entreprises utiliseront les technologies Big Data et Intelligence Artificielle pour faciliter l’exploitation des SI, contre 5% en 2017 (“Market Guide for AIOps Platforms, Août 2017, Gartner”). Les cinq prochaines années s’annoncent donc passionnantes et promettent de multiples bouleversements.

Chez Centreon nous sommes prêts. À vous de jouer, à vous d’innover !

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Tags : Centreon Open Source