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© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
 Digitale Service Manufaktur
© OPITZ CONSULTING 2020
Benjamin Linnik
Wie baue ich eine KI, die besser
als jeder Mensch ein Problem
und dessen Ursache erkennt?
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Gegründet 1990
Führender deutscher Spezialist für
maßgeschneiderte Lösungen und die
digitale Transformation
Fokus auf ein End-to-End Anwendungs-
Lebenszyklus-Management.
Geboren 1987
2007-2013 Master of Science in Physik
2013-2019 Promotionsstudien auf dem Gebiet
der Schwerionenphysik
2013-2018 Studium der Informatik
seit 2018 IT-Berater bei Opitz Consulting
Benjamin Linnik
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
" Eine Vielzahl von Sensoren liefert etwa 1 Petabyte Daten pro Sekunde."
Dies berichtete die britische Zeitschrift "V3" unter Berufung auf Francois Briard, der die
Kontrollinfrastruktur des CERN verantwortet.
https://home.cern/news/news/computing/cern-data-centre-passes-200-petabyte-milestone
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Man denke an ein großes
globales Unternehmen mit
mehreren tausend
Mitarbeitern und einer
großen IT-Infrastruktur.
Verteilte
Datenbanken
SaaS Anbieter
Monitoring
Analytics
Menschen
Computations
Einstellungen
File storage
Cloud provider
On-Prem
hardware
Microservice
Ein Fehler in einer
Datenbank
Nicht im
Monitoring
Keine
Gegenmaßnahme
definiert
Ein Service
funktioniert nicht
mehr
Das Reporting
scheitert
Die Berechnungen
sind falsch
Abgelenkt und
unglücklich
Ein kleiner Fehler in
einer Komponente
kann große
Auswirkungen
haben
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
 Die zuständige Abteilung wird über den Vorfall informiert
 Mehrere Benutzer berichten, dass sie ihre Arbeit nicht
rechtzeitig beenden können.
 Das Problem eskaliert.
 Das Management fordert eine schnelle Lösung.
 Stunden werden für die Suche der Ursache aufgewendet.
 Ein "temporärer Workaround" wird implementiert, um das
Problem so schnell wie möglich zu beheben
 ....alles ist wieder in Ordnung
von den Fachabteilungen, per Telefon, Freitag Abend.
, ist es das wirklich?
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Wir müssen
unser
Monitoring
verbessern.
Warum können
wir nicht IT
ohne User
machen?
Wir könnten eine
Alarmregel in unser
Monitoring für dieses
Datenbankproblem
aufnehmen.
Großartig,
los geht's!
Ich habe bereits eine
Konfiguration und ein
Gegenaktionsskript
vorbereitet.
Das Meeting nach dem Vorfall
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Regelbasiertes Monitoring
Konfiguration Reaktion auf einen Alert
Support ticket
E-Mail
Status monitor
Chatbot
Automatische
Gegenmaßnahme
…
If (average
database query
duration) > 0.05s
{
Fire alert:
Database is slow.
}
-------------------------
If (free disk space) < 5%
{
Fire alert:
Cleanup disk space
}
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Ich habe bereits eine
Konfiguration und eine
Gegenmaßnahme
vorbereitet.
Aber was wäre, wenn beim
nächsten Mal eine andere
Komponente ausfällt? Eine
für die noch kein Regel
definiert ist?
Hmm, das wäre
ein Problem...
Was wäre, wenn wir
unsere Monitoring-Daten
nutzen könnten, um ein
Modell zu trainieren um
alle Ausreißer zu
erkennen?
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
KI-gestütztes Monitoring
Daten trainieren ein ML Modell Reaktion auf einen Alert
Support ticket
E-Mail
Status monitor
Chatbot
Automatische
Gegenmaßnahme
…Ein Modell
chiffriert den
aktuellen Zustand.
Jede Abweichung
wird erkannt
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Was wird benötigt?
Big Data
Quelle: Kumar, Amit. "Consumer perception towards e-
commerce in India." ZENITH International Journal of
Multidisciplinary Research 9, no. 4 (2019): 120-128.
Value
Die fünf V‘s
Artificial intelligence*
Semi-structured
Structured
Uncleansed
Speed of generation
Log
Active / passive sensor
Machine
Learning
Unsupervised Learning
Clustering
* Außerdem wird auf die bewährten
Methoden der Statistik zurückgegriffen
Basierend auf Nazre and Garg, “A Deep Dive in the
Venture Landscape of Artificial Intelligence and
Machine Learning.”, slide 3
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Die Zukunft gehört
denjenigen, die die besten
Algorithmen haben. - Prof. Yuval Noah Harari,
aus “Homo Deus”
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
…
2019/11/13 13:41:42:532 ERROR: Failed to
load resource:
net::ERR_NAME_NOT_RESOLVED
2019/11/13 13:41:42:541 INFO: VM362
search:1 Mixed Content: The page at
2019/11/13 13:41:42:545 WARNING: This
content should also be served over
HTTPS.
2019/11/13 13:41:42:548 INFO: A cookie
associated with a cross-site resource at
<URL>
…
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Installation von LOG shippern
2. Alle LOGs über eine Big Data Pipeline streamen
3. Transformation der LOGs zu einem maschinell
verarbeitbaren Format
4. Speichern in Datenbank
5. (Analysieren und Anzeigen von LOGs in Dashboards)
6. Trainieren eines Modells
datetime service messag
e
host …
Datenbank Strukturierteres Format Roh-LOGRoh-LOGRoh-LOG stream
LOG
shipper
Dashboards
Modell
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
datetime service messag
e
host …
Datenbank Strukturierteres Format stream
LOG
shipper
Dashboards
Modell
Herausforderungen
 Es werden viele Daten produziert
 LOGs sind Textnachrichten
 Saisonale Schwankungen
 Fehlalarme nach IT-Updates
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge.
Alle Zeitstempel und sensible Daten entfernen
Alle Hashes entfernen
Alle Pfade entfernen
Alle Sonderzeichen entfernen
Alle Zahlen entfernen
[2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET]
/tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key:
команда не найдена
02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes
229770894 bytes
02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize,
used:0)
0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019-
0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET:
ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour =
0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0
[2019-02-22 22:55:22]
{Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector-
>INFO} No default proxy available.
Missing character: There is no - in font nullfont!
10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005)
(webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in
10/28/2019 16:13:30.661 WebClient:
WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster
1 Woche
window 0
Zeitstrahl
534 x
1215 x
174 x
2071 x
86 x
0
1000
2000
Count
ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr
ALPM-SCRIPTLET line pacman-key команда не найдена
Devices Vnet ReceiveBytes bytes
NAT zone nm mbuf jumbo pagesize used
Missing character There is no in font nullfont
Chk ERROR webclient cpp ERROR failed
[2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET]
/tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key:
команда не найдена
02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes
229770894 bytes
02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize,
used:0)
0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019-
0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET:
ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour =
0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0
[2019-02-22 22:55:22]
{Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector-
>INFO} No default proxy available.
Missing character: There is no - in font nullfont!
10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005)
(webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in
10/28/2019 16:13:30.661 WebClient:
WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge.
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster.
1 Woche
window 1
Zeitstrahl
ALPM-SCRIPTLET line pacman-key команда не найдена
Devices Vnet ReceiveBytes bytes
NAT zone nm mbuf jumbo pagesize used
Missing character There is no in font nullfont
Chk ERROR webclient cpp ERROR failed
512 x
1083 x
49 x
2181 x
79 x
0
1000
2000
Count
ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr
[2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET]
/tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key:
команда не найдена
02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes
229770894 bytes
02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize,
used:0)
0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019-
0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET:
ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour =
0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0
[2019-02-22 22:55:22]
{Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector-
>INFO} No default proxy available.
Missing character: There is no - in font nullfont!
10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005)
(webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in
10/28/2019 16:13:30.661 WebClient:
WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge.
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster.
1 Woche
window 2
Zeitstrahl
ALPM-SCRIPTLET line pacman-key команда не найдена
Devices Vnet ReceiveBytes bytes
NAT zone nm mbuf jumbo pagesize used
Missing character There is no in font nullfont
Chk ERROR webclient cpp ERROR failed
509 x
629 x
45 x
2285 x
50 x
0
1000
2000
Count
ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr
[2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET]
/tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key:
команда не найдена
02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes
229770894 bytes
02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize,
used:0)
0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019-
0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET:
ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour =
0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0
[2019-02-22 22:55:22]
{Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector-
>INFO} No default proxy available.
Missing character: There is no - in font nullfont!
10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005)
(webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in
10/28/2019 16:13:30.661 WebClient:
WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster
3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern
0
500
1000
1500
2000
2500
window 2 window 1 window 0
+1.23 +0,59 +4,30
+8,32
+76,95
+9,16
+8.34 +8,89
+255,10
[CELLRANGE]
-4,55
-5,04
+7.86 +75,56 +8,86
LOGCount
ALPM
DVRB
NATz
MissChar
ChkErr
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge.
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster.
3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern.
4. Anomalien erkennen indem ein Schwellwert definiert wird.
5. Timeline series bilden für jeden ungewöhnlichen LOG Eintrag.
Verwenden eines vordefinierten Schwellenwert,
um neuartiges Verhalten zu erkennen
-50
0
50
100
150
200
250
window 2 window 1 window 0
RelativeLOGfrequencychange[%]
ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr
70
Es werden nur LOGs berücksichtigt,
die eine hohe Reichweite haben.
(Eine hohe absolute Anzahl)
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
window 2 window 1 window 0
AbsoluteLOGcount
DVRB ChkErr
1. Harmonisieren der LOG Einträge.
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster.
3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern.
4. Anomalien erkennen indem ein Schwellwert definiert wird.
5. Timeline series bilden für jeden ungewöhnlichen LOG Eintrag.
6. Clusterung der anomalen Zeitreihen.
DVRB ChkErr
Window 0 1215 86
Window 1 1113 79
Window 2 629 45
… … …
Window tn M N
LOG Anzahl Im Zeitfenster
Berechnung der Dissimilarity Matrix
für die Zeitreihen und bilden einer
Clusterhierarchie
+8.32%
+76.92%
+9.16%
+8.86%75.56%7.86%
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
window 2 window 1 window 0
TimeseriesdergleichenCluster
DVRB-ChkErr
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Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Berechnen einer Distanzmatrix
> distanceM <- TSclust::diss(logData, METHOD=“COR”)
# Hierarchiecluster bilden
> hc <- hclust(distanceM)
# Dendrogram darstellen
> plot(hc)
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1. Harmonisieren der LOG Einträge.
2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster.
3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern.
4. Anomalien erkennen indem ein Schwellwert definiert wird.
5. Timeline series bilden für jeden ungewöhnlichen LOG Eintrag.
6. Clusterung der anomalen Zeitreihen.
7. Erstellen einer Process map für LOGs desselben Clusters,
um die Grundursache zu finden.
Isehscc Fdne
ABC
0.0
0.2
0.6
0.8
Cluster Dendrogram
Start End
15.57%
Acess denied
to path PATH
Ad1
84.43%
84.43%
45.06%
Fdne
54.94%
54.94%
File does
not exist
54.94%
Internal server error
Haystack server
connection close
Ad1 Ukn
Dendrogram
abschneiden
LOGs des
gleichen Clusters
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
# Daten für Process Mining mit “bupaR::process_map” vorbereiten
eventLOG <-
eventlog(
logData,
case_id = “sessionId”,
activity_id = “log.textShort",
timestamp = “log.timestamp",
activity_instance_id = "rowid",
lifecycle_id = “log.level",
resource_id = “serviceInstanceId"
)
# Irrelevante Prozesse heraus filtern
filter_trace_frequency(eventLOG, perc = .8)
# Process Map Grafik erstellen
process_map(eventLOG, rankdir = “relative_case")
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Web
Dashboard
Anomalie Start
Ursache wird
behoben
Der Fix führt zu einer
Änderung im System
Geclusterte LOGs
Derzeitiger
Zustand
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
...so werden wir
rechtzeitig informiert
und kennen auch die
Ursache.
Und wir können die so
gewonnenen
Erkenntnisse nutzen, um
unsere regelbasiertes
Monitoring anzupassen!
……
…Worauf warten wir!
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
 Dieses unsupervised Monitoring existiert
und ist mit der heutigen Technologie
realisierbar.
 Es kann ein klassisches regelbasiertes
Monitoring ergänzen.
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner GebrauchHalbautomatische Wartung einer CI-DevOps-Umgebung Seite 28
Ein Softwarepaket das Firmen hilft
Ihre Infrastruktur zu warten und im
Laufe der Zeit zu verbessern.
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
1B $Idee
Team
Umsetzung
Timing
Produkt
Was braucht eine Idee, um erfolgreich zu sein?
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Das Ganze ist mehr als die
Summe seiner Teile.
- Aristotle
(dies gilt nicht nur für Atome, sondern auch für Teams und für IT-Architekturen)
© OPITZ CONSULTING 2020
Informationsklassifikation:
Interner Gebrauch
Was werden Sie als nächstes bauen?
Benjamin.Linnik@opitz-consulting.com
https://de.linkedin.com/in/BenLinnik
https://github.com/BenLinnik
www.opitz-consulting.com

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Wie baue ich eine KI, die besser als jeder Mensch ein Problem und dessen Ursache erkennt?

  • 1. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch  Digitale Service Manufaktur © OPITZ CONSULTING 2020 Benjamin Linnik Wie baue ich eine KI, die besser als jeder Mensch ein Problem und dessen Ursache erkennt?
  • 2. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Gegründet 1990 Führender deutscher Spezialist für maßgeschneiderte Lösungen und die digitale Transformation Fokus auf ein End-to-End Anwendungs- Lebenszyklus-Management. Geboren 1987 2007-2013 Master of Science in Physik 2013-2019 Promotionsstudien auf dem Gebiet der Schwerionenphysik 2013-2018 Studium der Informatik seit 2018 IT-Berater bei Opitz Consulting Benjamin Linnik
  • 3. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch " Eine Vielzahl von Sensoren liefert etwa 1 Petabyte Daten pro Sekunde." Dies berichtete die britische Zeitschrift "V3" unter Berufung auf Francois Briard, der die Kontrollinfrastruktur des CERN verantwortet. https://home.cern/news/news/computing/cern-data-centre-passes-200-petabyte-milestone
  • 4. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Man denke an ein großes globales Unternehmen mit mehreren tausend Mitarbeitern und einer großen IT-Infrastruktur. Verteilte Datenbanken SaaS Anbieter Monitoring Analytics Menschen Computations Einstellungen File storage Cloud provider On-Prem hardware Microservice Ein Fehler in einer Datenbank Nicht im Monitoring Keine Gegenmaßnahme definiert Ein Service funktioniert nicht mehr Das Reporting scheitert Die Berechnungen sind falsch Abgelenkt und unglücklich Ein kleiner Fehler in einer Komponente kann große Auswirkungen haben
  • 5. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch  Die zuständige Abteilung wird über den Vorfall informiert  Mehrere Benutzer berichten, dass sie ihre Arbeit nicht rechtzeitig beenden können.  Das Problem eskaliert.  Das Management fordert eine schnelle Lösung.  Stunden werden für die Suche der Ursache aufgewendet.  Ein "temporärer Workaround" wird implementiert, um das Problem so schnell wie möglich zu beheben  ....alles ist wieder in Ordnung von den Fachabteilungen, per Telefon, Freitag Abend. , ist es das wirklich?
  • 6. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Wir müssen unser Monitoring verbessern. Warum können wir nicht IT ohne User machen? Wir könnten eine Alarmregel in unser Monitoring für dieses Datenbankproblem aufnehmen. Großartig, los geht's! Ich habe bereits eine Konfiguration und ein Gegenaktionsskript vorbereitet. Das Meeting nach dem Vorfall
  • 7. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Regelbasiertes Monitoring Konfiguration Reaktion auf einen Alert Support ticket E-Mail Status monitor Chatbot Automatische Gegenmaßnahme … If (average database query duration) > 0.05s { Fire alert: Database is slow. } ------------------------- If (free disk space) < 5% { Fire alert: Cleanup disk space }
  • 8. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Ich habe bereits eine Konfiguration und eine Gegenmaßnahme vorbereitet. Aber was wäre, wenn beim nächsten Mal eine andere Komponente ausfällt? Eine für die noch kein Regel definiert ist? Hmm, das wäre ein Problem... Was wäre, wenn wir unsere Monitoring-Daten nutzen könnten, um ein Modell zu trainieren um alle Ausreißer zu erkennen?
  • 9. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch KI-gestütztes Monitoring Daten trainieren ein ML Modell Reaktion auf einen Alert Support ticket E-Mail Status monitor Chatbot Automatische Gegenmaßnahme …Ein Modell chiffriert den aktuellen Zustand. Jede Abweichung wird erkannt
  • 10. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Was wird benötigt? Big Data Quelle: Kumar, Amit. "Consumer perception towards e- commerce in India." ZENITH International Journal of Multidisciplinary Research 9, no. 4 (2019): 120-128. Value Die fünf V‘s Artificial intelligence* Semi-structured Structured Uncleansed Speed of generation Log Active / passive sensor Machine Learning Unsupervised Learning Clustering * Außerdem wird auf die bewährten Methoden der Statistik zurückgegriffen Basierend auf Nazre and Garg, “A Deep Dive in the Venture Landscape of Artificial Intelligence and Machine Learning.”, slide 3
  • 11. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Die Zukunft gehört denjenigen, die die besten Algorithmen haben. - Prof. Yuval Noah Harari, aus “Homo Deus”
  • 12. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch … 2019/11/13 13:41:42:532 ERROR: Failed to load resource: net::ERR_NAME_NOT_RESOLVED 2019/11/13 13:41:42:541 INFO: VM362 search:1 Mixed Content: The page at 2019/11/13 13:41:42:545 WARNING: This content should also be served over HTTPS. 2019/11/13 13:41:42:548 INFO: A cookie associated with a cross-site resource at <URL> …
  • 13. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Installation von LOG shippern 2. Alle LOGs über eine Big Data Pipeline streamen 3. Transformation der LOGs zu einem maschinell verarbeitbaren Format 4. Speichern in Datenbank 5. (Analysieren und Anzeigen von LOGs in Dashboards) 6. Trainieren eines Modells datetime service messag e host … Datenbank Strukturierteres Format Roh-LOGRoh-LOGRoh-LOG stream LOG shipper Dashboards Modell
  • 14. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch datetime service messag e host … Datenbank Strukturierteres Format stream LOG shipper Dashboards Modell Herausforderungen  Es werden viele Daten produziert  LOGs sind Textnachrichten  Saisonale Schwankungen  Fehlalarme nach IT-Updates
  • 15. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge. Alle Zeitstempel und sensible Daten entfernen Alle Hashes entfernen Alle Pfade entfernen Alle Sonderzeichen entfernen Alle Zahlen entfernen [2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET] /tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key: команда не найдена 02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes 229770894 bytes 02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize, used:0) 0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019- 0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET: ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour = 0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0 [2019-02-22 22:55:22] {Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector- >INFO} No default proxy available. Missing character: There is no - in font nullfont! 10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005) (webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in 10/28/2019 16:13:30.661 WebClient: WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
  • 16. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster 1 Woche window 0 Zeitstrahl 534 x 1215 x 174 x 2071 x 86 x 0 1000 2000 Count ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr ALPM-SCRIPTLET line pacman-key команда не найдена Devices Vnet ReceiveBytes bytes NAT zone nm mbuf jumbo pagesize used Missing character There is no in font nullfont Chk ERROR webclient cpp ERROR failed [2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET] /tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key: команда не найдена 02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes 229770894 bytes 02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize, used:0) 0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019- 0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET: ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour = 0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0 [2019-02-22 22:55:22] {Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector- >INFO} No default proxy available. Missing character: There is no - in font nullfont! 10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005) (webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in 10/28/2019 16:13:30.661 WebClient: WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
  • 17. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge. 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster. 1 Woche window 1 Zeitstrahl ALPM-SCRIPTLET line pacman-key команда не найдена Devices Vnet ReceiveBytes bytes NAT zone nm mbuf jumbo pagesize used Missing character There is no in font nullfont Chk ERROR webclient cpp ERROR failed 512 x 1083 x 49 x 2181 x 79 x 0 1000 2000 Count ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr [2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET] /tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key: команда не найдена 02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes 229770894 bytes 02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize, used:0) 0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019- 0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET: ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour = 0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0 [2019-02-22 22:55:22] {Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector- >INFO} No default proxy available. Missing character: There is no - in font nullfont! 10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005) (webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in 10/28/2019 16:13:30.661 WebClient: WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
  • 18. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge. 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster. 1 Woche window 2 Zeitstrahl ALPM-SCRIPTLET line pacman-key команда не найдена Devices Vnet ReceiveBytes bytes NAT zone nm mbuf jumbo pagesize used Missing character There is no in font nullfont Chk ERROR webclient cpp ERROR failed 509 x 629 x 45 x 2285 x 50 x 0 1000 2000 Count ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr [2016-10-25 11:32] [ALPM-SCRIPTLET] /tmp/alpm_gpOcJc/.INSTALL: line 11: pacman-key: команда не найдена 02:29:37.057569 Devices/VNet0/ReceiveBytes 229770894 bytes 02:29:37.079001 NAT: zone(nm:mbuf_jumbo_pagesize, used:0) 0000019<Sun Oct 27 21:31:40 2019- 0000162>~<DEBUG>:[G 0] ResetISPHourlyCounters: SET: ProbeCountHourCheckpoint = 0, ProbesSentThisHour = 0, gMovingProbesPerPartitionedHourLimit = 0 [2019-02-22 22:55:22] {Dell.UpdateService.ServiceShell.Proxy.ProxySelector- >INFO} No default proxy available. Missing character: There is no - in font nullfont! 10/28/2019 16:13:29.941 Chk: !ERROR! (0x80004005) (webclient.cpp:975) ERROR: "" failed with 0x80004005 in 10/28/2019 16:13:30.661 WebClient: WebClient(04E0C4B8): Download attempt #1 (max 10)
  • 19. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster 3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern 0 500 1000 1500 2000 2500 window 2 window 1 window 0 +1.23 +0,59 +4,30 +8,32 +76,95 +9,16 +8.34 +8,89 +255,10 [CELLRANGE] -4,55 -5,04 +7.86 +75,56 +8,86 LOGCount ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr
  • 20. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge. 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster. 3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern. 4. Anomalien erkennen indem ein Schwellwert definiert wird. 5. Timeline series bilden für jeden ungewöhnlichen LOG Eintrag. Verwenden eines vordefinierten Schwellenwert, um neuartiges Verhalten zu erkennen -50 0 50 100 150 200 250 window 2 window 1 window 0 RelativeLOGfrequencychange[%] ALPM DVRB NATz MissChar ChkErr 70 Es werden nur LOGs berücksichtigt, die eine hohe Reichweite haben. (Eine hohe absolute Anzahl)
  • 21. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 window 2 window 1 window 0 AbsoluteLOGcount DVRB ChkErr 1. Harmonisieren der LOG Einträge. 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster. 3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern. 4. Anomalien erkennen indem ein Schwellwert definiert wird. 5. Timeline series bilden für jeden ungewöhnlichen LOG Eintrag. 6. Clusterung der anomalen Zeitreihen. DVRB ChkErr Window 0 1215 86 Window 1 1113 79 Window 2 629 45 … … … Window tn M N LOG Anzahl Im Zeitfenster Berechnung der Dissimilarity Matrix für die Zeitreihen und bilden einer Clusterhierarchie +8.32% +76.92% +9.16% +8.86%75.56%7.86% 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 window 2 window 1 window 0 TimeseriesdergleichenCluster DVRB-ChkErr
  • 22. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Berechnen einer Distanzmatrix > distanceM <- TSclust::diss(logData, METHOD=“COR”) # Hierarchiecluster bilden > hc <- hclust(distanceM) # Dendrogram darstellen > plot(hc)
  • 23. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1. Harmonisieren der LOG Einträge. 2. Zählen gleicher LOG Einträge im gleitenden wöchentlichen Zeitfenster. 3. Berechnung der relativen Veränderung (in Prozent) zwischen den Zeitfenstern. 4. Anomalien erkennen indem ein Schwellwert definiert wird. 5. Timeline series bilden für jeden ungewöhnlichen LOG Eintrag. 6. Clusterung der anomalen Zeitreihen. 7. Erstellen einer Process map für LOGs desselben Clusters, um die Grundursache zu finden. Isehscc Fdne ABC 0.0 0.2 0.6 0.8 Cluster Dendrogram Start End 15.57% Acess denied to path PATH Ad1 84.43% 84.43% 45.06% Fdne 54.94% 54.94% File does not exist 54.94% Internal server error Haystack server connection close Ad1 Ukn Dendrogram abschneiden LOGs des gleichen Clusters
  • 24. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch # Daten für Process Mining mit “bupaR::process_map” vorbereiten eventLOG <- eventlog( logData, case_id = “sessionId”, activity_id = “log.textShort", timestamp = “log.timestamp", activity_instance_id = "rowid", lifecycle_id = “log.level", resource_id = “serviceInstanceId" ) # Irrelevante Prozesse heraus filtern filter_trace_frequency(eventLOG, perc = .8) # Process Map Grafik erstellen process_map(eventLOG, rankdir = “relative_case")
  • 25. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Web Dashboard Anomalie Start Ursache wird behoben Der Fix führt zu einer Änderung im System Geclusterte LOGs Derzeitiger Zustand
  • 26. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch ...so werden wir rechtzeitig informiert und kennen auch die Ursache. Und wir können die so gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um unsere regelbasiertes Monitoring anzupassen! …… …Worauf warten wir!
  • 27. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch  Dieses unsupervised Monitoring existiert und ist mit der heutigen Technologie realisierbar.  Es kann ein klassisches regelbasiertes Monitoring ergänzen.
  • 28. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner GebrauchHalbautomatische Wartung einer CI-DevOps-Umgebung Seite 28 Ein Softwarepaket das Firmen hilft Ihre Infrastruktur zu warten und im Laufe der Zeit zu verbessern.
  • 29. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch 1B $Idee Team Umsetzung Timing Produkt Was braucht eine Idee, um erfolgreich zu sein?
  • 30. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile. - Aristotle (dies gilt nicht nur für Atome, sondern auch für Teams und für IT-Architekturen)
  • 31. © OPITZ CONSULTING 2020 Informationsklassifikation: Interner Gebrauch Was werden Sie als nächstes bauen? Benjamin.Linnik@opitz-consulting.com https://de.linkedin.com/in/BenLinnik https://github.com/BenLinnik www.opitz-consulting.com