소개

zabbix3.0의 새로운 기능으로 매력적인 예측 모니터링.
하지만 근사 곡선은 잘 모르고 항상 linear만 사용하고 있습니다.

다른 fit도 사용하고 싶지만 지식이 없으면 어렵기 때문에 실제로 그래프를 만들어 동작을 보았습니다.

이계 지식이 없는, 문계의 자신이 납득할 수 있는 결과를 얻을 수 있었던 것입니다. (^^)

환경

Zabbix-server: zabbix 3.0.3
agent OS: solaris10
※DISK 사용률의 변동이 큰 것이 우연히 solaris였던 것만으로 타의는 없다

로그 쓰기가 항상 있고 매일 AM1:00이 되면 자르기와 압축이 이루어져 DISK 사용률이 돌아갑니다.
서버내에는 압축된 파일이 남기 때문에, 매일 미증하고 있는 상태.
단순한 예측은 피크시에 임계값을 넘어 버리므로 근사 곡선을 잘 사용해 감시를 해 보고 싶습니다.

DISK 사용률 추이를 그래프로 표시

위가 감시 대상 서버의 DISK 사용률의 움직임입니다.

우선은 아무것도 생각하지 않고 모든 fit에서 값을 취득해 보겠습니다. zabbix의 설정으로,

forecast("vfs.fs.size[/,pused]",24h,0,12h,"各fitを指定",value)

에서 각각의 fit을 별도의 아이템으로 가져옵니다.
최근 1일의 데이터를 바탕으로 12시간 후에 도달할 DISK 사용률의 예측값이어야 한다.

그리고 결과입니다.



크게 2 패턴의 그래프가 되었다.

linear와 exponential과 polynomialN (이번에는 1)
logarithmic와 power

결과에서 근사 곡선 선별

우선 각각의 특징을 확인

logarithmic

로그 근사는 변화율이 급격히 증가하거나 감소한 후에 거의 일정하게 되는 데이터에 가장 잘 맞는 곡선

power

거듭제곱 근사는 측정값이 특정 비율로 증가하는 데이터에 적합한 곡선

exponential

지수 근사는 값이 증가함에 따라 증가율이 증가하는 데이터 또는 감소함에 따라 감소율이 감소하는 데이터에 적합합니다.

polynomialN

다항식 근사는 변동이 큰 데이터에 적합합니다 (대량의 데이터에서 손익을 분석하는 경우 등).

linear

선형 근사는 선형성이 있는 간단한 데이터 집합에 가장 적합한 직선을 만드는 데 사용됩니다.

미래 전개

데이터에 맞는 근사 곡선을 대상에서 제외

처음부터 예상하고 있었습니다만, power와 같이 일정 비율로 증가하는 종류가 아니기 때문에 조사 대상으로부터 제외합니다.
그런 다음 exponential도 대상에서 제거합니다. 이쪽도 값의 증감에 의해 비율이 늘어나는 타입인 것 같기 때문에, 이번의 데이터 샘플에는 있지 않다고 생각됩니다.

위의 두 fit을 대상에서 제외하는 대신 취득 조건을 바꾼 그래프를 추가합니다.

첫 번째는 polynomialN을 데이터 대상 기간을 좀 더 길게 해본다.
두 번째는 polynomialN을 데이터 대상 기간을 좀 더 짧게 해본다.

를 더해 그래프의 변화를 보고 싶습니다.
다음에 정보가 채취될 때까지 기다려 주십시오.

공부한 사이트

Zabbix 3.0의 예측 기능에 대한 수학적 고려 사항

microsoft의 지원 페이지에서