La resolución de problemas de carácter técnico ha evolucionado hasta un punto donde los problemas se intentan resolver antes de que ocurran. Nos encontramos, de esta manera, con que la creación de un sistema de prevención se hace absolutamente necesaria.
La prevención de problemas en cualquier componente electrónico se basa en nuestras habilidades para monitorizarlo y para interpretar los datos obtenidos. En Pandora FMS disponemos de gráficas que nos permiten observar la información recolectada de manera visual.
Las gráficas son unas de las implementaciones más complejas de Pandora FMS, ya que extraen datos en tiempo real desde la BBDD y no utilizan ningún sistema externo (tipo rrdtool o similar).
Dependiendo del tipo de datos de origen existen distintos comportamientos en las gráficas:
- Módulos asíncronos. Se asume que no hay compactación de datos. Los datos que hay en la BBDD son todas las muestras reales del dato (no hay compactación). Produce gráficas mucho mas exactas y sin posibilidad de malinterpretación.
- Módulos de tipo cadena de texto. Muestran gráficas con la tasa de datos a lo largo del tiempo.
- Módulos de datos numéricos. La mayoría de los módulos reportan este tipo de datos.
- Módulos de datos booleanos. Corresponden a datos numéricos en monitores *PROC: por ejemplo, chequeos Ping, estado de interfaces, etc. El 1 representa un estado “normal” y el 0 representa un estado “negativo”. Generan eventos cuando cambian de estado automáticamente.
Compresión
La compresión afecta a como se dibujan las gráficas. Cuando recibimos dos datos del mismo valor, Pandora FMS no guarda el último dato, sino que interpreta que el último valor conocido se puede usar para el momento actual si no hay otro valor. Si en el momento inicial de dibujar una gráfica no tengo un valor de referencia, Pandora FMS busca hasta retroceder 48 horas en el tiempo para encontrar el último valor conocido, el cual toma como referencia. Si no encuentra ningún valor, empieza desde 0.
En los asíncronos, aunque no hay compresión, el mecanismo de búsqueda hacia atrás se comporta de forma similar.
Interpolación
Al componer una gráfica se toman 50xN muestras, siendo N el factor de resolución de las gráficas (un parámetro que se puede configurar en el setup). Un monitor que devuelva datos cada 300 segundos (5 minutos) generará 12 muestras por hora, y un total de 288 muestras en un día. De tal manera que si pedimos una gráfica de un día, realmente no estamos “imprimiendo” los 288 puntos, sino que debemos “comprimir” o interpolar la gráfica usando únicamente 50×3=150 muestras (por defecto la resolución de gráficas en Pandora FMS es 3).
Esto significa que “perderemos” algo de resolución, y cuantas más muestras tengamos, por ejemplo, las 2016 muestras de una semana o las 8400 muestras de un mes, deberemos meterlas en las 150 muestras de una gráfica. Por ello, a veces perdemos detalle y no vemos ciertos datos, es por eso que la gráfica se puede pedir con diferentes intervalos y hacer zoom en cualquier punto.
En las gráficas normales, la interpolación se implementa de forma sencilla: si en un intervalo tenemos dos muestras (p.e: en el intervalo B del ejemplo), hacemos la media y dibujamos su valor.
En las gráficas booleanas, si en una muestra tenemos varios datos (solo podemos tener 0 y 1), nos ponemos siempre en el peor caso y mostramos el 0. Esto ayuda visualmente a ver un fallo en un intervalo, primando el problema sobre la situación corriente.
En ambos casos, si en una muestra no tenemos un dato (porque está comprimido o porque falta), utilizamos el ultimo valor conocido del intervalo anterior para mostrar el dato, como ocurre en el intervalo E del ejemplo de arriba.
Avg/Max/Min
Las gráficas por defecto muestran el valor medio, máximo y mínimo. Dado que en una muestra (ver interpolación) puede haber varios datos, podemos hablar de mostrar datos para valor promedio (avg), máximo o mínimo.
Cuanto más haya que interpolar una gráfica (cuanto mayor sea el periodo que visualicemos y más datos tengamos), mayor será el grado de interpolación y por tanto habrá probablemente más diferencias entre los valores max, min y avg. Cuanto menor sea el rango de la gráfica (p,e: gráficas de una hora), no habrá interpolación o será muy ligera, de forma que veremos los datos con su resolución “real” y las tres series serán idénticas.
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