Оқиғаны бақылау: жүйелердегі оқиғаларды жинау, талдау және хабарлау процесі. Деректер базалары, операциялық жүйелер үшін маңызды. Бұлтты технологиялар.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Есептеу процесі
Computing process
Компьютерлік ғылымда оқиғаларды бақылау – бұл оқиғалардың пайда болуын жинау, талдау және операциялық жүйе процестері, белсенді деректер қорының ережелері және адам операторлары сияқты жазылушыларға хабарлау процесі. Осы оқиғалардың пайда болуы операциялық жүйелер, деректерді басқару жүйелері, қолданбалы бағдарламалық қамтамасыз ету және процессорлар сияқты бағдарламалық немесе аппараттық құралдардың кез келген көздерінен туындауы мүмкін. Оқиғаларды бақылау үшін уақыт қатары деректер базасы қолданылуы мүмкін.
In computer science, event monitoring is the process of collecting, analyzing, and signaling event occurrences to subscribers such as operating system processes, active database rules as well as human operators. These event occurrences may stem from arbitrary sources in both software or hardware such as operating systems, database management systems, application software and processors. Event monitoring may use a time series database.
Негізгі түсініктер
Оқиғаларды бақылау оқиғалардың пайда болуын көздерден тұтынушыларға жеткізу үшін логикалық шинаны қолданады, онда оқиға көздері оқиғалардың пайда болуын барлық оқиға тұтынушыларына хабарлайды және оқиға тұтынушылары оқиғалардың пайда болуын қабылдайды. Оқиға шинасы жеке компьютерлік жүйелер сияқты физикалық түйіндер жиынтығында орналасуы мүмкін. Оқиға шиналарының нақты мысалдары X Window System, Microsoft Windows сияқты графикалық жүйелерде, сондай-ақ SDT сияқты дамыту құралдарында кездеседі. Оқиғаларды жинау – талдау үшін сүзгіленген оқиға журналына оқиғалардың пайда болуын жинау процесі. Сүзгіленген оқиға журналы – болашақта маңызды болуы мүмкін оқиғалардың тіркелген жазбалары; егер олар болашақта пайдасыз болса, оқиғалардың тіркелген жазбалары сүзгіленген оқиға журналынан алынып тасталуы мүмкін. Оқиға журналын талдау – оқиғалардың пайда болуын жинақтау немесе оқиғаның пайда болуын хабарлау қажеттігін шешу үшін сүзгіленген оқиға журналын талдау процесі. Оқиғаны хабарлау – оқиға шинасы арқылы оқиғалардың пайда болуын хабарлау процесі. Бақыланатын нәрсе – бақыланатын объект деп аталады; мысалы, қосымша, операциялық жүйе, деректер базасы, аппараттық құралдар және т.б. бақыланатын объектілер болып табылады. Бақыланатын объект оқиғаларды бақылауға мүмкіндік беру үшін оқиға сенсорларымен дұрыс жабдықталуы керек, яғни объект бақыланатын объект болу үшін оқиға сенсорларымен жабдықталуы тиіс. Оқиға сенсорлары – оқиға орын алғанда оқиғаның пайда болуын хабарлайтын сенсорлар. Бір нәрсені бақылағанда, зерттеу әсерін басқару қажет.
Event monitoring makes use of a logical bus to transport event occurrences from sources to subscribers, where event sources signal event occurrences to all event subscribers and event subscribers receive event occurrences. An event bus can be distributed over a set of physical nodes such as standalone computer systems. Typical examples of event buses are found in graphical systems such as X Window System, Microsoft Windows as well as development tools such as SDT. Event collection is the process of collecting event occurrences in a filtered event log for analysis. A filtered event log is logged event occurrences that can be of meaningful use in the future; this implies that event occurrences can be removed from the filtered event log if they are useless in the future. Event log analysis is the process of analyzing the filtered event log to aggregate event occurrences or to decide whether or not an event occurrence should be signalled. Event signalling is the process of signalling event occurrences over the event bus. Something that is monitored is denoted the monitored object; for example, an application, an operating system, a database, hardware etc. can be monitored objects. A monitored object must be properly conditioned with event sensors to enable event monitoring, that is, an object must be instrumented with event sensors to be a monitored object. Event sensors are sensors that signal event occurrences whenever an event occurs. Whenever something is monitored, the probe effect must be managed.
Бақыланатын объектілер мен зонд эффектісі
Гейттің айтуынша, объект бақыланғанда оның мінез-құлқы өзгереді. Әсіресе, параллель жұмыс істейтін процестері бар кез келген бір мезгілдегі жүйеде бұл ерекше мәселе тудырады. Себебі, жүйеге сенсорлар қосылғанда процестер басқа ретпен орындалуы мүмкін. Мысалы, егер біз ақауды анықтауға тырыссақ және жүйені бақылау арқылы оның мінез-құлқын өзгертетін болсақ, онда ақау сәтсіздікке алып келмейді; мәнінде, жүйені бақылау арқылы ақауды жасыруға болады. Зонд эффектісі – бақыланатын объект пен құралдарсыз аналогы арасындағы мінез-құлықтың айырмашылығы. Шютцтің сөзінше, зонд эффектісінен аулақ болуға, оны толықтыруға немесе назарда ұстамауға болады. Нақты уақыттық жүйелерде, онда уақтылылық (яғни, жүйенің мерзімдер сияқты уақыт шектеулерін орындау қабілеті) маңызды, болдырмау – жалғыз мүмкіндік. Мысалы, егер біз жүйені сынау үшін құрастырсақ, содан кейін жеткізу алдында құралдарды алып тастасақ, бұл толық жүйеге негізделген көптеген сынақтардың нәтижелерін күштен шығарады. Аз маңызды нақты уақыттық жүйелерде (мысалы, медиаға негізделген жүйелерде) өтемақы, мысалы, өнімділікті сынау үшін қабылдануы мүмкін. Бір мезгілде жұмыс істемейтін жүйелерде назарда ұстамауға болады, себебі орындалу ретіне қатысты мінез-құлық өзгертілмейді.
As discussed by Gait, when an object is monitored, its behavior is changed. In particular, in any concurrent system in which processes can run in parallel, this poses a particular problem. The reason is that whenever sensors are introduced in the system, processes may execute in a different order. This can cause a problem if, for example, we are trying to localize a fault, and by monitoring the system we change its behavior in such a way that the fault may not result in a failure; in essence, the fault can be masked by monitoring the system. The probe effect is the difference in behavior between a monitored object and its un instrumented counterpart. According to Schütz, we can avoid, compensate for, or ignore the probe effect. In critical real time system, in which timeliness (i. e., the ability of a system to meet time constraints such as deadlines) is significant, avoidance is the only option. If we, for example, instrument a system for testing and then remove the instrumentation before delivery, this invalidates the results of most testing based on the complete system. In less critical real time system (e. g., media based systems), compensation can be acceptable for, for example, performance testing. In non concurrent systems, ignorance is acceptable, since the behavior with respect to the order of execution is left unchanged.
Оқиғалар журналын талдау
Оқиғалар журналын талдау белсенді дерекқорларда оқиғалар құрамы, жасанды интеллектте хрониканы тану, ал нақты уақыт жүйелерінде – нақты уақыт логикасын бағалау ретінде танылады. Көбінесе оқиғалар журналын талдау үлгілерді анықтау, оқиғалардың пайда болуын сүзу және оқиғалардың пайда болуын біріктіріп, күрделі оқиғалар жасау үшін қолданылады. Әдетте, алгоритмдерден алынған динамикалық бағдарламалау стратегиялары бұрынғы талдаулардың нәтижелерін келешекте пайдалану үшін сақтауға мүмкіндік береді, себебі, мысалы, бір үлгі бірнеше тізбекті талдау кезінде бірдей оқиғалармен сәйкес келуі мүмкін. Басқа фактілерден жаңа фактілерді шығару үшін қолданылатын жалпы ережелерді өңдеуге (мысалы, қорытынды шығару жүйесі) қарағанда, оқиғалар журналын талдау алгоритмдері көбінесе ашкөздік принципімен жұмыс істейді; мысалы, егер күрделі оқиға орын алды деп есептелсе, бұл факт ашкөздік алгоритмде кері қайтарылмайды. Оқиғалар журналын талдау үшін бірнеше механизмдер ұсынылған: соны күйдегі автоматтар, Петри желілері, процедуралық (императивті немесе объектіге бағытталған бағдарламалау тілдеріне негізделген), Бойер-Мур тізбектік іздеу алгоритмінің өңделген нұсқасы және қарапайым уақыт желілері.
Event log analysis is known as event composition in active databases, chronicle recognition in artificial intelligence and as real time logic evaluation in real time systems. Essentially, event log analysis is used for pattern matching, filtering of event occurrences, and aggregation of event occurrences into composite event occurrences. Commonly, dynamic programming strategies from algorithms are employed to save results of previous analyses for future use, since, for example, the same pattern may be match with the same event occurrences in several consecutive analysis processing. In contrast to general rule processing (employed to assert new facts from other facts, cf. inference engine) that is usually based on backtracking techniques, event log analysis algorithms are commonly greedy; for example, when a composite is said to have occurred, this fact is never revoked as may be done in a backtracking based algorithm. Several mechanisms have been proposed for event log analysis: finite state automata, Petri nets, procedural (either based on an imperative programming language or an object oriented programming languages), a modification of Boyer–Moore string search algorithm, and simple temporal networks.