Naumen Data Aggregation Platform (NDAP)

Naumen Data Aggregation Platform (NDAP) — платформа для построения систем интеллектуального мониторинга.

2019: Включение в Единый реестр российского ПО

18 января 2019 года компания Naumen сообщила, что Naumen Data Aggregation Platform (DAP) включен в единый реестр российского ПО. Внедрение решения позволит предсказать до 30% сбоев в информационно-технологической или производственной инфраструктуре и сформировать рекомендации по их предотвращению, а также улучшить результативность и эффективность сервисов/процессов.

По информации компании, Naumen DAP – платформа для построения систем интеллектуального мониторинга и анализа инфраструктуры предприятия. На январь 2019 года ключевой особенностью решения является наличие встроенных инструментов предиктивной аналитики, что даёт возможность прогнозировать риски возникновения сбоев и на основе полученных данных формировать рекомендации по предотвращению вероятных инфраструктурных проблем. Naumen Data Aggregation Platform может применяться в компаниях, обладающих бизнес-критичным ИТ-ландшафтом и системами мониторинга нижнего уровня в качестве зонтичного решения. Внедрение решений на базе платформы позволяет создать «модель здоровья» процессов и сервисов, обеспечить их эффективность с целью улучшения конечных бизнес-результатов.

Naumen DAP позволяет одновременно агрегировать и обрабатывать данные из различных источников (систем мониторинга, управления, SCADA и IoT-систем), а количество объектов наблюдения может достигать многих десятков тысяч без деградации производительности платформы. Решение может эффективно заменить системы соответствующего класса от ведущих мировых вендоров.

Платформа Naumen DAP входит в линейку решений для автоматизации сервисных процессов, в том числе за рамками ИТ, на основе технологий больших данных, машинного обучения и обработки естественного языка – Naumen Service Management Intelligent Automation (Naumen SMIA), а также имеет глубокую интеграцию с системой управления бизнес-процессами предприятия – Naumen Service Management Platform.

На январь 2019 года в госсекторе, являющегося локомотивом цифровых преобразований, на базе наших интеллектуальных решений реализованы крупные проекты по трансформации с обеспечением реальных результатов. Использование решений, в основе которых лежат такие технологии, как искусственный интеллект и большие данные, позволяет заказчикам оптимизировать существующие процессы и в конечном итоге перейти на следующий уровень развития. Дмитрий Рубин, директор департамента систем автоматизации ИТ и процессов обслуживания NAUMEN

2018: Возможности. Основные функции

По данным на июнь 2018 года платформа NDAP позволяет

• Сформировать взаимодействие процессов и сервисов, выявлять сложные и динамически изменяющиеся связи
• Создать «модель здоровья» процессов и сервисов на основании их влияния на бизнес
• Оптимизировать производительность и доступность сервисов, обеспечивая эффективность критически-важных процессов и сервисов, чтобы те, в свою очередь, обеспечивали свой вклад в бизнес-результаты
• Сформировать рекомендации действий для предотвращения возможных проблем функционирования сервисов

Основные функции платформы

• Сбор данных с устройств и из различных источников
• Автономная обработка данных и автоматизированное принятие решений
• Визуализация данных (построение интерфейса)
• Интеграция данных в системы
• «Интеллектуальный» обмен данными внутри системы
• Формирование рекомендаций оптимизации процессов

Как это работает?

Сбор информации

Naumen Data Aggregation Platform собирает, агрегирует и обрабатывает с различных приборов и устройств данные:

• показатели из внутренних или внешних систем мониторинга
• метрики, собранные из ИТ-систем (временные характеристики запросов, загрузка данных по сотрудникам и др.)
• сведения о промышленном и технологическом оборудовании
• сведения из профильных систем управления (процессинг, мониторинг сети банкоматов и др.)
• бизнес-показатели (обороты, поставки, расходы, объемы)
• неструктурированные массивы данных

Обработка

• Полученная информация обобщается, анализируется и профилируется на основе подходов машинного обучения и Data Science
• Агрегация и анализ данных проводится в активном или пассивном режимах. При активном способе сервер мониторинга подключается к устройствам самостоятельно, при пассивном — отправка информации инициируется со стороны самого устройств или любых других внешних систем мониторинга и отправляется в Naumen DAP
• Сбор и обмен данными строится на поддержке протоколов SNMP, HTTP, JDBC, SSH, POP3, IMAP4, SMTP, JMX, WMI и др.

Вывод данных

История значений метрик может быть показана, например, в виде графика или таблицы и cохранена в двух видах:

• В необработанном (используется база данных для временных рядов InfluxDB)
  • Преимущество такого вида: данные сохраняются "как есть", без искажения точности времени и значения

• В консолидированном (используется база данных Round Robin Database)
  • Преимущества такого вида хранения: заранее фиксированный объём занимаемого на диске пространства; мгновенное отображение консолидированных значений в рамках заданных интервалов и функций (например, среднее значение за день, максимальное значение за неделю и т.д.)

Оптимизация процессов

На основании полученных и обработанных данных можно определить:

• соответствие функционирования процессов и сервисов установленным требованиям
• причины возникающих несоответствий
• подтверждение выполнения корректирующих действий

По результатам мониторинга разрабатываются корректирующие действия, направленные на дальнейшее улучшение результативности и эффективности сервисов/процессов.

DAP & SMP

Платформа DAP тесно интегрирована с платформой SMP. Это значит, что через веб-интерфейс SMP можно, в частности, настроить:

• набор объектов и их характеристик, подлежащих мониторингу
• внешний вид карточек объектов мониторинга (устройства, метрики и т.д.)
• права доступа к функциям мониторинга для различных групп пользователей
• реакцию на события мониторинга (например, отправить оповещение ответственному сотруднику или зарегистрировать инцидент)

При этом NDAP является отдельным от SMP приложением и может работать автономно.