Lehrstuhl für Netzarchitekturen und Netzdienste Institut für Informatik Technische Universität München Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen Johann Schlamp ­ Aufgabensteller: Prof. Dr.­Ing. G. Carle ­ Betreuer: Marc Fouquet Heiko Niedermayer ­ Datum: 18.02.2009 Gliederung Motivation Related Work Vorgehensweise Einordnung der Arbeit Rahmenbedingungen Zeitplan Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 2 Motivation Abhängigkeiten in großen IT­Landschaften? Johann Schlamp → Konfigurationsmanagement unumgänglich Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 3 Related Work Übliche Ansätze: Manuelles Erfassen von Abhängigkeiten Proprietäre Lösungen für spezielle Einsatzgebiete IBM Tivoli HP OpenView ... Statistische Analyse des Netz­Verkehrs mit Hilfe von timing­ basierten Hypothesen dezentral durch agenten­gestütztes „Mithören“ (Sherlock, eXpose, Orion) lokal durch Korrelation des „Durchgangs­Verkehrs“ (Constellation) Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 4 Vorgehensweise LoadGen Webserver Fileserver Active Directory SQL Server TimingClient Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 5 Vorgehensweise (2) Ablauf: Gezieltes Senden eines periodischen Last­Signals Sampling an verschiedenen Hosts Nachweis durch Frequenzanalyse Szenarien: Vorwärts­Analyse: Finden aller Abhängigkeiten eines Hosts (z.B. für Backup­Strategien) Erstellen einer kompletten Netz­Übersicht (z.B. für Ausbau­Pläne) Rückwärts­Analyse: Suche nach zugreifenden Systemen (z.B. für Wartungsarbeiten) Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 6 Einordnung der Arbeit Pro: Zentrale Abhängigkeits­Analyse (keine Agenten nötig) Erkennung nicht Wahrscheinlichkeits­basiert Gezielte Analysen in kurzer Zeit möglich Vorwärts­ und Rückwärts­Analysen Contra: Nur Host­Host­Abhängigkeiten direkt erkennbar (keine Services) Flächendeckende Untersuchungen möglicherweise langwierig Lasterzeugung in Produktiv­Umgebungen eventuell problematisch Negative Einfluss­Faktoren denkbar (Cross­Traffic, Caching, VMs) Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 7 Rahmenbedingungen Anforderungen: Verwendung eindeutig nachweisbarer Lastfluktuationen Möglichst generischer Messdienst ohne Einfluss auf die Analyse Implementierung eines starken CLI oder einer rudimentären GUI Ziele: Untersuchung verschiedener Varianten der Frequenzanalyse Analyse des Einflusses ausgewählter Faktoren „Multi­Messungen“, „Multi­Level“­Abhängigkeiten Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 8 Zeitplan Beginn Ende Einarbeitung Proof of Concept Theoretische Überlegungen Prototyp Experimente & Auswertung Ausarbeitung Januar Februar Johann Schlamp März April Mai Juni Juli August Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 9 Vielen Dank. Fragen? ... Fragen! Johann Schlamp Konfigurationsmanagement durch Frequenzanalyse künstlicher Lastfluktuationen 10