In den letzten Jahren haben verschiedene Programme zur Systemüberwachung Einzug in Unternehmen und Verwaltungen gehalten. Die Sichtweise solcher Überwachungen ist jedoch
hardwareorientiert und beschränkt sich auf die Erfassung und Auswertung technischer Ereignisse. Für Anwendungsbetreuer die Fachanwendungen betreuen bedeutet dies, dass eine Sicht vorherrscht die die Diagnose von Anwendungsstörungen erschwert. Es fehlt eine zentrale Sicht auf das Betriebsverhalten von Softwareanwendungen. Zudem sind die Auswertungsfunktionen einer Systemüberwachung nur eingeschränkt zur Diagnose von Anwendungen geeignet.
Ziel dieser Diplomarbeit ist deshalb eine ganzheitliche maschinelle Anwendungsüberwachung, die Störungsursachen feststellen und bewerten kann. Für die plausibelste Ursache soll ein Therapievorschlag angezeigt werden, der dem Anwendungsbetreuer erklärt welche Maßnahmen notwendig sind. In der Diplomarbeit werden zunächst eine komplexe Workflow-Anwendung und deren Überwachung analysiert. Die resultierenden Problembereiche werden durch Konzeption und Entwurf eines Expertensystems gelöst. Bei der theoretischen Lösung werden wissensbasierte Methoden und neuronale, sowie mathematische Ansätze verwendet.
Die praktische Umsetzbarkeit der theoretischen Lösung wird durch einen Prototypen validiert. Um Entwicklungszeit einzusparen wird der Systemkern in eine Datenbank implementiert. In der Programmiersprache Java wird ein vom Systemkern getrennter
Regeleditor entwickelt.
Der Prototyp wird bewertet. Weiterführende Verbesserungsmöglichkeiten werden aufgezeigt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung
1.1 Motivation
1.2 Aufbau der Diplomarbeit
2 Analyse
2.1 Workflow-Anwendung
2.1.1 Workflow
2.1.2 Architektur
2.2 Systemüberwachung
2.2.1 Überwachungsablauf
2.2.2 Architektur
3 Konzeption und Entwurf des Expertensystems
3.1 Abstrakte Architektur
3.2 Basisschnittstelle
3.3 Systemkern
3.3.1 Wissensbasis
3.3.2 Steuerungssystem
3.3.2.1 Inferenzkomponente
3.3.2.2 Erklärungskomponente
3.3.3 Diagnostische Auswertung
3.4 Regeleditor
3.5 Ansätze zur Optimierung
3.5.1 Temporale Inferenz
3.5.2 Automatische Schwellwertbestimmung
4 Prototypisierung
4.1 Wissensbasis
4.2 Inferenzkomponente
4.2.1 Kontrollsystem
4.2.2 Regelinterpreter
4.3 Diagnostische Auswertung
4.4 Regeleditor
4.4.1 Regeleingabe
4.4.2 Transfer zur Datenbank
4.4.3 Auslesen der Faktentabelle
4.4.4 Eingabe potentieller Diagnosen
5 Bewertung
6 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Ziel dieser Diplomarbeit ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Expertensystems zur automatisierten Diagnose von Störungen in komplexen IT-Workflow-Anwendungen. Dabei soll das System über eine rein hardwareorientierte Überwachung hinausgehen, Störungsursachen bewerten und dem Anwendungsbetreuer fundierte Therapievorschläge zur Behebung der Probleme unterbreiten.
- Analyse von Workflow-Anwendungen und bestehenden Systemüberwachungs-Architekturen (Nagios).
- Konzeption eines Expertensystems basierend auf wissensbasierten Methoden, neuronalen Ansätzen und funktionaler Modellierung.
- Implementierung eines Prototypen zur Validierung der theoretischen Lösung unter Verwendung relationaler Datenbanken.
- Entwicklung eines Regeleditors zur dynamischen Wissensanpassung durch Anwendungsexperten.
- Evaluation der Praxistauglichkeit mittels einer Stärken-Schwächen-Analyse.
Auszug aus dem Buch
1 Einführung
Das „Robotermärchen“ des polnischen Philosphen Stanislaw Lem befasst sich mit den Themen Wissen und Information. Der Autor erzählt die Geschichte der Raumfahrer Klapaucius und Trurl, die von einem Räuber gefangen genommen werden. Dem Räuber steht der Sinn nicht nach Gold und Silber, sondern nach den Schätzen des Wissens. Die Astronauten konstruieren für ihn eine Maschine, die am laufenden Band Informationen generiert und auswirft. Schließlich lässt der Räuber die Beiden laufen und beginnt, die generierten Informationen zu lesen. So erfährt er zum Beispiel, dass die Tochter des Königs Petricius aus Laubaudien Garbunda hieß, und er erfährt die Anzahl der Elektronenhüllen eines Termionoliumatoms. Schließlich stellt der Räuber jedoch fest, dass ihm die Informationen nichts nützen. Er kann für sich aus den Informationen keinen positiven Vorteil ableiten.
Umgangssprachlich werden die Begriffe „Wissen“ und „Information“ oftmals gleichwertig behandelt. Doch die philosophische Geschichte zeigt, dass zwischen den Begriffen „Wissen“ und „Information“ durchaus ein Unterschied besteht. In der Ausdrucksweise der mathematischen Informationstheorie wird der Begriff „Information“ als das Neue an einer Nachricht definiert. Der Begriff „Wissen“ hingegen kennzeichnet die praktische Anwendbarkeit bzw. den Nutzen der Information.
Der philosophischen Geschichte kann auch entnommen werden, dass es in einer bestimmten Situation nicht einfach ist, an die Informationen zu gelangen, die gerade von Bedeutung sind. Der Zugriff auf Informationen erscheint manchmal weniger problematisch, als die Abgrenzung des Relevanten. Solch eine Abgrenzung kann ggf. lange dauern und teuer sein.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung: Diese Einleitung motiviert die Notwendigkeit eines Expertensystems zur Anwendungsdiagnose, da herkömmliche Überwachungslösungen zu hardwarefixiert sind, und erläutert den Aufbau der Arbeit.
2 Analyse: In diesem Kapitel wird eine komplexe Workflow-Anwendung sowie die bestehende Systemüberwachung durch Nagios systematisch analysiert, um Problembereiche zu identifizieren.
3 Konzeption und Entwurf des Expertensystems: Hier wird die theoretische Basis des Expertensystems erarbeitet, einschließlich der Architektur, der Wissensbasis, des Steuerungssystems und Ansätzen zur Optimierung.
4 Prototypisierung: Dieses Kapitel beschreibt die praktische Validierung der theoretischen Konzepte durch die Implementierung von Komponenten in einer SQL-Datenbank und die Entwicklung eines Regeleditors in Java.
5 Bewertung: Der Prototyp wird anhand einer Stärken-Schwächen-Analyse in einem Netto-Diagramm evaluiert, wobei die Umsetzbarkeit und Leistungsfähigkeit diskutiert werden.
6 Zusammenfassung und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf potenzielle Weiterentwicklungen, wie etwa die Implementierung von Performanztests.
Schlüsselwörter
Expertensystem, Anwendungsdiagnose, Workflow-Anwendung, Systemüberwachung, Nagios, Wissensbasis, Inferenzkomponente, Prototyping, Datenbank, SQL, Neuronale Netze, Störungsursache, Therapievorschlag, Regeleditor, IT-Management.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Konzeption und Prototypisierung eines Expertensystems, das dabei unterstützt, Störungen in komplexen IT-Anwendungen automatisch zu diagnostizieren und Therapievorschläge zu generieren.
Welche zentralen Themenfelder deckt die Arbeit ab?
Die Arbeit verknüpft die Bereiche Künstliche Intelligenz (Expertensysteme), System-Monitoring in der IT-Infrastruktur, relationale Datenbankmodellierung und Software-Entwicklung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es, eine ganzheitliche maschinelle Überwachung zu schaffen, die über die reine Erfassung technischer Ereignisse hinausgeht und durch eine intelligente Wissensbasis konkrete Ursachen für Störungen im Anwendungsbetrieb benennen kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden wissensbasierte Methoden, funktionale Modellierung, aussagenlogische Verknüpfungen und Ansätze aus der Graphentheorie (Und-Oder-Bäume) sowie probabilistische Diagnosebewertungen angewandt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse einer bestehenden Workflow-Anwendung, die konzeptionelle Herleitung der Expertensystem-Architektur und die praktische prototypische Umsetzung der Komponenten in SQL und Java.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Expertensystem, Inferenz, Wissensbasis, Systemüberwachung, Diagnoseprozess und Regeleditor.
Wie unterscheidet sich dieses Expertensystem von Standard-Tools wie Nagios?
Während Nagios auf die Überwachung technischer Hardwareereignisse fokussiert ist, zielt dieses System darauf ab, die fachliche Ebene von Anwendungen zu diagnostizieren, Störungsursachen abzuleiten und Lösungsvorschläge für den Betreuer zu unterbreiten.
Warum wird der Systemkern in einer Datenbank implementiert?
Die Implementierung in eine Datenbank erfolgt primär zur Einsparung von Entwicklungszeit und zur Nutzung der nativen Trigger- und Prozedurfunktionalitäten für die Inferenzschritte des Systems.
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- Daniel Krüger (Author), 2008, Entwurf und Prototyping eines Expertensystems zur Diagnose von Störungen im Anwendungsbetrieb, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/150296
