Modelos
Los modelos se utilizan para crear gemelos digitales de diferentes activos, servicios y procesos.
Los modelos van desde los simples, como el modelo de carga de la CPU, a los realmente complicados, por ejemplo, representando una instalación de generación de energía completa dentro de un sistema de inteligencia de negocios en todo el país. Los modelos también pueden enriquecer los componentes existentes del sistema con nuevas propiedades, operaciones, eventos y comportamiento.
En combinación con otras piezas de la tecnología de minería de datos de AggreGate (como el Machine Learning o el Procesamineto de Eventos Complejos), los modelos permiten predecir el comportamiento de sus pares en la vida real para optimizar aún más su estructura y ciclo de vida.
Cada modelo comprende:
- Definiciones de variables que representan valores de modelo
- Definiciones de funciones que instruyen al modelo para que realice algún procesamiento o cálculo
- Definiciones de eventos que el modelo puede producir
- Definiciones de bindings que unen las propiedades, operaciones y eventos del modelo, lo que le permite reaccionar ante eventos o estados de otros objetos
- Conjuntos de reglas de negocios para la toma de decisiones según una base de conocimiento legible por máquina
Tipos de modelos
Un modelo puede actuar por sí mismo (modelo absoluto) o unirse a objetos de nivel inferior como dispositivos (modelo relativo ). En el segundo caso, se crean múltiples instancias de un modelo, cada una de ellas utilizando un objeto al que está adjuntado como fuente de datos primaria.
El tercer tipo de modelo supone la creación explícita de instancias de modelos bajo demanda. Por ejemplo, un modelo de plataforma petrolífera puede contener información sobre los dispositivos y controladores instalados en una plataforma, así como los datos recopilados de la plataforma en particular (no se trata de un dispositivo único). Dichos modelos se llaman modelos instanciables.
Ejemplo de modelo
Los sistemas simples de monitoreo permiten la visualización directa de los valores que fueron recolectados de los dispositivos. Sin embargo, los dispositivos de diferentes fabricantes utilizan diferentes enfoques para proporcionar valores con el mismo significado físico.
Por ejemplo, los productos de gestión de red se utilizan para rastrear la carga de la CPU de los nodos de la red. Esa simple métrica está disponible en muchas formas diferentes:
- Las computadoras basadas en Windows exponen los valores "puntuales" de la carga de la CPU a través de SNMP.
- Las mismas máquinas con Windows pueden proporcionar lecturas de carga de la CPU basadas en WMI si SNMP no está disponible.
- Los enrutadores de Cisco proporcionan datos de utilización de CPU precalculados como promedios de 5 minutos y 1 hora..
- Los servidores HP-UX tienen valores de contador que muestran la cantidad de segundos que la CPU ha estado ocupada desde el inicio del servidor. Estos contadores requieren un procesamiento complejo para calcular la carga actual.
Sin embargo, un Tablero de Dispositivo de Red debe tener un cuadro de "Carga de CPU" buscando igualmente todos los tipos de dispositivos. También se espera que una alerta de "Alta carga de CPU" se comporte de manera similar. Además, nos gustaría construir un informe de "Carga general de CPU" que muestre la utilización actual de todos los dispositivos en la red.
La forma correcta de garantizar los requisitos anteriores, es tener una métrica numérica de "carga del CPU" en cada dispositivo que proporcione datos de la CPU. Está métrica debe tener un formato común, pero su política de cálculo y actualización diferirá entre los tipos de dispositivos.
El uso de un modelo relativo adjunto a todas las cuentas de dispositivos de red resuelve el caso. El modelo tiene definición de variable de carga de CPU, un conjunto de reglas que permite la elección automática de la fuente de información de carga de CPU "correcta" y un enlace periódico que conecta el conjunto de reglas a la variable.
