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Authors: Meyer, Fabian
Title: Automatisiertes, wissensbasiertes IT-Operations-Management
Online publication date: 3-Jul-2017
Language: german
Abstract: Moderne IT-Systeme sind komplexe Konglomerate verschiedenster physischer und logischer Komponenten, die einer stetigen Dynamik unterliegen. Dies stellt das IT-Operations-Management bei der Gewährleistung einer zugesicherten Service-Qualität vor neue Herausforderungen, die mit manuellen Prozessen kaum noch zu bewerkstelligen sind. Eine Automatisierung der Prozesse ist heute jedoch nur für isolierte Teilbereiche möglich, da Informationen über unterschiedlichste Datenquellen verteilt sind und eine zusammenhängende, abstraktionsebenenübergreifende Systemgesamtsicht nur in den Köpfen der Administratoren entsteht. Die in den letzten Jahren im Kontext des Semantic Webs entstandenen Standards und Technologien bieten nun jedoch neue Möglichkeiten, Informationen domänenübergreifend zu verknüpfen und gemeinsam zu verarbeiten. Erste, in der Literatur existierende Ansätze eines ontologiebasierten, automatisierten IT-Operations-Managements sind vielversprechend, ein allgemeingültiges und auf arbiträre Anwendungsfälle adaptierbares Framework existiert jedoch nicht. In dieser Arbeit wird untersucht, wie sich die als Standardarchitektur des automatisierten IT-Operations-Managements etablierte Monitor Analyze Plan Execute Knowledge (MAPE-K) Loop mit Semantic-Web-Technologien verknüpfen und daraus ein automatisiertes, wissensbasiertes IT-Operations-Management-Framework ableiten lässt. Dazu werden zunächst für die definierten Anforderungen und identifizierten Probleme bei der Wissensrepräsentation und -verarbeitung existierende Lösungsansätze auf ihre Eignung hin untersucht. Bereiche, für die keine adäquaten Lösungen gefunden werden konnten, werden anschließend mit eigenen Lösungen besetzt. Die ausgewählten und entwickelten Teillösungen werden dann konzeptionell zu einem generischen Management-Framework verknüpft. Abschließend werden das Framework und dessen Implementierung in einem Proof of Concept auf zwei Anwendungsfälle aus den Bereichen Storage- und Radar-Management angewandt und daran evaluiert.
Modern IT systems are complex conglomerates of diverse physical and logical components, all subject to a constant change while supporting applications over time. Delivering a guaranteed Quality of Service (QoS) for services offered by those systems presents a difficult task for IT operations management and this is barely accomplished by employing manual management processes. Yet, automation is only attainable for isolated domains, since the information required for a holistic management is distributed over several data sources, and a coherent and comprehensive view of the system under management today only originates in the administrators' minds. Standards and technologies emerging from the semantic web context are now offering new possibilities for a domain spanning data modeling and processing. First approaches which transferred those techniques to automated IT operations management were promising. Yet, no general framework, adaptable to a wide range of use cases, exists so far. This thesis examines how the Monitor Analyze Plan Execute Knowledge (MAPE-K) loop as the standard architecture for automated IT operations management can be combined with semantic web technologies in order to create a general IT operations management framework. Existing approaches are revised as partial solutions for the defined requirements and identified problems in modeling and processing. For all problem areas lacking appropriate solutions, new methods are developed. Subsequently, a novel concept is designed, combining the selected and developed parts into a generic management framework. In a proof of concept, the framework and its implementation are applied to a radar management and a storage management use case, upon which the presented approach is evaluated.
DDC: 004 Informatik
004 Data processing
Institution: Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Department: FB 08 Physik, Mathematik u. Informatik
Place: Mainz
DOI: http://doi.org/10.25358/openscience-876
Version: Original work
Publication type: Dissertation
License: in Copyright
Information on rights of use: https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
Extent: 252 Seiten
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