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Rückblick 2008
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Anomalieerkennung und Trendvorhersagen an Hand von Daten aus NagiosGrapher

Mittels statisch festgelegten Thresholds als Verhaltensgrenzen bietet Nagios nur bedingt geeignete Mittel, um ein sich über die Zeit änderndes Verhalten auf Anomalien hin zu untersuchen. Lediglich der sog. Holt-Winters Forecasting Algorithmus wurde in Nagios von Jake D. Brutlag integriert, welcher aber in einigen Fällen an seine Grenzen kommt. Viel mehr Möglichkeiten einer solchen Verhaltensanalyse werden weder durch Nagios, noch durch NagiosGrapher bereitgestellt, sodass die Idee aufkam, eine allgemeine Schnittstelle (Prototyp) in NagiosGrapher zu integrieren, um so verschiedene Algorithmen zur Extrapolation und Anomalieanalyse auszutesten und einfach auszuwechseln.

 

Dabei wird im Vortrag auf den Aufbau und die Funktionsweise der Schittellen eingegangen, sowie einige Methoden zur Verhaltensanalyse erläutert. Hierbei werden RRD-Daten verwendet, um Baselines, Abweichungen von diesen und deren Extrapolation zu berechnen.




Daniel Borkmann

Daniel Borkmann ist Student der Technischen Informatik (6. Semester) an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig und arbeitet zur Zeit an seiner Bachelorarbeit in der EDV-Abteilung am Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften Leipzig.

 

In seiner Freizeit ist er begeisterter Debian-User und interessiert sich vor allem für den Linux-Kernel [Filesysteme,Device-Treiber], aber auch für Robotik und Mathematik. So ist er beispielsweise im Bereich Robotik in einem drei Mann starken Team an der HTWK-Leipzig und schreibt an einer Software, welche humanoide Roboter autonom Fussball spielen lässt.

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