특정 고객의 IDC에 Gateway 서버를 두실 수가 있습니다.
원격으로 가능합니다. Log analytics 의 경우 로그를 Public cloud에 올리기 위해 443 PORT를 올려주시면 되며, OMC의 home page로 외부에서 들어가시면 모니터링 됩니다. gateway server를 사내에 한 대 지정하셔야 하구요.
Prediction을 하는 부분은 CPU 부족현상이나 memory leak 현상이 long running transaction에 의해 일어날 수 있는 현상이기 때문에 memory 부족현상 혹은 CPU 를 queue에서 대기 하는 현상이 지속적으로 보인다면 예측할 수 있습니다.
OMC는 다양한 IT infra들을 한눈에 관리할 수 있어서 관리 솔루션이나 성능 모니터링 솔루션을 여러 벤더들을 통해 따로따로 구매하실 필요가 없습니다.
Log analytics에서 Entity로 등록이 되는 것이면 되며, Log message 형태로 LA Cloud Service에서 등록해 주셔야 합니다. 아무 데이터라고 말씀드릴 수는 없구요. 주로 os log, was log, DB의 incident log 등이 될 수 있겠죠
약 3주 정도 됩니다. 최소한이라고 하신다면 minumum 2주는 경과되어야 합니다.
Log Analytics 제품을 사용하신다면 고객사에 따로 별도의 로그 분석을 위한 하드웨어 장비 구매하실 필요 없습니다. 또한 로그 사이즈 당 비용이 들기 때문에 log size 당 cost가 매우 저렴합니다.
또 한 가지 On-premise 환경과 Cloud 에 올라가 있는 IT 자산들을 모두 다 관리할 수 있다는 점이지요. 또한 Oracle 제품이 아니라 타 db, 3rd party WAS/Network/OS 까지 모두 관리 가능합니다.
타사 제품 대비 장단점은 Unified operational platform 이라는 장점이 있으며, Machine Learning 기법이 들어 있는 유일한 Cloud Platform 이라 말씀드릴 수 있으며 자료는 따로 드리도록 하겠습니다. OMC는 단일화된 플랫폼에서 관리/분석/예측/보안에 관리까지 Comprehensive view를 제공해 드립니다.
머신 러닝을 위한 데이터 셋 구성은 선결 요건이 있는 것은 아니고, Log message나 Event, Metric, numeric data 등의 데이터, 혹은 시계열 분석을 위한 데이터 등이 있겠습니다만, event normalization을 할 수 있고, alert computation등을 할 수 있는 데이터들이면 되겠습니다. 빅데이터 분석 엔진이 들어 있어서 자체적으로 categorize하여 분석을 합니다.
주별/월별/년도별 등 report를 visualization하기위해서는 Data Visualization Cloud Service 라고 하는 일종의 BI Service를 이용하셔야합니다.
머신 러닝은 기존학습에 의한 결과를 바탕으로 base line을 정하게 되어 있기 때문에 어느 정도의 누적된 결과치가 있어야 하며, 새로운 창작물을 만드는 경우라 하더라도 해당 구성으로 어느 정도 시간은 운영이 되고난 후라야 정상/비정상임을 판단하는 기준을 갖게 됩니다.
anomaly detection의 경우 seasonality에 따라 즉 주기의 특성에 따라 이상치인지 아닌지 자체적으로 판단을 하게 되어 있습니다.
반갑습니다.