Vorhersagegraphen erstellen

Bereits das letzte Feld in der Zeile Metric kann erheblichen Einfluss auf die Sinnhaftigkeit der Vorhersage haben. Vorgabe ist an dieser Stelle immer die Option Maximum, da dieses im Kontext des Capacity Managements am häufigsten einen Hinweis auf eben das liefert, was man mit einer solchen Vorhersage erkennen möchte — Engpässe bei Spitzenlasten. Würden Sie beispielsweise beim Service CPU utilization ausschließlich auf Durchschnittswerte schauen, könnten Sie zwar sehen, dass die Auslastung im Schnitt noch akzeptabel ist. Dass Ihre CPU aber in absehbarer Zeit bei Spitzenlasten ständig an ihre Grenzen stößt, würden Sie im Monitoring erst dann erkennen, wenn es soweit ist.

Mit dieser Option können Sie festlegen, welcher Zeitraum der historischen Daten als Berechnungsgrundlage für die Vorhersage herangezogen werden soll. Pauschal lässt sich sagen, dass viele Datenpunkte benötigt werden um einen guten Fit zu ermöglichen. Wenn Sie aber beispielsweise immer die Messwerte des Vormonats als Grundlage nehmen möchten, können Sie dies mit der Auswahlmöglichkeit Last month tun. Dies meint nämlich nicht die vergangen 30 Tage, sondern den vorherigen Kalendermonat.

Ein anderer Grund, den Zeitraum zu begrenzen, könnte zum Beispiel ein Upgrade einzelner Komponenten eines Servers sein. Die Einbeziehung von Daten vor diesem Upgrade könnte ja gegebenenfalls die Vorhersage verfälschen.

Die Vorhersage beginnt am letzten Tag des unter Consider history of ausgewählten Zeitraums. Dies ist deshalb erwähnenswert, weil je nach Auswahl auch eine Vorhersage für einen Zeitraum berechnet wird, in dem bereits reale Messdaten angefallen sind. Innerhalb dieser Überschneidung lässt sich also schon ablesen, wie nah die Vorhersage an den tatsächlichen Werten liegt.

Des Weiteren bleibt hier nur zu sagen, dass die Vorhersage natürlich um so unpräziser wird, je weiter Sie versuchen in die Zukunft zu blicken. Diese Banalität wird aber im Vorhersagegraphen durch die immer größer werdenden orangen Schattierungen sehr gut visualisiert.

Bei der Betrachtung und Analyse von Zeitreihen — hier also den aufgezeichneten Messwerten Ihrer Services — spielen sogenannte Strukturbrüche oder Change Points eine sehr wichtige Rolle. Vereinfacht ausgedrückt bezeichnen diese Change Points gerade die Momente in der Zeitreihe, an denen sich mehr oder weniger starke Veränderungen beobachten lassen. Während der Analyse der Zeitreihe identifiziert Checkmk nun eine ganze Reihe dieser Change Points und nutzt diese, um sie in der Vorhersage wiederzuverwenden und damit zu präzisieren. Wie stark Checkmk die Kurve des Vorhersagegraphen nun an diese Change Points anpasst, lässt sich über die fünf Wahlmöglichkeiten der Option Trend flexibility bestimmen. Durch eine zu starke Anpassung — eine sogenannte Überanpassung (overfitting) — würde die Vorhersagefunktion zu stark einer schlichten Fortschreibung (im Grunde einer Kopie) der bisherigen Zeitreihe gleichen. Eine Unteranpassung (underfitting) auf der anderen Seite, würde die Vorhersage extrem ungenau machen. Checkmk gibt hier einen für viele Fälle guten Standardwert vor, den wir mit Medium umschreiben. Sollte Ihr Vorhersagegraph zu ungenau sein — also eine Unteranpassung vorliegen --, müssten Sie die Flexibilität der Trendkurve erhöhen, indem Sie hier High oder Very High wählen. Im umgekehrten Fall — also einer Überanpassung — blieben Ihnen noch die beiden Optionen Low und None (Linear) übrig, obwohl wir von der Verwendung von None (linear) eher abraten, weil Sie nur der Vollständigkeit halber zur Verfügung steht.

An dieser Stelle müssen Sie festlegen, wie im Vorhersagegraphen mit wiederkehrenden und saisonabhängigen Anforderungen an Ihre Infrastruktur umgegangen werden soll. In den Vorhersagegraphen werden hier automatisch in erster Linie zwei Zeiträume betrachtet. Wöchentlich wiederkehrende, wie etwa die unterschiedlichen Anforderungen zwischen einer 5-tägigen Arbeitswoche und dem Wochenende, und jährliche bzw. saisonabhängige Anforderungen, wie Sie beispielsweise durch Feiertage und Urlaubszeiten zustande kommen. Checkmk erkennt diese Saisonabhängigkeit automatisch und Sie müssen hier nur auswählen, wie diese in die Vorhersage eingerechnet werden soll.

Die Option Additive rechnet diese veränderten Anforderungen nur einmalig mit in die Vorhersage ein. Wie der Name schon sagt, wird die erhöhte bzw. auch verringerte Anforderung nur zum Trend addiert.

Mit der Auswahl von Multiplicative hingegen erhöht bzw. verringert sich der zukünftige saisonale Bedarf proportional zum Trend.

An dieser Stelle müssen Sie das Konfidenzniveau für Ihre Voraussage festlegen. Vereinfacht ausgedrückt legen Sie hier fest, mit welcher Wahrscheinlichkeit die zu erwartenden Werte innerhalb des aus dem Niveau resultierenden Konfidenzintervalls liegen sollen. Ziel einer solchen Auswahl ist es immer bei einem möglichst hohen Niveau ein möglichst schmales Intervall zu erhalten. Dies gelingt mit den Vorhersagegraphen umso besser je mehr historische Daten zur Verfügung stehen. Wichtig ist, dass diese Auswahl den eigentlichen Fit nicht beeinflusst. Nur der ihn umgebende Bereich (also die Visualisierung des Intervalls) wird bei höheren Niveaus dementsprechend größer.

Im Vorhersagegraphen sehen Sie auf der linken Seite — abgetrennt durch eine vertikale gelbe Linie — die Visualisierung einer gewissen Anzahl an Tagen tatsächlicher aufgezeichneter Daten. Wie viele dies sein sollen, können Sie hier festlegen. Der Wert hat keine Auswirkungen auf die Berechnung der Vorhersage, sondern beeinflusst nur die Darstellung.

Und auch die letzte Option hat erneut nur Einfluss auf die Darstellung des Graphen. Wenn Sie hier den Haken bei Model parameters setzen, werden die zuvor ausgewählten Parameter unter dem fertigen Graphen angezeigt. Dies ermöglicht dem Betrachter den Graphen ggf. besser einordnen zu können.

Die Fehlermeldung Cannot create graph - Metric historic data has less than 2 days of valid values ist weitgehend selbsterklärend. Um sinnvolle Vorhersagen treffen zu können, benötigt Checkmk mehr als 2 volle Tage an historischen Messdaten. Mit weniger Messpunkten als Grundlage ist schlicht kein halbwegs seriöser Fit möglich.