mc-observability v0.4.2 Insight API usage scenarios

[kyuengmanKim]

2종 멀티 클라우드 인사이트 제공 API Swagger & 사용 시나리오

인사이트 API Swagger: mc-observability-swagger

위 링크의 하단 "[Insight] Prediction", "[Insight] Anomaly Detection"을 참고하시면 됩니다.

인사이트 관련 시나리오는 두 가지로 나뉩니다.

1. 모니터링 데이터 예측 기능
2. 모니터링 데이터 이상탐지 기능

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1. 모니터링 데이터 예측 기능

1. cb-tb를 통해 조회된 MCI 그룹 또는 VM의 모니터링 데이터 예측을 위해 API 요청을 보냅니다. (PostPredictionMCI) (PostPredictionVM)

   a. API 요청 시 사용 가능한 옵션은 다음 API에서 확인 가능합니다. (GetPredictionOptions)

2. 모니터링 데이터 예측 결과 반환

3. 반환된 예측 결과 그래프 시각화(timestamp, predicted_value)
   a. 요청 및 반환 결과 모니터링 데이터 항목은 총 4종류로 다음과 같습니다.

   • CPU 사용률(%), MEM 사용률(%), Disk 사용률(%) → 0~100.0 사이의 Float
   • System Load 1 → 0 이상의 Float

   b. timestamp의 범위는 현재 시간을 기준으로 사용자가 요청한 기간까지의 결과를 반환합니다.
   c. 시각화 그래프는 Line plot으로 X축 시간, Y축 예측 값을 예상합니다.

4. 예측 결과 시각화
   a. timestamp의 범위는 현재 시간을 기준으로 사용자가 요청한 기간까지의 결과를 반환합니다.
   b. 시각화 그래프는 Line plot으로 X축은 시간, Y축은 예측 값으로 예상됩니다.
   

위 시나리오 진행되며 이전에 진행한 예측 값은 (GetPredictionMCIHistory) (GetPredictionVMHistory) API로 조회 가능합니다.

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2. 모니터링 데이터 이상탐지 기능

1. cb-tb를 통해 조회된 vm 또는 MCI 그룹의 모니터링 데이터 이상탐지 대상 및 정책 설정
   a. API 요청 시 사용 가능한 옵션은 다음 API에서 확인 가능합니다.(GetAnomalyDetectionOptions)
   b. 이상탐지 대상, 주기 등록(PostAnomalyDetectionSettings)
   c. 현재 설정된 정보 확인 (GetMCIAnomalyDetectionSettings) (GetVMAnomalyDetectionSettings)

2. 대상 등록이 정상적으로 완료되면 사용자가 정의한 정책에 따라 지속적으로 이상탐지 분석 및 결과 데이터를 저장 스케줄링 잡이 실행됩니다.

3. vm 또는 MCI에 대해 일정 기간 이상탐지 분석 결과 조회(GetAnomalyDetectionMCIHistory) (GetAnomalyDetectionVMHistory)
   a. 위 API는 정책 설정 시 입력한 이상탐지 실행 간격에 따라 반복 실행되므로 일정 시간이 지난 이후에 확인 가능합니다.(Ex. ‘5m’ 설정 시 5분 후 데이터 조회 가능)
   b. 해당 API에는 시간에 따른 모니터링 데이터(실제 관측치), 이상 점수, 이상 여부 데이터가 포함됩니다.

4. 이상 탐지 결과 시각화
   a. 시각화 그래프는 Line plot으로 X축 시간(timestamp), Y축 모니터링 관측치(value) 1개의 값을 예상합니다.
   b. 각 데이터 포인트에는 아래 정보가 포함되어야 합니다.
   c. anomaly_act: 이상 유무 (0: 정상 / 1: 이상 포인트)
   d. anomaly_score: 0~1 사이의 Float 값 (값이 높을수록 이상 탐지 점수가 높음)
   

[inhun]

LLM 기반 로그 분석 기능 제공 API Swagger & 사용 시나리오 (3차 년도 인사이트 1종)

API Swagger: https://m-cmp.github.io/mc-observability/java/swagger/index.html#
위 링크 하단 [Insight] Log Analysis 을 참고하시면 됩니다.

로그 분석 관련 기능은 아래와 같습니다.

1. LLM 제공 업체 관련 설정
2. 채팅 세션 조회 및 생성
3. 로그 분석 관련 LLM 질의
4. 채팅 히스토리 조회

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Ollama 기반의 LLM을 사용하는 경우 OLLAMA_BASE_URL=http://{ip}:{port} 환경 변수 등록 과정이 필요합니다.
java-module/docker-compose.yaml 파일 mc-observability-insight 서비스에 environment 설정 부분 수정하면 됩니다

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1. LLM 제공 업체 관련 설정 등록. LLM 제공 업체에서 발급 받은 API 키를 등록해야 합니다.(PostLLMAPIKeys)
   a. OpenAI
   b. Google
   c. Anthropic

2. 기존 채팅 세션 리스트 조회(GetLLMChatSessions)

3. 새로운 채팅 세션(PostLLMChatSession)
   a. LLM 리스트 조회 후 사용할 모델, 제공 업체 지정(GetLLMModelOptions)

4. 로그 분석 관련 LLM(PostLogAnalysisQuery)
   a. 사용할 채팅 세션 입력.
   b. 해당 세션에 기존 대화 이력이 있는 경우, 기존 대화 내용이 요약되서 질문과 같이 LLM 에게 전달됩니다.
   c. 답변은 전체 생성 후 한번에 출력됩니다.

5. 채팅 히스토리 조회(GetLLMSessionHistory)