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Überwachen der Datenprozesse

HPE OBR bietet ein Workflow-Framework, das die Aufgaben der Aufnahme von Rohdaten, der Ausführung von Abstimmungs- und Aggregationsroutinen für diese Daten und des anschließenden Ladens dieser Daten in den Datenspeicher verarbeitet. Das Content Pack enthält die vordefinierten Workflow-Job-StreamsEine Reihe von Workflow-Ausführungsaufgaben, die über- und untergeordnet miteinander in Beziehung stehen. Eine untergeordnete Aufgabe kann null, eine, zwei, drei oder mehr übergeordnete Aufgaben haben., die während der Installation des Content Packs in das Framework geladen werden. Ein Job-Stream besteht aus mehreren Job-Schritten, die in BatchesDie Laufzeitinstanz eines Job-Streams wird Batch genannt. vom Workflow-Framework verarbeitet werden.

Das Workflow-Framework übernimmt die zentrale Organisation und Verwaltung des Flusses und der Ausführung der Schritte der einzelnen Job-Streams, basierend auf den in den Content Packs festgelegten Metadaten.

Die folgende Abbildung veranschaulicht den Ausführungsfluss eines HPE OBR-Job-Streams (Beispiel).

In diesem Beispiel beginnt der Job-Stream mit der Datensammlung und endet mit der Faktenaggregation. Alle Schritte sind abhängig von den vorhergehenden Schritten; im Falle eines Fehlers bei einem der Schritte verhindert das Workflow-Framework so, dass der Job-Stream erfolgreich abgeschlossen wird. Das Workflow-Framework lädt den nächsten Job-Stream erst dann zur Ausführung, wenn der aktuelle Stream erfolgreich abgeschlossen wurde.

Über das Workflow-Framework haben Sie folgende Möglichkeiten:

Die wichtigste Aufgabe bei der Überwachung des Status der HPE OBR-Datenbankoperationen ist, über die Ausführung der Workflow-Job-Streams informiert zu sein.

Grundlegendes zum Job-Stream-Status

Zum besseren Verständnis der auf der Seite Datenverarbeitungsstatus angezeigten Informationen sowie der Beziehung zwischen den Zuständen und Status der Job-Streams werden drei mögliche Job-Stream-Szenarien vorgestellt.

Klicken Sie auf die folgenden Folien, um die Szenarios zu lesen.

Szenario 1

Stellen Sie sich folgenden Beispiel-Job-Stream vor.

Dieser Job-Stream beinhaltet neun Job-Schritte. Alle Job-Schritte wurden erfolgreich abgeschlossen, wie durch die grüne Farbe angezeigt. Der Wert in der Spalte Schritt-Status (Abgeschlossen/Gesamt) liegt für diesen Stream bei 9/9, weil es neun Schritte gab und alle vollständig ausgeführt wurden. In der Spalte Schritt-Status wird der Indikator angezeigt, weil alle Job-Schritte erfolgreich ausgeführt wurden. Der Status des Job-Streams ist damit OK.

Wenn Sie Zustand und Status eines bestimmten Job-Schritts, z. B. DataLoad_FileSystem, erfahren wollen, müssen Sie auf das Symbol des Job-Schritts klicken. Dann wird ein Popup-Fenster geöffnet, dass die Details des Job-Schritts einschließlich des Zustands und Status des Schritts angezeigt. Beim Job-Schritt DataLoad_FileSystem ist der Zustand des Job-Schritts ABGESCHLOSSEN, während der Status ERFOLG lautet. Der Job-Stream ist nicht mehr aktiv und wird in den Abschnitt für historische Streams der Seite verschoben. Im Folgenden finden Sie ein weiteres Szenario.

Szenario 2

Stellen Sie sich folgenden Beispiel-Job-Stream vor.

Dieser Job-Stream beinhaltet 13 Job-Schritte. Der Wert in der Spalte Schritt-Status (Abgeschlossen/Gesamt) liegt für diesen Stream bei 9/13, weil nur neun Schritte vollständig ausgeführt wurden. Der zehnte Schritt, Aggregate_Daily_Kernel, wird aktuell ausgeführt, wie durch die blaue Farbe angezeigt. Die Spalte Schritt-Status zeigt jedoch den Hinweis an. Dies liegt daran, dass alle Job-Schritte bis zum Schritt Aggregate_Daily_Kernel erfolgreich abgeschlossen wurden.

Der Status des Job-Streams wird nach dem Status aller Job-Schritte bis zum aktuell ausgeführten Job berechnet. Hier handelt es sich dabei um den Schritt Aggregate_Daily_Kernel. Damit ist der Gesamtstatus des Job-Streams OK, da alle Job-Schritte bis Aggregate_Daily_Kernel erfolgreich ausgeführt wurden.

Der Zustand des Schritts Aggregate_Daily_Kernel ist WIRD AUSGEFÜHRT, während der Status WARTE ist. Zustand und Status der verbleibenden drei Job-Schritte in Grau sind WARTE, weil diese Job-Schritte erst mit der Fertigstellung von Aggregate_Daily_Kernel gestartet werden.

Szenario 3

Stellen Sie sich folgenden Beispiel-Job-Stream vor.

Dieser Job-Stream beinhaltet sieben Job-Schritte. Der Wert in der Spalte Schritt-Status (Abgeschlossen/Gesamt) liegt für diesen Stream bei 4/7. In der Spalte Schritt-Status wird jedoch der Indikator angezeigt, weil der Job-Schritt DataLoad_Software nicht erfolgreich ausgeführt wurde. Ein fehlgeschlagener Job-Schritt blockiert die Ausführung der verbleibenden Schritte, bis er aufgelöst wurde. Deshalb sind nur vier Job-Schritte in diesem Stream abgeschlossen.

Das Workflow-Framework versucht je nach Anzahl der Wiederholungen, die für diesen Job-Stream definiert wurden, die Ausführung des fehlgeschlagenen Job-Schritts erneut. Sobald alle festgelegten Wiederholungen erfolgt sind, wird der Job-Stream blockiert. Der Status dieses Job-Streams ist dann FEHLER. Der Zustand des Job-Schritts DataLoad_Software ist ABGESCHLOSSEN, während der Status FEHLER oder MAX_EXEC_TIME_EXCEEDED lautet.

Wie Sie sehen können, ist das Symbol Reconcile_Data gelb. Dies weist darauf hin, dass der Job-Schritt Reconcile_Data abgeschlossen wurde, allerdings mit Warnungen. Der Job-Stream wird dadurch jedoch nicht blockiert und so konnte der Schritt Stage_Data erfolgreich abgeschlossen werden. Der Zustand des Job-Schritts Reconcile_Data ist ABGESCHLOSSEN, während der Status WARNUNG lautet.

Überwachen von Job-Stream-Details

HPE OBR bietet Ihnen eine Möglichkeit, die Ausführung der Job-Streams der einzelnen installierten Content Packs zu überwachen. Auf der Seite Datenverarbeitungsstatus von Verwaltungskonsole werden auf den drei folgenden Registerkarten Stream-Informationen angezeigt:

Über die Seite Datenverarbeitungsstatus können Sie die Ausführung der aktiven Job-Streams überwachen und etwaige Probleme beheben, wenn die Ausführung fehlschlagen sollte. Außerdem können Sie eine Trendanalyse für den Stream über einen bestimmten Zeitraum durchführen, um die Ursache des Fehlers zu identifizieren. Über diese Seite können Sie die folgenden Aufgaben für die Überwachung von Daten-Streams durchführen: