A coleta de dados para realização dos experimentos será feita através do SNMP, protocolo apresentado no capítulo2.3desse trabalho. No entanto, a utilização na- tiva e isolada do SNMP não garante o tratamento e apresentação das amostras para análise estatística. Os objetos de interesse para o trabalho geridos pelo protocolo, conforme sua estrutura de gerenciamento de informação (SMI), são variáveis do tipo Counter. Obter esses dados simplesmente pelo comando snmpwalk ou snmp- get implica em criação de script adicional para tratamento da variável, além da elaboração de mecanismos para sistematização dos períodos de coleta.
O ambiente analisado do CEFET-MG, onde ocorrerão os experimentos es- tatísticos, possui o Cacti como ferramenta para gerência de performance. Por a ferramenta já sistematizar a coleta, armazenamento e construção da base histórica de dados, conforme abordaremos na sessão3.4.1, utilizaremos os valores geridos pelo Cacti para compor nosso conjunto amostral. Outro ganho seria a possibili- dade de alinhar os resultados obtidos com os experimentos estatísticos junto ao
tratamento descritivo que a ferramenta faz, considerando o fato do Cacti ser de uso cotidiano entre os administradores da rede.
Como desvantagem nessa decisão citamos a redução da precisão dos valores integralizados. Embora seja comum a integralização das variáveis em intervalos de 5 minutos por várias ferramentas de gerência de performance, o adoção do script adicional para coleta de dados flexibiliza a minimização esse intervalo. Consi- derando que uma integralização para coleta de dados seja em um intervalo de 10 segundos, os valores obtidos representariam o comportamento da rede de maneira mais instantânea.
A seguir relacionamos as etapas para a coleta e realização das análises esta- tísticas, em conformidade com a definição das variáveis respostas apresentada na sessão4.4, e com o método de coleta das amostras a partir do Cacti.
1. Recuperação dos dados: Essa etapa inicial consiste na recuperação dos da- dos armazenados pelo Cacti a partir dos mecanimos de backup do ambiente. A ferramenta armazena os 600 últimos registros em seu arquivo .rra das va- riáveis integralizadas a cada 5 minutos, o que corresponde a um período total de monitoramento de 50 horas, ou 2 dias e 2 horas. Como definimos na ses- são3.3que o período de coleta terá 14 dias, faz-se necessário a recuperação dos demais arquivos .rra;
2. Exportação dos dados: Após a recuperação faremos a exportação dos da- dos armazenados nos arquivos .rra para o formato .xml, com o objetivo de acessibilizar a leitura dos valores. Essa exportação será feita a partir da pró- pria ferramenta RRDtool1com o uso da função xport;
3. Composição da amostra: Nesse momento faremos a composição de toda a amostra a partir dos arquivos .xml para um banco de dados MySQL2, a partir de um script próprio escrito em Perl3(Practical Extraction and Report Lan- guage). A escolha do armazenamento de todos os dados em um sistema do tipo SGBD como o MySQL fundamenta-se pela sistematização e facilidade de consulta e obtenção dos valores;
4. Bootstrapping: A técnica de reamostragem bootstrapping será implemen- tada no software científico para computação numérica Scilab4, de maneira
1RRDtool:http://oss.oetiker.ch/rrdtool/ 2MySQL:http://www.mysql.com/
3Perl:http://www.perl.org/ 4Scilab:http://www.scilab.org/
que já constitua o ambiente para realização de grande parte das análises es- tatísticas a serem realizadas na próxima etapa;
5. Análise estatística: Essa etapa final consiste na aplicação efetiva das ferra- mentas estatísticas apresentadas na sessão2.4em todo o conjunto amostral tratado nas etapas anteriores. O Scilab será adotado para realização dos experimentos de estimação de parâmetros, análise de variância e correla- ção linear. Sobre os problemas de regressão será utilizadoalém do Scilab, o BrOffice.org.
3.4.1 Funcionamento básico do Cacti
Considerando o fato de que o Cacti proverá todos os dados para composição do conjunto amostral dos experimentos do trabalho é plausível apresentar brevemente o seu funcionamento. A ferramenta nada mais que é um front-end para exibição de dados descritivos de equipamentos e ativos de rede, com foco na gerência de performance. O Cacti é escrito predominatemente em PHP5, ao qual é constituído pelo protocolo SNMP, banco de dados MySQL, aplicativo RRDtool, e servidor de arquivos Apache6. A Figura3.4ilustra de maneira simplifica o funcionamento da ferramenta e a integração dos seus componentes.
Figura 3.4: Arquitetura do funcionamento da ferramenta Cacti
Inicialmente é preciso ter em cada equipamentos monitorado o SNMP insta- lado e operando como agente. No servidor de monitoramento o SNMP está confi- gurado como gerente, de modo que o arquivo cmd.php realiza todo o procedimento
5PHP:http://www.php.net/ 6Apache:http://www.apache.org/
de coleta de dados pelo protocolo. Para o funcionamento do Cacti é indiferente a configuração do SNMP na versão 2c ou 3, o que na prática trata-se de uma decisão de projeto e administração da rede.
Com posse desses dados o Cacti utiliza o RRDtool (Round Robin Database tool) para duas finalidades essenciais: armazenamento de todos os dados coletados no formato .rra (Round Robin Archives), de maneira compacta e sistematizada; e renderização dos gráficos descritivos das variáveis de redes a partir dos arquivos .rra. O período de coleta e armazenamento dos dados, por padrão, é de 5 minutos podendo ser reajustado, preferenciamente, no momento de sua instalação.
A configuração de todo o ambiente, data sources de dispositivos monitora- dos, templates de gráficos, dentre outros, é armazenada no base de dados MySQL. Adicionalmente a ferramenta permite que seja configurada por uma interface grá- fica escrita em PHP, suportado pelo servidor de página Apache. Essa versatilidade de acesso provida pela interface aos pelos administradores da rede, via navegador web, permite maior flexibilidade na gerência de performance da rede.