Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een systeem voor data-anomaliedetectie en waarschuwingen op te zetten in je OpenSearch-cluster, rekening houdend met je data en wensen: 1. Data Indexering in OpenSearch - Zorg dat je logdata met tijdstempels, responsetijden en foutcodes correct wordt geïndexeerd. - Gebruik een gestructureerd indexschema, bijvoorbeeld met velden zoals timestamp, responsetijd, foutcode, etc. 2. Anomaliedetectie met OpenSearch - Maak gebruik van OpenSearch's ingebouwde functies voor machine learning en anomaliedetectie (OpenSearch Anomaly Detection plugin). - Creëer een detector gericht op het aantal foutmeldingen (bijvoorbeeld het aantal foutcodes per tijdsinterval). - Stel de detector zo in dat hij plotselinge stijgingen detecteert in het aantal foutmeldingen. 3. Configuratie van de Anomaly Detection Plugin - Installeer en activeer de plugin indien nog niet gedaan. - Maak een detector via de API of GUI: - Kies het veld dat de foutmeldingen telt (bijvoorbeeld het aantal gebeurtenissen met bepaalde foutcodes). - Stel de interval in (bijvoorbeeld elke minuut of vijf minuten). - Configureer de gevoeligheid en drempels voor het detecteren van anomalieën. 4. Alerts en Waarschuwingen - Configureer een watcher in OpenSearch (of gebruik de Alerting plugin) die wordt geactiveerd bij een anomalie. - Voor realtime waarschuwingen: - Stel de watcher zo in dat hij direct wordt getriggerd door detecties van de anomaly detector. - Laat de waarschuwingen bijvoorbeeld via e-mail, Slack of andere communicatiekanalen versturen. 5. Integratie met Prometheus - Prometheus kan niet direct communiceren met OpenSearch, maar je kunt: - Een tussenlaag maken die de anomalie-detecties uit OpenSearch ophaalt via API. - Of gebruik maken van een custom script dat de status van anomalieën controleert en deze als metrics naar Prometheus pusht. - Vervolgens kun je in Prometheus Alertmanager alerts configureren op basis van deze metrics. 6. Automation en Monitoring - Automatiseer de deployment en configuratie via scripts of CI/CD pipelines. - Monitor de werking van het systeem en pas de gevoeligheid van detectors aan indien nodig. 7. Extra Tips - Test je setup met historische data om de gevoeligheid te calibreren. - Documenteer alle instellingen voor toekomstig onderhoud. Door deze stappen te volgen, heb je een krachtig systeem dat realtime anomaliedetectie biedt voor je logdata en waarschuwingen via Prometheus. Mocht je hulp nodig hebben bij specifieke configuraties, laat het gerust weten!

Hier is een stapsgewijze handleiding voor het opzetten van een realtime anomaliedetectie-systeem in uw OpenSearch cluster: ## 1. OpenSearch Anomaly Detection Configuratie ### Detector Aanmaken ```json { "name": "foutmeldingen_anomalie_detector", "description": "Detecteert plotselinge stijgingen in foutmeldingen", "time_field": "tijdstempel", "indices": ["uw-log-index"], "interval": { "period": { "interval": 1, "unit": "MINUTES" } } } ``` ### Feature Configuratie ```json { "features": [ { "name": "foutcode_telling", "enabled": true, "aggregation": { "sum": { "field": "foutcode_count" } } } ], "filter_query": { "bool": { "filter": [ { "exists": { "field": "foutcode" } } ] } } } ``` ## 2. Index Mapping voor Foutdata ```json { "mappings": { "properties": { "tijdstempel": { "type": "date" }, "responsetijd": { "type": "float" }, "foutcode": { "type": "keyword" }, "foutcode_count": { "type": "integer" } } } } ``` ## 3. Alerting Configuratie ### Monitor Definitie ```json { "name": "realtime_fout_anomalie_monitor", "enabled": true, "schedule": { "period": { "interval": 1, "unit": "MINUTES" } }, "inputs": [ { "anomaly_detector": { "anomaly_detector_id": "foutmeldingen_anomalie_detector" } } ], "triggers": [ { "name": "hoge_anomalie_score", "severity": "1", "condition": { "script": { "source": "ctx.results[0].anomaly_grade > 0.7", "lang": "painless" } }, "actions": [ { "name": "prometheus_alert", "destination_id": "prometheus_webhook" } ] } ] } ``` ## 4. Prometheus Integratie ### Webhook Destination ```json { "name": "prometheus_webhook", "type": "webhook", "webhook": { "scheme": "HTTPS", "host": "uw-prometheus-server:9090", "port": 9090, "method": "POST", "path": "/api/v1/alerts", "header": { "Content-Type": "application/json" } } } ``` ### Alertmanager Configuratie ```yaml route: group_by: ['alertname'] group_wait: 10s group_interval: 10s repeat_interval: 1h receiver: 'opensearch-alerts' receivers: - name: 'opensearch-alerts' webhook_configs: - url: 'http://alertmanager:9093/api/v1/alerts' send_resolved: true ``` ## 5. Query voor Foutstijging Detectie ```json { "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ { "range": { "tijdstempel": { "gte": "now-5m", "lte": "now" } } }, { "exists": { "field": "foutcode" } } ] } }, "aggs": { "fouten_per_minuut": { "date_histogram": { "field": "tijdstempel", "fixed_interval": "1m" }, "aggs": { "fout_telling": { "value_count": { "field": "foutcode" } } } } } } ``` ## 6. Implementatie Stappen 1. **Index Voorbereiding**: - Zorg dat uw logdata de juiste mapping heeft - Voeg een `foutcode_count` veld toe voor aggregatie 2. **Anomaly Detection Instellen**: - Maak de detector aan via OpenSearch Dashboards - Configureer de realtime interval (1 minuut) 3. **Alerting Configureren**: - Stel de monitor in met de juiste trigger voorwaarden - Test de webhook integratie met Prometheus 4. **Monitoring Dashboard**: - Maak een dashboard voor visuele monitoring - Voeg anomalie scores en fouttrends toe ## 7. Best Practices - Start met een lage anomalie drempel (0.7) en pas aan op basis van false positives - Monitor de detector prestaties regelmatig - Houd historische data bij voor trendanalyse - Stel backup alerting in via e-mail/Slack naast Prometheus Deze setup biedt realtime detectie van plotselinge foutstijgingen en integreert naadloos met uw bestaande Prometheus monitoring stack.