Automic Analytics (Webinaraufzeichnung)

In diesem Webinar beantwortet Marcin eure Fragen rund um Analytics aus der Sicht eines Administrators. Wir zeigen, wie Analytics überwacht werden kann, welche Kontrollmöglichkeiten Admins haben und was passiert, wenn Analytics über einen längeren Zeitraum deaktiviert war. Bring deine Fragen gern mit – wir freuen uns darauf.

Automic Analytics, Monitoring und REST API

In dieser Webinar-Aufzeichnung beschäftigen wir uns mit Automic Analytics und den Möglichkeiten, Ausführungsdaten aus Automic Automation langfristig auszuwerten. Wir schauen uns an, wie die Analytics-Datenbank aufgebaut ist, wie Daten aus der Automation Engine übertragen werden und wie du daraus Dashboards, Monitoring-Lösungen und externe Auswertungen erstellen kannst.

Wie funktioniert Automic Analytics?

Automic Analytics ist eine optionale Komponente von Automic Automation. Das Java-basierte Analytics Backend verbindet die Automation Engine, die Automic-Datenbank und eine separate PostgreSQL-Datenbank. Über die REST API stellt es dem Automic Web Interface (AWI) die benötigten Daten für Dashboards und Charts bereit. Im Webinar zeigen wir, warum diese Trennung für den Betrieb wichtig ist: Historische Statistikdaten und zusätzliche Abfragen belasten nicht die operative Automic-Datenbank. Sollte das Analytics Backend vorübergehend nicht verfügbar sein, laufen Jobs und Workflows weiterhin. Nach dem Neustart werden fehlende Ausführungsdaten nachträglich übernommen.

Ausführungsdaten aufbereiten und auswerten

Wir werfen außerdem einen Blick auf den Datenfluss zwischen der AH-Tabelle und der Analytics-Datenbank. Automic Analytics übernimmt regelmäßig einen überlappenden Zeitraum, damit keine Ausführungen verloren gehen. Anschließend werden Duplikate entfernt, die Daten bereinigt und um zusätzliche Informationen wie berechnete Statusgruppen ergänzt. Mit den aufbereiteten Daten können wir beispielsweise:
  • Job-Ausführungen, Status und Volumentrends analysieren,
  • Agent-Status und technische Entwicklungen visualisieren,
  • Daten für interne Verrechnung und Reports bereitstellen,
  • langfristige Trends erkennen und Kapazitäten planen.

Monitoring für Automic Analytics aufbauen

Woher wissen wir, ob Automic Analytics korrekt arbeitet? In der Aufzeichnung vergleichen wir verschiedene Monitoring-Ansätze. Neben der Auswertung von Logdateien können wir über eine SQL-Abfrage prüfen, wann die Analytics-Datenbank zuletzt aktualisiert wurde. Zusätzlich zeigen wir, wie sich die Analytics REST API mit einem API-Key ansprechen lässt. Da kein eigener Health-Check-Endpunkt vorhanden ist, können erfolgreiche API-Antworten und aktuelle Statistikdaten als Basis für eine individuelle Überwachung dienen.

REST API, externe Dashboards und KI

Zum Abschluss gehen wir über die klassischen AWI-Dashboards hinaus. Über den Charts-Endpunkt können wir Daten ad hoc als JSON anfordern. Diagrammtyp, Zeitraum, Filter und Gruppierung werden dafür im Request-Payload definiert. Wir demonstrieren, wie sich diese Daten in Monitoring-Tools, Abrechnungssysteme und eigene Dashboards integrieren lassen. Ein KI-gestützter Proof of Concept zeigt außerdem, wie ein kleines Sprachmodell aus einer Texteingabe passende Payloads erzeugt und die Ergebnisse automatisch visualisiert.

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