
Ресурсно‑сервисная модель
Карта зависимостей, которая превращает алерты в инциденты с бизнес‑контекстом
Технические алерты живут сами по себе, бизнес — сам по себе Мониторинг видит хосты и метрики, но не видит, какой бизнес-сервис стоит за упавшим сервером, а именно этот разрыв мешает быстро понять масштаб инцидента.
Разрозненные алерты не складываются в картину
Нет связи «техника → бизнес»
Ручное и фрагментированное ведение CMDB
Низкое качество корреляции без эталона
Потеря контекста при изменениях модели
Неконтролируемое качество модели

Единое хранение модели ИТ-ландшафта и контекста для корреляции событий и обогащения инцидентов
Продукт не заменяет систему мониторинга и не подменяет систему корреляции событий — он строит и хранит эталонную модель зависимостей, а окончательное решение о группировке событий остаётся за внешней системой.
Преимущества решения
Единый источник правды о топологии
Correlation API с batch-операциями
Богатая модель сопоставления идентификаторов
Автоматическое наполнение из Proxmox, Zabbix и Network Scanner
Impact analysis «снизу вверх»
Визуализация графа и валидация модели
Мягкое удаление вместо потери контекста
Ролевая модель доступа
Import/Export в JSON, CSV, XLSX
Юзер-сценарии
Сценарий 1. Корреляция всплеска алертов
Участник: Correlation engine / система мониторинга.
Контекст: за 5 минут пришло 12 алертов с разных hostname и IP после сбоя на уровне СХД. Мониторинг сопоставляет алерты с объектами РСМ, получает граф зависимостей, затронутые бизнес-сервисы, критичность и владельцев, после чего correlation engine объединяет связанные события в инциденты.
Результат: один инцидент вместо двенадцати; в тикете указаны бизнес-сервис, критичность и ответственная команда.
Сценарий 2. Автоматическое наполнение модели из инфраструктуры
Участник: администратор и редактор модели.
Контекст: инфраструктура на Proxmox, мониторинг в Zabbix, сетевое оборудование в Network Scanner, ручной CMDB устарел. Настраиваются интеграции и автосинхронизация, создаются элементы VM/CONTAINER и связи HOSTED_ON, события обрабатываются в очереди «Реагирование», контролируется полнота инвентаризации.
Результат: актуальная модель без полного ручного переноса; оператор контролирует исключения и конфликты.
Сценарий 3. Impact analysis при плановых работах
Участник: инженер эксплуатации или архитектор.
Контекст: планируется перезагрузка гипервизора или патч PostgreSQL в production. Инженер находит ресурс, просматривает граф зависимостей, выполняет impact analysis и при необходимости экспортирует затронутую часть модели для согласования.
Результат: согласованное окно обслуживания, уведомлены владельцы зависимых бизнес-сервисов, модель остаётся актуальной.
Сценарий 4. Импорт модели при миграции или подготовке MVP
Участник: администратор.
Контекст: требуется стартовое наполнение РСМ из legacy Excel/CMDB или подготовка демо. Администратор загружает JSON/CSV/XLSX, система валидирует данные и формирует отчёт, после чего связи дорабатываются в интерфейсе и подключается Correlation API.
Результат: быстрый старт MVP без кастомных коннекторов, прозрачный отчёт о качестве загрузки.
Бизнес-выгоды
Сокращение информационного шума
Ускорение RCA и MTTR на 30%
Приоритизация по бизнес-влиянию
Снижение стоимости сопровождения модели
Прозрачность для стейкхолдеров
Контроль качества данных
Масштабируемая интеграция
Соответствие процессам ITSM

Для кого
Команды эксплуатации и мониторинга (NOC, L1/L2, инженеры инфраструктуры) — ведут модель, синхронизируют данные из Proxmox, Scanner и Zabbix, разбирают очередь реагирования, контролируют качество инвентаризации.
Архитекторы и системные аналитики — проектируют цепочки «техника → приложение → бизнес-сервис», задают типы связей и атрибуты.
Владельцы бизнес-сервисов и ITSM — понимают, какие бизнес-сервисы затронуты при сбое на конкретном ресурсе.
Команды разработки платформы мониторинга (интеграторы correlation engine, SIEM, AIOps) — потребляют Correlation API для сопоставления алертов и построения корреляционного контекста.
Администраторы CMDB и модели — управляют справочниками, пользователями, импортом/экспортом и интеграциями.
Product Owner и бизнес-заказчик — получают формализованную модель зависимостей как основу для сокращения шума в инцидентах и ускорения RCA.
Получить демонстрацию

