Kunnen wij voorspellen wanneer jouw website offline gaat en dat voorkomen?

Artikel

Kunnen wij voorspellen wanneer jouw website offline gaat en dat voorkomen?

door

Kunnen wij voorspellen wanneer een website offline gaat? Nou… bijna wel. En sinds het afstuderen van Level Level developer Mike Hermans zijn we hiermee weer een stapje dichterbij gekomen. Met nieuwe monitoring en Machine Learning technieken en een fancy dashboard kunnen wij nu met 80% zekerheid voorspellen wat de status van onze WordPress websites is voor de komende twee uur.

“Met trots vertellen we in dit artikel meer over onze nieuwe monitoring dienst die website- en servergegevens combineert met bepaalde veranderingen in de geschiedenis.”

De status van een website

Wanneer een website ongewenst ‘down’ gaat dan kan dat verschillende redenen hebben. Heel simpel gezegd kunnen we problemen in drie hokjes stoppen. Het kan te maken hebben met de hosting, met bugs (fouten) in de code, of met plugins (externe plugins of plugins die niet goed met elkaar samenwerken). Om problemen aan onze kant zoveel mogelijk te beperken, verzamelen we nu zoveel mogelijk data en hebben we Machine Learning ingezet om bepaalde problemen te voorspellen. Voorspellen zodat we tijdig kunnen handelen voordat het echte problemen worden die ‘downtime’ van een website veroorzaken.

Onderzoek naar problemen binnen WordPress websites

Deze tooling met het bijbehorende dashboard is het resultaat van het afstudeeronderzoek van Mike. Mike heeft voor zijn opleiding Mediatechnologie aan de Hogeschool Rotterdam onderzoek gedaan naar de oorzaak van problemen die ontstaan binnen WordPress websites en hoe deze vervolgens voorkomen kunnen worden. De eerste fase van het onderzoek bestond uit het analyseren van onze support tickets en het houden van interviews met zowel medewerkers van Level Level als Chef du Web en Savvii, een specialist in hosting van WordPress websites.

Uit de eerste fase van het onderzoek blijkt dat de belangrijkste problemen vooral liggen bij de serveromgeving (hosting) die niet naar behoren presteert, of na updates die worden uitgevoerd op de serveromgeving. De tweede fase van het afstudeer onderzoek bestond uit het verzamelen van data over de status van een server, gecombineerd met zoveel mogelijk informatie over de website zelf. Door deze combinatie kan er nu een gedetailleerd inzicht gecreëerd worden van een website. Vervolgens worden deze gegevens door software geanalyseerd en weergegeven. Zo zien we nu bijvoorbeeld exact de impact op een server wanneer er bepaalde software updates zijn uitgevoerd en wanneer plugins zijn geactiveerd of juist uit zijn gezet.

Server en website monitoring

We verzamelen in onze monitoring zoveel mogelijk historische gegevens over de gezondheid van websites en servers. Deze gegevens worden geanalyseerd zodat er met Machine Learning patronen worden herkend. Vervolgens kunnen we op basis van deze patronen toekomstige waardes voorspellen.

Met ‘Machine Learning’ wordt bedoeld dat computerprogramma’s (algoritmes) de verzamelde data gebruiken om te leren en op basis van de opgedane kennis en data voorspellingen te maken. Een van de manieren om Machine Learning aan te pakken is door het gebruiken van Neurale Netwerken. Met zo’n netwerk wordt ons menselijk brein nagebootst waardoor een netwerk van neuronen (hersencellen) in lagen wordt gebruikt om een probleem op te lossen.

“Door Neurale Netwerken in te zetten kan het systeem leren wanneer een website goed functioneert en wanneer dit niet meer het geval is. Bij te verwachte problemen kan er een waarschuwing worden gegeven aan onze Service en Support afdeling zodat zij pro-actief kan ingrijpen nog voor de website breekt.”

Dashboard

Bij het weergeven van alle verzamelde data hoort natuurlijk een fancy dashboardje. De beschikbare gegevens worden visueel getoond over een te selecteren periode, waardoor we verdere analyses kunnen uitvoeren. Deze analyses zorgen voor beter inzicht in rare patronen en de invloed van plugin updates op de serveromgeving.

Prototype

Dus er gaat vanaf nu nooit meer een website offline hoor ik je denken? In een ideale wereld zullen al onze websites inderdaad altijd online zijn en altijd snel werken. Helaas zijn we nog niet zo ver, maar we zijn wel een stapje dichterbij.

Deze nieuwe vorm van monitoring draait nu als test bij een aantal van onze projecten. De komende periode zullen we het naar meerdere projecten uitrollen, hierdoor krijgen we meer data binnen wat er voor zal zorgen dat onze software bepaalde problemen veel sneller en doelgerichter kan herkennen en we meer problemen oplossen voordat er downtime optreed. En ja, dat is in onze business echt super vooruitstrevend.

Over de auteurs

Vertel ons over je plannen en ambities!

Wij vinden elke uitdaging tof.