--- title: 'Dovezi și corelare' description: 'Modelul dovezilor imuabile, cu scor de calitate, și mecanismul de corelare care leagă simptomele înrudite de o cauză fundamentală probabilă, cu un nivel de încredere explicit.' section: 'Operations Center' weight: 6 related: - detectors-and-canons - massive-incidents --- ## Modelul dovezilor ### Ce este o dovadă (Evidence) `Evidence` este o dovadă structurată pe baza căreia sistemul creează, actualizează sau verifică o problemă (Issue). O dovadă poate fi: - calculată automat; - primită de la un dispozitiv; - importată dintr-un sistem extern; - adăugată de un utilizator; - generată de un raport specializat; - atașată ca document, fotografie sau comentariu. ### Structura dovezii ```yaml evidence_id: EVD-830129 issue_id: OHM-2026-001842 type: detector_finding source: provider: analyze_station detector_id: archive.tail_gap.v3 detector_version: '3.2.1' observed_at: '2026-07-23T04:00:00Z' created_at: '2026-07-23T04:03:12Z' payload: missing_hours: 73 coverage_valid: 0.91 last_valid_hour: '2026-07-20T03:00:00Z' quality: completeness: 1.0 freshness: 0.98 consistency: 0.96 confidence: 0.98 links: report: '/reports/analyze-station/5690' ``` ### Tipuri de dovezi | Tip | Exemplu | | ------------------------- | ----------------------------------------------------- | | `detector_finding` | rezultatul detectorului | | `telemetry_sample` | fragment de telemetrie | | `archive_window` | sinteza unei perioade din arhivă | | `event_log` | jurnalul de evenimente al dispozitivului | | `configuration_snapshot` | instantaneu al configurației | | `operator_comment` | comentariul dispecerului | | `field_report` | raportul sau procesul-verbal al echipei din teren | | `photo` | fotografie a echipamentului | | `external_ticket` | trimitere la un tichet extern | | `verification_result` | confirmarea remedierii | | `root_cause_confirmation` | confirmarea cauzei fundamentale | | `knowledge_application` | aplicarea unui articol din baza de cunoștințe | ### Calitatea dovezilor Pentru fiecare dovadă se calculează calitatea: $$ Q_{evidence} = w_c C + w_f F + w_s S + w_t T $$ unde: - $C$ – gradul de completare; - $F$ – actualitatea datelor; - $S$ – coerența; - $T$ – încrederea în sursă; - $w_c + w_f + w_s + w_t = 1$. Ponderi de bază recomandate: | Componentă | Pondere | | ------------------------------ | ------: | | $w_c$ – gradul de completare | 0,30 | | $w_f$ – actualitatea datelor | 0,25 | | $w_s$ – coerența | 0,25 | | $w_t$ – încrederea în sursă | 0,20 | Rezultatul se normalizează în intervalul de la `0` la `1`. ### Imuabilitatea dovezilor Dovada originală nu se modifică niciodată retroactiv. O corecție creează o versiune nouă sau o dovadă corectivă separată. Astfel se asigură: - trasabilitatea pentru audit; - reproductibilitatea; - protecția istoricului; - examinarea corectă a cazurilor contestate; - posibilitatea recalculării. ## Corelarea evenimentelor și cauza fundamentală (Root Cause) ### Scopul corelării Corelarea împiedică crearea mai multor probleme independente pentru aceeași cauză tehnică. Sistemul analizează: - coincidența activelor; - proximitatea în timp; - dependența topologică; - același firmware; - același gateway; - același operator de telecomunicații; - aceeași regiune; - aceeași coadă de pe server; - succesiunea simptomelor; - legăturile istorice; - cauzele fundamentale confirmate ale cazurilor anterioare. ### Niveluri de corelare #### Pentru un singur activ Mai multe simptome se reunesc în jurul unei probleme canonice primare. ```mermaid flowchart TD A["stale_communication"] --> C{"Corelare pentru același activ"} B["no_hourly_archive"] --> C D["battery_unknown"] --> C C --> R["Problemă primară stale_communication"] C --> S1["Semnal secundar no_hourly_archive"] C --> S2["Semnal secundar battery_unknown"] ``` #### Între mai multe active Problemele similare se grupează într-un incident masiv. ```mermaid flowchart TD A["38 de dispozitive"] --> G{"Grupare"} B["Aceeași versiune de firmware"] --> G C["Aceeași fereastră de timp"] --> G D["Același tip de defect"] --> G G --> M["Massive Incident firmware_regression"] ``` #### După dependențe Problemele dispozitivelor subordonate se leagă de defectarea unei componente comune. ```mermaid flowchart TD A["Gateway-17 indisponibil"] --> B["12 corectoare fără comunicație"] B --> C["12 arhive nelivrate"] C --> D["Un singur incident cauzat de dependență"] ``` ### Scorul de corelație Pentru a evalua tăria unei legături se folosește un model explicabil: $$ S_{corr} = w_a A + w_t T + w_p P + w_c C + w_h H $$ unde: - $A$ – coincidența activelor sau a dependențelor; - $T$ – proximitatea în timp; - $P$ – coincidența tiparelor; - $C$ – contextul comun; - $H$ – confirmarea istorică a legăturii. Exemple de ponderi: | Factor | Pondere | | ----------------------------------------------- | ------: | | $A$ – coincidența activelor sau a dependențelor | 0,30 | | $T$ – proximitatea în timp | 0,20 | | $P$ – similitudinea tiparelor | 0,20 | | $C$ – contextul comun | 0,15 | | $H$ – confirmarea istorică | 0,15 | Pragul de comasare se stabilește pentru fiecare clasă de probleme. Pentru semnalele critice de securitate se admite un prag mai conservator. ### Clasa cauzei fundamentale OHM folosește un catalog gestionat al cauzelor fundamentale: | Clasă | Exemple | | -------------- | ---------------------------------------------------------- | | Power | baterie, sursă de alimentare, convertor | | Communication | rețea, SIM, semnal, operator | | Firmware | regresie, incompatibilitate | | Configuration | parametru eronat | | Registry | duplicat, înregistrare fantomă, asociere greșită | | Sensor | defect, derivă, citiri blocate | | Metering | problemă metrologică | | Infrastructure | server, coadă, gateway | | Integration | API, format, mapare | | Human | eroare într-o acțiune sau într-un proces | | Environment | temperatură, umiditate, acțiune externă | | Security | încălcarea integrității datelor sau a drepturilor de acces | | External | sistem sau furnizor terț | | Unknown | date insuficiente | ### Statusurile cauzei fundamentale | Status | Semnificație | | --------------------- | ----------------------------------------------------- | | `hypothesis` | ipoteză propusă automat | | `under_investigation` | ipoteza este în curs de verificare | | `probable` | confirmată de mai mulți indicatori independenți | | `confirmed` | confirmată de un utilizator autorizat și de dovezi | | `rejected` | ipoteza a fost respinsă | | `unknown` | cauza fundamentală nu a fost stabilită | ### Nivelul de încredere al cauzei fundamentale Nivelul de încredere al unei ipoteze se calculează din ansamblul dovezilor: $$ C_{root} = \frac{ \sum_{i=1}^{n} r_i q_i a_i }{ \sum_{i=1}^{n} r_i } \cdot K_{independence} $$ unde: - $r_i$ – fiabilitatea detectorului sau a sursei; - $q_i$ – calitatea dovezii; - $a_i$ – concordanța dovezii cu ipoteza; - $K_{independence}$ – coeficientul de independență a surselor. Dacă mai multe dovezi provin din același set de date-sursă, ele nu se consideră complet independente. ### Nivelul de încredere operațional (Operational Confidence) `Operational Confidence` arată cât de sigur este sistemul că problema înregistrată este reală și clasificată corect. $$ C_{issue} = w_d D + w_e E + w_r R + w_h H - w_x X $$ unde: - $D$ – fiabilitatea detectorului; - $E$ – calitatea dovezilor; - $R$ – coerența corelării; - $H$ – rata confirmărilor istorice; - $X$ – penalizarea pentru contradicții și pentru lipsa datelor. Interpretare: | Nivel de încredere | Nivel | Acțiune | | -----------------: | --------- | ------------------------------------------------------------- | | ≥ 0,85 | ridicat | crearea automată a unei probleme care necesită intervenție | | 0,65–0,85 | suficient | crearea problemei, cu triaj standard | | 0,40–0,65 | limitat | necesită revizuire | | < 0,40 | scăzut | semnal analitic, acțiunile automate sunt interzise |