AdArte

ALLERTA PREDITTIVA (LEONARDO ENGINE)
Severita Ricalcolata dall'AI: WARNING
Probabilita Impatto Ricalcolata: 76%
Time-to-Impact Stimato: 104 minuti

Soluzione / Procedura Operativa Prioritaria:

• Consente ai team di comprendere e ottimizzare l'efficienza del processo di rilascio del software.
• Monitorare i tempi di deploy aiuta a identificare colli di bottiglia, migliorare la velocità di rilascio e garantire che le modifi [...contenuto ridotto per evitare inferenza lenta...] rumenti e processi che facilitano la collaborazione asincrona e sincrona.
• Fondamenti e Architettura ### Spiegazione e Ruolo Il monitoraggio dei tempi di deploy è un aspetto cruciale del ciclo di vita DevOps.
• Expert answer: # Guida Magistrale al Monitoraggio dei Tempi di Deploy negli Ambienti ## 1.

Step di Diagnosi ed Esecuzione:

• Usare la query Datadog riportata sotto per aprire log/APM nello stesso timeframe e verificare se esistono errori sul servizio coinvolto.

Dati Datadog / Telemetry:

• finestra analizzata: ultimi 180 minuti
• chiavi evento usate per la ricerca: P1R1M1, AdArte, Autorizzazione, deploy, pomeriggio, procedere, grazie, Michela
• topologia: Datadog live topology:
• agent: ADA-AD1, ADA-AD2, ADA-Gluster01, ADA-Gluster02, ADA-Gluster03, ADA-Kafka01, ADA-Kafka02, ADA-Kafka03, ADA-Kafka04, ADA-Kafka05, ADA-Rancher01, ADA-Rancher02, ADA-Rancher03, ADA-SQL-C02, ADA-Zookeeper01, ADA-Zookeeper02, ADA-Zookeeper03, ADA-elkinfr01, ADA-elkinfr02, ADA-elkinfr03, ADA-postgsql-c1, ADA-sqldatadog, ADA-sqlnode1, ADA-sqlnode2, ADA_SQL_C02, ADA_SQL_CLUSTER, acs-dv-psql01, acs-dv-psql02, acs-dv-psql03, ada-k8singress1-adarte, ada-k8singress2-adarte, ada-k8smanager1-adarte, ada-k8smanager2-adarte, ada-k8smanager3-adarte, ada-k8sworker01-adarte, ada-k8sworker02-adarte, ada-k8sworker03-adarte, ada-k8sworker04-adarte, ada-k8sworker05-adarte, ada-k8sworker06-adarte, ada-k8sworker07-adarte, ada-k8sworker08-adarte, ada-k8sworker09-adarte, ada-k8sworker10-adarte, ada-pd-psql-c01, ada-pd-psql-c02, ada-pd-psql-c03, ada-redis-en-00, ada-redis-en-01, ada-redis-en-02, ada-redis-en-03, ada-redis-en-04, ada-redis-en-05, ada-redis-en-06, ada-redis-en-07, ada-redis-en-08, ada-redis-en-09, pcd-pd-elastic-c01, pcd-pd-elastic-c02, pcd-pd-elastic-c03, pcd-pd-k8ns-m01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-m02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-m03-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w03-acs-prd, pcd-pd-mnio-c01, pcd-pd-mnio-c02, pcd-pd-mnio-c03, pcd-pd-mnio-c04, pcd-pd-mongodb-c01, pcd-pd-mongodb-c01:27017, pcd-pd-mongodb-c02, pcd-pd-mongodb-c02:27017, pcd-pd-mongodb-c03, pcd-pd-mongodb-c03:27017, pcd-pd-psgl-c01, pcd-pd-psgl-c02, pcd-pd-psgl-c03
• ntp: ADA-AD1, ADA-AD2, ADA-Gluster01, ADA-Gluster02, ADA-Gluster03, ADA-Kafka01, ADA-Kafka02, ADA-Kafka03, ADA-Kafka04, ADA-Kafka05, ADA-Rancher01, ADA-Rancher02, ADA-Rancher03, ADA-SQL-C02, ADA-Zookeeper01, ADA-Zookeeper02, ADA-Zookeeper03, ADA-elkinfr01, ADA-elkinfr02, ADA-elkinfr03, ADA-postgsql-c1, ADA-sqldatadog, ADA-sqlnode1, ADA-sqlnode2, acs-dv-psql01, acs-dv-psql02, acs-dv-psql03, ada-k8singress1-adarte, ada-k8singress2-adarte, ada-k8smanager1-adarte, ada-k8smanager2-adarte, ada-k8smanager3-adarte, ada-k8sworker01-adarte, ada-k8sworker02-adarte, ada-k8sworker03-adarte, ada-k8sworker04-adarte, ada-k8sworker05-adarte, ada-k8sworker06-adarte, ada-k8sworker07-adarte, ada-k8sworker08-adarte, ada-k8sworker09-adarte, ada-k8sworker10-adarte, ada-pd-psql-c01, ada-pd-psql-c02, ada-pd-psql-c03, ada-redis-en-00, ada-redis-en-01, ada-redis-en-02, ada-redis-en-03, ada-redis-en-04, ada-redis-en-05, ada-redis-en-06, ada-redis-en-07, ada-redis-en-08, ada-redis-en-09, pcd-pd-elastic-c01, pcd-pd-elastic-c02, pcd-pd-elastic-c03, pcd-pd-k8ns-m01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-m02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-m03-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w03-acs-prd, pcd-pd-mnio-c01, pcd-pd-mnio-c02, pcd-pd-mnio-c03, pcd-pd-mnio-c04, pcd-pd-mongodb-c01, pcd-pd-mongodb-c02, pcd-pd-mongodb-c03, pcd-pd-psgl-c01, pcd-pd-psgl-c02, pcd-pd-psgl-c03
• cert_manager: ada-k8sworker07-adarte, pcd-pd-k8ns-w03-acs-prd
• container: ada-k8singress1-adarte, ada-k8singress2-adarte, ada-k8smanager1-adarte, ada-k8smanager2-adarte, ada-k8smanager3-adarte, ada-k8sworker01-adarte, ada-k8sworker02-adarte, ada-k8sworker03-adarte, ada-k8sworker04-adarte, ada-k8sworker05-adarte, ada-k8sworker06-adarte, ada-k8sworker07-adarte, ada-k8sworker08-adarte, ada-k8sworker09-adarte, ada-k8sworker10-adarte, pcd-pd-k8ns-m01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-m02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-m03-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w03-acs-prd
• jvm: 10.32.12.31, 10.32.12.32, 10.32.12.33, ADA-Kafka01, ADA-Kafka02, ADA-Kafka03, ADA-Kafka04, ADA-Kafka05, ada-k8sworker01-adarte, ada-k8sworker02-adarte, ada-k8sworker03-adarte, ada-k8sworker04-adarte, ada-k8sworker05-adarte, ada-k8sworker06-adarte, ada-k8sworker07-adarte, ada-k8sworker08-adarte, ada-k8sworker09-adarte, ada-k8sworker10-adarte, pcd-pd-k8ns-w01-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w02-acs-prd, pcd-pd-k8ns-w03-acs-prd

Contesto Operativo:

• R: [PSN] DGM - P1R1M1 - AdArte - Autorizzazione al deploy 09/07/2026. Buon pomeriggio, Si può procedere, grazie. Michela Cascasi Funzionario architetto - Phd Servizio II - Sistema museale nazionale e Valorizzazione del patrimonio culturale U.O. Sistema museale nazionale Via di San Michele, 22 – 00153 Roma tel. 06.67234977 - mail: michela.cascasi@cultura.gov.it

Previsione e Contesto (RAG + LLM):
Gli eventi indicano: Buon pomeriggio, Si può procedere, grazie. Michela Cascasi Funzionario architetto - Phd Servizio II - Sistema museale nazionale e Valorizzazione del patrimonio culturale U.O. Sistema museale nazionale Via di San Michele, 22 – 00153 Roma tel. 06.67234977 - mail: michela.cascasi@cultura.gov.it.

La memoria storica piu rilevante segnala: Il rilascio causerà un disservizio di 10 minuti.

Causa probabile da verificare: Gent.mi, Si richiede l’autorizzazione al rilascio del B2C in data 09/03/2026 alle ore 19:30 (Tempo stimato Deploy: 10 minuti, Tempo stimato Test: 60 minuti) per modificare la config map del pod che ospita il notificatore, con l'obiettivo di risolvere il problema di connessione con smtp.office365.com come suggerito dal team di IT Ops.

Prima azione consigliata: Consente ai team di comprendere e ottimizzare l'efficienza del processo di rilascio del software.

Sistemi Coinvolti: ['Adarte', 'Gent.mi', 'B2C', 'Tempo', 'Deploy']

ROOT CAUSE PROBABILE:

• Gent.mi, Si richiede l’autorizzazione al rilascio del B2C in data 09/03/2026 alle ore 19:30 (Tempo stimato Deploy: 10 minuti, Tempo stimato Test: 60 minuti) per modificare la config map del pod che ospita il notificatore, con l'obiettivo di risolvere il problema di connessione con smtp.office365.com come suggerito dal team di IT Ops.
• Il rilascio causerà un disservizio di 10 minuti.

Tracciato Deduttivo / Ricalibrazione:

• Eventi correlati: 1; sorgenti: graph.
• Severita matematica/predittiva: WARNING con probabilita 76%.
• Modelli verticali selezionati: dataset git e gitlab ci cd, dataset redhat enterprise linux rhel.
• Motore usato: qwen2.5-coder-0.5b-instruct-q8_0.gguf; LoRA: nessuno.

--- EVENTI ORIGINALI CHE HANNO SCATENATO L'ALLARME ---

--- ORIGINE: GRAPH ---
Oggetto: R: [PSN] DGM - P1R1M1 - AdArte - Autorizzazione al deploy 09/07/2026
Mittente: michela.cascasi@cultura.gov.it
Dettaglio: Buon pomeriggio, Si può procedere, grazie. Michela Cascasi Funzionario architetto - Phd Servizio II - Sistema museale nazionale e Valorizzazione del patrimonio culturale U.O. Sistema museale nazionale Via di San Michele, 22 – 00153 Roma tel. 06.67234977 - mail: michela.cascasi@cultura.gov.it

--- MEMORIA STORICA UTILIZZATA (RAG) ---

• Il rilascio causerà un disservizio di 10 minuti.
• In allegato le relative schede di deploy.
• Gent.mi, Si richiede l’autorizzazione al rilascio del B2C in data 09/03/2026 alle ore 19:30 (Tempo stimato Deploy: 10 minuti, Tempo stimato Test: 60 minuti) per modificare la config map del pod che ospita il notificatore, con l'obiettivo di risolvere il problema di connessione con smtp.office365.com come suggerito dal team di IT Ops.
• [2026-03-09 13:25] Da: Bortolotti Luca (Guest) ...

--- PARERI ESPERTI VERTICALI ---

• Nessun parere multi-esperto disponibile

--- MODELLI VERTICALI UTILIZZATI ---

• dataset git e gitlab ci cd (dataset, score=0.41, reason=semantic contrastive match)
• dataset redhat enterprise linux rhel (dataset, score=0.32, reason=semantic contrastive match)

Predictive Ticket generato da PRISM.AI - Leonardo ML Engine