AdArte

ALLERTA PREDITTIVA (LEONARDO ENGINE)
Severita Ricalcolata dall'AI: WARNING
Probabilita Impatto Ricalcolata: 69%
Time-to-Impact Stimato: 111 minuti

Soluzione / Procedura Operativa Prioritaria:

• Aprire il dettaglio del job Commvault e verificare Event Viewer/log del Job ID, client, subclient e MediaAgent coinvolti.
• Verificare sul client protetto risorse, reboot/failover, connettivita verso CommCell/MediaAgent ed eventuali blocchi antivirus sul processo di controllo.
• Rilanciare il backup incrementale solo dopo aver confermato che il client e il processo di controllo sono stabili.
• Verificare connessioni database, query lente, lock e transazioni aperte collegate alla richiesta fallita.
• Il logging degli errori è fondamentale per la diagnosi e la risoluzione dei problemi, nonché per il monitoraggio delle prestazioni e della sicurezza del database.

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: with, ERROR_FUNCTION_FAILED.1627, Master and Standby roles could not be properly set, PostgreSQL, Database, Function, during, execution
• topologia: Datadog live topology:
• postgresql: acs-dv-psql01, acs-dv-psql02, acs-dv-psql03, ada-pd-psql-c01, ada-pd-psql-c02, ada-pd-psql-c03, pcd-pd-psgl-c01, pcd-pd-psgl-c02, pcd-pd-psgl-c03
• logs: 5 campioni pertinenti trovati. Query: "with" OR "ERROR_FUNCTION_FAILED.1627" OR "Master and Standby roles could not be properly set" OR "PostgreSQL" OR "Database" OR "Function" OR "during" OR "execution"
• 2026-07-13T08:55:22.735Z service=adarte-ticketing-accounting-notification status=info: SELECT a2.ID from ACQUISTO_BIGLIETTO a2 WITH (NOLOCK)
• 2026-07-13T08:55:22.735Z service=adarte-ticketing-accounting-notification status=info: FROM DAOTIET WITH (NOLOCK)
• 2026-07-13T08:55:22.735Z service=adarte-ticketing-accounting-notification status=info: FROM DBENEFIC b1 WITH (NOLOCK)

Contesto Operativo:

• Teams message. PostgreSQL Database: [~Function failed during execution. (ERROR_FUNCTION_FAILED.1627), Master and Standby roles could not be properly set (W32.1627)~] Data Backup Failed
• client: with

Previsione e Contesto (RAG + LLM):
Gli eventi indicano: Alert tecnico: client with.

Causa probabile da verificare: Il logging degli errori è fondamentale per la diagnosi e la risoluzione dei problemi, nonché per il monitoraggio delle prestazioni e della sicurezza del database.

Prima azione consigliata: Aprire il dettaglio del job Commvault e verificare Event Viewer/log del Job ID, client, subclient e MediaAgent coinvolti.

Sistemi Coinvolti: ['Commvault / Data Protection', 'with']

ROOT CAUSE PROBABILE:

• Il logging degli errori è fondamentale per la diagnosi e la risoluzione dei problemi, nonché per il monitoraggio delle prestazioni e della sicurezza del database.

Tracciato Deduttivo / Ricalibrazione:

• Eventi correlati: 2; sorgenti: teams.
• Severita matematica/predittiva: WARNING con probabilita 69%.
• Modelli verticali selezionati: dataset postgresql, dataset commvault backup disaster recovery.
• Motore usato: qwen2.5-coder-0.5b-instruct-q8_0.gguf; LoRA: nessuno.

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

--- ORIGINE: TEAMS ---
Oggetto: Teams message
Mittente: Davide Iuliani
Dettaglio: PostgreSQL Database: [~Function failed during execution. (ERROR_FUNCTION_FAILED.1627), Master and Standby roles could not be properly set (W32.1627)~] Data Backup Failed.
--- ORIGINE: TEAMS ---
Oggetto: Teams message
Mittente: Paolo Ciucci
Dettaglio: client: with

--- MEMORIA STORICA UTILIZZATA (RAG) ---
Nessuna memoria storica sufficientemente rilevante trovata.

--- PARERI ESPERTI VERTICALI ---

• Nessun parere multi-esperto disponibile

--- MODELLI VERTICALI UTILIZZATI ---

• dataset postgresql (dataset, score=0.36, reason=semantic contrastive match)
• dataset commvault backup disaster recovery (dataset, score=0.36, reason=semantic contrastive match)

Predictive Ticket generato da PRISM.AI - Leonardo ML Engine