Прогнозирование ресурсов облачных сервисов на основе мониторинговой системы с открытым кодом
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-3-100-106
Аннотация
В статье описан универсальный подход к мониторингу хранилищ данных глобально распределенных вычислительных комплексов, что позволяет автоматизировать создание новых метрик в системе и прогнозировать их поведение для конечного пользователя. Так как существующие мониторинговые программные продукты обеспечивают готовую схему для мониторинга только системных метрик, таких как использование оперативной памяти, процессора, внешних дисков и сетевого траффика, но не предлагают решения для бизнес-функций, то IT-компаниям приходится проектировать специализированные структуры баз данных. Предложенная в статье структура данных для хранения мониторинговой статистической информации универсальна и позволяет экономить ресурсы при организации мониторинга баз данных в масштабе глобально распределенных вычислительных комплексов. Целью работы является разработка универсальной модели для мониторинга и прогнозирования хранилищ данных глобально распределенных вычислительных комплексов и оценка ее адекватности реальным условиям эксплуатации.
Ключевые слова
облачная система,
база данных,
мониторинг,
системная метрика,
прогнозирование,
корреляционная функция
Список литературы
1. Distillery. URL: https://distillery.com (дата обращения 12.08.2020)
2. Dhyani A. Create a Custom Metric in Zabbix. 2016. URL: https://www.tothenew.com/blog/create-a-custom-metric-in- zabbix (дата обращения 12.08.2020)
3. Efimov V.V., Mescheryakov S.V., Shchemelinin D.A., Yakovlev K.A. Integration and Continuous Service Delivery in Globally Distributed Computing System // Университетский научный журнал. 2017. № 30. С. 13-20.
4. Gildeh D. What We Learnt Talking to 60 Companies about Monitoring // Dataloop.IO. 2014. URL: https://dataloopio. wordpress.com/2014/01/30/what-we-learnt-talking-to-60-companies-about-monitoring (дата обращения 12.08.2020)
5. Levey T. Introducing Real-Time Business Metrics // AppDynamics. 2013. URL: https://www.appdynamics.com/blog/news/introducing-real-time-business-metrics (дата обращения 12.08.2020)
6. Cliffe D. Monitoring Business Metrics and Refining Outage Response // PagerDuty. 2015. URL: https://www.pagerduty.com/blog/monitoring-business-metrics (дата обращения 12.08.2020)
7. Prometheus. Open-source Systems Monitoring and Alerting Toolkit. URL: https://prometheus.io (дата обращения 12.08.2020)
8. Nesvold H. Getting into Business with Prometheus. 2016. URL: https://schibsted.com/blog/business-with-prometheus (дата обращения 12.08.2020)
9. Saymon. URL: https://saymon.info/en-version (дата обращения 12.08.2020)
10. Gartner Magic Quadrant for EFSS (Enterprise File Sharing and Sync) // Content Collaboration Platforms. 2018. URL: https://www.gartner.com/en/documents/3881863/magic-quadrant-for-content-collaboration-platforms (дата обращения 12.08.2020)
11. Kucherova K., Mescheryakov S., Shchemelinin D. Prediction Experience and New Model // Proceedings of the 7th Annual International Zabbix Conference (Riga, Latvia, 15-17 September 2017). URL: http://www.zabbix.com/conf2017_agenda.php
12. Kucherova K.N., Mescheryakov S.V., Shchemelinin D.A. Using Predictive Monitoring Models in Cloud Computing Systems. Communications in Computer and Information Science // Proceedings of the 21st International Conference on Distributed Computer and Communication Networks (DCCN 2018, Moscow, Russia, 17-21 September 2018). Cham: Springer, 2018. Vol. 919. PP. 341-352. DOI:10.1007/978-3-319-99447-5_29
13. Mescheryakov S., Shchemelinin D., Efimov V. Adaptive control of cloud computing resources in the internet telecommunication multiservice system // Proceedings of the 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT-2014, St.-Petersburg, Russia, 6-8 October 2014). IEEE, 2014. PP. 287-293. DOI:10.1109/ICUMT.2014.7002117
Рецензия
Для цитирования:
Кучерова К.Н. Прогнозирование ресурсов облачных сервисов на основе мониторинговой системы с открытым кодом. Труды учебных заведений связи. 2020;6(3):100-106. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-3-100-106
For citation:
Kucherova K... Prediction of Cloud Computing Resources Based on the Open Source Monitoring System. Proceedings of Telecommunication Universities. 2020;6(3):100-106. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-3-100-106
Просмотров:
1933
Послать статью по эл. почте 