АКТУАЛЬНІ ТЕНДЕНЦІЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ЛОГУВАННЯ ТА МОНІТОРИНГУ В ХМАРНИХ СИСТЕМАХ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/IT/2024-2-3

Ключові слова:

логування, моніторинг, хмарні системи, AIOps, машинне навчання, DevOps, ELK Stack, CloudWatch, Azure Monitor, SaaS-рішення

Анотація

Зростання популярності хмарних систем веде до посилення ролі процесів логування та моніторингу для забезпечення їхньої надійності, доступності та безпеки. Наразі вони дійсно мають важливе значення. Мета роботи. Ефективне застосування інструментів логування та моніторингу дозволяють розробникам та командам підтримки розуміти в реальному часі поведінку інформаційної системи, яка розгорнута в хмарі, та вчасно реагувати на виникаючі проблеми. У цій роботі проаналізовано сучасні тренди в даній сфері. Методологія. Досліджено існуючі рішення оптимізації процесів логування та моніторингу в хмарних системах. Проведено їх детальний аналіз. Виділено переваги та недоліки. Визначено наявні проблеми забезпечення належної оптимізації процесів логування та моніторингу в хмарних системах. Надано практичні рекомендації до покрокового подальшого їх вирішення. Представлене дослідження охоплює такі ключові аспекти як детальний огляд інфраструктури процесів логування та моніторингу (програмні стеки, хмарні платформи, SaaS-рішення), інструментів та платформ для імплементації цих систем (ELK Stack, CloudWatch, Azure Monitor) та їх автоматизації (AIOps, машинне навчання). Наукова новизна. Визначено, що сьогодні оптимізація процесів логування та моніторингу є критично важливою для хмарних систем, оскільки забезпечує надійність, високу доступність та безпечність інформаційних систем в хмарах. Запропоновано використовувати комплексний підхід впровадження систем логування та моніторингу, який повинен включати в себе фільтрацію логів, їх агрегування та стиснення, виявлення аномалій в логах та метриках, формування ключовий показників ефективності (key performance indicators, KPI) для моніторингу відповідно до вимог інформаційної системи, завдання граничних значень для отримання сповіщень про можливі проблеми, проведення аналізу та візуалізації даних моніторингу, і передбачення відмов за допомогою машинного навчання. Висновки. Сьогодні оптимізація процесів логування та моніторингу в хмарних системах є одним із ключових факторів успішної діяльності сучасних організацій, які прагнуть до підвищення стабільності роботи інформаційних систем, підвищення рівня безпеки даних та забезпечення високої доступності таких систем. Отже, можна зробити висновок, що сучасні дослідження у сфері хмарних систем, які спрямовані на розробку нових моделей та інформаційної технології удосконалення виконання процесів логування та моніторингу в хмарних системах, мають значні перспективи розвитку.

Посилання

Mono status – uptime history. Mono Status. URL: https://status.mono.co/uptime?page=2 (date of access: 25.04.2024).

Глобальний збій інтернету по всьому світу стався через пошкодження хуситами кабелів у Червоному морі – АР. Mind.ua. URL: https://mind.ua/news/20270513-globalnij-zbij-internetu-po-vsomu-svitustavsya-cherez-poshkodzhennya-husitami-kabeliv-u-chervonomu-mori (дата звернення: 25.04.2024).

Form N., Richards M. Fundamentals of Software Architecture: A Comprehensive Guide to Patterns, Characteristics, and Best Practices. O’Reilly, 2020. 500 p.

Gartner. (2019). AIOps Platforms. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/pressreleases/2019-08-06-gartner-identifies-five-emerging-trends-that-will-drive-aiops-platforms-to-the-mainstream (дата звернення: 25.04.2024).

Heitor R., Pimentel J., Gomes P., Fonseca B. Log-based software monitoring: a systematic mapping study. PeerJ Computer Science, 2021. 7(5), e489.

Zeng Y, Chen J, Shang W, Chen T-HP. Studying the characteristics of logging practices in mobile apps: a case study on f-droid. Empirical Software Engineering. 2019. 24(6):3394–3434.

Wang J., Li C., Han S., Sarkar S., Zhou X. Predictive maintenance based on event-log analysis: a case study. IBM Journal of Research and Development, 2019. 61(1), 11:121–11:132. DOI: 10.1147/JRD.2017.2654301

Singh S. P., Ansari M. A., Kumar L. Analysis of Website in Web Data Mining using Web Log Expert Tool. 2023 IEEE 12th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), Bhopal, India, 8–9 April 2023. 2023. URL: https://doi.org/10.1109/csnt57126.2023.10134696 (дата звернення: 26.04.2024).

Трояновська, Т. І., Савицька, Л. А., Комаров, В. Л. Засоби та модель моніторингу даних мікросервісної системи. Наукові праці ВПІ НТУУ “КПІ”, 2019. 4(66), 80–88.

Performance Evaluation of Infrastructure as a Service across Cloud Service Providers / S. Sithiyopasakul et al. 2023 International Electrical Engineering Congress (iEECON), Krabi, Thailand, 8–10 March 2023. 2023. URL: https://doi.org/10.1109/ieecon56657.2023.10127100 (дата звернення: 26.04.2024).

Monitor, Debug and Improve Your Entire Stack. New Relic. URL: https://newrelic.com/ (дата звернення: 26.04.2024).

Cloud Monitoring as a Service | Datadog. Datadog. URL: https://www.datadoghq.com/ (дата звернення: 26.04.2024).

Dynatrace | Modern cloud done right. Dynatrace. URL: https://www.dynatrace.com/ (дата звернення: 26.04.2024).

Grafting log analysis method of power data based on multi-layer clustering / C. Yang et al. 2023 5th International Conference on Frontiers Technology of Information and Computer (ICFTIC), Qiangdao, China, 17–19 November 2023. 2023. URL: https://doi.org/10.1109/icftic59930.2023.10456321 (дата звернення: 26.04.2024).

What is Terraform | Terraform | HashiCorp Developer. What is Terraform | Terraform | HashiCorp Developer. URL: https://developer.hashicorp.com/terraform/intro (дата звернення: 26.04.2024).

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-07-31