CloudMetric: Um arcabouço para criação e monitoramento de métricas personalizadas em nuvens computacionais

Nome: Pablo Brunetti dos Santos
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 27/09/2019
Orientador:

Nomeordem crescente Papel
Rodolfo da Silva Villaca Orientador

Banca:

Nomeordem crescente Papel
Rodolfo da Silva Villaca Orientador
Magnos Martinello Examinador Interno
Alextian Bartholomeu Liberato Examinador Externo

Resumo: Resumo As nuvens computacionais necessitam de medição e monitoramento constante para garantir o funcionamento adequado das diferentes aplicações ali hospedadas. Questões como: “Como monitorar?”, “O quê monitorar?” e “Como integrar métricas de desempenho das aplicações à nuvem?” são aspectos relevantes que precisam ser investigados. Contudo algumas plataformas de nuvens não oferecem um serviço de monitoramento de recursos que possa ser personalizado e meios de criar métricas especializadas para diferentes recursos e aplicações. Toda a criação e monitoramento de métricas é realizado em forma de scripts e de modo descentralizado, ou seja, não existe a possibilidade de integração entre múltiplas nuvens OpenStack, por exemplo. Portanto, esse trabalho propõe um arcabouço destinado a criação e monitoramento de métricas personalizadas em nuvens computacionais. Para validar o CloudMetric, foi construído um protótipo baseado na plataforma de computação em nuvem OpenStack, que permite o monitoramento de métricas criadas e gerenciadas pelo módulo Ceilometer, e a criação e monitoramento de métricas personalizadas realizada pelo próprio CloudMetric. O monitoramento é realizado através da consulta de métricas armazenadas no banco de dados temporal Gnocchi, visualizando as métricas no construtor de visualizador de dashboards Grafana e exportando em um arquivo no formato json. Através desse arcabouço foi demonstrado que o CloudMetric é capaz de realizar a criação de métricas de uma maneira padronizada, sem utilização da APIs de programação nativa do OpenStack, de maneira rápida, simples e robusta. São apresentadas demonstrações das funcionalidades do CloudMetric em 2 Casos de Teste: controle de trajetória de um robô em um espaço inteligente e monitoramento de métricas de um servidor web. Palavras-chaves: Monitoramento, OpenStack, Nuvens Computacionais.

Acesso ao documento

Acesso à informação
Transparência Pública

© 2013 Universidade Federal do Espírito Santo. Todos os direitos reservados.
Av. Fernando Ferrari, 514 - Goiabeiras, Vitória - ES | CEP 29075-910