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Document Type: Dissertação
Title: Uma arquitetura de monitoramento de infraestruturas virtuais
Authors: Cardoso, Lanay Marques
Issue Date: 30-Nov-2020
Advisor: Salgueiro, Ricardo José Paiva de Britto
Co-advisor: Matos Júnior, Rubens de Souza
Resumo : Em um mundo cada vez mais conectado, a computação em nuvem agrega todo tipo de informações. Com o crescente número de aplicações online e a grande perspectiva de aumento dos serviços oferecidos na Internet, é essencial monitorar continuamente a disponibilidade das aplicações e serviços, progressivamente suscetíveis a ataques cibernéticos e outros tipos de eventos causadores de falhas. Os softwares para monitoramento, em sua maioria, são proprietários, caros e podem não ser escaláveis; em contrapartida, os softwares livres possuem um design que necessita de um maior tempo de aprendizado. Além das questões citadas, há uma escassez de funcionalidades para o monitoramento de APIs utilizadas pelos serviços e aplicações na web, cada vez mais importantes com a consolidação das arquiteturas de microsserviços. Como proposta de um modelo de monitoramento leve e escalável, esta dissertação apresenta uma arquitetura adaptável que pode ser aplicada a infraestruturas em minutos, sem intervenções profundas que afetem a integridade do sistema original. Um módulo plug-in foi desenvolvido para monitorar APIs REST. Os dados de monitoramento são mostrados em um dashboard gráfico que utiliza o plug-in, identificando a disponibilidade das aplicações. Os dados obtidos dos status desses endpoints são armazenados em um banco de dados de tempo real. A arquitetura de monitoramento foi implementada de maneira que seja adaptada para ambiente em nuvem, tanto pública como privada. Os estudos de casos efetuados demonstraram a aplicabilidade da solução, exibindo uma visão geral de serviços monitorados e permitindo a análise dos dados. A arquitetura de monitoramento tem um modelo distribuído adaptativo, o qual é escalável e integrável com diversas ferramentas, nuvens e aplicações.
Abstract: In an increasingly connected world, cloud computing aggregates all kinds of information. With the growing number of online applications and the great prospect of increasing the services offered on the Internet, it is essential to continuously monitor the availability of services and applications, progressively susceptible to attacks cybernetics and other types of failure-causing events. Most monitoring software is proprietary, expensive and may not be scalable; in contrast, free software has a design that requires a longer learning time. In addition to the issues mentioned, there is a lack of functionality for monitoring APIs used by services and applications on the web, which are increasingly important with the consolidation of microservices architectures. As a proposal for a light and scalable monitoring model, this dissertation presents an adaptable architecture that can be applied to infrastructures in minutes, without deep interventions that affect the integrity of the original system. A plug-infoi module developed to monitor APIsREST. The monitoring data are shown on a graphic chart using the plug-in, identifying the availability of the applications. The data obtained from the status of these endpoints are stored in a real-time database. The monitoring architecture was implemented in a way that is adapted to the cloud environment, both public and private. The case studies carried out demonstrated the applicability of the solution, showing a general view of monitored services and allowing data analysis. The monitoring architecture has an adaptive distributed model, which is scalable and integrable with different tools, clouds and applications.
Keywords: Computação em nuvem
Monitoramento
Application Programming Interface (API)
REST
Cloud computing
Monitoring
Subject CNPQ: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Institution: Universidade Federal de Sergipe
Program Affiliation: Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citation: CARDOSO, Lanay Marques. Uma arquitetura de monitoramento de infraestruturas virtuais. 2020. 84 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2020.
URI: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/14549
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação

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