Seshat: uma arquitetura de monitoração escalável para ambientes em nuvem
Resumo
A monitoração de sistemas computacionais cumpre papel essencial para gerir, viabilizar a manutenção e oferecer feedback através da coleta de dados de seus usuários. Especialmente para nuvens, a monitoração deve tratar diferentes tipos de recursos virtualizados de comportamento dinâmico, como métricas de desempenho da infraestrutura, logs de aplicações e dados sobre execução em ambientes distribuídos. Este artigo apresenta uma arquitetura de monitoração em nuvens concebida em camadas que é escalável, elástica, responsiva e extensível. A arquitetura foi validada através de uma implementação baseada em ferramentas open-source para atuar sobre um ambiente de processamento de dados massivos, onde foi possível comprovar sua escalabilidade.
Referências
Aceto, G., Botta, A., De Donato, W., and Pescapè, A. (2013). Cloud monitoring: A survey. Computer Networks, 57(9):2093–2115.
Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A. D., Katz, R., Konwinski, A., Lee, G., Patterson, D., Rabkin, A., Stoica, I., et al. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4):50–58.
Eugster, P. T., Felber, P. A., Guerraoui, R., and Kermarrec, A.-M. (2003). The many faces of publish/subscribe. ACM computing surveys (CSUR), 35(2):114–131.
Goldschmidt, T., Jansen, A., Koziolek, H., Doppelhamer, J., and Breivold, H. P. (2014). Scalability and robustness of time-series databases for cloud-native monitoring of industrial processes. In Cloud Computing (CLOUD), 2014 IEEE 7th International Conference on, pages 602–609. IEEE.
Kutare, M., Eisenhauer, G., Wang, C., Schwan, K., Talwar, V., and Wolf, M. (2010). Monalytics: online monitoring and analytics for managing large scale data centers. In Proceedings of the 7th international conference on Autonomic computing, pages 141–150. ACM.
Massie, M. L., Chun, B. N., and Culler, D. E. (2004). The ganglia distributed monitoring system: design, implementation, and experience. Parallel Computing, 30(7):817–840.
Park, J., Yu, H., Chung, K., and Lee, E. (2011). Markov chain based monitoring service for fault tolerance in mobile cloud computing. In Advanced Information Networking and Applications (WAINA), 2011 IEEE Workshops of International Conference on, pages 520–525. IEEE.
Prometheus (2018). Prometheus overview. [link]. Acessado em Abril de 2018.
Romano, L., De Mari, D., Jerzak, Z., and Fetzer, C. (2011). A novel approach to qos monitoring in the cloud. In Data Compression, Communications and Processing (CCP), 2011 First International Conference on, pages 45–51. IEEE.
Ryder, T. (2016). Nagios core administration cookbook. Packt Publishing Ltd.
Spring, J. (2011). Monitoring cloud computing by layer, part 1. IEEE Security & Privacy, 9(2):66–68.
Turnbull, J. (2014). The Art of Monitoring:. James Turnbull.
VMWare (2018). Vmware vfabric hyperic, manage application performance across physical, virtual and cloud infrastructures. [link]. Acessado em Abril de 2018.
Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A. D., Katz, R., Konwinski, A., Lee, G., Patterson, D., Rabkin, A., Stoica, I., et al. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4):50–58.
Eugster, P. T., Felber, P. A., Guerraoui, R., and Kermarrec, A.-M. (2003). The many faces of publish/subscribe. ACM computing surveys (CSUR), 35(2):114–131.
Goldschmidt, T., Jansen, A., Koziolek, H., Doppelhamer, J., and Breivold, H. P. (2014). Scalability and robustness of time-series databases for cloud-native monitoring of industrial processes. In Cloud Computing (CLOUD), 2014 IEEE 7th International Conference on, pages 602–609. IEEE.
Kutare, M., Eisenhauer, G., Wang, C., Schwan, K., Talwar, V., and Wolf, M. (2010). Monalytics: online monitoring and analytics for managing large scale data centers. In Proceedings of the 7th international conference on Autonomic computing, pages 141–150. ACM.
Massie, M. L., Chun, B. N., and Culler, D. E. (2004). The ganglia distributed monitoring system: design, implementation, and experience. Parallel Computing, 30(7):817–840.
Park, J., Yu, H., Chung, K., and Lee, E. (2011). Markov chain based monitoring service for fault tolerance in mobile cloud computing. In Advanced Information Networking and Applications (WAINA), 2011 IEEE Workshops of International Conference on, pages 520–525. IEEE.
Prometheus (2018). Prometheus overview. [link]. Acessado em Abril de 2018.
Romano, L., De Mari, D., Jerzak, Z., and Fetzer, C. (2011). A novel approach to qos monitoring in the cloud. In Data Compression, Communications and Processing (CCP), 2011 First International Conference on, pages 45–51. IEEE.
Ryder, T. (2016). Nagios core administration cookbook. Packt Publishing Ltd.
Spring, J. (2011). Monitoring cloud computing by layer, part 1. IEEE Security & Privacy, 9(2):66–68.
Turnbull, J. (2014). The Art of Monitoring:. James Turnbull.
VMWare (2018). Vmware vfabric hyperic, manage application performance across physical, virtual and cloud infrastructures. [link]. Acessado em Abril de 2018.
Publicado
22/07/2018
Como Citar
CONCEIÇÃO, Vinicius S.; VOLPINI, Nestor D. O.; GUEDES, Dorgival.
Seshat: uma arquitetura de monitoração escalável para ambientes em nuvem. In: WORKSHOP EM DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS E DE COMUNICAÇÃO (WPERFORMANCE), 17. , 2018, Natal.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2018
.
p. 29-42.
ISSN 2595-6167.
DOI: https://doi.org/10.5753/wperformance.2018.3336.
