Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007949, Article popup.category Бакалаврська робота Title Система моніторингу продуктивності роботи додатків у хмарних середовищах (AI translated) popup.author Корєнев Олександр ОлександровичKorienev Oleksandr Oleksandrovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/41644 popup.publisher Київ Description В бакалаврському дипломному проекті реалізовано розподілену систему моніторінгу продуктивності додатків у хмарних середовищах. Як приклад хмарного середовища обрано Kubernetes – загальновизнаний оркестратор контейнерів з відкритим сирцевим кодом. Ключовим компонентом системи є розроблена з використанням мови Rust, асинхронного рантайму tokio та системи управління збіркою cargo програмаагент, орієнтована на розгортання у кожному вузлі хмарного кластеру. Вона має багатопоточну конвеєрну архітектуру з використанням каналів(черг). Програма дозволяє збирати метрики додатків — клієнтів системи, агрегувати та зберігати їх у тимчасовому сховищі, а також надсилати до постійного сховища метрики з додатковим маркуванням, потрібним для визначення частини системи, з якої вони надійшли. У якості постійного сховища метрик використовується Prometheus-сумісна база часових рядів Victoriametrics, у якості інструменту візуалізації зібранних даних - Grafana. The distributed system of application performance monitoring for cloud-based applications has been developed in this project for a Bachelor's Degree. Kubernetes, a recognized container orchestrator with open source code, has been chosen as an example of a cloud environment. The key component of a system is an application developed using Rust programming language, tokio asynchronous runtime, and cargo package manager. Application is assumed to be deployed to each node of a cluster. It has multithreaded conveyor architecture with the use of channels (queues) concept. The application allows metrics collection, metrics aggregation, storing metrics in temporary storage. It also labels metrics with part of the system they were sent from and propagates metrics to persistent storage. Victoriametrics is used as a Prometheus-compatible time-series database, Grafana is used to visualize gathered data. popup.nrat_date 2025-11-05 Close