CC BY
373. Moving towards Farming 5.0 // FAO China Newsletter, March 2019, Issue 1. - Beijing, China: FAO, 2019. URL: http://www.fao.Org/3/ca3606en/CA3606EN.pdf (retrieved 22.03.2019).
4. Walker D., Kurth T., Van Wyck J., Tilney M. Lessons from the Frontlines of the Ag-tech Revolution // The Boston Consulting Group. - 2016, Oct 25. - URL: https://www.bcg.com/publications/2016/process-industries-building-materials-strategy-lessons-frontlines-agtech-revolution.aspx (retrieved 20.03.2019).
5. Wei F., Pokrovskaia N.N. Regulatory mechanisms and Tax incentives for the transfer of Knowledge: China experience // Conference "Modern Management challenges and perspectives" (ed. Karlik A.E.). - SPb: State University of Economics, 2016. - 374 p. - P. 244250.
6. Wei Feng, Pokrovskaia N.N. Regulation of innovative systems of national, local and clusters' territory // Management Faculty Journal of St-Petersburg State University of Economics. 2017. Issue. 1, vol. 2. - Рр. 367-371.
7. Wiggins S. Agricultural and rural development reconsidered. A guide to issues and debates / IFAD Research Series No. 1. - Rome, IF AD, 2016.
УДК 539.12
Михайлов Константин Игоревич,
аспирант
АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ МОНИТОРИНГА ВЫСОКОНАГРУЖЕННЫХ ОБЛАЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ
СИСТЕМ
Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический университет,
k.mikhaylov@gmail.com
Аннотация. В статье анализируются имеющиеся программные средства и предлагается новый подход к мониторингу и анализу высоконагруженных информационных систем в условиях их динамического развития на основе современной технологии контейнеризации и микросервисов при сохранении доступности Интернет сервисов в режиме 24/7. Предложенные модели и методы приняты к реализации в компании SAYMON, предоставляющей информационные услуги мониторинга на мировом рынке Интернет технологий.
Ключевые слова: облачные вычисления, мониторинг, высоконагруженная система, Интернет приложение, микросервис, контейнеризация, системный анализ.
Konstantin I. Mikhailov, PhD Student
ANALYSIS OF MONITORING SOFTWARE FOR HIGH LOADED
CLOUD INFORMATION SYSTEMS
St. Petersburg, St. Petersburg Polytechnic University, k.mikhaylov@gmail.com
Abstract. Existing monitoring software is analyzed and new approach is proposed to monitor and analyze the high loaded information systems under condition of dynamic development using modern technique of containers and microservices for 24/7 Internet service availability. Proposed models and methods are implemented in SAYMON Company providing monitoring information services in the Internet technologies worldwide.
Keywords: cloud computing, monitoring, high loaded system, Internet application, microservice, containers, system analysis.
В наши дни фаза развития компьютерной техники и научно-технического прогресса формирует возможности для проникновения цифровых услуг во все области человеческой деятельности. Услуги телефонии, банковского обслуживания, государственных услуг и других секторов экономики во всех странах развиваются и в основном мигрируют на технологии частных и публичных облачных вычислений и хранения данных.
Использование популярных сервисов компаний Amazon, Google, Microsoft, Яндекс и др., равно как и построение полностью контролируемых облачных инфраструктур, сопряжено с необходимостью оперативного контроля производительности и доступности ресурсов и услуг/сервисов с целью оптимизации объемов использования и стоимости, предоставления необходимого и достаточного уровня обслуживания потребителей, защиты персональных данных пользователей. Для облачных инфраструктур крайне актуальны вопросы мониторинга и автоматизированного управления, которые не решаются полностью традиционными методами, описанными в библиотеках ITIL и eTOM [1].
Анализ актуальных данных об облачных вычислениях [2-6] показал, что для соблюдения уровня соглашения по обслуживанию пользователей (Service Level Agreement, SLA) необходимо иметь собственные средства мониторинга о качестве предоставления услуг. Это особенно важно при комбинации облачных сервисов разных производителей и гибридной технологии публичной и частной облачной архитектуры.
Традиционным подходом является создание каталога облачных услуг с подробным описанием каждого из сервисов и их целевых функций. Но для современных облачных контейнерных технологий виртуализации с высокой динамикой обновления микросервисов
необходим принципиально новый подход, т. к. команды разработчиков могут делать обновления программного продукта по нескольку раз в день, требуя нового уровня автоматизации и мониторинга:
- использование средств сквозного опроса диапазонов сетевой адресации;
- получение данных от средств автоматического развертывания и внедрения;
- механизмы управления и получения данных виртуальных контейнерных сред;
- автоматическая регистрация вновь созданных микросервисов в системе мониторинга;
- анализ сетевого трафика и журнальных событий.
Использование классических статистических методов в условиях непрерывного удаления и пересоздания микросервисов не дает положительный результат. В этом случае оправданно говорить о сравнении со статистикой ранее работавших ресурсов (контейнеров) аналогичного типа. Мы предлагаем переносить модели «поведения» от одних уже исчезнувших или еще работающих ресурсов к новым. С учетом массовости параллельного сосуществования однотипных контейнеров в облачной среде, задача формирования релевантной модели поведения становится особенно актуальной.
Предложенные модели и методы автоматизированного мониторинга и анализа микросервисов и сетевого трафика высоконагруженных Интернет систем дают дальнейшую возможность предсказательной аналитики - выявления отклонений в работе информационных ресурсов и предоставлении Интернет услуг. Обнаруженные отклонения могут быть автоматически определены на основе накопленных статистических данных и исправлены программными средствами мониторинга, не дожидаясь обращения клиентов в службу технической поддержки.
Описанный подход к автоматизированному мониторингу высоконагруженных информационных систем рекомендован к использованию и реализован в программных продуктах компании БЛУМОМ [7]. Ожидаемый результат - динамическое отслеживание зависимости предоставляемых Интернет сервисов и имеющихся вычислительных ресурсов, автоматическое описание конфигурации инфраструктуры контейнеров и микросервисов, возможности предсказательной аналитики и превентивного обслуживания, а также экономное масштабирование ресурсов при максимально качественном
предоставлении услуг Интернет клиентам. Заключение
Современные информационные системы развиваются быстрыми темпами и должны реагировать на новые потребности Интернет клиентов. При высоких нагрузках в режиме 24/7 и больших объемах обрабатываемых данных любые изменения в программное обеспечение существенно влияют на его функциональность. Поэтому важно оперативно вносить изменения в информационную систему, не влияя на ее общую работоспособность.
Список литературы
1. Cartlidge A., Hanna A., Macfarlane I., Windebank J., and Rance S. An Introductory Overview of ITIL V. 3. - itSMF Ltd, 2007.
URL: http://www.itilnews.com/uploaded_files/itSMF_ITILV3_Intro_Overview.pdf.
2. Мещеряков С. В., Иванов В. М. Методы оптимального проектирования баз данных производственного оборудования. - СПб: СПбГПУ, 2012.
URL: http://gpupress.ru/
3. Кучерова К. Н., Мещеряков С. В., Щемелинин Д. А. Сравнительный анализ систем мониторинга глобально распределенных вычислительных комплексов // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XX Международной научно-практической конференции, Ч. 2, СПб, СПбПУ, 2016.
URL: http://elib.spbstu.ru/dl/2/k16-18.pdf/info.
4. Next Generation Cloud Computing: New Trends and Research Directions Blesson. - Varghese School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science, Queen's University Belfast, UK Rajkumar Buyya Cloud Computing and Distributed Systems (CLOUDS) Laboratory School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne, Australia, 2017.
URL: https://arxiv.org/pdf/1707.07452.pdf.
5. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-5-2016.
URL: http://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=205420.
6. Романов В. Ю. Визуализация и анализ больших программных систем с помощью их трехмерного представления. - International Journal of Open Information Technologies, Vol. 2, No. 5, 2014. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vizualizatsiya-i-analiz-bolshih-programmnyh-sistem-s-pomoschyu-ih-trehmernogo-predstavleniya.pdf
7. Мониторинговая система SAYMON. URL: https://saymon.info.
