Разработка системы тестирования доступности сервиса развертывания виртуальных машин в облаке
- Авторы: Марченко А.Г.1, Щемелинин Д.А.1
-
Учреждения:
- Корпорация Intel
- Выпуск: Том 9, № 3 (2023)
- Страницы: 68-73
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/1813-324X/article/view/254377
- ID: 254377
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В данной статье представлена разработанная система тестирования доступности сервиса развертывания виртуальных машин в облаке. Рассмотрены методы, используемые для мониторинга облачных систем на основе решений с открытым исходным кодом (от англ. Opensource), такие как Kubernetes, Prometheus и Selenium. Описаны ключевые этапы проектирования системы, а именно сбор и анализ требований, архитектура, а также особенности реализации. Данная система позволяет предупредить возможные проблемы до их возникновения, а также повысить надежность сервиса. Интеграция с системами на основе открытых исходных кодов позволяет уменьшить стоимость разработки и эксплуатации системы, а также ускорить сроки внедрения. Данная система также может быть быстро адаптирована и настроена с учетом конкретных потребностей. Для анализа целесообразности построения системы была собрана производственная статистика резервирований виртуальных машин с помощью системы мониторинга Prometheus.
Об авторах
А. Г. Марченко
Корпорация Intel
Email: mar4enko.ag@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-9276-3907
Д. А. Щемелинин
Корпорация Intel
Email: dshchmel@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3032-130X
Список литературы
- Monitoring system & time series database // Prometheus. URL: https://prometheus.io/docs/introduction/overview
- Official intel web site. URL: https://www.intel.com
- The selenium browser automation project // Selenium. URL: https://www.selenium.dev/documentation
- Щемелинин Д.А. Математические модели и методы мониторинга и прогнозирования состояния глобально распределенных вычислительных комплексов // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 3. С. 73‒78. doi: 10.31854/1813-324X-2021-7-3-73-78
- Щемелинин Д.А. Метод прогнозирования событий в глобально распределенных вычислительных комплексах. Современная наука: актуальные вопросы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021. № 12-2. С. 47–54. doi: 10.37882/2223-2966.2021.12-2.16
- Щемелинин Д.А. Метод и алгоритм автоматического восстановления информационных сервисов на основе объективных предиктивных данных мониторинга. Современная наука: актуальные вопросы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021. № 8. С. 140–144. doi: 10.37882/2223-2966.2021.08.41
- Selenium with Python. URL: https://selenium-python.readthedocs.io
- The TIOBE Programming Community index an indicator of the popularity of programming languages. URL: https://www.tiobe.com/tiobe-index
- Raghavendra S. Python Testing with Selenium: Learn to Implement Different Testing Techniques Using the Selenium WebDriver. Berkeley: Apress, 2020. 196 p.
- When to Use Selenium Grid // Selenium. URL: https://www.selenium.dev/documentation/grid/applicability
- Grafana documentation // Grafana Labs. URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest
- Razali N.M., Wah Y.B. Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests // Journal of Statistical Modeling and Analytics. 2011. Vol. 2. No. 1. PP. 21‒33. URL: https://www.nrc.gov/docs/ML1714/ ML17143A100.pdf
- Leys C, Ley C., Klein O., Bernard P., Licata L. Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median // Journal of Experimental Social Psychology. 2013. Vol. 49. Iss. 4. PP. 764–766. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
- Щемелинин Д.А. Система Критериев и алгоритм обработки информации и принятия решений для программного модуля отображения наиболее значимых событий мониторинга в информационной системе // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2021. Т. 10. № 3(55). С. 67–71. doi: 10.46548/21vek-2021-1055-0012
