Щемелинин Дмитрий Александрович (К.т.н., Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург)
| |
В данной работе представлены результаты анализа производительности и оценки использования оперативной памяти виртуальных машин используемых для приложений на основе Java и разработанный метод и алгоритм автоматического восстановления сервисов глобально-распределенных вычислительных комплексах (ГРВК) основан на объективных мониторинговых данных, а также прогнозировании аномалии на заданный период времени в будущем с использованием новых методов прогнозирования. Для анализа данных о производительности вычислительных ресурсов, была собрана производственная статистика из исследуемых ГРВК с использованием непрерывной системы мониторинга Zabbix, которая используется для регулярного получения счетчиков от нескольких VM (англ. Virtual Machine) и сохранения данных о производительности в системах управления базами данных (СУБД) SQL (англ. Structured Query Language) для анализа и устранения неполадок. Исследуемые производственные серверы объединены в группы пулов, каждая из которых выполняет определенные бизнес-сервисы. Целью проведенного анализа стала разработка методов управления, оценок производительности и автоматического устранения аномалий в программном обеспечении (ПО) программных компонент, построенных по технологии JEDI (англ. Java Environment for Distributed Invocation). Новый метод мониторинга учитывает специфику утечки Java памяти в Интернет-приложениях (англ. Memory Leak), основан на прогностических моделях обнаружения аномалии и обеспечивает безопасное автоматическое восстановление облачных сервисов. В отличие от существующих решений, разработанный метод и алгоритм автоматического восстановления сервисов ГРВК основан на объективных мониторинговых данных, а также прогнозировании аномалии на заданный период времени в будущем с использованием новых методов прогнозирования и является универсальным и может быть обобщен на более широкий класс исследуемых метрик и мониторинговых систем. Метод внедрен программно в компании RingCentral на примере обнаружения утечки Java памяти в Интернет-приложениях и автоматического восстановления сервисов с целью их достижения мирового уровня доступности 99,999% в режиме 24/7.
Ключевые слова:мониторинг, большие данные, моделирование, функция прогнозирования, метрики мониторинга, Java, облачные технологии.
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Щемелинин Д. А. Метод и алгоритм автоматического восстановления информационных сервисов на основе объективных прогностических данных мониторинга // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2021. -№08. -С. 140-144 DOI 10.37882/2223-2966.2021.08.41 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
