Детальная информация

Название: Автоматизация подхода анализа логов системы тестирования Mongoose: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Авторы: Кольцов Андрей Александрович
Научный руководитель: Никифоров Игорь Валерьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: системы хранения данных; логи; виртуализация; мониторинг; storage systems; logs; virtualization; monitoring
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1175
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\1199

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной выпускной квалификационной работе рассматривается подход к автоматизации анализа логов и метрик на примере инструмента для тестирования систем хранения данных DELL EMC Mongoose. В работе проводится анализ существующих компонентов для сбора, анализа и визуализации перечисленных данных. В работе реализовано и описано масштабируемое решение для мониторинга тестирования СХД, Реализованное в ходе работы ПО было протестировано при выполнении анализа как обычной, так и распределенной СХД. Также, оно было интегрировано с Mongoose.

The thesis is devoted to method of log and metrics analysis automation in terms of DELL EMC Mongoose – a storage performance testing tool. Existing tools for scraping, analysis and visualization of logs and metrics have been reviewed. The thesis contains a detail description of the approach to developing a storage testing monitoring tool. Created program product has been tested both with regular and distributed storage systems and has been integrated with Mongoose.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 62
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика