Details

Title: Автоматизация определения регрессии производительности систем хранения данных: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_02 «Основы анализа и разработки приложений с большими объемами распределенных данных»
Creators: Кольцов Андрей Александрович
Scientific adviser: Никифоров Игорь Валерьевич
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Вычислительные системы — Обеспечение сохранности данных; производительность; автоматизация; распределенные системы; мониторинг; анализ эффективности системы хранения данных; контейнеризация
UDC: 004.7.056
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-1699
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\13294

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Выпускная квалификационная работа магистра посвящена исследованию в области автоматизации определения регрессии производительности системы хранения потоковых данных Pravega. В рамках исследования были рассмотрены существующие исследования в области производительности распределенных систем, определены ее ключевые показатели, рассмотрены проблемы их измерения. Цель работы – снижение трудоемкости нагрузочного тестирования системы хранения потоковых данных. В ходе работы были рассмотрены системы для проведения нагрузочного тестирования СХД Pravegа, системы для сборы метрик различных уровней тестовой инфраструктуры, их визуализации и хранения. Были описаны подходы к автоматизации процесса сборки, конфигурации и развертывания каждого из перечисленных инструментов, а также проведения нагрузочного тестирования и анализа полученных результатов. Реализованный подход к автоматизации перечисленных задач может быть применен в других предметных областях.

Final qualification work is devoted to research in the field of automated performance regression analysis of streaming storage system – Pravega. The work includes overview of existing research in the field of distributed storage performance, its key indicators were determined and the problems of their measurement were considered. The goal of the work is to reduce the complexity of streaming storage performance testing. In the course of the work, systems for performance benchmarking of Pravega, systems for collecting metrics various levels of test infrastructure, their visualization and storage were considered. Approaches for automation of build, configuration and deployment of each of the listed tools, as well as conduction of performance benchmarking and further analysis of its results were descried. The implemented approach to the automation of the listed tasks could be applied within other subject areas as well.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 17
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics