Microservice-Architekturen haben sich mittlerweile etabliert und werden von immer mehr Firmen übernommen. Die erhöhte Komplexität der Microservice-Architektur aufgrund der Verteilung des Systems hat jedoch zur Folge, dass die effiziente und erfolgreiche Administration des Systems erschwert wird.
Ziel der Arbeit ist es, alle notwendigen Metriken für ein effizientes und erfolgreiches Microservice-Monitoring zu identifizieren und auf Basis dieser Erkenntnisse das Linkerd-Dashboard prototypisch weiterzuentwickeln. Hierfür wurde eine Literaturrecherche durchgeführt. Darüber hinaus wurden Praktiker mittels eines Online-Fragebogens befragt. Abschließend wurde die prototypische Weiterentwicklung mithilfe eines halbstrukturierten Interviews evaluiert.
Die Literaturrecherche ergab, dass Central-Processing-Unit (CPU)- und Random-Access-Memory (RAM)-Nutzung, Antwortzeit, Workload, Fehlerrate und Service-Interaktion eine Metrik-Menge sind, mit der Microservice-Architekturen effektiv überwacht werden können. Außerdem konnte konstatiert werden, dass die Darstellung der Metriken hauptsächlich mit Visualisierungen realisiert wird.
CPU- und RAM-Auslastung sind eine sinnvolle Erweiterung des Linkerd-Dashboards, da diese in der Literatur sowie im Fragebogen als wichtige Kennzahlen deklariert und alle anderen als essenziell eingestuften Metriken bereits vom Linkerd-Dashboard abgedeckt werden.
Der Prototyp wurde als gelungen eingestuft, benötigt aber einige kleinere Verbesserungen der Visualisierung, bevor er in der Produktion eingesetzt werden kann.
Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:76823 |
Date | 29 November 2021 |
Creators | Urban, Dario |
Contributors | Universität Leipzig |
Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
Language | German |
Detected Language | German |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:bachelorThesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, doc-type:Text |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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