90% of the data that exists today has been created over the last two years only. Part of the data space is created and collected by machines, sending logs of internal measurements to be analyzed and used to evaluate service incidents. However, efficiently comprehending datasets requires more than just access to data, as Richard Hamming puts it; "The purpose of computing is insight, not numbers." A tool to simplify apprehension of complex datasets is information visualization, which works by transforming layers of information into a visual medium, enabling the human perception to quickly extract valuable information and recognise patterns. This was an experimental design-oriented research study, set out to explore if an information visualization of microservice architecture relations combined with system health data could help developers at a Swedish digital rights management company (DRMC) to find root cause incidents, increase observability and decision support, i.e. simplifying the incident handling process. To explore this, a prototype was developed and user tests consisting of a set of tasks as well as a semi-structured interview was executed by ten developers at DRMC. The results concluded that the proposed solution provided a welcomed overview of service health and dependencies but that it lacked the ability to effectively focus on certain services, essentially making it difficult to find root causes. Visualizations like this seems to be best suited for overview-, rather than focused, comprehension. Further research could be conducted on how to efficiently render large complex datasets while maintaining focus and how to account for external factors. / 90% av alla data som finns idag har skapats under de senaste två åren. En del av datautrymmet skapas och samlas in av maskiner som genererar loggar innehållandes interna systemmätningar för att utvärdera felaktiga tjänster. För att effektivt förstå ett dataset krävs mer än bara tillgång till data, som Rickard Hamming har sagt; “Syftet med datoranvändning är insikt, inte siffror.” Ett verktyg för att förenkla ens uppfattning av komplexa dataset är informationsvisualisering. Det fungerar genom att transformera lager av information till ett visuellt medium, och på så sätt tillåta mänsklig perception att snabbt extrahera värdefull information och utläsa mönster. Det här var en experimentell, design-orienterad, forskningsstudie med syftet att utforska ifall en informationsvisualisering av mikrotjänsters relationer kombinerat med system-hälso-data kunde hjälpa utvecklare på ett svenskt förvaltningsföretag av digitala rättigheter (DRMC) att hitta grundorsaken till felaktiga mikrotjänster samt utöka observerbarhet och beslutstöd, d.v.s. förenkla felhanteringsprocessen. För att utforska detta problem så utvecklades en prototyp som testades genom att låta tio utvecklare på DRMC utföra ett antal olika uppgifter samt svara på en semi-strukturerad intervju. Resultatet visade på att den föreslagna lösningen möjliggjorde en välkommen överblick över systemets hälsa och relationer, men också att den saknade möjligheten att effektivt fokusera på specifika tjänster, vilket ledde till att grundorsaksproblem var svåra att hitta. Visualiseringar som denna verkar fungera bäst för att presentera en överblick av ett system, snarare än ett fokus på specifika tjänster. Framtida forskning skulle kunna utföras för att utreda hur visualiseringar effektivt kan återge komplexa dataset utan att förlora fokus på specifika delar, samt hur externa faktorer kan integreras.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-233463 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Frisell, Marcus |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:614 |
Page generated in 0.0023 seconds