Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/87302
Title: Observing and Controlling Performance in Microservices
Other Titles: Observing and Controlling Performance in Microservices
Authors: Bento, André Pascoal
Orientador: Araújo, Filipe João Boavida Mendonça Machado de
Paiva, Rui Pedro Pinto de Carvalho e
Keywords: Micro-serviços; Computação na nuvem; Observabilidade; Monitorização; Tracing; Microservices; Cloud Computing; Observability; Monitoring; Tracing
Issue Date: 8-Jul-2019
Serial title, monograph or event: Observing and Controlling Performance in Microservices
Place of publication or event: DEI-FCTUC
Abstract: A arquitetura de software baseada em micro-serviços está a crescer em uso e um dos tipos de dados gerados para manter o histórico do trabalho executado por este tipo de sistemas é denominado de tracing. Mergulhar nestes dados é díficil devido à sua complexidade, abundância e falta de ferramentas. Consequentemente, é díficil para os DevOps de analisarem o comportamento dos sistemas e encontrar serviços defeituosos usando tracing. Hoje em dia, as ferramentas mais gerais e comuns que existem para processar este tipo de dados, visam apenas apresentar a informação de uma forma mais clara, aliviando assim o esforço dos DevOps ao pesquisar por problemas existentes nos sistemas. No entanto, estas ferramentas não fornecem bons filtros para este tipo de dados, nem formas de executar análises dos dados e, assim sendo, não automatizam o processo de procura por problemas presentes no sistema, o que gera um grande problema porque recaem nos utilizadores para o fazer manualmente. Nesta tese é apresentada uma possivel solução para este problema, capaz de utilizar dados de tracing para extrair metricas do grafo de dependências dos serviços, nomeadamente o número de chamadas de entrada e saída em cada serviço e os tempos de resposta coorepondentes, com o propósito de detectar qualquer serviço defeituoso presente no sistema e identificar as falhas em espaços temporais especificos. Além disto, é apresentada também uma possivel solução para uma análise da qualidade do tracing com foco em verificar a qualidade da estrutura do tracing face à especificação do OpenTracing e a cobertura do tracing a nível temporal para serviços especificos. A abordagem que seguimos para resolver o problema apresentado foi implementar ferramentas protótipo para processar dados de tracing de modo a executar experiências com as métricas extraidas do tracing fornecido pela Huawei. Com esta proposta de solução, esperamos que soluções para processar e analisar tracing comecem a surgir e a serem integradas em ferramentas de sistemas distribuidos.
Microservice based software architecture are growing in usage and one type of data generated to keep history of the work performed by this kind of systems is called tracing data. Tracing can be used to help Development and Operations (DevOps) perceive problems such as latency and request work-flow in their systems. Diving into this data is difficult due to its complexity, plethora of information and lack of tools. Hence, it gets hard for DevOps to analyse the system behaviour in order to find faulty services using tracing data. The most common and general tools existing nowadays for this kind of data, are aiming only for a more human-readable data visualisation to relieve the effort of the DevOps when searching for issues in their systems. However, these tools do not provide good ways to filter this kind of data neither perform any kind of tracing data analysis and therefore, they do not automate the task of searching for any issue presented in the system, which stands for a big problem because they rely in the system administrators to do it manually. In this thesis is present a possible solution for this problem, capable of use tracing data to extract metrics of the services dependency graph, namely the number of incoming and outgoing calls in each service and their corresponding average response time, with the purpose of detecting any faulty service presented in the system and identifying them in a specific time-frame. Also, a possible solution for quality tracing analysis is covered checking for quality of tracing structure against OpenTracing specification and checking time coverage of tracing for specific services. Regarding the approach to solve the presented problem, we have relied in the implementation of some prototype tools to process tracing data and performed experiments using the metrics extracted from tracing data provided by Huawei. With this proposed solution, we expect that solutions for tracing data analysis start to appear and be integrated in tools that exist nowadays for distributed tracing systems.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/87302
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat
apbento_thesis.pdf3.25 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Page view(s) 50

408
checked on Dec 21, 2021

Download(s) 50

989
checked on Dec 21, 2021

Google ScholarTM

Check


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons