Geri Dön

Karmaşık olay analizi ile dağıtık sistemlerin izlenmesi

Online monitoring of distributed systems using complex event processing

  1. Tez No: 446567
  2. Yazar: ALİ ARAS
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERHAN MENGÜŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Geleneksel sunucu izleme sistemlerinde (server monitoring systems) sistemden alınan veriler uzmanlarca yorumlandıktan sonra, nasıl bir işlem yapılması gerektiğine karar verilmektedir. Bu çalışma ile, sunucu ve bilgisayar kümelerinin yönetilmesinde izleme sonuçlarına göre alınması gereken kararların otomatikleştirilmesi için yeni bir yaklaşım sergilenmektedir. Belirlenen izleme sistemine eklenecek karmaşık olay işleme (Complex event processing) özelliği sayesinde gerçek zamanlı ve doğru kararlar alınması hedeflenmektedir. Bu alınan kararlar doğrultusunda üçüncü bir desteğe ihtiyaç duymaksızın sistemin kendi kendini sürdürülebilir bir yapıda tutması sağlanacaktır. Bu sürdürülebilirlik, alarm üretme veya duruma karşılık gelen iyileştirmenin otomatik olarak gerçekleştirilmesi ile sağlanabilecektir. İzleme sistemlerinde oluşan gereksiz maliyet ve insan hatasından kaynaklanan yanlış tanımlama ile yersiz alarm üretilmesi durumu ortadan kaldırılacaktır. Bu şekilde ortaya çıkacak durumsal farkındalık ile anormal olarak değerlendirilebilecek bazı sistem durumlarının aslında anormal olmadığı anlaşılabilecektir. Karmaşık olay analizi ve geleneksel izleme sistemlerinden elde edilen sonuçlar üzerinde yapılan karşılaştırma neticesinde, karmaşık olay analizi kullanılarak fark edilen aykırı durumlardaki yanlış alarm oranının çok daha düşük olduğu gözlemlenmiştir. Testler, Linux tabanlı milli işletim sistemi dağıtımı Pardus ve Pardus kapsamında istemci yönetimi için geliştirilen ajan tabanlı Lider Ahenk Merkezi Yönetim Sistemi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bakım ile ilgili sistem tarafından alınan doğru kararlar sonucu, kendini yönetme yeteneği olan bir sistem geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In traditional server monitoring systems data collected from system is analysed by the experts in order to decide what action will be taken for better performance. We propose a new approach for automated decision-making process according to server monitoring systems results. We intend that real-time and correct decisions will be taken with addition of the complex event process to monitoring system. These decisions will keep the system self-sustainable. Self-sustainability will be achieved with alarming mechanisms or improvements. Self-sustainability will also prevent human based errors and unnecessary costs . In this way, we can discover that some abnormal situations detected without self-sustainability are not real abnormal situations. Test results taken from traditional server monitoring systems and complex event processing systems clearly shows that complex event processing systems create less false alarm.The tests were carried out on the Turkish distribution of Linux operating system, Pardus through its recently developed agent based deployment and monitoring component called Lider-Ahenk. The system with self-management capability has an improved health resulted from correct decisions taken by the system itself about maintenance.

Benzer Tezler

  1. Early detection of distributed denial of service attacks

    Dağıtık hizmet engelleme saldırılarının erken tespiti

    KAĞAN ÖZGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  2. Güç kalitesi olaylarının makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması

    Classification of power quality events using machine learning methods

    FERHAT UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET ATA

    PROF. DR. BEŞİR DANDIL

  3. Digital oil refinery: Utilizing real-time analytics and cloud computing over industrial sensor data

    Başlık çevirisi yok

    ATHAR KHODABAKHSH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI

  4. Türkiye afet bilgi sistemi için birlikte çalışabilirlik esaslarının geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and implementation of interoperability principles for disaster information system of Turkey

    ELİF DEMİR ÖZBEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  5. Coğrafi bilgi sistemlerinde ağ analizi

    Network analysis in geographic information systems

    VEDAT GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. SITKI KÜLÜR