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Prototyping a Cloud Observability Platform for Distributed Tracing

Alessio Corvaglia

Prototyping a Cloud Observability Platform for Distributed Tracing.

Rel. Fulvio Giovanni Ottavio Risso, Federico Barbero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

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Abstract:

Al giorno d’oggi le aziende stanno spostando sempre più le loro attività online. Lo sviluppo basato su microservizi viene utilizzato per fornire una miglior resilienza, disponibilità, tolleranza ai guasti e manutenibilità dei servizi in esecuzione nel cloud. L’utilizzo di tale approccio comporta un proporzionale aumento in termini di complessità nel monitoraggio e nella gestione di tali servizi. Il nuovo concetto di osservabilità è fondamentale per capire come il sistema sta operando internamente e per essere proattivi nel prendere decisioni per farlo funzionare correttamente. Uno dei pilastri dell’osservabilità è chiamato “tracciature distribuite”. Una traccia rappresenta il percorso di una richiesta mentre scorre attraverso i vari componenti di un sistema distribuito ed è capace di trasportare informazioni relative a tempistiche, eventi ed errori che si sono verificati lungo il percorso. Questo aiuta a individuare potenziali colli di bottiglia e a ricercare possibili opportunità di miglioramento. Scopo della tesi è la progettazione di una piattaforma di osservabilità cloud con l’obiettivo di catturare tracciature distribuite da applicazioni e servizi ospitati in diversi ambienti del cloud provider AWS (Amazon Web Services) come macchine virtuali, cluster Kubernetes e funzioni Lambda, massimizzando la trasparenza nella raccolta di questi dati per evitare modifiche al codice sorgente. Una dettagliata analisi dello stato dell’arte è seguita dalla proposta di una soluzione di un’architettura in grado di raccogliere, aggregare, processare, memorizzare e visualizzare tracce distribuite prendendo in considerazione aspetti trasversali come performance, sicurezza e gestione di utenti multipli.

Relatori: Fulvio Giovanni Ottavio Risso, Federico Barbero
Anno accademico: 2022/23
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 102
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: STORM REPLY S.R.L. con unico socio
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/24532
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