Karmaşık olay analizi ile dağıtık sistemlerin izlenmesi
Online monitoring of distributed systems using complex event processing
- Tez No: 446567
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERHAN MENGÜŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Early detection of distributed denial of service attacks
Dağıtık hizmet engelleme saldırılarının erken tespiti
KAĞAN ÖZGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Güç kalitesi olaylarının makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of power quality events using machine learning methods
FERHAT UÇAR
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET ATA
PROF. DR. BEŞİR DANDIL
- Digital oil refinery: Utilizing real-time analytics and cloud computing over industrial sensor data
Başlık çevirisi yok
ATHAR KHODABAKHSH
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Gpu sunucular üzerinde çalışan derin öğrenme tabanlı dağıtık ve ölçeklenebilir gerçek zamanlı video analitik platformu
Distributed and scalable deep learning analytics real-time video streaming platform running on gpu servers
HÜSEYİN CAN ÇOBANOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
PROF. DR. SELÇUK SEVGEN
DOÇ. DR. BETÜL AY