Número do Painel | |
Autor | |
Instituição | UFSC |
Tipo de Bolsa | BIPI/UFSC |
Orientador | PATRICIA DELLA MEA PLENTZ |
Depto | DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA / INE/CTC |
Centro | CENTRO TECNOLOGICO |
Laboratório | |
Grande Área / Área do Conhecimento | Ciências Exatas e da Terra
/Ciências Exatas e da Terra |
Sub-área do Conhecimento | Ciência da Computação |
Titulo | Caching deltabase: reduzindo o tempo de resposta em bigdata queries e orquestração em HPC |
Resumo | Sendo a monitoração de arquivos de log imprescindível no desenvolvimento e reparo de uma aplicação, é também de suma importância obter uma interpretação clara e direta ao analisar os arquivos. Muitas vezes, por conta do aumento de dados gerados por segundo nos atuais sistemas e pela dispersibilidade que a computação em nuvem pode causar nesses arquivos, essa ação pode ficar bastante complicada, tendo que analisar o arquivo diversas vezes até encontrar o erro reportado. Essa tarefa pode levar bastante tempo, dependendo da quantidade de arquivos, dados e componentes disponíveis no sistema. Neste estudo, foram utilizadas as ferramentas de gerenciamento de logs da Elastic Stack: Elasticsearch, Filebeat e Kibana para a filtragem, o gerenciamento, centralização e a visualização dos logs. Os testes foram realizados na plataforma de Big Data HPCC Systems da LexisNexis. Com a criação de dashboards interativos, a visualização dos logs e a procura por erros foram facilitadas, podendo ser de grande ajuda na hora de achar soluções para os erros reportados. |
Link do Video | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/239113 |
Palavras-chave | computacao de alto desempenho, computacao em nuvem, sistemas transacionais, big data |
Colaboradores |