Desarrollo de un sistema de monitoreo de métricas de rendimiento en aplicaciones en la nube con plataformas tipo Serverless Containers y Kubernetes
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Date
2022
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Durante los últimos años, ha habido un crecimiento exponencial del acceso a la tecnología web en Colombia. Esto ha implicado a su vez, una migración masiva de los negocios y las empresas al uso de este tipo de tecnologías. No obstante lo anterior, existen, como es natural, muchos fallos, errores y riesgos en las mismas; sobre todo en lo referente a las arquitecturas de software, que pueden derivar en pérdidas económicas, toda vez que la satisfacción de los usuarios con las plataformas disminuye siempre que estas no cumplen con los requisitos de calidad para su despliegue adecuado. Este contexto explica la necesidad de ejecutar pruebas de rendimiento que ayuden a detectar y corregir los errores y fallos, de manera temprana. En el presente trabajo se toma como punto de inicio GreenSQA, una plataforma que permite ejecutar este tipo de pruebas. Sin embargo, actualmente la plataforma no cuenta con la tecnología para ejecutarlas en los servicios en la nube tipo Kubernetes y Serverless Containers, de forma automatizada y en tiempo de ejecución. Pensando en lo anterior, se presenta aquí el desarrollo de la creación de un sistema que permita la automatización y facilite el monitoreo y la visualización de métricas de rendimiento en aplicaciones web que operan en plataformas tipo Serverless Containers y Kubernetes, para diferentes clientes de GreenSQA. En la investigación se realizó un exhaustivo análisis del funcionamiento de la tecnología Kubernetes (los servicios que ofrece y su forma de operar). Se identificaron los proveedores de servicios de Kubernetes y se les realizaron pruebas de conceptos. Así mismo, se identificaron los indicadores de salud del clúster con el fin de seleccionar las métricas más relevantes. Se desarrolló un paquete Helm Chart y se desarrollaron cuatro niveles de tableros para monitorear y visualizar las métricas. Se realizó con ello una plataforma sobre la que se realizaron nuevas pruebas de performance; logrando así desplegar el software propuesto.
Description
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ChatGPT
During the last few years, there has been an exponential growth in access to web technology in Colombia. This has implied, in turn, a massive migration of businesses and companies to the use of this type of technology. Notwithstanding the foregoing, there are, of course, many failures, errors and risks in them; especially in relation to software architectures, which can lead to economic losses, since user satisfaction with the platforms decreases whenever they do not meet the quality requirements for proper deployment. This context explains the need to run performance tests that help detect and correct errors and failures early. In the present work, GreenSQA is taken as a starting point, a platform that allows to execute this type of tests. However, currently the platform does not have the technology to execute them in cloud services such as Kubernetes and Serverless Containers, in an automated manner and at runtime. Thinking about the above, the development of the creation of a system that allows automation and facilitates the monitoring and visualization of performance metrics in web applications that operate on Serverless Containers and Kubernetes-type platforms, for different GreenSQA clients, is presented here. In the investigation, an exhaustive analysis of the operation of Kubernetes technology (the services it offers and its way of operating) was carried out. Kubernetes service providers were identified and proof of concepts performed. Likewise, the health indicators of the cluster were identified in order to select the most relevant metrics. A Helm Chart package was developed and four levels of dashboards were developed to monitor and visualize the metrics. With this, a platform was created on which new performance tests were carried out; thus managing to deploy the proposed software.
Keywords
Arquitectura de software, Tecnología Kubernetes, Fallos y errores de software, Software architecture, Software failures and errors, Kubernetes technology, GreenSQA