Система моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота виконана на 88 сторінках, містить 22 ілюстрації, 16 таблиць, 2 додатки, 23 джерела у списку використаних джерел.
Метою даної роботи є створення системи моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів, яка забезпечує автоматизований збір показників продуктивності для контейнеризованого веб-додатку, оцінку поточного стану компонента, візуалізацію результатів та збереження історії моніторингу.
У роботі розглядаються підходи до контейнеризації програмних компонентів, особливості збору показників завантаження процесора, оперативної пам'яті, часу відгуку та статусу HTTP, а також принципи роботи Docker, Docker Compose, cAdvisor, Prometheus, Grafana та API Google Sheets. Для практичної реалізації було обрано контейнерну архітектуру, що складається з тестового додатка FastAPI, агента моніторингу на Python, системи збору часових рядів Prometheus та візуалізації в Grafana.
У ході роботи було розроблено архітектуру системи, реалізовано веб-додаток, налагоджено контейнерне середовище, реалізовано збір та аналіз метрик, підготовлено інформаційні панелі візуалізації та протестовано продуктивність системи під навантаженням. Розроблена система може використовуватися як навчальна платформа DevOps, демонстраційне середовище для невеликих програмних проектів та основа для подальшої розробки системи моніторингу продуктивності програмних компонентів.
Розроблена програмна система призначена для моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів у контейнеризованому середовищі. Система забезпечує збір показників використання процесора, оперативної пам’яті, часу відповіді вебзастосунку, HTTP-статусу та загального стану програмного компонента. Практична реалізація побудована на основі тестового FastAPI-вебзастосунку, моніторингового агента мовою Python, Docker, Docker Compose, cAdvisor, Prometheus і Grafana. Зібрані метрики можуть відображатися у Grafana у вигляді графіків та інформаційних панелей, а також зберігатися у CSV або Google Sheets для подальшого аналізу. Система може використовуватися як навчальний стенд для вивчення принципів DevOps, контейнеризації, моніторингу програмних компонентів, збору метрик і візуалізації результатів.
Опис
Ключові слова
моніторинг, продуктивність, програмний компонент, docker, fastapi, cadvisor, prometheus, grafana, raspberry pi, google sheets, python, devops
Бібліографічний опис
Шмагайло, Н. Р. Система моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Шмагайло Назар Романович. – Київ, 2026. – 88 с.