Система моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСегеда, Ірина Василівна
dc.contributor.authorШмагайло, Назар Романович
dc.date.accessioned2026-09-29T14:25:51Z
dc.date.available2026-09-29T14:25:51Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherThe thesis comprises 88 pages and includes 22 illustrations, 16 tables, 2 appendices and 23 references in the bibliography. The aim of this work is to create a system for monitoring and analysing the performance of software components, which provides automated collection of performance metrics for a containerised web application, assessment of the current state of the component, visualisation of results, and storage of monitoring history. The work examines approaches to containerising software components, the specifics of collecting CPU, RAM, response time and HTTP status metrics, and the principles of operation of Docker, Docker Compose, cAdvisor, Prometheus, Grafana and the Google Sheets API. For practical implementation, a containerised architecture was chosen, comprising a test FastAPI application, a Python monitoring agent, the Prometheus time series collection system, and visualisation in Grafana. During the course of the work, the system architecture was designed, a test web application was implemented, a containerised environment was set up, metric collection and analysis were implemented, visualisation dashboards were prepared, and the system’s performance under load was tested. The developed system can be used as a DevOps training platform, a demonstration environment for small software projects, and a foundation for the further development of a system for monitoring the performance of software components.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationШмагайло, Н. Р. Система моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Шмагайло Назар Романович. – Київ, 2026. – 88 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83576
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмоніторинг
dc.subjectпродуктивність
dc.subjectпрограмний компонент
dc.subjectdocker
dc.subjectfastapi
dc.subjectcadvisor
dc.subjectprometheus
dc.subjectgrafana
dc.subjectraspberry pi
dc.subjectgoogle sheets
dc.subjectpython
dc.subjectdevops
dc.titleСистема моніторингу та аналізу продуктивності програмних компонентів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Schmagaylo_bakalavr.pdf
Розмір:
2.64 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ЦТЕ)
Бакалаврські роботи