Doktoraty Wydziału IET

Ta strona jest tylko do odczytu. Możesz wyświetlić źródła tej strony ale nie możesz ich zmienić.
==== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ====


\\

^   **PRZEWODNICZĄCY I RADA DYSCYPLINY**    \\    **INFORMATYKI TECHNICZNEJ I TELEKOMUNIKACJI**    \\    **AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE**   ^^
|   zapraszają na    \\    publiczą dyskusję nad rozprawą doktorską    \\      \\   //mgr inż. Bartosza Żurkowskiego//      \\                 ||
|  **ANALIZA ŹRÓDEŁ DEFEKTÓW DZIAŁANIA APLIKACJI DUŻEJ SKALI W CHMURZE OBLICZENIOWEJ**||
^  Termin:|21 października 2022 roku o godz. 12:00 |
^  Miejsce:|sala 1.20, Centrum Informatyki D-17, ul. Kawiory 21 |
^  **PROMOTOR:**|prof. dr hab. inż. Krzysztof Zieliński, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie |
^  **PROMOTOR POMOCNICZY:**|dr inż. Kazimierz Bałos, Samsung R&D Institute Poland |
^  ** RECENZENCI:**|prof. dr hab. inż. Krzysztof Goczyła, Politechnika Gdańska |
^  **            **|prof. dr hab. inż. Jerzy Brzeziński, Politechnika Poznańska |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni   Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  ||
\\
----

\\


==== Analiza źródeł defektów działania aplikacji dużej skali w chmurze obliczeniowej ====
     
\\

//mgr inż. Bartosz Żurkowski//

\\

**Promotor:** prof. dr hab. inż. Krzysztof Zieliński (AGH)\\
**Promotor pomocniczy:** dr inż. Kazimierz Bałos (Samsung)\\
**Dyscyplina:** Informatyka Techniczna i Telekomunikacja

\\


W ostatniej dekadzie architektura mikroserwisów stała się głównym nurtem tworzenia aplikacji realizujących złożone procesy biznesowe. Aplikacje te ewoluowały w złożone siatki usług składające się z setek serwisów rozproszonych w wielowarstwowym środowisku chmury obliczeniowej. Jednocześnie, ilość oraz różnorodność danych telemetrycznych generowanych przez te systemy w połączeniu z wysoką częstotliwością zmian charakterystyczną dla środowiska chmurowego stwarzają trudne wyzwanie w lokalizowaniu przyczyn awarii. Prowadzi to do częstych naruszeń jakości usług stanowiąc przeszkodę w zapewnieniu gwarancji parametrów wydajności oraz dostępności. Nowoczesne systemy wymagają opracowania rozwiązania zdolnego do zapewnienia wieloaspektowego wglądu w wielowarstwową architekturę aplikacji oraz wdrożenia mechanizmów umożliwiających zautomatyzowaną analizę przyczyn awarii (//Root Cause Analysis - RCA//) z przejrzystym wytłumaczeniem ich przebiegu dla operatora.

--** Teza rozprawy:**-- Jako tezę niniejszej rozprawy doktorskiej autor przedstawia następujące stwierdzenie:

//**Synergia metod korelacji symptomów oraz aktywne gromadzenie wiedzy dot. struktury oraz zachowania systemu umożliwia zbudowanie rozwiązania RCA będącego w stanie w sposób automatyczny identyfikować źródła złożonych defektów działania aplikacji dużej skali w chmurze obliczeniowej.**//

W szczególności omawiana praca dotyczy opracowania oraz weryfikacji całościowej metody diagnostycznej dedykowanej dla aplikacji chmurowych. Kluczowym elementem metody jest proces aproksymacji zależności przyczynowo-skutkowych między analizowanymi symptomami przez konsolidację wybranych metod korelacji. Realizacja rozwiązania wiąże aspekty statystyczne z aspektami strukturalnymi obserwowanego systemu zapewniając holistyczny wgląd w przebieg awarii.

W rezultacie główne wyniki badań można podsumować w następujący sposób:
  * Definicja wymagań dotyczących analizy defektów działania aplikacji dużej skali w chmurze obliczeniowej.
  * Eksploracja istniejących rozwiązań RCA oraz określenie ich istotnych ograniczeń w kontekście zdefiniowanych wymagań.
  * Opracowanie koncepcji rozwiązania RCA adresującej zidentyfikowane ograniczenia.
  * Realizacja metodologii korelacji symptomów, która przez konsolidację metod analitycznych rozpatrujących awarię w wielu płaszczyznach działania aplikacji, stanowi skuteczną aproksymację zależności przyczynowo-skutkowych między symptomami.
  * Realizacja modelu RCA obejmującego zestaw struktur danych zapewniający holistyczny wgląd w strukturę systemu oraz semantykę występujących w nim symptomów.
  * Realizacja algorytmu wnioskowania, który przy użyciu przyjętej metodologii korelacji symptomów oraz w oparciu o skonstruowany model RCA, w sposób zautomatyzowany, dokonuje diagnozy przyczyn obserwowanych awarii.
  * Wdrożenie prototypu rozwiązania implementującego kompletny proces diagnostyczny.
  * Praktyczna ocena przygotowanego prototypu w rzeczywistych scenariuszach awarii.

Wyniki badań potwierdzają, że automatyzacja procesu diagnozowania przyczyn awarii w chmurze obliczeniowej jest możliwa a przyjęta koncepcja użycia synergii metod korelacji zapewnia skuteczny mechanizm wnioskowania zależności między symptomami na potrzebę rekonstrukcji trajektorii awarii. Dodatkowo, szereg szczegółowych rozważań i wniosków w zakresie projektowania i realizacji elementów rozwiązania stanowi podstawę do budowy przyszłych systemów produkcyjnych omawianej klasy.

Rozprawa doktorska stanowi część programu Ministerstwa Edukacji i Nauki „doktorat wdrożeniowy” rozwijanego we współpracy z firmą Samsung R&D Institute Poland.

----

\\

 **Praca udostępniona publicznie:** \\

{{ :2022:bzurkowski:bartosz_zurkowski_rozprawa.pdf | Analiza źródeł defektów działania aplikacji dużej skali w chmurze obliczeniowej }}



 **Recenzje:** \\

{{ :2022:bzurkowski:bartosz_zurkowski_recenzaja_prof_goczyla.pdf | Recenzja prof. dr hab. inż. Krzysztof Goczyła}}

{{ :2022:bzurkowski:bartosz_zurkowski_recenzaja_prof_brzezinski.pdf | Recenzja prof. dr hab. inż. Jerzy Brzeziński}}

\\
Doktoraty Wydziału IET

Narzędzia użytkownika

Narzędzia witryny

Narzędzia strony
