Sistema centralizado de monitorización y observabilidad de aplicaciones desplegadas en EKS de AWS con Elastic.
Fecha:
20/09/2023Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
Este trabajo de final de máster se centra en la observabilidad y monitorización de aplicaciones desplegadas en Amazon Web Services (AWS). Específicamente, la aplicación se desplegará en Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) y se recopilará información de diferentes fuentes, como la infraestructura, el clúster de Kubernetes (K8s), el APM (Application Performance Monitoring) y los servicios de AWS. Para llevar a cabo esta tarea, se utilizará la herramienta Elastic Observability.
El objetivo principal de este trabajo es proporcionar una comprensión completa de las prácticas de observabilidad y monitorización en el entorno de AWS. Se exploran los beneficios y desafíos de migrar aplicaciones a la nube y se enfatiza la importancia de una observabilidad y monitorizaciones efectivas en la computación en la nube moderna.
La investigación profundiza en las capacidades de Elastic Observability y su integración con los servicios de AWS, como AWS CloudWatch. Se discuten las ventajas de utilizar Elastic Observability para recopilar, analizar y visualizar datos de diferentes fuentes, incluyendo métricas de infraestructura, métricas del clúster de Kubernetes, datos de APM y registros de servicios de AWS.
Se describe la implementación de la solución propuesta, destacando la arquitectura y consideraciones de diseño para lograr una observabilidad y monitorizaciones efectivas en un entorno de AWS EKS. El trabajo también aborda los desafíos encontrados durante el proceso de implementación y proporciona información sobre las mejores prácticas para optimizar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones desplegadas en AWS.
La evaluación de la solución incluye pruebas de rendimiento, análisis de los datos recopilados y comparación con métricas y umbrales predefinidos. Los resultados demuestran la efectividad de Elastic Observability al proporcionar información en tiempo real sobre el rendimiento de la aplicación, identificar cuellos de botella y facilitar la resolución eficiente de problemas.
En resumen, este trabajo de final de máster contribuye al campo de la observabilidad y monitorización en entornos nativos de la nube, centrándose específicamente en aplicaciones desplegadas en AWS EKS. El uso de Elastic Observability como herramienta para recopilar y
Víctor Creus González
Sistema centralizado de monitorización y observabilidad de aplicaciones desplegadas en EKS de AWS con Elastic.
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analizar datos de diferentes fuentes permite a las organizaciones obtener información
Descripción:
This Master's thesis focuses on the observability and monitoring of applications deployed on Amazon Web Services (AWS). Specifically, the application will be deployed on Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), and information will be collected from various sources, including infrastructure, the Kubernetes cluster, Application Performance Monitoring (APM), and AWS services. The chosen tool for this purpose is Elastic Observability.
The thesis aims to provide a comprehensive understanding of observability and monitoring practices in the AWS environment. It explores the benefits and challenges of migrating applications to the cloud and emphasizes the importance of effective observability and monitoring in modern cloud computing.
The research delves into the capabilities of Elastic Observability and its integration with AWS services, such as AWS CloudWatch. It discusses the advantages of using Elastic Observability for collecting, analyzing, and visualizing data from different sources, including infrastructure metrics, Kubernetes cluster metrics, APM data, and AWS service logs.
The implementation of the proposed solution is described, highlighting the architecture and design considerations for achieving effective observability and monitoring in an AWS EKS environment. The thesis also addresses the challenges encountered during the implementation process and provides insights into best practices for optimizing the performance and reliability of applications deployed on AWS.
The evaluation of the solution includes performance testing, analysis of collected data, and comparison with predefined metrics and thresholds. The results demonstrate the effectiveness of Elastic Observability in providing real-time insights into application performance, identifying bottlenecks, and facilitating efficient troubleshooting.
Overall, this Master's thesis contributes to the field of observability and monitoring in cloud-native environments, specifically focusing on applications deployed on AWS EKS. The use of Elastic Observability as a tool for collecting and analyzing data from various sources enables organizations to gain valuable insights into their application's performance and optimize their infrastructure on AWS.
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