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Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Milagaia, João Marcelo Machado
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/56971
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
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spelling Usage StatisticsTSDBInfluxDBDashboardGrafanaDockerTrabalhos de projeto de mestrado - 2022Departamento de InformáticaTrabalho de projeto de mestrado, Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasBy looking at logs, metrics and traces, it is possible to infer what is going on inside a system, in order to detect problems or inefficiencies. Quidgest is a global technological company and since its establishment in 1988, it has pioneered the use of AI applied to modelling and automatic generation of software. Genio is a tool that allows functional specialists and analysts to build and support information systems. Quidgest needs to evaluate the performance of the systems generated by Genio. The goal of this work is to integrate a dashboard with usage and performance statistics into the administration interface of the solutions generated by Genio. To generate mock metrics QuidServer is used, a windows service developed and used by Quidgest. This service reads and configures long duration processes and calls external services that run those processes. With this, an event collection agent was developed in C Sharp. This agent reads events in real time, parses them and writes them into an InfluxDB bucket. With InfluxDB, it is possible to create continuous queries that run automatically and periodically to downsample the data as needed. Grafana is then used to create dashboard, which allows for simultaneous visualization of different data. Having the processing time of received messages as a metric implemented by the company, a new metric is implemented, the number of invoked scheduling tasks, as well as the processing time of said tasks. This is done to understand how metrics are collected from a system: measuring data and aggregating it into metrics that can be sent through ETW events to be captured by the metric collection agent. Finally, Docker is used to run InfluxDB in one container and Grafana in another, which allows for the automation of the installation and configuration of InfluxDB and Grafana.Barros, Márcia Cristina AfonsoRepositório da Universidade de LisboaMilagaia, João Marcelo Machado2023-04-03T14:23:50Z202220222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/56971enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:05:01Zoai:repositorio.ul.pt:10451/56971Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:07:28.420969Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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