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@MASTERSTHESIS{Linner:837321,
author = {Linner, Sebastian},
title = {{D}esign eines {S}ystems zur Überwachung und dynamischen
{E}rweiterung der {S}plunk-{U}mgebung am {J}ülich
{S}upercomputing {C}entre},
school = {Fachhochschule Aachen},
type = {MS},
reportid = {FZJ-2017-06286},
pages = {61 p.},
year = {2017},
note = {Fachhochschule Aachen, Masterarbeit, 2016},
abstract = {Seit April 2013 werden im Jülich Supercomputing Centre
(JSC) Syslog-Informationen unterschiedlichster Geräte mit
Hilfe der Software Splunk ausgewertet. Dadurch wird der
Betrieb und die Sicherheit des Campus-Netzwerks (JuNet)
entsprechend der gültigen Ge-setze und
Betriebsvereinbarungen gewährleistet. Mit Splunk werden die
Logs der Firewall, der Webproxies und weiterer Systeme
aggregiert und im Splunk-eigenen Dateiformat abgespeichert.
Mit Hilfe der Software können diese Daten anschließend
durchsucht werden. Splunk zeichnet sich zudem dadurch aus,
dass sie als Cluster-Lösung eingesetzt werden kann. Ein
Cluster besteht aus mehreren Systemen,die Daten generieren,
aufbereiten (Search Head) und aggregieren beziehungsweise
verarbeiten (Indexer). Die zu verarbeitenden Daten können
über eine Loadbalancing-Instanz auf mehrere Indexer
verteilt werden, wodurch die Daten effizienter durchsucht
werden können. Außerdem können die Indexer die
verarbeiteten Daten untereinander replizieren, sodass eine
höhere Ausfallsicherheit gewährleistet wird. Die Anfragen
der Benutzer werden durch Search Heads auf die verschiedenen
Indexer verteilt, welche anschließend die Suchergebnisse
aufbereiten. In dieser Arbeit wird eine Splunk-Umgebung
entworfen, die dynamisch und automatisch auf
Performance-Engpässe reagiert. Zur Optimierung der
Such-Laufzeiten, der Latenz und der Auslastung des Systems
werden Messungen über das Verhalten verschiedener
Testszenarien durchgeführt. Dabei wird untersucht, ob und
an welcher Stelle eine Verbesserung erreicht werden kann.
Die Szenarien unterscheiden sich beispielsweise in der Art
der Installation (Einzel-Instanz bzw. Cluster-Installation)
oder in der verwendeten Architektur (virtuelle Maschinen
bzw. physische Server). Aus den Messungen der
unterschiedlichen Szenarien wird ein empirisches Modell
entwickelt, welches dazu dient, die Szenarien zu
identifizieren, welche sich zur Beseitigung verschiedener
Engpässe eignen, sowie zur Definition von Schwellwerten.
Bei Überschreitung dieser Schwellwerte soll schnell und
automatisiert eine Erweiterung der Umgebung ausgelöst
werden, was durch die Integration eines Konfigurations-
beziehungsweise Orchestrierungstools realisiert werden
soll.},
cin = {JSC},
cid = {I:(DE-Juel1)JSC-20090406},
pnm = {513 - Supercomputer Facility (POF3-513)},
pid = {G:(DE-HGF)POF3-513},
typ = {PUB:(DE-HGF)19},
url = {https://juser.fz-juelich.de/record/837321},
}