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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},
}