Kubeowl: um arcabouço para detecção de anomalias em requisições HTTP

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Silva, Fernando Lemes da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Anomaly detection
Detecção de anomalia
Kubeowl
Kubernetes
Microservices
Microsserviços
Monitoramento
Monitoring
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-26082025-124413/
Resumo: O objetivo desta pesquisa de mestrado foi o de estudar a detecção de anomalias em requisições HTTP em um ambiente de produção, com vários microsserviços sendo utilizados por clientes reais, visando diminuir o tempo de resposta a incidentes. Esta abordagem de monitoramento já vem sido estudada para aplicações de detecção de: Gargalos, falhas em sistemas, intrusão, mas o principal foco nesta pesquisa foi o de construir um sistema bastante simples que coletasse o mínimo de informações dos microsserviços sem causar impacto no desempenho ou no processo de desenvolvimento dos microsserviços sob estudo. Durante o processo de pesquisa, um arcabouço foi criado para coletar e processar os dados das requisições HTTP em alguns pontos do sistema, e algoritmos de aprendizado de máquina foram utilizados para detectar e reportar as condições anômalas. Ao final deste processo, a conclusão obtida foi de que o minimalismo na coleta de dados prejudica a análise de um ambiente complexos de microsserviços, principalmente quando o ótimo computacional diverge do ótimo da perspectiva financeira.
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