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dc.contributor.authorWiedenhöfer, Manuel-
dc.date.accessioned2018-10-17T13:02:45Z-
dc.date.available2018-10-17T13:02:45Z-
dc.date.issued2018de
dc.identifier.other51208615X-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-100732de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10073-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-10056-
dc.description.abstractAktuelle Begriffe und Konstrukte wie Predictive Maintenance, Self-Healing oder Machine Learning versprechen viele Vorteile für Unternehmen aus allen Wirtschaftsbereichen. Grundlegend dafür ist das vollumfängliche Sammeln und Auswerten enormer Datenmengen, dass unter dem Sammelbegriff Big Data zusammengefasst wird. Neben der Überwachung der Komponenten, muss dabei gleichzeitig die immer komplexer werdende IT-Infrastruktur flexibel gestaltet werden. Die von der Universität Stuttgart entwickelte Laufzeitumgebung OpenTOSCA, erlaubt das automatisierte Provisionieren von Applikationen auf Basis des TOSCA Standards. Dies ermöglicht eine Flexibilisierung und Automatisierung der IT-Infrastruktur. Durch die automatisierte Integration der Monitoring-Komponente in die provisionierten Applikationen, wird das Sammeln der Daten ohne zusätzlichen Aufwand gesichert. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Integration eines Monitoringsystems in das bestehende OpenTOSCA Ökosystem. Hierbei werden vier Monitoringsysteme (Splunk, ELK-Stack, TICKStack, Prometheus) auf die Integration von OpenTOSCA, anhand aufgestellter Anforderungen, untersucht. Es folgt die konzeptionelle Beschreibung und Integration des Monitoringsystems (TICK-Stack). In Kooperation mit der Robert Bosch GmbH, wurde der TICK-Stack in einen bestehenden Projekt-Testaufbau erfolgreich implementiert.de
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc004de
dc.titleCloud Service Monitoring mit TOSCAde
dc.typemasterThesisde
ubs.fakultaetInformatik, Elektrotechnik und Informationstechnikde
ubs.institutInstitut für Parallele und Verteilte Systemede
ubs.publikation.seiten92de
ubs.publikation.typAbschlussarbeit (Master)de
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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