Автоматизація розгортання та моніторингу сервісів в мультихмарних середовищах

Автор: Кузьмінський Віталій Олексійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Проектування та адміністрування інформаційних комунікаційних мереж
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Автоматизація розгортання та моніторингу в мультихмарному середовищі є актуальним завданням сучасного ІТ-сектора. Розвиток хмарних технологій дозволяє забезпечити масштабованість, високу доступність та продуктивність додатків, однак впровадження мультихмарної архітектури супроводжується низкою викликів. Основними з них є сумісність різних платформ, уніфікація процесів розгортання, а також забезпечення централізованого моніторингу в умовах різнорідної інфраструктури. З огляду на це, актуальним є дослідження методів автоматизації управління інфраструктурою, а також вибір інструментів, здатних забезпечити високу ефективність у мультихмарному середовищі. Метою роботи є створення системи автоматизації, що дозволяє ефективно розгортати та моніторити сервіси у мультихмарних середовищах із використанням сучасних інструментів, таких як Terraform, Docker Compose, Prometheus, Grafana та Jenkins. У рамках дослідження визначено ключові завдання: вибір інструментів для автоматизації, їх інтеграція, розробка конфігурацій та аналіз результатів впровадження. Особлива увага приділяється порівнянню хмарних платформ AWS і DigitalOcean для забезпечення ефективного використання ресурсів у різних сценаріях. У першій частині роботи проведено огляд сучасних підходів до автоматизації розгортання та моніторингу. Розглянуто переваги та обмеження методологій GitOps, IaC та інших сучасних підходів. Зокрема, підкреслено значення інфраструктури як коду для стандартизації та автоматизації процесів розгортання. Аналіз інструментів моніторингу, таких як Prometheus і Grafana, підтвердив їх ефективність для роботи в мультихмарному середовищі, зокрема для збору, аналізу та візуалізації метрик. Друга частина дослідження присвячена розробці методології автоматизації. У цьому контексті обґрунтовано вибір інструментів для управління інфраструктурою, CI/CD, контейнеризації та моніторингу. Зокрема, Terraform обрано для створення інфраструктури в AWS і DigitalOcean, Docker Compose – для оркестрації контейнеризованих додатків, а Jenkins – для побудови автоматизованих пайплайнів. Для моніторингу використано інтеграцію Prometheus і Grafana, які дозволяють створювати кастомізовані дашборди та налаштовувати алерти. Практична реалізація, описана в третій частині, включає створення мультихмарної інфраструктури за допомогою Terraform, що забезпечує автоматизоване налаштування серверів, мережевих ресурсів та сховищ даних. Наведено приклади конфігураційних файлів із використанням модулів Terraform, що дозволяють уніфікувати процес розгортання. Також описано використання Docker Compose для створення контейнеризованих середовищ із інтеграцією таких сервісів, як Flask-додаток, база даних PostgreSQL, Prometheus та Grafana. Окрім цього, детально описано створення пайплайнів Jenkins для автоматизації CI/CD процесів, які охоплюють тестування, збірку та деплой додатків у мультихмарному середовищі. Моніторинг у системі реалізовано за допомогою Prometheus і Grafana. Prometheus забезпечує збір ключових метрик, таких як продуктивність додатків, використання ресурсів і час відповіді серверів. Grafana використано для створення візуалізованих дашбордів, що відображають стан системи в реальному часі. Як приклад, надано дашборди, створені для моніторингу додатків, розгорнутих на AWS. Ці дашборди дозволяють оперативно виявляти проблеми та аналізувати продуктивність системи. Також важливо відзначити необхідність удосконалення механізмів безпеки в мультихмарному середовищі. Використання таких підходів, як Infrastructure as Code (IaC), дозволяє створювати стандартизовані конфігурації з урахуванням найкращих практик безпеки. Однак забезпечення захисту даних між різними хмарами, а також реалізація ефективного управління доступами в мультихмарному середовищі потребує використання таких інструментів, як HashiCorp Vault чи AWS Secrets Manager. З точки зору розвитку моніторингу, доцільно розглянути впровадження AIOps-рішень, які використовують машинне навчання для прогнозування можливих збоїв і автоматизації їхнього виправлення. Наприклад, Prometheus можна інтегрувати з такими платформами, як Splunk чи Dynatrace, для отримання додаткових можливостей аналізу даних. Grafana, у свою чергу, може бути доповнена інтерактивними алертами, які будуть автоматично генерувати рекомендації з усунення проблем. Загалом, результати дослідження підтверджують, що впровадження мультихмарної архітектури на базі Terraform, Docker Compose, Jenkins, Prometheus і Grafana забезпечує високу ефективність, стабільність і масштабованість системи. Використання автоматизації дозволяє значно зменшити кількість ручної роботи, мінімізувати ризик помилок і забезпечити повторюваність процесів. Водночас, у роботі виділено основні виклики, пов’язані з мультихмарним середовищем, які вимагають подальшого дослідження та оптимізації.