Ing. Daniel Sedlák

Ing. Daniel Sedlák

RNDr. Jan Prachař

Katedra softwarového inženýrství

Cachování je jedna z nejefektivnějších metod na zrychlení většiny aplikací. Je tedy důležité, aby byla cache co nejvíce využívána. V této práci se budeme věnovat zlepšení využití cache webového serveru NGINX ve vícevrstvém prostředí. Zmíníme jak funguje NGINX při nasazení ve více vrstvách a jaké má toto nasazení výhody. Poté představíme způsob jak v tomto nasazení sdílet cache mezi více webovými servery a tudíž zlepšit její využití. Momentálně toto řešení není příliš rozšířené a v NGINXu i jiných populárních serverech tato funkcionalita chybí. Tato bakalářská práce se tedy zaměří i na implementaci této funcionality do webového serveru NGINX. Součástí tohoto řešení je i datová struktura Bloom filter, takže se jí v rešeršní části budeme více věnovat. Následně tuto implementaci otestujeme a nasadíme do produkčního prostředí, abychom zjistili její efektivitu v reálných scénářích.

Práce na DSpace

Ing. Daniel Sedlák

Ing. Jiří Szkandera

Katedra aplikované matematiky

Cacheování představuje klíčový prostředek pro zvýšení rychlosti a efektivity softwarových aplikací prostřednictvím dočasného ukládání často požadovaných dat. Tato bakalářská práce se zaměřuje na využití metod strojového učení pro rozhodování o vyřazování dat z HTTP cache na webových serverech. Úvodní část se věnuje principům HTTP cache a analyzuje výhody a omezení heuristických algoritmů i dosavadních přístupů založených na strojovém učení. Pro účely experimentálního porovnání je pak navrženo simulační prostředí, ve kterém jsou testovány různé strategie vyřazování. Následně je navržen algoritmus využívající strojové učení a jsou zkoumány možnosti zvýšení jeho efektivity. Hodnocení výkonu je založeno především na metrice Byte Hit Rate, která odpovídá praktické účinnosti cache. Výsledky ukazují, že řešení založené na strojovém učení překonává tradiční heuristické přístupy, a to při zachování přijatelné režie pro reálné nasazení.

Ing. Daniel Sedlák

Ing. Tomáš Kvasnička

Katedra počítačových systémů

Tato práce zkoumá metody omezování frekvence síťového provozu, zaměřuje se na open-source implementace a analýzu zdrojových kódů serveru nginx. Na základě rešerše je server rozšířen o modul implementující dvě metody: omezování pásma propustnosti pro HTTP tělo a omezování frekvence požadavků s využitím sliding window counter algoritmu. Výsledné řešení účinně vyvažuje spravedlnost limitací a výpočetní náročnost při zpracování více současných připojení, čímž vyhovuje nasazení ve vysoce výkonných webových systémech.

Ing. Daniel Sedlák

Ing. Jiří Szkandera

Katedra softwarového inženýrství

Tato práce se zabývá návrhem a implementací škálovatelného řešení pro správu a distribuci konfiguračních souborů v distribuovaném prostředí. Výsledné řešení zahrnuje API pro jejich efektivní správu a klientserver aplikaci pro spolehlivé doručení. Konfigurační soubory lze cílit na konkrétní skupiny serverů a po synchronizaci může být volitelně vyvoláno jejich načtení.

Ing. Daniel Sedlák

Ing. Lukáš Forst

Katedra teoretické informatiky

Edge computing aktuálně nabírá na popularitě mezi mnoha poskytovateli CDN. Přesouvá zpracování dat blíže klientům, čímž snižuje odezvu oproti centralizovaným datovým skladům, nebo vzdáleným cloudovým serverům. Tato práce analyzuje edge computing s technologii WebAssembly a zkoumá jak mohou být použity společně. Na základě těchto zjištění pak vytváří návrh a implementaci kompilační pipeline, která přijímá nedůvěryhodný zdrojový kód a zkompiluje ho do WebAssembly spustitelného souboru, který může být později spuštěn na edge serverech.

Práce na DSpace

Ing. Daniel Sedlák

doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Nasazování aktualizací na cluster serverů je rutinní úloha, která vyvažuje kompromis vylepšení služby s minimalizací rizik jejího rozbití. Kanárové nasazení tato rizika zmírňuje tím, že před nasazením aktualizace na celý cluster serverů nasadí aktualizaci na malou podmnožinu serverů. Ruční správa kanárového nasazení ve velkých clusterech je však komplikovaná a náchylná k chybám. Naše práce představuje mechanismus, který proces kanárového nasazení automatizuje. Mechanismus se skládá ze dvou hlavních částí: prediktoru a plánovače. Prediktor předpovídá provoz na serverech a plánovač využívá předpovědi spolu s dalšími vlastnostmi serverů a clusteru k vytvoření plánu nasazení. Mechanismus jsme navrhli tak, aby byl modulární, bezpečný a pozorovatelný. Funkčnost mechanismu jsme vyhodnotili na reálných datech a tak potvrdili jeho účinnost při zvyšování spolehlivosti procesu nasazení a snižování potenciálního dopadu v případě, že aktualizace službu rozbije.

Práce na DSpace

Ing. Daniel Sedlák

doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Zajištění správného a efektivního provozu rozsáhlých počítačových systémů představuje zásadní výzvu, zejména s jejich rostoucí složitostí. Efektivní monitorování a detekce anomálií jsou nezbytné pro zachování jejich integrity, dostupnosti a výkonu, jelikož umožňují, mimo jiné, včasnou identifikaci a řešení hardwarových poruch, softwarových regresí a síťových problémů. Zaměřujeme se na problém detekce anomálií v metrikách HTTP proxy serverů a řešíme ho vývojem škálovatelného a konfigurovatelného systému pro detekci anomálií v časových řadách. Navrhovaný systém se skládá z gRPC servisy sloužící pro orchestraci monitorovacích procesů a sady nesupervizovaných modelů pro detekci anomálií s automatickým prahováním. Pro vyhodnocení navržených modelů bylo použito pět vlastních datových sad reprezentujících běžné anomálie v produkčním prostředí a jedna veřejně dostupná datová sada. Tato práce navíc poskytuje základní přehled metod predikce časových řad a detekce anomálií, společně se stručným úvodem do standardních metodologií pro monitorování výkonu systémů.

Práce na DSpace

Ing. Daniel Sedlák

Ing. Martin Kolárik

Katedra softwarového inženýrství

Cílem této práce je navrhnout systém, který zajišťuje orchestraci pipeline pro zpracování logů, přičemž zpracované logy jsou v téměř reálném čase ukládány do externích úložišť. Služba poskytuje REST API pro správu a monitorování systémů zodpovědných za jednotlivé části zpracování. Systém je navržen jako vysoce dostupný a jeho funkcionalita je ověřena testy.