Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Enhancing CTAO monitoring and alarm subsystems in distributed environments using ServiMon

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378271%3A_____%2F25%3A00648264" target="_blank" >RIV/68378271:_____/25:00648264 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pos.sissa.it/501/775/pdf" target="_blank" >https://pos.sissa.it/501/775/pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.22323/1.501.0775" target="_blank" >10.22323/1.501.0775</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Enhancing CTAO monitoring and alarm subsystems in distributed environments using ServiMon

  • Popis výsledku v původním jazyce

    ServiMon is a scalable data collection and auditing pipeline designed for service-oriented, cost-efficient quality control in distributed environments, including the CTAO monitoring, logging, and alarm subsystems. Developed within a Docker-based architecture, it leverages cloud-native technologies and distributed computing principles to enhance system observability and reliability. At its core, ServiMon integrates key technologies such as Prometheus, Grafana, Kafka, and Cassandra. Prometheus serves as the primary engine for real-time performance metric collection, enabling efficient monitoring across multiple nodes. Grafana provides interactive, service-oriented data visualization, facilitating system performance analysis. Additionally, Kafka and Cassandra expose system metrics via the JMX Exporter, offering critical insights into infrastructure availability and performance. This contribution exposes how ServiMon could provide an enhancement on scalability, security, and efficiency in a distributed computing environment, such as the CTAO monitoring, logging, and alarm subsystems. This integrated approach not only ensures robust real-time monitoring, but also optimizes operational costs. Furthermore, ServiMon’s ability to generate large volumes of diverse data over time provides a strong foundation for predictive maintenance. By incorporating stochastic and approximate computing techniques, it enables proactive failure detection and system optimization, minimizing downtime and maximizing telescope availability.

  • Název v anglickém jazyce

    Enhancing CTAO monitoring and alarm subsystems in distributed environments using ServiMon

  • Popis výsledku anglicky

    ServiMon is a scalable data collection and auditing pipeline designed for service-oriented, cost-efficient quality control in distributed environments, including the CTAO monitoring, logging, and alarm subsystems. Developed within a Docker-based architecture, it leverages cloud-native technologies and distributed computing principles to enhance system observability and reliability. At its core, ServiMon integrates key technologies such as Prometheus, Grafana, Kafka, and Cassandra. Prometheus serves as the primary engine for real-time performance metric collection, enabling efficient monitoring across multiple nodes. Grafana provides interactive, service-oriented data visualization, facilitating system performance analysis. Additionally, Kafka and Cassandra expose system metrics via the JMX Exporter, offering critical insights into infrastructure availability and performance. This contribution exposes how ServiMon could provide an enhancement on scalability, security, and efficiency in a distributed computing environment, such as the CTAO monitoring, logging, and alarm subsystems. This integrated approach not only ensures robust real-time monitoring, but also optimizes operational costs. Furthermore, ServiMon’s ability to generate large volumes of diverse data over time provides a strong foundation for predictive maintenance. By incorporating stochastic and approximate computing techniques, it enables proactive failure detection and system optimization, minimizing downtime and maximizing telescope availability.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10303 - Particles and field physics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of Science

  • ISBN

  • ISSN

    1824-8039

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    775

  • Název nakladatele

    Sissa Medilab srl

  • Místo vydání

    Trieste

  • Místo konání akce

    Ženeva

  • Datum konání akce

    15. 7. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku