Анализ производительности и устойчивости системы мониторинга платформы электронной коммерции на основе Prometheus и Grafana
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-29-33
Аннотация
Разработан Python-сервис мониторинга пользовательских метрик, взаимодействующий с открытым API маркетплейса. Архитектура реализована с использованием Prometheus и Grafana и ориентирована на контроль производительности ключевых этапов обработки данных: количества запросов, ошибок, времени отклика, скорости записи в базу данных и характеристик товаров. Для оценки устойчивости выполнено моделирование аварийных ситуаций, включая сбои внешних API, деградацию базы данных, сетевые задержки, рост нагрузки и утечки памяти. Применение потоковой обработки данных в сочетании с SQLite обеспечивает высокую производительность и надёжность.
Об авторах
Е. С. Пискун
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Пискун Екатерина Сергеевна –
кандидат экономических наук, доцент.
г. Минск
Е. Н. Котько
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Котько Елизавета Николаевна –
ассистент кафедры, магистрант.
г. Минск
Список литературы
1. Pivotto J, Brazil B. Prometheus: Up & Running : Infrastructure and Application Performance Monitoring. 2nd ed. O'Reilly Media, Incorporated; 2023. 415 p.
2. Salituro E. Learn Grafana 10. x : A Beginner's Guide to Practical Data Analytics, Interactive Dashboards, and Observability. Second edition. Birmingham: Packt Publishing Ltd; 2023. 542 p.
3. Grafana Documentation. Official documentation of Grafana – open platform for analytics and monitoring. Available at: https://grafana.com/docs (accessed: 12.07.2025).
4. Chapman R, Holmes P. Observability with Grafana: Monitor, control, and visualize your Kubernetes and cloud platforms using the LGTM stack. Birmingham: Packt Publishing Ltd; 2023. 356 p.
5. The C4 model for visualising software architecture. Available at: https://c4model.com/ (accessed: 12.07.2025).
6. Turnbull J. Monitoring with Prometheus. Turnbull Press; 2018. 394 p.
7. Python 3.13.7 documentation. Available at: https://docs.python.org/3/ (accessed: 12.07.2025).
Рецензия
Для цитирования:
Пискун Е.С., Котько Е.Н. Анализ производительности и устойчивости системы мониторинга платформы электронной коммерции на основе Prometheus и Grafana. Системный анализ и прикладная информатика. 2025;(3):29-33. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-29-33
For citation:
Piskun E., Katsko E. Performance and reliability analysis of an e-commerce platform monitoring system based on Prometheus and Grafana. «System analysis and applied information science». 2025;(3):29-33. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-3-29-33
Просмотров:
26
Послать статью по эл. почте 