| Titre : |
Etude comparative et implémentation d'une solution d'observabilité pour la surveillance d'instances en environnement virtuel |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Mouhamad DIALLO, Auteur |
| Editeur : |
Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique |
| Année de publication : |
2026 |
| Importance : |
65 P. |
| Format : |
29 cm |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Observabilité Monitoring Cloud Computing AWS EC2 Elastic Stack Amazon EC2 Environnement virtuel Cloud computing Surveillance Application web AWS CloudWatch Prometheus ELK Stack Datadog Métrique Log Trace distribuée Grafana OpenTelemetry Jaeger Loki Metricbeat Filebeat Workflow d’alerte Informatique |
| Résumé : |
La transition vers le cloud computing et les architectures distribuées a considérablement complexifié la supervision des systèmes informatiques. Les méthodes traditionnelles de monitoring, basées principalement sur des métriques prédéfinies, ne suffisent plus à garantir la disponibilité et la performance des applications dans des environnements virtualisés dynamiques. Ce mémoire aborde la problématique de la surveillance moderne à travers le concept d'observabilité, une approche holistique qui intègre les métriques, les logs et les traces distribuées pour offrir une compréhension approfondie du comportement des systèmes. L'objectif principal de ce travail est de concevoir et d'implémenter une solution complète d'observabilité pour la surveillance d'une application web hébergée sur une instance Amazon EC2. La recherche s'articule autour d'une analyse comparative des solutions existantes (AWS CloudWatch, Prometheus, ELK Stack, Datadog, etc.) et aboutit à la proposition d'une architecture hybride combinant la stack Elastic (ELK) avec des services AWS natifs. Notre approche méthodologique comprend : (1) une étude théorique approfondie des concepts d'observabilité et des trois piliers fondamentaux, (2) la conception d'une architecture adaptée aux contraintes de performance, de scalabilité et de coût, et (3) l'implémentation pratique sur une instance EC2 avec déploiement d'Elasticsearch, Kibana, Metricbeat, Filebeat et configuration d'un système d'alerting personnalisé via SMTP. Les résultats obtenus démontrent la faisabilité d'une solution d'observabilité open source performante avec un budget maîtrisé. La plateforme déployée permet une surveillance en temps réel des métriques système et applicatives, une centralisation et analyse avancée des logs, ainsi qu'un système d'alerting proactif. L'évaluation de la solution révèle son efficacité à détecter les anomalies et à réduire le temps moyen de résolution des incidents (MTTR). En conclusion, ce travail contribue à la démocratisation de l'observabilité pour les organisations de taille moyenne en proposant une architecture équilibrée entre puissance fonctionnelle et contraintes économiques. Les perspectives d'amélioration incluent l'extension vers le tracing distribué, l'intégration de l'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies, et la migration vers une architecture clusterisée pour une meilleure résilience. Mots-clés |
| Permalink : |
https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3472 |
Etude comparative et implémentation d'une solution d'observabilité pour la surveillance d'instances en environnement virtuel [texte imprimé] / Mouhamad DIALLO, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, 2026 . - 65 P. ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Observabilité Monitoring Cloud Computing AWS EC2 Elastic Stack Amazon EC2 Environnement virtuel Cloud computing Surveillance Application web AWS CloudWatch Prometheus ELK Stack Datadog Métrique Log Trace distribuée Grafana OpenTelemetry Jaeger Loki Metricbeat Filebeat Workflow d’alerte Informatique |
| Résumé : |
La transition vers le cloud computing et les architectures distribuées a considérablement complexifié la supervision des systèmes informatiques. Les méthodes traditionnelles de monitoring, basées principalement sur des métriques prédéfinies, ne suffisent plus à garantir la disponibilité et la performance des applications dans des environnements virtualisés dynamiques. Ce mémoire aborde la problématique de la surveillance moderne à travers le concept d'observabilité, une approche holistique qui intègre les métriques, les logs et les traces distribuées pour offrir une compréhension approfondie du comportement des systèmes. L'objectif principal de ce travail est de concevoir et d'implémenter une solution complète d'observabilité pour la surveillance d'une application web hébergée sur une instance Amazon EC2. La recherche s'articule autour d'une analyse comparative des solutions existantes (AWS CloudWatch, Prometheus, ELK Stack, Datadog, etc.) et aboutit à la proposition d'une architecture hybride combinant la stack Elastic (ELK) avec des services AWS natifs. Notre approche méthodologique comprend : (1) une étude théorique approfondie des concepts d'observabilité et des trois piliers fondamentaux, (2) la conception d'une architecture adaptée aux contraintes de performance, de scalabilité et de coût, et (3) l'implémentation pratique sur une instance EC2 avec déploiement d'Elasticsearch, Kibana, Metricbeat, Filebeat et configuration d'un système d'alerting personnalisé via SMTP. Les résultats obtenus démontrent la faisabilité d'une solution d'observabilité open source performante avec un budget maîtrisé. La plateforme déployée permet une surveillance en temps réel des métriques système et applicatives, une centralisation et analyse avancée des logs, ainsi qu'un système d'alerting proactif. L'évaluation de la solution révèle son efficacité à détecter les anomalies et à réduire le temps moyen de résolution des incidents (MTTR). En conclusion, ce travail contribue à la démocratisation de l'observabilité pour les organisations de taille moyenne en proposant une architecture équilibrée entre puissance fonctionnelle et contraintes économiques. Les perspectives d'amélioration incluent l'extension vers le tracing distribué, l'intégration de l'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies, et la migration vers une architecture clusterisée pour une meilleure résilience. Mots-clés |
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