Development of an Accessibility Testing System for the Virtual Machine Deployment Service in the Cloud

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents a developed system for testing the accessibility of the virtual machine deployment service in the cloud. The methods used for monitoring cloud systems based on open-source solutions such as Kubernetes, Prometheus, and Selenium are discussed. The key stages of the system design are described, including requirements gathering and analysis, architecture, and implementation features. This system allows for the prevention of potential issues before they arise, as well as increasing IT service reliability. Integration with open-source systems helps to reduce the cost of system development and operation and speeds up implementation time. Additionally, this system can be quickly adapted and customized to meet specific needs. To analyze the feasibility of building the system, production statistics of virtual machine reservations were collected using the Prometheus monitoring system.

About the authors

A. G. Marchenko

Intel Corporation

Email: mar4enko.ag@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-9276-3907

D. A. Shchemelinin

Intel Corporation

Email: dshchmel@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3032-130X

References

  1. Monitoring system & time series database // Prometheus. URL: https://prometheus.io/docs/introduction/overview
  2. Official intel web site. URL: https://www.intel.com
  3. The selenium browser automation project // Selenium. URL: https://www.selenium.dev/documentation
  4. Щемелинин Д.А. Математические модели и методы мониторинга и прогнозирования состояния глобально распределенных вычислительных комплексов // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 3. С. 73‒78. doi: 10.31854/1813-324X-2021-7-3-73-78
  5. Щемелинин Д.А. Метод прогнозирования событий в глобально распределенных вычислительных комплексах. Современная наука: актуальные вопросы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021. № 12-2. С. 47–54. doi: 10.37882/2223-2966.2021.12-2.16
  6. Щемелинин Д.А. Метод и алгоритм автоматического восстановления информационных сервисов на основе объективных предиктивных данных мониторинга. Современная наука: актуальные вопросы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021. № 8. С. 140–144. doi: 10.37882/2223-2966.2021.08.41
  7. Selenium with Python. URL: https://selenium-python.readthedocs.io
  8. The TIOBE Programming Community index an indicator of the popularity of programming languages. URL: https://www.tiobe.com/tiobe-index
  9. Raghavendra S. Python Testing with Selenium: Learn to Implement Different Testing Techniques Using the Selenium WebDriver. Berkeley: Apress, 2020. 196 p.
  10. When to Use Selenium Grid // Selenium. URL: https://www.selenium.dev/documentation/grid/applicability
  11. Grafana documentation // Grafana Labs. URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest
  12. Razali N.M., Wah Y.B. Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests // Journal of Statistical Modeling and Analytics. 2011. Vol. 2. No. 1. PP. 21‒33. URL: https://www.nrc.gov/docs/ML1714/ ML17143A100.pdf
  13. Leys C, Ley C., Klein O., Bernard P., Licata L. Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median // Journal of Experimental Social Psychology. 2013. Vol. 49. Iss. 4. PP. 764–766. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103113000668
  14. Щемелинин Д.А. Система Критериев и алгоритм обработки информации и принятия решений для программного модуля отображения наиболее значимых событий мониторинга в информационной системе // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2021. Т. 10. № 3(55). С. 67–71. doi: 10.46548/21vek-2021-1055-0012

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).