kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Adopting Observability-Driven Development for Cloud-Native Applications: Designing End-to-end Observability Pipeline using Open-source Software
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2023 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Anta observerbarhetsdriven utveckling för molnbaserade applikationer : En skalbar öppen källkodspipeline och arkitektur (Swedish)
Abstract [en]

As cloud-native applications become more distributed, complex, and unpredictable with the adoption of microservices and other new architectural components, traditional monitoring solutions are inadequate in providing end-to-end visibility and proactively identifying deviations from expected behaviour before they become disruptive to services.

In response to these challenges, observability-driven development (ODD) is proposed as a new methodology that leverages tools and practices to observe the state and detect the behaviour of systems. Unlike the leading IT giants developing their proprietary tools and platforms, some non-IT companies and smaller organizations still have difficulty adopting observability-driven development. Proprietary development demands extensive resources and manpower, while connecting to third-party platforms may compromise data security.

This thesis proposed an end-to-end observability pipeline that is composed of merely open-source components. The pipeline collects and correlates metrics, logs, and traces to facilitate software development and help troubleshoot in production. The pipeline is designed to be adaptive and extensible so that companies can adopt it as the first step towards observability-driven development, and customize it to meet their specific requirements.

Abstract [sv]

Molnbaserade applikationer blir alltmer distribuerade, komplexa och oförutsägbara med införandet av mikrotjänster och andra nya arkitektoniska komponenter. Detta resulterar i att traditionella övervakningslösningar blir alltmer inadekvata. De traditionella lösningarna tillhandahåller inte tillräcklig överskådlighet över dessa applikationer (end-to-end) för proaktiv identifiering av avvikelser från förväntat beteende innan de börjar påverka tjänsterna negativt.

Som svar på dessa utmaningar föreslås observerbarhetsdriven utveckling (ODD) som en ny metod som utnyttjar verktyg och praxis för att observera tillståndet och upptäcka systemens beteende. Till skillnad från de ledande IT-jättarna som utvecklar sina egna verktyg och plattformar, har vissa icke-IT-företag och mindre organisationer fortfarande svårt att ta till sig observerbarhetsdriven utveckling. Egenutvecklad mjukvara kräver omfattande resurser och arbetskraft, medan anslutning till tredjepartsplattformar kan äventyra datasäkerheten.

Den här avhandlingen bidrar med en end-to-end lösning som enbart baserats på öppen källkod. Pipelinen samlar in data från loggar och korrelerar dessa mätvärden för att underlätta mjukvaruutveckling och hjälpa till att felsöka i produktionen. Pipelinen är designad för att vara anpassningsbar och utvidgningsbar så att företag kan använda den som ett första steg mot observerbarhetsdriven utveckling och anpassa den för att möta deras specifika krav.

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology , 2023. , p. 62
Series
TRITA-EECS-EX ; 2023:549
Keywords [en]
Observability-driven Development, End-to-end observability, Open-source pipeline, OpenTelemetry, Kubernetes
Keywords [sv]
Observerbarhetsdriven utveckling, observerbarhet från slut till slut, pipeline med öppen källkod, OpenTelemetry, Kubernetes
National Category
Computer Sciences Computer Engineering Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-332437OAI: oai:DiVA.org:kth-332437DiVA, id: diva2:1783659
External cooperation
Ericsson AB
Supervisors
Examiners
Available from: 2023-08-07 Created: 2023-07-23 Last updated: 2023-08-07Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(8628 kB)916 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 8628 kBChecksum SHA-512
86766f01de62d9061389dd68706f4e3647ae739b4cecf11b8e07814018636643c7b70d30180f4022a292f0d2e056d858f639e2423beb1ab893ae0714bddb4835
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer SciencesComputer EngineeringComputer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 917 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 685 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf