Data center visualization

Abstract

As more projects are financed by public institutions, demonstrating tasks and other information developed is increasingly required. Traditional monitoring tools like Prometheus are used in data centers to collect data from the machines and supervise them as the devices can malfunction and make the service unavailable. Currently, applications like Prometheus that display the machines’ performance are limited to a restricted set of people: the data center managers. These applications have limited data visualization methods since their focus is on retrieving the data from the machines. These applications are associated with specialized frameworks in showing the machines’ performance. These frameworks present the data in several visualization methods, such as graphic lines and gauge graphics. However, the forms of exposing data are not attractive for people in general. So, other ways to expose the data need to be developed. Data visualization in three dimensions can expose data more attractively. Besides, 3D has some advantages over traditional ways. With a data friendlier exposition, catching the attention of people who do not manage the data center is easier. This project aims to build an application to expose the data center’s data in a 3D scenario. The data exposed are the machines’ tasks, components, and performance. By exposing the data center’s tasks and other information to the general public, the application can present to the viewer the usefulness of the data center. The application must have its components flexible, so any data center can use it. Moreover, those data centers should expose any visualization they desire through plugins. To complete the goals, first, different techniques to explore and view the data are investigated. Several applications that expose data from a data center are analyzed to know the current status of these applications. Furthermore, different scenarios are constructed based on the research made. Using a tool capable of handling web requests makes the application available to everyone. Besides, the application is flexible in some parts of the architecture to be adaptable to any framework. So, any data center can use the application. Those parts are the server that contains the machines’ performance data and the database management system. The system allows the creation of a plugin to communicate with the machine’s performance server. Following a simple interface, a new plugin can be developed with relative ease. Besides, the webserver is replicable, making it adaptable to the data center’s needs. Moreover, the application allows the creation of arbitrary 3D scenarios. By following a set of steps a simple 3D scenario can be built, including the visualization and communication server stages. Such a scenario can be expanded freely, as long as the communication API is observed. The created scenario functions as a plugin that can be inserted into the application effortlessly. The application’s usefulness is validated through an experience with information from a real data center. Finally, the application’s performance is corroborated, supporting a considerable amount of concurrent requests.

Como há um número maior de projetos financiados por instituições públicas, é necessário revelar que tarefas e outras informações a instituição desenvolve. Ferramentas de monitorização como o Prometheus são usadas em centros de dados para recolher o desempenho das máquinas e supervisioná-las uma vez que podem ter problemas tornando o serviço indisponível. Aplicações como o Prometheus que exibem o desempenho das máquinas são limitados a um conjunto restrito de pessoas: os gestores dos centros de dados. Estas aplicações têm métodos de visualização limitados, uma vez que se focam em obter os dados das máquinas. Estas aplicações são associadas com aplicações especializadas em mostrar o desempenho das máquinas. Os dados são apresentados em vários métodos de visualização, como gráficos de linhas e de área. No entanto, estas formas não são atraentes para o público em geral. Portanto, é preciso usar outras formas de expor os dados. Visualização de dados em três dimensões pode expor os dados de uma forma mais eficiente. Além disso, 3D tem algumas vantagens em relação às formas tradicionais. Com um cenário mais amigável, é mais fácil captar a atenção das pessoas. Este projeto tem o objetivo de construir uma aplicação para expor os dados do centro de dados em 3D. Os dados expostos são as tarefas, o desempenho e os componentes das máquinas. Ao expor as tarefas para o público em geral a aplicação pode apresentar a utilidade do centro de dados. A aplicação deverá ter os componentes flexíveis para que qualquer centro de dados o possa usar. Além disso, os centros de dados deverão expor qualquer tipo de visualização que desejarem. Para completar os objetivos, são investigadas diferentes técnicas de exposição de dados. São analisadas várias aplicações que expõem os dados de um centro de dados para conhecer o estado atual das mesmas. Além do mais, são construídos vários cenários com base nos dados da investigação. Ao usar uma ferramenta capaz de lidar com pedidos web torna-a disponível para todos. A aplicação também deve ser flexível em alguns dos componentes para serem adaptados a qualquer ferramenta. Desta forma qualquer centro de dados pode usar a aplicação. As partes flexíveis devem ser o servidor que contém os dados do desempenho das máquinas e a base de dados. O sistema permite o uso de diferentes plugins para comunicar com esse servidor. Ao seguir um conjunto de passos a criação do plugin é relativamente fácil. O servidor aplicacional é replicável, tornando o sistema adaptável para as necessidades do centro de dados. A aplicação permite o desenvolvimento de novos cenários 3D. Ao seguir um conjunto de passos é criado um cenário 3D simples, incluindo os passos da visualização e comunicação com o servidor. O cenário pode ser expandido, desde que siga a API de comunicação. O cenário criado funciona como um plugin que pode ser adicionado na aplicação facilmente. A utilidade da aplicação é validada através de uma experiência com dados reais de um centro de dados. Por fim, o desempenho da máquina é validado, uma vez que suporta uma quantidade considerável de pedidos concorrentes.