Commercial and Open Source Cloud Monitoring Tools: A Review

Birje, Mahantesh N.; Bulla, Chetan

doi:10.1007/978-3-030-24322-7_59

Cited by 5 publications

(2 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Since we used the AWS IoT as the cloud service provider for our experiments, we used Amazon CloudWatch to measure the performance. Amazon CloudWatch has been used in the literature to monitor performance [48][49][50]. Amazon CloudWatch processes and analyzes data in real time and provides the following metrics to measure our two cloud-based IoT environments:…”

Section: Cloud Layer: Aws Iot Metricsmentioning

confidence: 99%

Examining the Performance of Fog-Aided, Cloud-Centered IoT in a Real-World Environment

Aleisa

Abuhussein

Alsubaei

et al. 2021

Sensors

View full text Add to dashboard Cite

The fog layer provides substantial benefits in cloud-based IoT applications because it can serve as an aggregation layer and it moves the computation resources nearer to the IoT devices; however, it is important to ensure adequate performance is achieved in such applications, as the devices usually communicate frequently and authenticate with the cloud. This can cause performance and availability issues, which can be dangerous in critical applications such as in the healthcare sector. In this paper, we analyze the efficacy of the fog layer in different architectures in a real-world environment by examining performance metrics for the cloud and fog layers using different numbers of IoT devices. We also implement the fog layer using two methods to determine whether different fog implementation frameworks can affect the performance. The results show that including a fog layer with semi-heavyweight computation capability results in higher capital costs, although the in the long run resources, time, and money are saved. This study can serve as a reference for fundamental fog computing concepts. It can also be used to walk practitioners through different implementation frameworks of fog-aided IoT and to show tradeoffs in order to inform when to use each implementation framework based on one’s objectives.

show abstract

Section: Cloud Layer: Aws Iot Metricsmentioning

confidence: 99%

Examining the Performance of Fog-Aided, Cloud-Centered IoT in a Real-World Environment

Aleisa

Abuhussein

Alsubaei

et al. 2021

Sensors

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Kompleksitas yang semakin meningkat dari sistem komputasi masa kini dan masa mendatang membutuhkan perangkat monitoring yang mampu memberikan informasi terpadu dan terpusat, bukan hanya mampu memonitor perangkat keras dan aspek kinerja saja tetapi juga untuk hal-hal yang lainnya seperti bagaimana sebuah perangkat monitoring dapat menyediakan mekanisme pemantauan proaktif, mempunyai fitur skalabilitas yang tinggi, kemampuan untuk memberikan perencanaan kapasitas, mampu memberikan analisa tren, pengolahan alert dan dukungan dashboard yang praktis, (Birje & Bulla, 2020).…”

Section: Hasil Dan Pembahasanunclassified

Evaluasi Penggunaan Prometheus dan Grafana Untuk Monitoring Database Mongodb

Ramadoni

Amirudin²,

Fahmi³

et al. 2021

JIP

View full text Add to dashboard Cite

Sebuah basis data dituntut untuk selalu dalam keadaan optimal, karena hal tersebut merupakan faktor penting dalam sebuah Sistem Informasi Manajemen. Untuk menjaga sebuah sistem basis data agar selalu optimal tentu saja dibutuhkan mekanisme monitoring yang dapat memberikan informasi kepada pihak yang berkepentingan sehingga setiap kejadian dapat terpantau, sehingga apabila diperlukan sebuah tindakan preventif maupun korektif dapat segera dilakukan. Pemilihan perangkat monitoring perlu mempertimbangkan beberapa faktor seperti fleksibilitas, kemampuan untuk diintegrasikan dengan sistem yang lain. Prometheus dan Grafana adalah kombinasi yang bagus untuk melakukan monitoring pada sistem basis data, tidak hanya terbatas pada sistem sebuah basis data MongoDB, kemampuan Prometheus untuk menyimpan basis data dalam bentuk time series memungkinkan Prometheus untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Sedangkan tampilan visualisasi Grafana yang bisa dikustomisasi membuka peluang untuk kita membuat visualisasi dan mendapatkan visibilitas sesuai dengan kebutuhan. Penggunaan Prometheus dan Grafana yang bersifat opensource juga menjadi pilihan untuk mengurangi biaya karena tidak membutuhkan lisensi untuk penggunaannya bahkan di lingkungan komersial sekalipun.

show abstract