Absolvování individuální odborné praxe

Abstract

Bakalářská práce popisuje průběh individuální odborné praxe ve firmě ArcelorMittal Ostrava a.s. na pozici programátora. Praxe byla zaměřena na návrh, tvorbu řešení pro sběr, vyhodnocení informací a logů z různých systémů. Úvodem jsou uvedeny informace o firmě. Následují technologie, které byly použity při vyvíjení aplikace. Požadovaná aplikace byla zaměřená na dvě oblasti, sledování výkonu a logování. Sledování výkonu se zaměřuje na operační systém, procesy, databáze a jejich následné optimalizace. Oblast logování obsahuje zejména získávání Windows událostních logů a zavedení jednotného standardu. V rámci sledování výkonu byly primárně použity výkonnostní metriky. Tyto metriky představovaly výkonnostní čítače, které jsou součástí operačního systému Windows. Díky těmto metrikám jsme schopni ohodnotit výkonnost na základě několika parametrů jaké jsou např. rychlost, propustnost, latence, využití periférií. Většina získaných dat byla ukládána do NoSQL databáze a následně vizualizována. Získaná data nám zajistila potřebné informace pro lepší a kvalitnější správu v rámci automatizace procesů firmy. Na závěr si uvedeme přínos bakalářské práce pro mne, získané zkušenosti ve firmě a také můj přínos pro firmu díky realizaci této bakalářské praxe.

The aim of this bachelor thesis is to describe the course of individual bachelor practise at ArcelorMittal Ostrava a.s. company at the position of programmer. The practise was focused on design and development of a solution for collecting and evaluation of information and log files from various systems. First there are stated some basic facts about the company, followed by the description of technologies used for the final solution. The solution is composed of two main areas – performance monitoring and logging. Performance monitoring is focused on operation system, processes, databases and follow-up optimization. The logging part of the solution contains mainly obtaining information from Windows Events Viewer and consecutive implementation of one logging standard. Performance monitoring was evaluated by performance metrics which are calculated from performance counters (these are part of operation system). The performance metrics help us to evaluate the performance with use of several indicators such as frequency of CPU, throughput, latency or periphery usage. Most of the obtained data was stored into NoSQL database and then visualised. These data provided information necessary for optimized management of process automation. In conclusion of the thesis I state main benefits of the practise both for myself and for the company.