Белорусский национальный технический университет
Repository of the Belarusian National Technical University
ISSN: 2310-7405
Repository of the Belarusian National Technical University
View Item 
  •   Repository BNTU
  • Сериальные издания
  • Системный анализ и прикладная информатика
  • 2025
  • № 3
  • View Item
  •   Repository BNTU
  • Сериальные издания
  • Системный анализ и прикладная информатика
  • 2025
  • № 3
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Анализ производительности и устойчивости системы мониторинга платформы электронной коммерции на основе Prometheus и Grafana

Thumbnail
DOI
10.21122/2309-4923-2025-3-29-33
Authors
Пискун, Е. С.
Котько, Е. Н.
Date
2025
Publisher
БНТУ
Another Title
Performance and reliability analysis of an e-commerce platform monitoring system based on Prometheus and Grafana
Bibliographic entry
Пискун, Е. С. Анализ производительности и устойчивости системы мониторинга платформы электронной коммерции на основе Prometheus и Grafana = Performance and reliability analysis of an e-commerce platform monitoring system based on Prometheus and Grafana / Е. С. Пискун, Е. Н. Котько // Системный анализ и прикладная информатика. – 2025. – № 3. – С. 29-33.
Abstract
Разработан Python-сервис мониторинга пользовательских метрик, взаимодействующий с открытым API маркетплейса. Архитектура реализована с использованием Prometheus и Grafana и ориентирована на контроль производительности ключевых этапов обработки данных: количества запросов, ошибок, времени отклика, скорости записи в базу данных и характеристик товаров. Для оценки устойчивости выполнено моделирование аварийных ситуаций, включая сбои внешних API, деградацию базы данных, сетевые задержки, рост нагрузки и утечки памяти. Применение потоковой обработки данных в сочетании с SQLite обеспечивает высокую производительность и надёжность.
Abstract in another language
A Python-based monitoring service for user metrics interacting with an open marketplace API has been developed. The architecture is implemented using Prometheus and Grafana and is focused on monitoring the performance of key stages of data processing: the number of requests, errors, response time, database write speed, and product characteristics. To assess system resilience, failure scenarios were simulated, including external API outages, database degradation, network delays, increased load, and memory leaks. The use of stream data processing in combination with SQLite ensures high performance and reliability.
URI
https://rep.bntu.by/handle/data/159275
View/Open
29-33.pdf (815.4Kb)
Collections
  • № 3[9]
Show full item record
CORE Recommender

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
 

Browse

All of Repository BNTUCommunities & CollectionsAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateTypeThis CollectionAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateType

My Account

LoginRegister

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us