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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Small teams, complex platforms; Analysis and improvement of maintainability for the Beelivingsensor cloud platform
Organization Unit
Authors
  • Vladimir Masarik
Supervisors
  • Clemens Mader
  • Lorenz Hilty
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date July 2021
Abstract Text Estimating biodiversity of a local environment can help us decrease the rate of its degradation. The Beelivingsensor project aims to utilize honey bees as living sensors that could help us estimate biodiversity. However, in order to analyze the honey bees, and therefore, extract the valuable information, we need to process a lot of data. This need is fulfilled by the Beelivingsensor platform, as it accepts data from multiple sources, and processes them to provide us with useful information. Our thesis aims to improve the maintainability, robustness, and extensibility of this platform. Our hope is that we will help developers focus on improving the platform, rather than making sure it is operational. Moreover, we want to make sure that in case no experienced developers are available, and our platform encounters errors that could endanger its functionality, the platform will stay operational, and fixing any problems will be as easy as possible. As a result of our research, we were able to identify five common problems affecting cloud platforms according to the literature. We have then used this knowledge to improve the maintainability of our platform in eight key areas. Additionally, by conducting two experiments, we were able to objectively prove that outside of our own positive experience, these improvements are indeed beneficial. During the experiments, we have also noted a few unexpected observations, which could be further explored in the future research. In the end, we have helped the platform to stay operational for longer periods of time, and we have decreased the amount of attention it needs from its administrators. The research can also help other Kubernetes platform maintainers to reconsider the tools they should prioritize, and they might be able to avoid some pitfalls that we have discovered during our experiments.
Zusammenfassung Die Einschätzung der Biodiversität einer lokalen Umgebung kann uns helfen deren Verschlechterung zu verringern. Das Projekt Beelivingsensor zielt darauf ab, Honigbienen als lebende Sensoren zu nutzen, die uns helfen könnten, die Biodiversität abzuschätzen. Um die Honigbienen zu analysieren und damit die wertvollen Informationen zu gewinnen, müssen wir jedoch viele Daten verarbeiten. Diesem Bedarf wird die Plattform Beelivingsensor gerecht, da sie Daten aus mehreren Quellen entgegennimmt und diese verarbeitet, um uns nützliche Informationen zu liefern. Unsere Arbeit zielt darauf ab, die Wartbarkeit, Robustheit und Erweiterbarkeit dieser Plattform zu verbessern. Wir hoffen, dass wir Entwicklern dabei helfen, sich auf die Verbesserung der Plattform zu konzentrieren, anstatt sicherzustellen, dass sie betriebsbereit ist. Darüber hinaus möchten wir sicherstellen, dass für den Fall, dass keine erfahrenen Entwickler verfügbar sind und unsere Plattform auf Fehler stößt, die ihre Funktionalität gefährden könnten, die Plattform betriebsbereit bleibt und die Behebung von Problemen so einfach wie möglich ist. Als Ergebnis unserer Recherche konnten wir laut Literatur fünf häufige Probleme identifizieren, die Cloud Plattformen betreffen. Dieses Wissen haben wir dann genutzt, um die Wartbarkeit unserer Plattform in acht Schlüsselbereichen zu verbessern. Darüber hinaus konnten wir durch zwei Experimente objektiv nachweisen, dass diese Verbesserungen außerhalb unserer eigenen positiven Erfahrungen tatsächlich von Vorteil sind. Während der Experimente haben wir auch einige unerwartete Beobachtungen festgestellt, die in der zukünftigen Forschung weiter untersucht werden könnten. Letztendlich haben wir dazu beigetragen, dass die Plattform über einen längeren Zeitraum betriebsbereit bleibt, und wir haben die Aufmerksamkeit der Administratoren verringert, die sie benötigt. Die Forschung kann auch anderen Betreibern von Kubernetes Plattformen helfen, die Tools zu überdenken, die sie priorisieren sollten, und sie sind in der Lage, einige Fallstricke zu vermeiden, die wir während unserer Experimente entdeckt haben.
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