|
|
Správa identit v informačních systémech
Tran, Thanh Quang ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burget, Radek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou správy identit na webu a implementací informačního systému, který tuto problematiku řeší. Navržený informační systém využívá systému Keycloak pro správu identit a delegaci procesu autentizace centrálně na třetí stranu. Díky Keycloaku lze integrovat externí zdroje identit pomocí široce používaných protokolů řešící jednotné přihlášení jako SAML 2.0 a OpenID Connect. Samotný informační systém je postaven na architektuře mikroslužeb, kde jednotlivé mikroslužby jsou implementovány v programovacím jazyce Python. Webový klient informačního systému je implementován ve webovém frameworku Vue.js s rozšířením Vuetify, které slouží pro snadné vytváření webového uživatelského rozhraní.
|
|
|
Templates for Kubernetes Configuration
Kubrachenko, Marko ; Pavela, Jiří (oponent) ; Rogalewicz, Adam (vedoucí práce)
The aim of this work is to design a tool that enables efficient management of development environments in Kubernetes, based on predefined templates. These templates represent sets of services that form development environments and are used to automate the creation and configuration of these environments. A key component of this tool is the use of Argo CD for the continuous deployment of the latest changes to the environment. The tool also allows for the fast deployment of Docker image versions within the environment according to the developer's needs. This will enable dynamic adjustments to the environment and increase the efficiency of development processes and reduce the time required for routine infrastructure management.
|
|
|
Aplikace automatizující operace vrácení peněz pro API systémů GDS
Mikan, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je analýza a implementace různých operací procesů vyžádání vrácení peněz v daných Global Distribution System (GDS) systémech formou vytvoření aplikace automatizující tyto operace za účelem zrychlení jejich zpracování, ušetření času agentů a sjednocení všech těchto operací do jedné v produkci běžící aplikace, která bude zrealizována jako služba běžící na Google Cloud Platform (GCP) s kompletním záznamem výsledků, analýzou dat, detekcí chyb a jednoduchou rozšiřitelností.
|
|
|
Podpora Kubernetes pro Quarkus QE Test Framework
Troitskii, Georgii ; Smrčka, Aleš (oponent) ; Rogalewicz, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na vylepšení open-source projektu Quarkus QE Test Framework, určeného pro testování aplikací postavených na frameworku Quarkus. Cílem je přidání podpory pro automatozovane spuštění testů na platformě Kubernetes. K dosažení tohoto cíle do virtuálního stroje na platformě OpenStack byl nainstalován cluster Kubernetes. Pomocí pluginu pro GitHub Pull Request Builder byla zřízena integrace mezi Jenkins a GitHub CI v Quarkus QE Test Frameworku. Tato integrace umožňuje automatické spouštění testů v Kubernetes při vytváření Pull Requestů na GitHubu po zadání specifické fráze do Pull Requestu. Toto řešení umožňuje plně automatizované spouštění testů v Kubernetes jako součást GitHub CI pipeline, čímž rozšiřuje seznam externich platform, na kterych tým Quarkus QE testuje aplikace Quarkus.
|
|
|
Anomaly and threat detection in audit logs using machine learning
Ludes, Adam ; Ježek, Štěpán (oponent) ; Tomašov, Adrián (vedoucí práce)
The thesis explores cloud-native architecture, anomaly detection techniques, machine learning, and data analysis to develop an anomaly detection model for audit logs from the Red Hat OpenShift Container Platform. Statistical methods and time series analysis for anomaly detection are introduced, while machine learning models and preprocessing techniques are implemented and evaluated. The results demonstrate limitations in traditional models for handling anomalies in deeply nested data, while the NLP model shows robust performance. This research provides valuable insights and is a reference for researchers and practitioners in cloud-native architecture, anomaly detection, machine learning, and data analysis.
|
|
|
Natural Language Processing: Analysis of Information Technology Students’ Spoken Language
Stanković, Aleksandar ; Šťastná, Dagmar (oponent) ; Ellederová, Eva (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis deals with the issue of new artificial intelligence technologies in natural language processing. The thesis consists of a theoretical part and an analytical part. The theoretical part approaches the issue by dividing it into three chapters: artificial intelligence and statistics, natural language processing, and IBM Watson Natural Language Understanding. Each of these chapters is elaborated on by using at least one example from the real world. In the first chapter, the main aim is to frame the theoretical framework of artificial intelligence and its practices, while in the second chapter, natural language processing and its primary functions are explained as well as its relation to artificial intelligence itself. The aim of the third chapter is to introduce natural language understanding as the primary tool for analysis which is done in the analytical part. The analytical part deals with the analysis of students’ spoken language using various methods. Collected video samples are transcribed by means of a machine translator as a natural language processing application, while the textual output is analysed through a natural language understanding engine. The applied knowledge from the theoretical part is used in the analytical part that includes the description of research methodology, presentation and interpretation of research results.
|
|
|
Platforma pro virtualizaci komunikační infrastruktury
Stodůlka, Tomáš ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá výběrem platformy pro virtualizaci infrastruktury se zaměřením na kontejnerizaci s podporou sandboxingu a následným zkoumáním její náročnosti. Práce začíná vysvětlením základních technologií jako: virtualizace, cloud computing a kontejnerizace spolu s jejími zástupci, kteří danou technologii zprostředkovávají. Zvláštní prostor je vymezen právě pro platformy cloud computingu: Kubernetes, OpenStack a OpenShift. Nejvhodnější platforma je pak vybrána a vlastním způsobem nasazena tak, aby splňovala veškeré podmínky stanovené vedoucím práce. V rámci testování náročnosti vybrané platformy jsou vytvořeny skripty (převážně v jazyce Bash) určené ke skenování vytíženosti systému, vytváření scénářů, simulaci zátěže a automatizaci.
|
|
|
Modul MMO pro nasazení mikroslužeb do clusteru
Kulich, Jakub ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Aplikácie s architektúrou typu "mikroslužby" je náročné orchestrovať. Dostupné nástroje neumožňujú užívateľom nasadenie aplikácie bez veľkej znalosti cieľovej platformy. Ďalším problémom je, že užívatelia pri nepozornosti robia chyby pri používaní týchto nástrojov. Vývoj aplikácií s architektúrou typu "mikroslužby" zjednodušuje open-source nástroj MMO - Monorepo Microservice Orchestrator. Rozšírením tohto nástroja o určité časti nám umožňuje vyhnúť sa spomínaným problémom. Jedna časť slúži na generovanie konfigurácií pre nasadenie aplikácie do Kubernetes clustera. Druhá časť umožňuje samotné nasade- nie aplikácie do Kubernetes clustera. Výsledkom používania rozšírenia nástroja MMO je uľahčenie vytvárania konfiguračných súborov u začiatočníckych používateľov nástroja Ku- bernetes, urýchlenie vytvorenia konfiguračných súborov u pokročilých užívateľov nástroja Kubernetes a zníženie počtu chýb ktoré užívatelia robia pri ručnom nasadení aplikácie.
|
|
|
Kubernetes Canary Deployment Controller
Malina, Peter ; Burget, Radek (oponent) ; Rychlý, Marek (vedoucí práce)
The need to deliver value to users sooner rises each year in the competitive IT market. Agility and DevOps are becoming critical aspects of software engineering, seeking tools to enable and improve agile culture. Software projects in such culture tend to deal with new deployment strategies to reduce the risk of new changes breaking the existing system. However, staging and test environments almost always differ from the production. Using the appropriate deployment strategy, such as the canary, improves the overall stability of the system by first testing the new changes on a small subset of production traffic. Multiple experiments were made to prove that canaries can positively enhance deployment stability and reduce the risk that new changes bring.
|
|
| |
host ::
RSS.