Entdecken Sie Cristina Serranos Abschlussprojekt, das bei den 5. Turing Machine Awards ausgezeichnet wurde.
Die Higher School of Computer Science (UCLM) würdigte das Abschlussprojekt von Cristina Serrano TrujilloBerechtigt Entwicklung einer automatisierten E-Mail-Verwaltungslösung auf Basis von Warteschlangen, Regie: José Antonio de la Torre Las Heras und José Luis López-Casero Sánchez-Manjavacas. Im Rahmen dieser Auszeichnungen erhielt das Projekt die Auszeichnung 1. Preis NTT Data Classroom und 1. Astrokube-Preis für das beste Abschlussprojekt im Bereich Cloud-Infrastruktur.
Automatisierte Verwaltung kritischer E-Mails basierend auf Ereigniswarteschlangen
Eine ereignisgesteuerte Lösung, die Überwachungs-E-Mails in JSON-Ereignisse umwandelt, Vorfälle filtert und priorisiert sowie automatisierte Aktionen ausführt, um die Reaktion auf Fehler zu beschleunigen.
Welches Problem löst es?
offen
Architektur in 3 Modulen
Produzent: Mailbox-Eingabe → JSON-Ereignis
E-Mails abfragen, wichtige Felder extrahieren und Ereignisse in Kafka veröffentlichen.
Filtern: Priorisieren, Deduplizieren und Entscheiden
Ein Python-Dienst, der den Zustand verwaltet und Regeln basierend auf Kritikalität und Kontext anwendet.
Verbraucher: automatische Aktionen
Mikrodienste, die Automatisierungsaufgaben basierend auf Art und Dringlichkeit der Warnung auslösen.
Grundidee: ereignisgesteuerte Architektur
offen
Wirkung
Weniger Duplikate und weniger irrelevante Benachrichtigungen dank Filterung.
Priorisierung und automatisierte Aktionen zur Zeitersparnis bei kritischen Aufgaben.
Das Design ist darauf ausgelegt, mit zusätzlicher Last und weiteren Dienstleistungen mitzuwachsen.
Strukturierte Veranstaltungen zur Überprüfung von Entscheidungen und Zuständen.
Technologien (Zusammenfassung)
Nachrichten & Ereignisse
Kafka · Themen · JSON-Ereignisse
Cloud & Orchestrierung
Kubernetes · Container · Resilienz
Automatisierung
Python · Filterung · Aufgabenausführung
Ein echtes Problem: Es gehen Warnmeldungen ein, aber niemand kümmert sich rechtzeitig darum.
In vielen IT-Infrastrukturen versenden Überwachungssysteme Warn-E-Mails (z. B. bei unzureichendem Speicherplatz, Serviceausfällen oder Backup-Fehlern). Werden diese Warnmeldungen nicht umgehend bearbeitet, kann dies zu schwerwiegenden Vorfällen führen, von verlorenen Backups bis hin zu Serviceunterbrechungen. Cristinas Abschlussarbeit befasst sich genau mit dieser Herausforderung und verfolgt ein klares Ziel: die Bearbeitung kritischer E-Mails zu automatisieren, sodass keine wichtige Benachrichtigung verpasst wird und jede Nachricht entsprechend ihrer Dringlichkeit behandelt wird.
So funktioniert die Lösung (im Überblick)
Das System schlägt eine ereignisgesteuerte Architektur vor, in der jede E-Mail in ein Ereignis umgewandelt und über ein Echtzeit-Messaging-System auf Basis von Kafka, das auf Kubernetes bereitgestellt wird, geleitet wird. Dies ermöglicht Skalierbarkeit und die Wiederherstellung nach Ausfällen. Die Lösung ist unterteilt in drei Hauptmodule:
- Der E-Mail-Producer verbindet sich mit einem realen Postfach, extrahiert Nachrichten (üblicherweise von Überwachungstools generiert), wandelt sie in strukturiertes JSON um und veröffentlicht sie in einem allgemeinen Thema. Die Verbindung nutzt EWS sowie moderne Authentifizierung über Azure Active Directory und OAuth 2.0.
- Filterdienst: Implementiert in Python mit Faust, analysiert er relevante Felder (Host, Dienst, Status…), verwaltet einen „Speicher“ des zuletzt bekannten Status und entscheidet, ob eine Warnung weitergeleitet, verworfen oder behoben werden soll, wobei eine Prioritätslogik angewendet wird (z. B. wird eine Warnung verworfen, wenn bereits eine aktive kritische Warnung vorliegt).
- Spezialisierte Konsumenten: Python-Mikrodienste, die Ereignisse in Aktionen umwandeln und automatisierte Aufgaben über Rundeck starten. Je nach Kritikalität werden unterschiedliche Abläufe berücksichtigt, darunter intelligentes Warten (z. B. Warnungen innerhalb eines bestimmten Zeitfensters) und die Behandlung von Mehrdeutigkeiten.
