АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ДО МОНІТОРИНГУ ТА УПРАВЛІННЯ НАВАНТАЖЕННЯМ В ІТ-ІНФРАСТРУКТУРАХ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-166-2026-26Ключові слова:
ІТ-інфраструктура, моніторинг, управління навантаженням, Observability, хмарні технології, автоматичне масштабування, машинне навчання, прогнозування, виявлення аномалій, AIOpsАнотація
У статті проведено аналіз сучасних підходів до моніторингу та управління навантаженням в ІТ-інфраструктурах. Досліджено традиційні методи моніторингу ресурсів, концепцію Observability, балансування навантаження, автоматичне масштабування, контейнеризацію та застосування методів машинного навчання для прогнозування навантаження і виявлення аномалій. Проаналізовано особливості реактивного, проактивного та інтелектуального управління ресурсами. Запропоновано узагальнену концептуальну модель інтелектуального управління навантаженням, яка передбачає інтеграцію збору телеметричних даних, їх попередньої обробки, прогнозування навантаження, виявлення аномалій та автоматичного прийняття рішень щодо масштабування ресурсів. Проведено порівняльний аналіз основних підходів за критеріями автоматизації, адаптивності, прогнозних можливостей і вимог до даних. Обґрунтовано доцільність переходу від реактивного до проактивного управління ІТ-інфраструктурами та визначено перспективи використання технологій машинного навчання і AIOps.
Посилання
1. Beyer B., Jones C., Petoff J., Murphy N. R. Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems. Sebastopol: O’Reilly Media, 2016. 552 p. URL: https://repo.darmajaya.ac.id/4636/1/Site%20Reliability%20Engineering_%20How%20Google%20Runs%20Production%20Systems%20%28%20PDFDrive%20%29.pdf
2. Beyer B., Murphy N. R., Rensin D. K., Kawahara K., Thorne S. The Site Reliability Workbook: Practical Ways to Implement SRE. Sebastopol : O’Reilly Media, 2018. 512 p. URL: https://lrita.github.io/images/posts/com/the-site-reliability-workbook-next18.pdf
3. Burns B., Beda J., Hightower K. Kubernetes: Up and Running: Dive into the Future of Infrastructure. 3rd ed. Sebastopol : O’Reilly Media, 2022. 416 p.
4. Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. Sebastopol : O’Reilly Media, 2017. 616 p.
5. Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd ed. Waltham : Morgan Kaufmann, 2011. 744 p.
6. Géron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 3rd ed. Sebastopol : O’Reilly Media, 2022. 861 p.
URL: https://32931414.s21i.faiusr.com/61/ABUIABA9GAAg1-qMuwYo-LWn0Ac.pdf
7. Hwang K., Fox G.C., Dongarra J.J. Distributed and Cloud Computing: From Parallel Processing to the Internet of Things. Waltham: Morgan Kaufmann, 2012. 672 p. URL: https://cutepooji.wordpress.com/wp-content/uploads/2017/01/distributed-and-cloud-computing-from-parallel-processing-to-the-internet-of-things.pdf
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Системні технології

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.









