ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ УПРАВЛІННЯ ХМАРНИМИ РЕСУРСАМИ ЗА ДОПОМОГОЮ РОЗПОДІЛЕНОГО МОНІТОРИНГУ

Анотація

Метою даної роботи є розробка архітектури розподіленої системи моніторингу, здатної до адаптивного реагування на змінне навантаження, часткові відмови та мережеві деградації задля підвищення ефективності управління хмарними обчислювальними ресурсами. Методологія дослідження ґрунтується на розробці ієрархічної архітектури, яка включає моніторингові агенти з адаптивною частотою вибірки, fog-рівень із локальними ML-моделями для прогнозування навантаження, а також центральний координатор, який виконує глобальну аналітику та стратегічне управління. У ході дослідження було реалізовано експериментальний прототип системи на базі контейнеризованого середовища з використанням Docker, Apache Kafka, Python, Random Forest та SHAP-інтерпретації. Було проведено серію експериментів за п’ятьма сценаріями: від номінальної роботи до стресових умов із втратами зв’язку, перевантаженнями та комбінованими загрозами.Наукова новизна – вперше реалізовано поєднання агентного моніторингу з динамічною частотою вибірки та ML-аналітики на fog-рівні для забезпечення високої швидкості й точності реагування в умовах децентралізованого управління. Запропонована модель перевершує традиційні централізовані підходи як за якісними, так і за кількісними показниками.Висновки. За результатами експериментів встановлено, що запропонована архітектура дозволяє знизити середній час реакції системи на події на 60–70 %, зменшити втрати телеметричних даних на 3–4 %, підвищити точність прогнозування навантаження до 30 % і зменшити кількість помилкових дій в умовах динамічної інфраструктури. Крім того, розподілений характер обробки інформації забезпечує вищий рівень стабільності системи за рахунок зменшення флуктуацій в алокації ресурсів. Отримані результати підтверджують доцільність впровадження запропонованої архітектури у системах, що потребують високої надійності, адаптивності та масштабованості – зокрема, в edge/fog-середовищах, індустріальному Інтернеті речей, розумних дата-центрах та критично важливих сервісах реального часу.