ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ИТ-СЕРВИСОВ ГВЦ ОАО "РЖД"

М.А. Большаков, С.В. Пугачев

Аннотация


Рассматриваются и сравниваются различные инструментальные системы мониторинга ИТ-инфраструктуры Zabbix, Nagios, ManageEngine OpManager, Hewlett Packard Operations Manager, Naumen Network Manager и IBM Tivoli. Указаны функции, которые должна выполнять система мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой в целевом состоянии. Описывается текущее состояние системы мониторинга ИТ-инфраструктуры в ОАО «РЖД». Приводятся мате-матическая постановка задачи определения контроль-ных значений метрик, пример разработки нейронной сети для определения контрольных значений метрик и рекомендации по ее улучшению.

Ключевые слова


мониторинг, ресурсно-сервисные модели, разнородные данные, большие данные, нейросетевые методы, параллельная обработка

Полный текст:

PDF

Литература


  1. Концепция реализации комплексного научно-технического проекта “Цифровая железная дорога” - Москва, 2017. 92 с.
  2. Cukier K. A Revolution That Will Transform How We Live. / K. Cukier, V. Mayer-Schonberger – NY: Mariner Books, 2014. 240 p.
  3. Голубев А.С. Цифровая железная дорога – это реальность. / А.С. Голубев, А.В. Скрябин // Евразия Вести. 2017, №12.
  4. Шардаков К.С. Сравнительный анализ популярных систем мониторинга сетевого оборудования, распространяемых по лицензии GPL. / К.С. Шардаков, В.П. Бубнов // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2018, № 1. С. 44–48.
  5. Охтилев М.Ю. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. / М.Ю. Охтилев, Б.В. Соколов, Р.М. Юсупов – Москва: Наука, 2006. 410 c.
  6. Supriya M. Monitoring and Evalution in adaptation. / M.Supriya, S.Truck, P.Davies – Darwin, 2016. 56 p.
  7. Ayachitula N. IT service management automation - a hybrid methodology to integrate and orchestrate collaborative human centric and automation centric workflows. / N.Ayachitula, M. J. Buco, Y. Diao, M. Surendra, R. Pavuluri, L. Shwartz, C. Ward// In IEEE SCC, 2007. 574–581 p.
  8. Marcu P. Managing faults in the service delivery process of service provider coalitions. / P. Marcu, L. Shwartz, G. Grabarnik, D. Loewenstern // In IEEE SCC, 2009. 65–72 p.
  9. Ортега Дж. Введение в параллельные и векторные решения линейных систем. / Дж. Ортега в переводе X.Д. Икрамова и И.Е. Капорина – Москва: Мир, 1991. 367 с
  10. Назаров А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. / А.В. Назаров, А.И.Лоскутов – Санкт-Петербург: Наука и Техника, 2003. 384 c.
  11. Новиков П.А. Комплекс программ для навигации мобильных устройств внутри помещений с помощью нейронных сетей. / Новиков П.А., Хомоненко А.Д., Яковлев Е.Л. // Информационно-управляющие системы. 2016, №1. С.32-39.
  12. Riedmiller M. A Direct Adaptive Method for Faster Backpropagation Learning: The RPROP Algorithm. / M. Riedmiller, H.Braun //In IEE, Conf. on Neural Networks. San Francisco, 1993. Pp. 586-591.
  13. Молодкин И. А., Свистунов С.Г. Сравнительный анализ алгоритмов распределения работ в мультипроцессорных системах // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2018, № 2. С. 41-46.


М. А. Большаков - Санкт-Петербургский Информационно-вычислительный центр ОАО “РЖД”.



Адрес (E-mail): bolshakovm@yandex.ru


С. В. Пугачев - Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I.



Адрес (E-mail): nki-pugachev@yandex.ru


Ссылки на ваши статью

  • Ссылки не определены.