ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ МОНІТОРИНГУ ГЕТЕРОГЕННИХ МЕРЕЖ В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.787Ключові слова:
heterogeneous networks; real-time monitoring; information technologies; anomaly detection; network load; artificial intelligence.Анотація
У статті досліджуються теоретичні засади та прикладні аспекти реалізації інформаційних технологій моніторингу гетерогенних мереж у режимі реального часу. З розвитком цифрової інфраструктури та широким впровадженням різнорідних пристроїв і протоколів у єдиному інформаційному просторі зростає необхідність у створенні високопродуктивних та адаптивних систем контролю, здатних ефективно функціонувати в умовах складної динаміки мережевого середовища. Основну увагу приділено виявленню протиріч між високою варіативністю форматів трафіку, змінністю топологій і потребами у забезпеченні цілісності та оперативності прийняття рішень. Встановлено, що традиційні підходи до моніторингу, зокрема засоби з періодичним опитуванням або фіксованими параметрами відстеження, є недостатньо гнучкими для оперативної реакції на інциденти або зміну конфігурації в реальному часі. У роботі запропоновано формалізований алгоритм обробки потоків даних із урахуванням умов переходу між етапами виявлення аномалій, фільтрації, кореляції подій і реагування. В основу дослідження покладено сучасні системи моніторингу — Prometheus, Zabbix, Nagios, Datadog, PRTG, для яких побудовано порівняльну модель за показниками часу реакції, точності виявлення, адаптивності до зміни топології, масштабованості, а також витрат ресурсів. Результати обґрунтовують доцільність використання комбінацій кількох технологій для покриття слабких сторін кожної з них. Математична модель представлена у вигляді метрик завантаженості мережі, ймовірності збоїв та функцій часу обробки, що дозволяє реалізувати ефективну логіку адаптивного реагування. Уперше введено структурно-алгоритмічну схему з логікою циклічного аналізу поточних даних і поверненням до попереднього етапу за умови невиконання критеріїв допустимого рівня стабільності мережі. Перспективи дослідження полягають у впровадженні інтелектуальних методів класифікації трафіку та прогнозування інцидентів із використанням нейромереж, що забезпечить повноцінну автоматизацію управління гетерогенними мережами.
Завантаження
Посилання
Kovalchuk, O., Bondarenko, M., & Melnyk, I. (2023). Architectural approaches to building flexible monitoring systems for heterogeneous networks. Information technology and computer engineering, 2(56), 25-34. https://doi.org/10.20535/2410-2991.2023.56.25-34
Zhuravel, V., Kas’ianenko, R., & Hudymenko, Yu. (2023). Application of Prometheus in real-time monitoring systems: advantages and limitations. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Series: Applied Mathematics and Informatics, 1(45), 74–82. https://doi.org/10.17721/2221-2450.2023.45.10
Ihnatenko, L., Pavlenko, S., & Miroshnychenko, O. (2022). Integration of Zabbix into multi-level network monitoring systems. Scientific papers of the Odesa National Academy of Communications, 1(61), 55–63. https://doi.org/10.28925/2414-9587.2022.61.55
Snihur, R., Haidai, T., & Kolomiiets, D. (2023). Analysis of OpenNMS efficiency in conditions of variable network topology. Information systems and technologies, 3(17), 98–107. https://doi.org/10.32620/2786-4562.2023.17.98
Lytvynenko, A., & Yermolenko, I. (2022). Stochastic modeling of the dynamics of monitoring systems. Control, navigation and communication systems, 6(70), 35–42. https://doi.org/10.18372/1990-5548.70.17160
Krasiuk, O., & Bieliaiev, S. (2023). Using time series for load estimation in heterogeneous networks. Radio electronics and computer science, 2(56), 45–53. https://doi.org/10.32620/2518-1258.2023.56.45
Pashchenko, I., Kovtun, R., & Tymoshenko, Ye. (2022). Monitoring of virtualized environments: methods for reducing metric fluctuations. Computer Science and Cybersecurity, 1(12), 121–129. https://doi.org/10.21272/cs.2022.12.121
Yevtushenko, D., & Panchenko, M. (2023). Methods of encryption and access control in network monitoring infrastructure. Electronic professional scientific publication “Cybersecurity: Education, Science, Technology”, 3(23), 205–213. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.23.205213
Kovalenko, T., Savchuk, P., & Shelest, V. (2024). Security of data transmission in multiservice monitoring platforms. Journal of modern information technologies, 1(9), 83–90. https://doi.org/10.32782/jcit.2024.1.83
Dovzhenko, N., Ivanichenko, Ye., Skladannyi, P., & Ausheva, N. (2024). Integration of security and fault tolerance of sensor networks based on energy and traffic analysis. Electronic professional scientific publication “Cybersecurity: Education, Science, Technology”, 1(25), 390–400. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.25.390400
Barabash, O., Ausheva, N., Skladannyi, P., Ivanichenko, Ye., & Dovzhenko, N. (2024). Technical aspects of building a fault-tolerant sensor network infrastructure. Electronic professional scientific publication “Cybersecurity: Education, Science, Technology”, 4(24), 185–195. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.24.185195
Zhebka, V., et al. (2022). Optimization of Machine Learning Method to Improve the Management Efficiency of Heterogeneous Telecommunication Network. In Workshop on Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems (CPITS), Vol. 3288, 149–155.
Zhebka, V., et al. (2021). Stability Method of Connectivity Automated Calculation for Heterogeneous Telecommunication Network. In Workshop on Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems, Vol. 3188, 282–287.
Anakhov, P., et al. (2022). Evaluation Method of the Physical Compatibility of Equipment in a Hybrid Information Transmission Network. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 100(22), 6635–6644.
Dovzhenko, N., et al. (2023). Method of Sensor Network Functioning under the Redistribution Condition of Requests between Nodes. In Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems, Vol. 3421, 278–283.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Вікторія Жебка

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.