Мультимодельный подход с векторным поиском в оперативном управлении критичным ИТ-сервисом

Авторы

  • Виктор Владимирович Краснопрошин Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Александр Александрович Старовойтов Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

Ключевые слова:

принятие решений, проактивное управление, неопределенность внешней нагрузки, нейронная сеть, мультимодельная система, библиотека моделей, векторный поиск

Аннотация

Исследуются актуальные проблемы, связанные с задачей оперативного управления критичными ИТ‑сервисами. Для повышения качества управления предлагается новый метод, расширяющий подход динамической локальной аппроксимации. Он реализует связывание векторных представлений паттернов нагрузки с обучаемыми нейросетевыми моделями, что позволяет оперативно строить предиктор для нового паттерна на основе векторного поиска семантически близких моделей в библиотеке. Излагаются оригинальные принципы проектирования системы управления, которая для адаптации к новым, связанным с неопределенностью паттернам нагрузки использует аппроксимацию данных, получаемых в режиме реального времени. Приводятся результаты экспериментов, подтверждающие эффективность предложенного подхода и показывающие, что при обработке нерегулярных и сложных нагрузок гибридные проактивные алгоритмы по ряду показателей являются более эффективными, чем реактивные алгоритмы.

Биографии авторов

  • Виктор Владимирович Краснопрошин, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    доктор технических наук, профессор; профессор кафедры информационных систем управления факультета прикладной математики и информатики

  • Александр Александрович Старовойтов, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    аспирант кафедры информационных систем управления факультета прикладной математики и информатики. Научный руководитель – В. В. Краснопрошин

Библиографические ссылки

  1. Straesser M, Grohmann J, von Kistowski J, Eismann S, Bauer A, Kounev S. Why is it not solved yet? Challenges for production-ready autoscaling. In: Association for Computing Machinery. ICPE’22. Proceedings of the 2022 ACM/SPEC International conference on performance engineering; 2022 April 9–13; Bejing, China. New York: Association for Computing Machinery; 2022. p. 105–115. DOI: 10.1145/3489525.3511680.
  2. Krasnoproshin V, Starovoitov A. Real-time management of critical IT service using a multi-model approach. In: Kamil Aida-zade, editor. 2025 6th International conference on problems of cybernetics and informatics (PCI); 2025 August 26–28; Baku, Azerbaijan. [S. l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2025. p. 1–5. DOI: 10.1109/PCI66488.2025.11219764.
  3. Grassberger Р, Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1983;9(1–2):189–208. DOI: 10.1016/0167-2789(83)90298-1.
  4. Aslanpour MS, Ghobaei-Arani M, Toosi AN. Auto-scaling web applications in clouds: a cost-aware approach. Journal of Network and Computer Applications. 2017;95:26–41. DOI: 10.1016/j.jnca.2017.07.012.

Опубликован

2026-04-27

Как цитировать

[1]
Краснопрошин, В.В. и Старовойтов, А.А. 2026. Мультимодельный подход с векторным поиском в оперативном управлении критичным ИТ-сервисом. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 1 (апр. 2026), 140–155.