Моніторинг складних обчислювальних систем з використанням засобів штучного інтелекту

R. Yu. Zahvoyskyi; I. Ya. Kazymyra

doi:10.36930/conf150.5.12

R. Yu. Zahvoyskyi Lviv Polytechnic National University, Lviv https://orcid.org/0009-0005-2090-4255
I. Ya. Kazymyra Lviv Polytechnic National University, Lviv https://orcid.org/0000-0003-1597-5647

DOI: https://doi.org/10.36930/conf150.5.12

Abstract

Функціонування складних систем часто супроводжується виникненням збоїв, спричинених аномальною чи критичною поведінкою окремих компонентів. Актуальним завданням є моніторинг змін стану систем з метою вчасного виявлення нештатних ситуацій і запобігання збоям. Сучасні методи моніторингу часто не враховують динамічну природу складних обчислювальних систем і зазвичай ігнорують користувачів як активних учасників. Використання штучного інтелекту допомагає покращити процес моніторингу та зробити його ефективнішим. У даній роботі представлено підхід, що дозволяє фіксувати динаміку змін властивостей складних систем та виявляти аномалії, які можуть свідчити про наближення системних збоїв.

Author Biography

I. Ya. Kazymyra, Lviv Polytechnic National University, Lviv

к.т.н., доцент кафедра АСУ

References

EL Moussa, N. (2024). Smart Quality Monitoring for Evolving Complex Systems. In ICSE-Companion '24: 2024 IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings. ACM. https://doi.org/10.1145/3639478.3639784

Urgo, M., Terkaj, W., & Simonetti, G. (2024a). Monitoring manufacturing systems using AI: A method based on a digital factory twin to train CNNs on synthetic data. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 50, 249–268. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2024.03.005

Hrusto, A., Runeson, P., & Ohlsson, M. C. (2024). Autonomous Monitors for Detecting Failures Early and Reporting Interpretable Alerts in Cloud Operations. In ICSE-SEIP '24: 46th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice. ACM. https://doi.org/10.1145/3639477.3639712

Aitiddir, H., & Kerzazi, N. (2023). Cloud Infrastructure Monitoring Using Splunk: Expectations and Challenges. У 2023 14th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA). IEEE. https://doi.org/10.1109/sita60746.2023.10373692

Villegas-Ch, W., García-Ortiz, J., & Sánchez-Viteri, S. (2024). Towards Intelligent Monitoring in IoT: AI Applications for Real-Time Analysis and Prediction. IEEE Access, 1. https://doi.org/10.1109/access.2024.3376707

Kumara, V., M Sharma, D., Samson Isaac, J., Saravanan, S., Suganthi, D., & Boopathi, S. (2023). An AI-Integrated Green Power Monitoring System. У Convergence Strategies for Green Computing and Sustainable Development (с. 218–244). IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-0338-2.ch013