Модели и методы обработки данных мониторинга для управления состоянием глобально распределенных вычислительных комплексов

Объект. Процессы управления состоянием ГРВК (на примере ведущих мировых телекоммуникационных компаний RingCentral и Genesys). Предмет. Методы обработки данных мониторинга для решения задач управления состоянием как отдельных вычислительных элементов, так и облачных ГРВК в целом (на примере Zabbix). Цель. Повышение уровня доступности облачных Интернет-сервисов при снижении затрат за счет инноваций в программно-инструментальных и научно-методических средствах управления состоянием ГРВК. Новизна. 1. Предложена методология обработки данных мониторинга ГРВК, отличающаяся от существующих интеграцией наиболее значимых событий по критериям аномального использования системных ресурсов и других метрик, превышающих установленные пороговые значения. 2. Впервые предложены модели и метод прогнозирования вычислительных ресурсов, которые ранее не использовались в задачах мониторинга больших данных облачных ГРВК. 3. В отличие от существующих решений восстановления сервисов по отказу ГРВК, разработанный метод автоматического восстановления основан на объективных данных мониторинга ГРВК, а также прогнозировании аномалии на заданный период времени в будущем с использованием оригинальных моделей прогнозирования. 4. Впервые при балансировке глобальных вычислительных ресурсов между регионами ГРВК учитываются принципиально новые источники информации их состояния — реальные данные мониторинга в разных часовых зонах в часы наибольшей нагрузки. 5. По-новому решена задача эффективного использования вычислительных ресурсов ГРВК, отличающаяся научно обоснованным выбором мощности виртуальных серверов на основе новых метрик мониторинга. Методы. Сбор, систематизация и анализ научно-технической информации; объектно-ориентированное программирование; методы статистического анализа больших данных; вычислительные методы интерполяции Гаусса-Джордана, Вейерштрасса, Дюранд-Кернера; модели прогнозирования Ньютона, Лагранжа, Байеса. Теоретическая значимость заключается в расширении класса известных вычислительных методов Гаусса-Джордана, Вейерштрасса, Дюранд-Кернера с учетом феномена Рунге для решения математических задач интерполяции больших данных мониторинга и вычисления наиболее точных коэффициентов прогностических моделей Ньютона, Лагранжа, Байеса по критерию корреляции R2 > 0,9; методов прогнозирования и решения задач синтеза вычислительных элементов ГРВК в режиме реального времени с учетом эффективной нагрузки на виртуальные серверы; обоснованности применения подхода программно-конфигурируемых систем для балансировки глобальных вычислительных ресурсов в разных регионах ГРВК. Практическая значимость заключается в создании научно обоснованных предложений по внедрению методов и моделей мониторинга и прогнозирования состояний вычислительных элементов в облачных мультисервисных системах, позволивших уменьшить ложные срабатывания в системе мониторинга и сократить большой объем передачи данных, автоматически восстанавливать сервисы в Интернет-приложениях, динамически перераспределять вычислительные ресурсы ГРВК между регионами, экономить затраты на арендованные вычислительные ресурсы в Amazon. Область применения. В программном продукте непрерывного мониторинга Zabbix (Латвия), распространяемого по методу программного обеспечения (ПО) с открытым исходным программным кодом, который используется как российскими, так и международными компаниями в области предоставления инфокоммуникационных услуг; в составе ПО платформы мониторинга, обеспечившего экономию $330 тыс. в год для ГРВК инфокоммуникационного коммутатора международной компании RingCentral, США; в составе ПО платформы мониторинга, обеспечившего экономию $3,5 тыс. в год за одну VM (аббр. от англ. Virtual Machine) для российского представительства международной компьютерной компании Genesys Telecommunications Laboratories.