Управление процессами мониторинга производительности коллективов встраиваемых объектов больших программных систем в облачных архитектурах

Целью работы является разработка моделей и алгоритмов управления процессами мониторинга производительности коллективов встраиваемых объектов больших программных систем в облачных архитектурах на основе учета автокорреляции образования и распада части локальных структур. Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 1. Провести анализ проблем создания моделей и алгоритмов управления процессами мониторинга производительности коллективов встраиваемых объектов больших программных систем в облачных архитектурах на основе учета автокорреляции образования и распада части локальных структур. 2. Разработать модель статистического мониторинга процессов c большими данными в компьютерных сетях, учитывающую свойства автокорреляции процессов образования и распада части локальных структур на основе контрольных диаграмм. 3. Модифицировать алгоритмы мониторинга производительности коллективов встраиваемых объектов больших программных систем для обеспечения возможности иерархического анализа данных и улучшения интерпретируемости результатов. 4. Создать оптимизационную модель и алгоритмы планирования пропускной способности облачных сервисов SaaS для нахождения компромисса между стоимостью ресурсов и штрафом за задержку выполнения во встраиваемых облачных приложениях "программное обеспечение как услуга" с точки зрения поставщика облачных услуг. 5. Разработать динамический алгоритм определения минимальной верхней границы нулевого штрафа, обеспечивающий получение верхней границы объема вычислительных ресурсов, еще дающей нулевой штраф. 6. Разработать структуру программного обеспечения оптимизации облачных сервисов SaaS для решения задач мониторинга, обеспечивающую принятие решений о допустимости конфигурации сервиса с точки зрения штрафов, и также оценку ожидаемого качества обслуживания. В процессе выполнения диссертационного исследования получены следующие основные результаты: 1. Разработана модель статистического мониторинга процессов c большими данными в компьютерных сетях, учитывающая свойства автокорреляции процессов образования и распада части локальных структур на основе контрольных диаграмм. 2. Представлены модифицированные алгоритмы мониторинга производительности коллективов встраиваемых объектов больших программных систем, обеспечивающие возможности иерархического анализа данных и улучшающая интерпретируемость результатов. 3. Создана оптимизационная модель и алгоритмы планирования пропускной способности облачных сервисов SaaS, позволяющая найти компромисс между стоимостью ресурсов и штрафом за задержку выполнения во встраиваемых облачных приложениях "программное обеспечение как услуга" с точки зрения поставщика облачных услуг. 4. Разработан динамический алгоритм определения минимальной верхней границы нулевого штрафа, обеспечивающий получение верхней границы объема вычислительных ресурсов, еще дающей нулевой штраф. Среднее снижение затрат при использовании алгоритма по сравнению с существующим составляет 4,73% и позволяет использовать меньше задействованных ресурсов. 5. Разработана структура программного обеспечения оптимизации облачных сервисов SaaS для решения задач мониторинга, обеспечивающая принятие решений о допустимости конфигурации сервиса с точки зрения штрафов, и также оценку ожидаемого качества обслуживания. 6. Компоненты программного обеспечения зарегистрированы в Роспатенте.