Разработка интеллектуальных методов адаптивного управления безопасностью и верификации работы виртуальной сетевой инфраструктуры мультиоблачной платформы для обработки больших данных

Актуальность проекта связана с постоянно возрастающим объемом данных для обработки в облачных системах. Существующие решения для создания облачных систем являются универсальными, они не учитывают специфику работы с большими данными, что значительно снижает эффективность их использования. В частности, в настоящее время не оптимально используется виртуализация сетевых функций (NFV), не решены полностью задачи эффективной защиты от кибератак в облачных ЦОД при сохранении параметров SLA, типовые системы управления облачными ресурсами не имеют возможности контроля и автоматического обеспечения параметров SLA. Научная новизна исследования заключается в разработке адаптивных методов управления виртуальной сетевой инфраструктурой мультиоблачной платформы для обработки больших массивов данных на основе технологии NFV с учетом требований соглашений о предоставлении услуги SLA, обеспечивающих оптимальное использование вычислительных ресурсов, что позволит сократить энергопотребление системы. Для прогнозирования и классификации состояния виртуальной сетевой инфраструктуры предлагается использовать методы машинного обучения, что даст возможность вовремя проводить перераспределение ресурсов и гарантировать качество услуги. Кроме того, планируется разработка алгоритмов верифицируемого мониторинга параметров SLA NFV-сервисов, компонентов облачной инфраструктуры и приложений для обработки больших данных, а также верификации изменений, вносимых в виртуальную инфраструктуры, что позволит достоверно идентифицировать инциденты нарушения SLA и кибератаки. Программная реализация алгоритмических решений также вносит вклад в развитие системы обработки больших массивов данных, в части разработки новых технических решений, направленных на организацию гибкой, масштабируемой и верифицируемой инфраструктуры.