Интеллектуальные методы прогнозирования отказоустойчивости серверного кластера

Леонов М.А.

Омский государственный технический университет, Омск

Ключевые слова: серверный кластер, отказоустойчивость, надежность, мониторинг, производительность, метрики, распределенные системы.

Аннотация. Рассмотрены современные интеллектуальные методы анализа состояния серверного кластера. Проведен сравнительный анализ алгоритмов прогнозирования нагрузки и обнаружения сбоев на основе временных рядов. Предложен подход к выбору оптимальной модели машинного обучения в зависимости от характеристик метрик. Описаны математические модели трех методов: статистического (ARIMA), рекуррентной нейронной сети (LSTM) и алгоритма изоляции (Isolation Forest). Представлены результаты экспериментального сравнения точности прогнозирования и скорости реакции алгоритмов на синтетических данных. Результаты исследования демонстрируют преимущества гибридных подходов для повышения надежности распределенных систем.