Аналіз часових рядів для порівняння метрик інформаційної системи
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У сучасному світі інформаційні системи стали невід'ємною складовою бізнесу, науки та повсякденного життя. Розуміння стану інфраструктури та систем є критично важливим для забезпечення надійності та стабільності роботи сервісів. Інформація про працездатність та продуктивність розгортань не лише допомагає команді реагувати на проблеми, але й дає впевненість для внесення змін. Одним із найкращих способів отримати таке розуміння є надійна система моніторингу, яка збирає метрики, візуалізує дані та сповіщає операторів, коли щось виходить з ладу.
Проте у великих інформаційних системах кількість таких метрик може досягати тисяч чи навіть сотен тисяч, що робить їхнє візуальне відстеження практично неможливим. Ручний аналіз та візуалізація великої кількості метрик стають неефективними та неоперативними методами виявлення проблем. Оскільки кожна інформаційна система має унікальний набір метрик, які суттєво варіюються між системами, точне та своєчасне відстеження цих метрик є критично важливим для стабільної роботи системи. Це створює необхідність у розробці автоматизованих методів аналізу, які можуть швидко та ефективно обробляти великі обсяги даних. Загалом, таку задачу можна вирішувати 3 напрямами - reactive (постфактум), predictive (прогнозування) або perspective (рекомендації оптимального курс дій), це дослідження ближче до reactive та на межі з predictive.
Аналіз часових рядів, тобто аналіз змін метрик у часі, дозволяє виявляти тренди, сезонні коливання та аномалії, що допомагає ідентифікувати потенційні проблеми в системах. В умовах обмежених обчислювальних ресурсів, коли одночасно потрібно обробляти в реальному часі великі обсяги часових рядів, стає необхідним використовувати максимально ефективні, прості та швидкі методи аналізу. Прості статистичні підходи дозволяють автоматизувати процес моніторингу та швидко отримати огляд основних трендів у даних з мінімальними витратами ресурсів. Вони забезпечують достатню точність для багатьох прикладних задач, що робить їх придатними для широкого використання в умовах різноманіття систем та метрик.
Сучасні дослідження в галузі аналізу часових рядів активно розвиваються, приділяючи особливу увагу створенню нових методів виявлення аномалій та покращення точності прогнозів. Хоча застосування машинного навчання відкриває перспективи для більш складного аналізу, універсальні та менш ресурсозатратні методи є більш практичними для використання в різних інформаційних системах, особливо коли йдеться про обробку великої кількості метрик. У дипломній роботі акцент зроблено саме на розробці універсальних підходів до аналізу часових рядів, які можуть бути застосовані в умовах обмежених ресурсів для різноманітних метрик, автоматизуючи процес аналізу даних моніторінга та виявлення аномалій без необхідності візуалізації кожної метрики окремо.
Таким чином, аналіз часових рядів є одним з ключових інструментом для забезпечення стабільної та ефективної роботи інформаційних систем. Він дозволяє не лише виявляти і усувати поточні проблеми, але й прогнозувати майбутні зміни, що сприяє підвищенню надійності та продуктивності системи в цілому. Автоматизація процесу аналізу метрик і використання ефективних методів дозволяють обробляти тисячі показників без значних витрат ресурсів, що є особливо важливим у масштабних системах.
Опис
Ключові слова
113 прикладна математика, магістр, часові ряди, порівняння метрик, інформаційна система
Бібліографічний опис
Воротов, Д. В. Аналіз часових рядів для порівняння метрик інформаційної системи = Time series analysis for information system metrics comparing : кваліфікаційна робота магістра / Д. В. Воротов. – Одеса, 2024. – 60 с.