Технології самовідновлення для розподілених систем на базі штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2019-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Обсяг роботи 102 сторінок, 39 ілюстрацій, 36 джерел літератури.
Об’єктом дослідження є технології самовідновлення компонентів системи.
Предметом дослідження є методи моніторингу та відновлення компонентів системи, та завдання забезпечення доступності, в яких вони беруть участь.
Методи дослідження - поєднання що існує методів і технологій моніторингу та відновлення разом з власними детермінованими правилами, і штучним інтелектом.
Наукова новизна обґрунтована тим, що існує системи обслуговування клієнтів є небездоганними і не можуть забезпечувати нормативні вимоги безпеки в повній мірі або відновлюють систему з втратою частини функціоналу. Дана робота пропонує архітектуру розподіленої системи з властивістю самовідновлення, що має кращі показники в порівнянні з що існує системами, завдяки поєднанню наявних методів відновлення зі штучним інтелектом.
Результати роботи викладені у третьому розділі, в якому реалізована розподілена система обслуговування клієнтів з властивістю самовідновлення, використовуючи алгоритм машинного навчання Decision Tree, а також механізм Docker health check у поєднанні з детермінованими правилами.
Результати роботи можуть бути використані для побудови розподіленої системи, яка повинна задовольняти НД ТЗІ 2.5-004-99, а також для підвищення безпеки системи.
Опис
Ключові слова
система самовідновлення, система моніторингу, відновлення системи, розподілена система, штучний інтелект, машинне навчання, детерміновані правила, обслуговування клієнтів, self-healing system, monitoring system, system restoration, distributed system, artificial intelligence, machine learning, determination of rolling
Бібліографічний опис
Фокін, О. В. Технології самовідновлення для розподілених систем на базі штучного інтелекту : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Фокін Олександр Владиславович. – Київ, 2019. – 105 с.