Методи аналізу показників та виявлення аномалій в інтелектуальному моніторингу веб-застосунків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДреваль, Максим Михайлович
dc.contributor.authorЧайка, Микита Сергійович
dc.date.accessioned2025-10-07T08:40:24Z
dc.date.available2025-10-07T08:40:24Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 137 с., 8 табл., 33 рис., 3 додатки, 20 джерел. Об'єкт дослідження – показники роботи веб-застосунків. Предмет дослідження – методи аналізу часового ряду метрик та автоматичного виявлення аномалій у рамках інтелектуального моніторингу веб-застосунків. Мета роботи – розробка та налаштування програмно-аналітичного продукту для аналізу ключових метрик веб-застосунків та автоматичного виявлення аномалій із використанням статистичних алгоритмів, моделі Prophet та платформи Elastic Stack. Актуальність – зі зростанням складності розподілених сервісів і навантажень на них, автоматичний моніторинг і точне виявлення аномалій стають критично важливими для забезпечення безперервності роботи вебзастосунків. Результати роботи – розроблено програмно-аналітичний продукт, що поєднує збір телеметрії через Elastic Stack, прогнозування та виявлення аномалій в роботі веб-застосунків за допомогою моделі Prophet та статистичних методів.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 137 p., 8 tables, 33 figures, 3 appendiсes, 20 references. Object of research: performance indicators of web applications. Subject of research: methods for analysing time-series metrics and automatically detecting anomalies with intelligent monitoring of web applications. Goal of the work: to develop and configure a software-analysis product for analysing key web-application metrics and automatically detecting anomalies by means of statistical algorithms, the Prophet model and the Elastic APM platform. Relevance of the work: with the growing complexity of distributed services and the increasing workloads they bear, automated monitoring and accurate anomaly detection have become critical for maintaining uninterrupted operation of web applications. Results: a software-analytical solution has been created that combines telemetry collection through Elastic Stack with forecasting and anomaly detection based on the Prophet model and statistical methods.
dc.format.extent137 с.
dc.identifier.citationЧайка, М. С. Методи аналізу показників та виявлення аномалій в інтелектуальному моніторингу веб-застосунків : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Чайка Микита Сергійович. – Київ, 2025. – 137 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76619
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмоніторинг
dc.subjectспостережуваність
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectвеб розробка
dc.subjectmonitoring
dc.subjectobservability
dc.subjectforecasting
dc.subjectanomaly detection
dc.subjecttime series
dc.subjectweb development
dc.titleМетоди аналізу показників та виявлення аномалій в інтелектуальному моніторингу веб-застосунків
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chaika_bakalavr.pdf
Розмір:
4.35 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи