Методика ранжирования систем мониторинга ИТ-инфраструктуры предприятия

А. В. Вишнеков; Е. М. Иванова

doi:10.14489/vkit.2018.03.pp.045-054

Публикации

?

Методика ранжирования систем мониторинга ИТ-инфраструктуры предприятия

Вестник компьютерных и информационных технологий. 2018. Т. 165. № 3. С. 45–54.

Вишнеков А. В., Иванова Е. М.

В статье рассматриваются функции и достоинства Систем мониторинга ИТ-инфраструктуры предприятия и ставиться задача оценки и выбора подобной Системы, наиболее удовлетворяющей запросам клиента. Предложена процедура учета требований заказчика, их взаимной важности, а также процедура оценки и выбора Системы мониторинга на основе методов поддержки принятия решений. Исследованы критерии оценки Систем мониторинга и способы построения системы поддержки принятия решений (СППР) по выбору наиболее удовлетворяющей запросам клиента Системы мониторинга. Также рассмотрены вопросы ранжирования альтернативных Систем с учётом предпочтений заказчика и особенностей ИТ-инфраструктуры предприятия.

Произведен выбор методов поддержки принятия решений для построения СППР и предложена методика оценки и выбора Системы мониторинга предприятия c учётом выбранных методов, заданных критериев и ограничений на параметры Системы. Рассмотрен пример применения предложенной методики.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Полный текст

DOI

Ключевые слова: критерии оценки evaluation criteria monitoring system система мониторинга методы поддержки принятия решений decision making methods

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Эволюция системы оценивания поведения учащихся в учебных заведениях России с начала XVIII до 90-х гг. XX века

Бизяева Н. Д., Аманов С. Ф., Народное образование 2026 № 3 С. 50–61

Статья посвящена историко-педагогическому анализу эволюции системы оценивания поведения учащихся в учебных заведениях России с начала XVIII до 1990-х гг. XX века. Актуальность исследования подтверждается планами Министерства Просвещения РФ по возвращению оценок за поведение в школу, в частности, система оценивания с 2025/2026 учебного года проходит апробацию в ряде субъектов РФ. Также в январе 2026 года было ...

Добавлено: 5 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Computer-aided system for assessing and selecting effective masters' learning trajectory in variability of external factors considering the university industrial partners' opinion

A. V. Vishnekov, E. M. Ivanova, N. Zhursunova, Информатика и образование 2025 Vol. 40 No. 6 P. 39–48

Развитие современной системы образования характеризуется множеством неопределенных, динамично меняющихся факторов. Целью и новизной представленного в данной статье исследования является разработка автоматизированной системы построения эффективной образовательной траектории в условиях неопределенности внешних факторов. Разработанная система является инструментом оценки и динамической корректировки образовательного процесса в соответствии с текущими и возможными в будущем изменениями внешних факторов. Индустриальные партнеры университета получают ...

Добавлено: 16 января 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Интегрированный алгоритм балансировки нагрузки в распределенных информационных системах на основе методов теории принятия решений

Вишнеков А. В., Иванова Е. М., Ладовир А. А. и др., Информационные технологии 2025 Т. 31 № 11 С. 587–595

Рассматривается вопрос возможности применения методов теории принятия решений для решения задачи балансировки нагрузки в распределенных информационных системах. Выполнены обзор и анализ методов оценки и сравнения многокритериальных альтернатив, показаны их достоинства и недостатки в контексте решаемой задачи. Выбраны наиболее эффективные методы. Предложена методика решения задачи балансировки на основе интеграции методов принятия решений и методов машинного обучения. ...

Добавлено: 11 ноября 2025 г.