ВВЕДЕНИЕ
Текущая тенденция к росту объемов данных и числа взаимодействующих устройств приводит к необходимости применения высокопроизводительных и надежных систем мониторинга. Платформа Smart Monitor позволяет в режиме реального времени собирать и анализировать данные о работе рабочих станций, что особенно актуально при высоких нагрузках и стремительном увеличении числа подключенных узлов. «Устойчивость таких систем зависит не только от аппаратных ресурсов, но и от грамотной архитектуры» [1, с. 35].
В данной работе приводятся результаты исследования архитектуры Smart Monitor и методов определения загрузки рабочих станций для оптимизации вычислительных ресурсов и повышения эффективности работы корпоративных сетей.
МЕТОДОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТЫ
Для разработки рассматриваемой платформы была использована совокупность инструментов, обеспечивающих гибкость и масштабируемость:
- Apache Kafka – система для передачи и буферизации потоковых данных, обладающая высокой пропускной способностью [2, c. 78].
- OpenSearch – поисковый и аналитический движок, позволяющий индексировать большие объемы данных в реальном времени [3, c. 112].
- Logstash и Beats – инструменты для сбора и предварительной обработки логов и метрик рабочих станций.
- Smartbeat – кастомизированный агент, отвечающий за глубокую интеграцию с конкретными операционными системами и приложениями.
- SmartBeatManager – модуль для централизованного управления и обновления агентов, что упрощает развертывание и поддержку системы.
Общая концепция предполагает распределенную архитектуру с возможностью горизонтального масштабирования.
ПРИМЕР ТАБЛИЦЫ С ИНСТРУМЕНТАМИ СБОРА И АНАЛИЗА ДАННЫХ
Ниже приведён вариант таблицы, отражающей основные элементы системы Smart Monitor и их назначение, который может показаться более логичным и согласованным с текстом статьи.
Таблица 1.
Основные элементы системы Smart Monitor и их назначение
Компонент |
Основная функция |
Преимущества |
---|---|---|
Smartbeat |
Управляет битами запуская их бинарные файлы с конфигурациями определенными в приложениях |
Легковесность; простота развертывания |
Filebeat |
Отслеживание изменений в лог-файлах |
Удобная фильтрация, низкая нагрузка |
Metricbeat |
Мониторинг отдельных сервисов и метрик ОС |
Расширяемость; гибкость настройки |
SmartBeatManager |
Централизованное управление агентами SmartBeat |
Упрощённая конфигурация; масштабируемость |
OpenSearch |
Индексация и поиск собранных данных |
Высокая скорость обработки; надёжность |
Apache Kafka |
Передача потоковых данных между компонентами |
Стабильная производительность; гибкость |
Примечание: Данная таблица отражает общий функционал компонентов, однако при конкретной реализации набор инструментов и их параметры могут меняться в зависимости от требований инфраструктуры.
РАСЧЕТНЫЙ АСПЕКТ
Чтобы оценить суммарную производительность мониторинга, можно воспользоваться формулой (1), отражающей верхнюю оценку нагрузки при параллельной обработке:
(1)
где
𝐿total — итоговая загрузка системы;
𝐷𝑖 — объем данных от i-го источника (лог-файлы, метрики и т. д.);
𝑇𝑖 — период передачи данных в реальном времени;
𝐾 — коэффициент возможных задержек (учитывает сетевые и системные факторы).
Данная формула позволяет приблизительно оценить, какую часть ресурсов следует зарезервировать для корректной работы Smart Monitor, не допуская перегрузок и сбоев.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Практическая значимость работы заключается в возможности применения данной системы для ситуаций, где критична непрерывность сервиса и требуется оперативное реагирование на инциденты (промышленное производство, финансовые учреждения, государственные структуры). «Внедрение интеллектуальных инструментов мониторинга значительно повышает надежность и защищенность сетевых ресурсов» [4, c. 89].
Список литературы
- Смирнов, А.В. Системы хранения и анализа Big Data. – М.: Технопрогресс, 2019. – 412 c.
- Поляков, Д.Ю. Параллельная обработка потоковых данных: учебное пособие. – СПб.: Питер, 2020. – 256 c.
- Anderson, T. Modern Search Architecture. Cambridge: TechPress, 2018
- Kovalenko, V. Intelligent Monitoring Solutions. Berlin: Springer, 2017