Розглядаються способи підвищення ефективнос ті моніторингу процесів хмарної інфраструктури, які полягають в зниженні витрат обчислювальних ресурсів при збереженні необхідного рівня точності вимірювань. У даній роботі отримав подальший розвиток спосіб організації моніторингу процесів хмарної інфраструк тури, заснований на апроксимації вимірювань, що нако пичуються. Сформована необхідна і достатня множи на апроксимуючих функцій, що відповідають ключовим властивостями спостережуваних процесів. Розроблено метод вибору апроксимуючих функцій для спостережу ваних процесів хмарної інфраструктури. Метод скла дається з оцінювання властивостей спостережуваного процесу та вибору його апроксимуючої функції. Практична цінність роботи полягає в можливості зниження витрат обчислювальних ресурсів за рахунок зменшення кількості планових вимірювань при допусти мому рівні зниження їх точності. Оригінальність під ходу полягає у використанні апріорних даних про спо стережувані процеси з метою отримання більш точних оцінок їх властивостей. Практична реалізація запро понованого методу показує 20-40 % зниження кіль кості планових вимірювань при збережені точності моніторингу на рівні не нижче 95 %. Таким чином, запро понований метод дозволяє знизити навантаження на компоненти хмарної інфраструктури, зменшити вико ристання процесорного часу і заощадити дисковий та оперативний простір фізичних і віртуальних вузлів. Результати дослідження можуть бути використані для програмної реалізації систем моніторингу хмарної інфраструктури Ключові слова: моніторинг хмарної інфраструк тури, комп'ютерна мережа, апроксимація функцією, витрати обчислювальних ресурсів

No abstract

Nowadays there are a lot of powerful network management tools which allow in comparatively easy way to implement state monitoring of any network element. As a price these tools consume such resources as CPU, memory and bandwidth. Unfortunately in some cases the cost of monitoring can be inadmissible high that makes administrators looking for more economical techniques of network elements controlling. One of such techniques consists in approximation of controlled processes. Mainly this approach helps to reduce the bandwidth usage via decreasing number of measurements. In order to improve efficiency of the approximation two information models have been suggested in the work. Additionally an evaluating method of the information models has been created.