Розглянуто проблему моніторингу комп’ютерної мережі за умов обмежень на використання системних ресурсів та високих вимог до живучості системи моніторингу. Розроблено автономну децентралізовану систему моніторингу комп’ютерної мережі, яка складається з колективу програмних агентів. Кожний агент може працювати в двох режимах: основному режимі та режимі консолі управління системою моніторингу. В основному режимі агент збирає інформацію про комп'ютерну мережу. В режимі консолі управління агент надає користувачу доступ до зібраної усіма агентами інформації та дозволяє виконувати команди управління системою моніторингу.
Розроблена система моніторингу дозволяє отримувати більш достовірну інформацію про роботу мережі з більшою оперативністю в умовах заданих користувачем обмежень на використання обчислювальних та мережевих ресурсів. Автономна система моніторингу побудована на основі концепції багатоагентних систем, в рамках якої окремий програмний агент системи володіє певною ініціативою щодо планування та реалізації сценаріїв моніторингу. В роботі програмних агентів реалізовано методи організації адаптивних процесів збору інформації з використанням принципів самоорганізації та концепції структурної адаптації.
Запропоновано децентралізовану програмну архітектуру автономної системи моніторингу, в якій відсутній центр управління. За рахунок цього забезпечується висока надійність та живучість системи моніторингу. В програмній архітектурі автономної системи моніторингу реалізовано прикладний програмний інтерфейс SMA та відповідну програмну бібліотеку, яка дозволяє збирати статистичні дані про роботу комп’ютерної мережі та її вузлів. Розглянуто реалізацію програмного агента та консолі управління автономної системи моніторингу комп’ютерної мережі.
- George Varghese, Jun Xu (2022) Chapter 16 - Measuring network traffic, in Network Algorithmics, 2nd ed., George Varghese, Jun Xu (eds.), Morgan Kaufmann, pp. 449-488. DOI: 10.1016/B978-0-12-809927-8.00024-5
- P.-W. Tsai, C.-W. Tsai, C.-W. Hsu and C.-S. Yang (2018) Network Monitoring in Software-Defined Networking: A Review, IEEE Systems Journal, vol. 12, no. 4, pp. 3958-3969. DOI: 10.1109/JSYST.2018.2798060
- A. D’Alconzo, I. Drago, A. Morichetta, M. Mellia and P. Casas (2019) A Survey on Big Data for Network Traffic Monitoring and Analysis, IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 16, no. 3, pp. 800- 813. DOI: 10.1109/TNSM.2019.2933358
- Na Xia et. al. (2022) Optimization algorithms in wireless monitoring networks: A survey, Neurocomputing, Vol. 489, pp. 584-598. DOI: 10.1016/j.neucom.2021.12.072
- Lee, S., Levanti, K., & Kim, H. S. (2014) Network monitoring: Present and future. Computer Networks, vol. 65, pp. 84-98. DOI: 10.1016/j.comnet.2014.03.007
- Shi, Peng & Yan, Bing. (2020). A Survey on Intelligent Control for Multiagent Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. pp.1-15. DOI: 10.1109/TSMC.2020.3042823.
- Niu, Y., Miao, K., Liu, T., Wu, L. (2023). Survey on Coordination Problems of Multi-agent System and Application in Unmanned Systems. In: Proceedings of 2022 International Conference on Autonomous Unmanned Systems (ICAUS 2022). ICAUS 2022. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol. 1010. Springer, Singapore. DOI: 10.1007/978-981-99-0479-2_180
- Dorri, A., Kanhere, S., Jurdak, R. (2018) Multi-Agent Systems: A Survey, in IEEE Access, vol. 6. – pp. 28573-28593, DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2831228.
- Rizk, Y., Awad, M., Tunstel, E. (2018) Decision Making in Multi-Agent Systems: A Survey, in IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, vol. 10, no. 3. – pp. 514-529, DOI: 10.1109/TCDS.2018.2840971.
- Amirkhani, A., Barshooi, A.H. (2022) Consensus in multi-agent systems: a review, Artificial Intelligence Review, 55, pp. 3897–3935. DOI: 10.1007/s10462-021-10097-x
- Botchkaryov, A., Golembo, V., Paramud, Y., Yatsyuk, V. (2019) Cyber-physical systems: data collection technologies, A. Melnyk (ed.), Lviv, «Magnolia 2006». – 176 p. (in Ukrainian) ISBN: 98-617-574-139-9
- Botchkaryov А. (2020) Structural adaptation of data collection processes in autonomous distributed systems using reinforcement learning methods, Computer Systems and Networks, Lviv Polytechics, Issue 2, Num.1, pp.13-26. (in Ukrainian) DOI: 10.23939/csn2020.01.013
- Sharma, D.P., Singh, B.K., Gure, A.T., Choudhury, T. (2021) Autonomic Computing: Models, Applications, and Brokerage. In: Autonomic Computing in Cloud Resource Management in Industry 4.0., Choudhury, T. et al. (eds.), Springer, Cham, pp.59-90. DOI: 10.1007/978-3-030-71756-8_4
- Dehraj, P., Sharma, A. (2021) A review on architecture and models for autonomic software systems, Journal of Supercomputing, 77, pp. 388–417. DOI: 10.1007/s11227-020-03268-0