ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ МОНІТОРИНГУ ГЕТЕРОГЕННИХ МЕРЕЖ В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ - Жебка, Вікторія (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
У статті досліджуються теоретичні засади та прикладні аспекти реалізації інформаційних технологій моніторингу гетерогенних мереж у режимі реального часу. З розвитком цифрової інфраструктури та широким впровадженням різнорідних пристроїв і протоколів у єдиному інформаційному просторі зростає необхідність у створенні високопродуктивних та адаптивних систем контролю, здатних ефективно функціонувати в умовах складної динаміки мережевого середовища. Основну увагу приділено виявленню протиріч між високою варіативністю форматів трафіку, змінністю топологій і потребами у забезпеченні цілісності та оперативності прийняття рішень. Встановлено, що традиційні підходи до моніторингу, зокрема засоби з періодичним опитуванням або фіксованими параметрами відстеження, є недостатньо гнучкими для оперативної реакції на інциденти або зміну конфігурації в реальному часі. У роботі запропоновано формалізований алгоритм обробки потоків даних із урахуванням умов переходу між етапами виявлення аномалій, фільтрації, кореляції подій і реагування. В основу дослідження покладено сучасні системи моніторингу — Prometheus, Zabbix, Nagios, Datadog, PRTG, для яких побудовано порівняльну модель за показниками часу реакції, точності виявлення, адаптивності до зміни топології, масштабованості, а також витрат ресурсів. Результати обґрунтовують доцільність використання комбінацій кількох технологій для покриття слабких сторін кожної з них. Математична модель представлена у вигляді метрик завантаженості мережі, ймовірності збоїв та функцій часу обробки, що дозволяє реалізувати ефективну логіку адаптивного реагування. Уперше введено структурно-алгоритмічну схему з логікою циклічного аналізу поточних даних і поверненням до попереднього етапу за умови невиконання критеріїв допустимого рівня стабільності мережі. Перспективи дослідження полягають у впровадженні інтелектуальних методів класифікації трафіку та прогнозування інцидентів із використанням нейромереж, що забезпечить повноцінну автоматизацію управління гетерогенними мережами.