| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Aралиев Эсенали | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-02T08:05:27Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-02T08:05:27Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Aралиев Эсенали. Оптимизация IT-инфраструктуры с помощью Big Data: от мониторинга до прогнозирования сбоев = Optimizing IT infrastructure with Big Data: from monitoring to failure prediction / Aралиев Эсенали // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 253–255. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59676 | - |
| dc.description.abstract | Статья посвящена применению технологий Big Data для оптимизации IT-инфраструктуры. Рассматриваются методы мониторинга, анализа производительности и прогнозирования
сбоев в IT-системах с использованием алгоритмов машинного обучения, кластеризации и анализа временных
рядов. Описание методов обработки потоковых данных и адаптивного масштабирования ресурсов позволяет
создавать гибкие и эффективные IT-инфраструктуры, что критически важно для устойчивости и
бесперебойной работы системы. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Big Data | en_US |
| dc.subject | мониторинг IT-инфраструктуры | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | прогнозирование сбоев | en_US |
| dc.subject | алгоритмы кластеризации | en_US |
| dc.subject | временные ряды | en_US |
| dc.subject | адаптивное масштабирование | en_US |
| dc.title | Оптимизация IT-инфраструктуры с помощью Big Data: от мониторинга до прогнозирования сбоев | en_US |
| dc.title.alternative | Optimizing IT infrastructure with Big Data: from monitoring to failure prediction | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This article is dedicated to the application of Big Data technologies for optimizing IT infrastructure.
The methods for monitoring, performance analysis, and failure prediction in IT systems using machine learning
algorithms, clustering, and time series analysis are considered. The description of stream data processing methods and
adaptive resource scaling enables the creation of flexible and efficient IT infrastructures, which is critically important
for the stability and uninterrupted operation of the system. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
