В статье описывается проблематика мониторинга информационной инфраструктуры предприятия. На обзор выносятся ключевые недостатки первичных агентов сбора информации, систем логирования и мониторинга: от низкой информативности с избыточностью объема информации до нерациональной траты вычислительных мощностей и отсутствия возможности идентификации сложных комплексных инцидентов. Предлагается новый подход к локальному сбору, обработке, анализу и управлению информационными потоками и процессами. Научная новизна предлагаемого метода заключается в обеспечении комплексного мониторинга информационной инфраструктуры предприятия, в отличие от существующих решений предоставляющего возможность однозначно идентифицировать сложные комплексные инциденты с последующим автоматическим исправлением ошибок на основе самообучающейся базы знаний, обладающей повышенной информативностью. Это позволяет повысить уровень надежности, отказоустойчивости и безопасности всех технических объектов и систем, а также произвести интеграцию с децентрализованным реестром событий и системой интеллектуально-адаптивного управления информационной инфраструктурой предприятия.
< ... >
The article describes the problems of enterprise information infrastructure monitoring. The key shortcomings of primary agents of information gathering, logging and monitoring systems are reviewed: from low informativity with information volume redundancy to lack of possibility to identify complex comprehensive incidents. A new approach to local collection, processing, analysis and management of information flows and processes is proposed. The scientific novelty of the proposed method lies in providing a comprehensive monitoring of the information infrastructure of an enterprise, in contrast to existing solutions, which provides the ability to uniquely identify complex incidents with subsequent automatic error correction based on a self-learning knowledge base. This allows increasing the level of reliability, fault tolerance and security of all technical facilities and systems.
Keywords:
monitoring, information processes and flows, model objects, hypervisor, complex incidents, events, forecasting, self-learning
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»
