Методи виявлення аномалій у мікросервісах із використанням статистичного аналізу - Максим Перетяга (Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, 2024)
Предметом дослідження є методи виявлення аномалій у мікросервісах із використанням статистичного аналізу. Мікросервіси є популярною архітектурою для розроблення програмного забезпечення, що дає змогу створювати гнучкі та масштабовані системи. Однак через свою складність такі системи можуть бути вразливими до різного роду аномалій, що здатні впливати на їх продуктивність і надійність. Мета роботи полягає в аналітичному огляді сучасних методів виявлення аномалій у мікросервісних системах  із впровадженням методів статистичного аналізу. Виявлення аномалій є критично важливим для стабільної роботи системи та швидкого реагування на можливі проблеми. Для досягнення мети сформульовано такі завдання: огляд методів виявлення аномалій у мікросервісах; опис принципів регресійного аналізу, кластерного аналізу та методу головних компонент; порівняння методів за критеріями ефективності, обчислювальної складності, стійкості до шуму та адаптивності; рекомендації щодо вибору методу та можливість їх комбінування; підбиття висновків та визначення напрямів для майбутніх досліджень. Розглянуто метод для виявлення аномалій у мікросервісах, що передбачає регресійний аналіз, кластерний аналіз та метод головних компонент (PCA). Результати дослідження підтвердили, що кожен метод має переваги та обмеження. Регресійний аналіз ефективний у системах з явними трендами, але менш ефективний у складних і динамічних системах. Кластерний аналіз стійкий до шуму та здатний виявляти як окремі аномалії, так і групи аномальних подій, але вимагає значних обчислювальних ресурсів. Метод головних компонент (PCA) є потужним інструментом для аналізу високорозмірних даних, але має обмеження у високій складності обчислень та інтерпретації результатів. Кожен із розглянутих методів має свої переваги й недоліки, тому в дослідженні запропоновано новий метод, що  полягатиме в їх комбінуванні. Висновки наголошують на важливості статистичного аналізу для моніторингу мікросервісних систем. Правильно підібрані методи аналізу інформації полегшують виявлення аномалій у складних середовищах, таких як мікросервіси. Використання регресійного аналізу, кластерного аналізу та методу головних компонент дає змогу отримати глибокий інсайт щодо роботи системи. Проте для найкращих результатів рекомендується комбінувати різні методи та аналізувати їх застосування в контексті конкретної системи. Такий підхід забезпечує більшу стійкість до аномалій та швидше реагування на них у мікросервісних архітектурах.