АВТОМАТИЗАЦИЯ СБОРА И ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ ИЗ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ЛВС ДЛЯ ДАЛЬНЕЙШЕГО ПРИМЕНЕНИЯ В СИСТЕМАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАЗИРУЮЩИХСЯ НА МЕТОДАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

2022

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-121-2-294-301
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В статье рассматривается работа по разработке автоматизированной системы сбора и подготовки данных полученных из ПО системы мониторинга ЛВС PRTG Network Monitor. Цель статьи – выявить систематический подход к выявлению проблем, смоделировать бизнес-процессы согласно поставленным задачам и определить функции внедряемых решений. Авторы подчеркивают необходимость наличия систем мониторинга и хранения данных для оптимизации работ служб поддержки ЛВС, а также для дальнейшего внедрения других систем, например, системы сбора и подготовки данных для дальнейшего применения в области машинного прогнозирования. По вышесказанным причинам авторы рассмотрели возможность написания скрипта, который удовлетворял бы поставленным задачам. А именно: экономическая дешевизна при разработке, а не покупке готового софта, возможность работы скрипта с исходящими данными ПО PRTG Network Monitor, пригодный к чтению и анализу исходящих данных системой машинного прогнозирования, объединение максимально возможного числа таблиц в единую таблицу данных, и пр.