МЕТОДЫ АДАПТИВНОЙ ТРАССИРОВКИ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ САМООБУЧАЮЩЕГОСЯ СЕМПЛИРОВАНИЯ

Автор(ы): Зубков Михаил Витальевич, Макеев Павел Сергеевич

Рубрика: Информационные технологии

DOI: 10.21777/2500-2112-2026-1-113-121

Выпуск: 2026-1 (54)

Страницы: 113-121

Ключевые слова: микросервисы, наблюдаемость, распределённая трассировка, семплирование, телеметрия, самообучающийся алгоритм, адаптивный мониторинг, машинное обучение

Аннотация: Современные микросервисные приложения порождают значительный объём телеметрических данных, необходимых для обеспечения наблюдаемости и быстрой диагностики инцидентов. Однако полная трассировка всех запросов становится экономически нецелесообразной из-за накладных расходов на сбор, хранение и обработку информации. В статье рассматриваются методы адаптивного семплирования распределённой трассировки, позволяющие динамически регулировать объём собираемых данных в зависимости от текущего состояния системы и характеристик запросов. Предложена архитектура системы трассировки, включающая компонент самообучающегося выбора трассируемых запросов на основе анализа метрик и признаков запросов. Представлен алгоритм, сочетающий системные и поведенческие критерии оценки значимости запросов. Экспериментальное моделирование показало, что предложенный подход позволяет охватить до 90 % аномальных случаев при сокращении объёма телеметрии более чем в шесть раз по сравнению с полным сбором. Результаты демонстрируют перспективность адаптивного семплирования для повышения эффективности наблюдаемости микросервисных систем без увеличения инфраструктурной нагрузки.

Библиографическая ссылка: Зубков М.В., Макеев П.С. МЕТОДЫ АДАПТИВНОЙ ТРАССИРОВКИ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ САМООБУЧАЮЩЕГОСЯ СЕМПЛИРОВАНИЯ // Образовательные ресурсы и технологии. – 2026. – № 1 (54). – С. 113-121. doi: 10.21777/2500-2112-2026-1-113-121