Введение
1 Обзор предметной области, методов моделирования и постановка задачи прогнозирования загрузки кластерной системы 12
1.1 Проблемы прогнозирования загрузки ресурсов в академических кластерных системах с организацией доступа по принципу добровольных вычислений 12
1.2 Проблемы управления инфраструктурой платформ облачных веб-сервисов, связанные с прогнозированием загрузки ресурсов 21
1.3 Постановка задачи прогнозирования загрузки кластерной системы 26
1.4 Обзор математических методов прогнозирования временных рядов в приложении к задаче прогнозирования загрузки кластерной системы 31
1.5 Выводы 46
2 Модель и численный метод прогнозирования загрузки кластерной системы 47
2.1 Формирование базы исторических данных о загрузке ресурсов кластерной системы и выделение информационных признаков 47
2.2 Исследование применимости модели EMMSP для прогнозирования загрузки ресурсов кластерной системы с использованием базы исторических данных 53
2.3 Исследование методов настройки параметров нейросетевых моделей типа MLP для прогнозирования загрузки ресурсов кластерной системы с использованием базы исторических данных 59
2.4 Разработка, исследование адаптивной модели и численного метода прогнозирования загрузки ресурсов кластерной системы с использованием базы исторических данных 68
2.5 Выводы 78
3 Программный комплекс мониторинга и прогнозирования загрузки кластерной системы 80
3.1 Templet Web: архитектура системы управления доступом к ресурсам кластерных систем по принципу добровольных вычислений 80
3.2 Микросервисная архитектура подсистемы мониторинга и прогнозирования загрузки ресурсов кластерной системы 88
3.3 Опыт использования подсистемы мониторинга и прогнозирования загрузки ресурсов при организации учебного процесса и проведении исследований на базе кластера Самарского университета 100
3.4 Выводы 103
Заключение 104
Список литературы 106
Приложение А. Свидетельство о регистрации базы данных 121
Приложение Б. Свидетельство о регистрации программы 124
Приложение В. Акты внедрения 126
