Предиктивная интеллектуальная оркестрация кластерных вычислительных ресурсов в высоконагруженных финансовых системах на основе вектора эволюции состояния

Постановка задачи. В современных высоконагруженных распределенных финансовых инфраструктурах традиционные системы мониторинга и оркестрации опираются на реактивные эвристики и статические пороги технической загрузки (CPU, RAM). Это делает невозможным упреждающее выявление скрытой деградации микросервисов и целенаправленных кибератак прикладного уровня, что влечет за собой недопустимые риски каскадных системных отказов.

Цель. Разработать математическую модель динамического профилирования кластера и создать гибридное нейросетевое ядро для итеративного упреждающего прогнозирования состояния инфраструктуры с последующей интеграцией этих данных в контроллеры программных оркестраторов.

Результаты. Введено и математически обосновано понятие пятимерного нормированного вектора эволюции инфраструктуры, который непрерывно агрегирует метрики производительности, загрузки очередей, качества обслуживания, ресурсоемкости и вычисляемой поведенческой аномальности. Спроектирован и успешно апробирован на натурном стенде гибридный аналитический контур, объединяющий возможности рекуррентных сетей LSTM в поиске скрытых паттернов с математической стабильностью многошаговой линейной экстраполяции с помощью дискретного фильтра Калмана.

Практическая значимость. Внедрение разработанного предиктивного ядра многомерных состояний для систем управления контейнерами, таких как Kubernetes, позволяет осуществить переход финтех-предприятий от парадигмы реактивного устранения аварий к проактивной саморегуляции. Технология обеспечивает возможность превентивного автомасштабирования ресурсов и интеллектуальной изоляции скомпрометированных узлов сети до того момента, как воздействие инцидента приведет к нарушению жестких требований SLA по обработке клиентских транзакций.