ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ ИНФОРМАЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ

Аннотация

В данной фундаментальной научно-технической и междисциплинарной статье проводится глубокий, всесторонний и многоаспектный анализ возможностей, современных тенденций и стратегических перспектив интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в контур управления сложными корпоративными информационными системами. В условиях стремительного усложнения архитектуры программного обеспечения, перехода к микросервиснам структурам, контейнеризации и масштабным облачным вычислениям традиционные методы администрирования и ручного мониторинга исчерпывают свой потенциал, что обусловливает необходимость перехода к автономным интеллектуальным системам управления (AIOps). В исследовании детально рассматриваются принципы работы интеллектуальных систем предиктивной аналитики, автоматического обнаружения аномалий, самовосстановления (self-healing) ИТ-инфраструктуры, а также динамического распределения вычислительных ресурсов на основе алгоритмов глубокого обучения и обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Особое внимание уделено проблемам кибербезопасности, обеспечению отказоустойчивости распределенных баз данных и снижению операционных затрат за счет автоматизации рутинных процессов системного администрирования. На основе масштабного обобщения опыта внедрения интеллектуальных платформ мониторинга в крупных корпоративных сетях разработана и научно обоснована комплексная архитектурная модель интеллектуального управления ИТ- инфраструктурой. Практическая ценность работы заключается в создании научно обоснованного теоретико-методического фундамента для разработчиков программного обеспечения, архитекторов облачных систем и ИТ-директоров, направленного на повышение надежности информационных систем, минимизацию времени простоя и оптимизацию процессов принятия управленческих решений в условиях цифровой трансформации экономики.