Abstract
<jats:p>У сучасному світі хмарні інфраструктури стали невіддільною частиною бізнес-процесів, що зумовлює необхідність забезпечення їхньої безперебійності та стійкості. В умовах швидкого розвитку технологій штучного інтелекту (далі – ШІ) виникає потреба їх застосування для прогнозування відмов у хмарних системах. Метою статті є дослідження різних моделей і методів ШІ, що застосовуються для прогнозування відмов, а також оцінка їхньої ефективності, переваг і викликів, які постають перед організаціями під час упровадження таких технологій. У дослідженні застосовано теоретичні (аналіз, синтез, абстрагування, індукція, дедукція) та емпіричні методи, зокрема опис. Застосування технологій ШІ для прогнозування відмов у хмарних інфраструктурах охоплює аналіз технічних збоїв, аномалій у продуктивності, кіберзагроз, відмов в обслуговуванні, порушень інтеграції та чинників, пов’язаних із людськими помилками, що дозволяє підвищити надійність систем за допомогою моделей і методів, таких як Random Forest, XGBoost, LSTM, GRU та технологій AIOps. У статті здійснено огляд різних моделей, а також методів прогнозної аналітики часових рядів та виявлення аномалій. Розглянуто AIOps-технології, які забезпечують автоматизацію процесів моніторингу та управління ризиками. Проаналізовано потенційні переваги впровадження ШІ в хмарних системах, зокрема підвищення точності прогнозування, можливість обробки великих обсягів даних і раннє виявлення аномалій. Водночас розглядаються й виклики, які постають перед організаціями, як-от потреба у великих наборах даних, висока обчислювальна вартість та ризики кібербезпеки. На основі аналізу надано практичні рекомендації для інтеграції технологій ШІ в процеси моніторингу та управління ризиками. Рекомендовано застосовувати цифрові двійники, моделі ШІ для раннього виявлення аномалій, графові нейронні мережі та MLOps-інструменти для автоматизації тестування хмарної інфраструктури. Це дасть змогу мінімізувати ризики, пов’язані з оновленням, і підвищити стійкість системи. Отже, застосування технологій ШІ для прогнозування відмов у хмарних інфраструктурах може значно підвищити їхню надійність і продуктивність, проте потребує ретельного планування та врахування можливих викликів.</jats:p>