Розроблення комп'ютерної системи моніторингу показників обчислювальних систем на основі технології SNMP

Abstract

Метою роботи є розроблення комп'ютерної системи моніторингу показників обчислювальних систем на основі технології SNMP у вигляді повнофункціонального веб-додатку, що здійснює збір, зберігання та візуалізацію метрик продуктивності в режимі реального часу з мінімальними системними вимогами. Робота складається з чотирьох розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і чотирьох додатків із лістингами програмного коду. У першому розділі проведено аналіз технічного завдання: досліджено концепцію моніторингу обчислювальних систем і мереж на різних рівнях абстракції; розглянуто принципи роботи та еволюцію протоколу SNMP (версії SNMPv1, SNMPv2c, SNMPv3), структуру MIB і адресацію через OID; виконано детальний порівняльний огляд існуючих систем моніторингу — Zabbix, Nagios Core, PRTG Network Monitor і Prometheus/Grafana; сформульовано функціональні та нефункціональні вимоги до проєктованої системи.У другому розділі здійснено проектування комп'ютерної системи: обґрунтовано технологічний стек (Python 3.11, Flask, SQLite, Chart.js, psutil, easysnmp, APScheduler, ReportLab); спроектовано модульну архітектуру з чотирма незалежними компонентами; розроблено ER-діаграму бази даних із чотирма таблицями; описано алгоритми збору даних і механізм дедублікації алертів; створено прототип інтерфейсу користувача. У третьому розділі описано реалізацію всіх функціональних модулів: налаштування середовища та структури проєкту; збір метрик через psutil і easysnmp; Flask REST API з вісьмома ендпоінтами; веб-інтерфейс на HTML5/CSS3/JavaScript із графіками Chart.js і топологічною картою на Canvas API; систему алертів із дедублікацією; генерацію PDF-звітів. У четвертому розділі проведено комплексне тестування за 10 сценаріями з кількісним аналізом результатів, оцінкою точності вимірювань, надійності та продуктивності. Результатом виконання роботи є повнофункціональна система моніторингу, що відображає показники CPU, RAM, температури, мережевого трафіку та стану пристроїв у реальному часі. Система споживає 80–120 МБ RAM, розгортається однією командою і пройшла всі тести. Рекомендована до практичного застосування