Введение: в соответствии с задачей по формированию системы распределенных ситуационных центров органов государственной власти требуется осуществить сопряжение разнородных сегментов информационно-телекоммуникационных сетей ведомства в территориально-распределенную инфраструктуру с построением на ней подсистемы мониторинга состояния ее элементов.
Цель исследования: на основе использования базовых понятий методов структурного синтеза, структурного анализа сетевых инфраструктур, а также процедур параметрического синтеза, разработать методику синтеза подсистемы мониторинга нового поколения, базирующуюся на интеллектуальных методах идентификации состояния сети. Результаты: структуризация контролируемого пространства терминами «зона мониторинга», «критически важный элемент», «классы состояния» составляют основу новых методов интеллектуального мониторинга, являющихся «нечувствительными» к свойствам постоянного эволюционирования сетевых инфраструктур. Предложенная методика синтеза подсистемы интеллектуального мониторинга состоит из последовательно выполняемых этапов структурного синтеза, параметрического синтеза и структурного анализа сети. Практическая значимость: последовательно проведенные этапы методики с использованием процедур измерения графовых расстояний и модифицированного алгоритма k-средних, позволяют не только идентифицировать вид состояния сети, но и обоснованно, с использованием инструментальных методов расчета, представить в интересах системы поддержки принятия решения наборы приемлемых значений основных параметров и вероятностно-временных характеристик подсистемы мониторинга для последующей переконфигурации сети и недопущения её перехода в неработоспособное состояние. Обсуждение: предложенная в исследовании модификация алгоритма k-средних отличается тем, что в классическом алгоритме работа ведется над точками Евклидова пространства, а в предлагаемой методике речь идет о графовом пространстве с метриками в виде графовых расстояний, при этом в качестве исходных данных для классификации в алгоритме k-средних используются облака данных как неупорядоченные наборы данных, не привязанные к какой-либо из шкал измерений, а в предлагаемом алгоритме облако данных представлено множеством графов в заданном топологическом пространстве метрик графов, описывающих состояния сети во времени.
