DOI: 10.22184/2070-8963.2025.132.8.54.57
Современные сетевые инфраструктуры генерируют огромные объемы данных о сетевой активности, анализ которых традиционными методами становится неэффективным. В статье предлагается применение технологий Big Data для анализа сетевой активности с целью повышения безопасности, производительности и надежности сетевых сервисов. Предложен комплексный подход к сбору, обработке и анализу больших данных сетевой активности, включающий использование Node Exporter, Prometheus, Apache Airflow, машинного обучения и техник визуализации. Результаты демонстрируют возможность выявления сложных аномалий и угроз безопасности, а также оптимизации использования сетевых ресурсов.