В статье описывается программный уровень архитектуры системы мониторинга функционирования компьютерной сети с модулем диагностики аномалий. Предлагается программное решение для данного уровня архитектуры системы мониторинга сети. Также в статье отражены результаты проверки архитектуры системы мониторинга функционирования компьютерной сети с модулем диагностики аномалий на соответствие требованиям: возможность кластеризации аномалий в работе сети, ручное и автоматическое управление формированием сценариев воздействия на узлы, возможность масштабирования системы мониторинга сети, наличие раздельного хранения данных для статистики и сценариев воздействия на узлы и др. Кроме этого, в статье представлены результаты тестирования разработанного программного решения. Тесты проводились по кластеризации аномалий компьютерной сети и формированию сценариев воздействия на наблюдаемые нестабильные сетевые узлы. Полученные результаты показывают, что разработанное программное обеспечение позволяет проводить кластеризацию аномалий в работе компьютерной сети, а также осуществлять формирование сценариев воздействия на такие узлы при проведении дополнительной диагностики нестабильных узлов. С. 35-50.

This article describes the software architecture level of the computer network operation monitoring system with an anomaly diagnostics module. A software solution for this level of network monitoring system architecture is proposed. Also, the article reflects the results of tests of compliance with the requirements to the architecture of the monitoring system of computer network operation with an anomaly diagnostics module: the ability to cluster anomalies in the network, manual and automatic control of forming scenarios of impact on nodes, the ability to scale the network monitoring system, the availability of separate data storage for statistics and scenarios impact on nodes and other requirements. In addition, this article presents the results of testing the developed software solution. The tests were conducted to cluster computer network anomalies and forming scenarios of impact on the observed unstable network nodes. The results show that the developed software allows you to cluster anomalies in the computer network, as well as during additional diagnostics of unstable nodes to form scenarios of impact on such nodes.