Кодацкий Никита Максимович, студент
344002, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Nikita M. Kodatsky, Student
1 Gagarina Square, Rostov-on-Don, 344002
Ревякина Елена Александровна, кандидат технических наук, доцент кафедры «Кибербезопасность информационных систем»
344002, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Elena A. Revyakina, Cand. Sci. (Eng.), Assoc.Prof., Department "Cyber Security of Information Systems"
1 Gagarina Square, Rostov-on-Don, 344002
Газизов Андрей Равильевич, кандидат педагогических наук, заведующий кафедрой «Вычислительные системы и информационная безопасность»
344002, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Andrey R. Gazizov, Cand. Sci. (Pedag.), Head of the Department "Computing Systems and Information Security"
1 Gagarina Square, Rostov-on-Don, 344002
Цель. Одним из важных аспектов поддержания эффективной работы информационных систем является состояние оборудования компьютеров. Цель исследования заключается в описании метода эффективного системного анализа состояния информационного накопителя компьютера. Метод. Исследование основано на использовании алгоритмов машинного обучения для анализа и интерпретации данных, полученных из SMART-тестов. Включает в себя комплексный анализ и экспериментальное исследование. Представляет собой проведение экспериментов с набором данных и облачной средой Google Colab, создание и анализ модели машинного обучения, оценку эффективности и качества обучения. Результат. Разработан инструмент оценки состояния компьютерного оборудования на основе алгоритма Случайного леса, используя исторические данные SMART-тестов. Вывод. Результат данной работы не только позволяет внедрять рабочий инструмент анализа данных в сферу обслуживания компьютерного оборудования, но и предлагает практический пример использования для повышения надежности и эффективности работы информационных систем. Результаты исследования могут быть полезны как для ИТ-специалистов, ответственных за техническую поддержку, так и для организаций, стремящихся оптимизировать процессы обслуживания оборудования и улучшить свою конкурентоспособность на рынке.
Objective. One of the important aspects of maintaining the efficient operation of information systems is the condition of computer equipment. The purpose of the study is to describe a method for effective system analysis of the state of a computer's information storage device. Method. The study is based on the use of machine learning algorithms to analyze and interpret data obtained from SMART tests. Includes a comprehensive analysis and experimental study. It involves conducting experiments with a data set and the Google Colab cloud environment, creating and analyzing a machine learning model, and evaluating the effectiveness and quality of training. Result. A tool for assessing the state of computer equipment based on the Random Forest algorithm has been developed using historical data from SMART tests. Conclusion. The results not only allow the implementation of a working data analysis tool in the field of computer equipment maintenance, but also contain a practical example of increasing the reliability and efficiency of information systems. The results are useful for IT specialists and for organizations optimizing equipment maintenance processes and increasing competitiveness.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.