С другой стороны, усложнение архитектуры ОВС приводит к необходимости постоянного контроля эффективности использования дорогостоящих ресурсов. <...> Такие потоки информации с сотен, тысяч узлов современных систем и с сотен тысяч для перспективных систем требуют новых подходов к СМ. Целью работы является разработка методов построения модели интеллектуальной СМ для решения крупномасштабных научных задач в ОВС в условиях дефицита априорной информации о состоянии среды на основе многоуровневой обработки и анализа данных об изменении значений метрик физических ресурсов и ИТ-сервисов и их статистическая оценка с использованием задан№ 2, 2017 ных критериев. <...> Особое внимание уделяется разработке комплекса моделей классификации информационных ситуаций, возникающих при выполнении задач мониторинга многомерных объектов. <...> Это позволит брокерам облачных сервисов обеспечивать поддержку принятия решений по выбору одной из альтернативных стратегий при решении функциональных задач мониторинга. <...> Таким образом, при возникновении коллизионных ситуаций в вычислительной среде будет предоставлена возможность поддержки требуемого уровня качества ИТ-сервисов, что в свою очередь повысит эффективность взаимодействия триады агентов облачного сервиса «клиент — брокер — провайдер» [3]. <...> Отметим следующие особенности крупномасштабных научных задач в ОВС: иерархичность графового представления задач, вложенные графовые структуры; существенная неоднородность вычислительного графа решения задачи, большая вариация мощности сечений графа; композитность приложений, что требует разнообразия физических ресурсов и ИТ-сервисов; различие в трудоемкости решения задачи по числу операций; необходимость согласования директивных сроков выполнения задач; параметрическая и структурная неустойчивость. <...> При решении поставленной задачи возникают проблемы обработки больших данных: высокая вычислительная сложность <...>