Розробка методу автоматизованого збору первинної діагностичної інформації для служби технічної підтримки користувачів мережі організації

Автор(и)

  • Богдан Ігорович Гінько Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Україна https://orcid.org/0000-0001-6327-6387
  • Олександр Францович Борецький Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Україна https://orcid.org/0000-0002-2300-6320
  • Віталій Анатолійович Мар’яновський Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Україна https://orcid.org/0009-0009-4057-5689

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.328856

Ключові слова:

автоматизація, підтримка, діагностика, мережі, API, Celery, Zammad, FastAPI, управління інцидентами

Анотація

Об'єктом дослідження є процес збору первинної діагностичної інформації службою технічної підтримки (Service Desk/Help Desk) в організаціях, де ІТ-інфраструктура є ключовим елементом бізнес-процесів.

Одним з найбільш проблемних місць є ручний та неефективний збір точних діагностичних даних від користувачів, які часто не мають достатніх технічних знань. Це призводить до значних затримок на етапі первинної діагностики, збільшує загальний час простою систем та безпосередньо впливає на продуктивність співробітників, особливо при виникненні проблем з мережевою інфраструктурою.

В ході дослідження пропонується застосувати підхід, що полягає в оптимізації та автоматизації збору первинної мережевої діагностичної інформації безпосередньо з боку користувача. Цей метод включає автоматичну перевірку фізичного з'єднання, отримання коректних мережевих налаштувань (IP-адреса, DNS тощо) та верифікацію доступності ресурсів через мережу.

Очікується отримання значного підвищення швидкості та якості роботи служби технічної підтримки. Це пов'язано з тим, що запропонований автоматизований метод мінімізує необхідність у тривалому опитуванні користувача та послідовній ручній перевірці налаштувань. Він має ряд особливостей, зокрема фокусування на автоматизації збору даних саме з мережевої інфраструктури, яка є основою для переважної більшості ІТ-сервісів.

Такий підхід дозволяє автоматизувати збір діагностичних даних у інфраструктурі, побудованої з використанням обладнання різних виробників та не залежить від конкретної програмної реалізації мережевих сервісів, і сервісів моніторингу та логування. У порівнянні з аналогічними відомими традиційними методами, такий підхід забезпечує такі переваги, як скорочення часу простою, зменшення ризику значних фінансових втрат для компанії та підвищення загальної задоволеності користувачів якістю ІТ-послуг.

Біографії авторів

Богдан Ігорович Гінько, Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Кафедра комп’ютерної інженерії

Олександр Францович Борецький, Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Кандидат технічних наук, асистент

Кафедра комп’ютерної інженерії

Віталій Анатолійович Мар’яновський, Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Кандидат технічних наук, асистент

Кафедра комп’ютерної інженерії

Посилання

  1. Agyemang, D. Y., Fong, P. S. W., Kissi, E. (2019). The influence of organizational infrastructure on organizational effectiveness in the construction industry. CIB World Building Congress 2019.
  2. Abid, A., Khan, M. T., Iqbal, J. (2020). A review on fault detection and diagnosis techniques: basics and beyond. Artificial Intelligence Review, 54 (5), 3639–3664. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09934-2
  3. The official introduction to the ITIL service lifecycle (2007). OGC-Office of Government Commerce. The Stationery Office, 238.
  4. Galup, S., Quan, J. J., Dattero, R., Conger, S. (2007). Information technology service management. Proceedings of the 2007 ACM SIGMIS CPR Conference on Computer Personnel Research: The Global Information Technology Workforce, 46–52. https://doi.org/10.1145/1235000.1235010
  5. Shen, N., Yu, B., Huang, M., Xu, H. (2021). Campus Network Architectures and Technologies. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003143314
  6. He, Y., Wong, Y.-P., Liang, Q., Wu, T., Bao, J., Hashimoto, K.-Y. (2022). Double Busbar Structure for Transverse Energy Leakage and Resonance Suppression in Surface Acoustic Wave Resonators Using 42°YX-Lithium Tantalate Thin Plate. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 69 (3), 1112–1119. https://doi.org/10.1109/tuffc.2022.3144188
  7. Peterson, L. L., Davie, B. S. (2007). Computer networks: A systems approach. Elsevier.
  8. IEEE 802.3-2022. IEEE Standard for Ethernet. IEEE Standards Association. Available at: https://standards.ieee.org/standard/802_3-2022.html
  9. Rigney, C., Willens, S., Rubens, A., Simpson, W. (2000). Remote Authentication Dial in User Service (RADIUS). RFC Editor. https://doi.org/10.17487/rfc2865
  10. Lubis, M., Cherthio Annisyah, R., Lyvia Winiyanti, L. (2020). ITSM Analysis using ITIL V3 in Service Operation in PT.Inovasi Tjaraka Buana. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 847 (1), 012077. https://doi.org/10.1088/1757-899x/847/1/012077
  11. ISO/IEC 20000-1:2018 Information technology – Service management – Part 1: Service management system requirements (2018). International Organization for Standardization.
  12. Zammad System Documentation. Available at: https://docs.zammad.org
  13. Duman, İ., Eliiyi, U. (2021). Performance Metrics and Monitoring Tools for Sustainable Network Management. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 14 (1), 37–51. https://doi.org/10.17671/gazibtd.780504
  14. Aglibar, K. D., Rodelas, N. (2022). Impact of critical and auto ticket: Analysis for management and workers productivity in using a ticketing system. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.03709
  15. Postel, J. (1981). Internet Control Message Protocol. RFC Editor. https://doi.org/10.17487/rfc0792
  16. Turnbull, J. (2019). The art of monitoring. Available at: https://artofmonitoring.com
  17. Chakraborty, M., Kundan, A. P. (2021). Grafana. Monitoring Cloud-Native Applications: Lead agile operations confidently using open source software. Berkeley: Apress, 187–240. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6888-9_6
  18. Hoda, M. (2005). Cisco network security troubleshooting handbook. Cisco Press. Available at: https://www.ciscopress.com/store/cisco-network-security-troubleshooting-handbook-9781587054433
  19. Choi, B. (2024). Python Network Automation Labs: SSH in Action, paramiko and netmiko Labs. Introduction to Python Network Automation Volume II: Stepping up: Beyond the Essentials for Success. Berkeley: Apress, 121–227. https://doi.org/10.1007/979-8-8688-0391-8_3
  20. Lee, H. M., Lee, G. S., Kwon, G.-Y., Bang, S. S., Shin, Y.-J. (2021). Industrial Applications of Cable Diagnostics and Monitoring Cables via Time–Frequency Domain Reflectometry. IEEE Sensors Journal, 21 (2), 1082–1091. https://doi.org/10.1109/jsen.2020.2997696
  21. Ziade, T. (2017). Python microservices development: Build, test, deploy, and scale microservices in Python. Packt Publishing, 340.
  22. Tragura, S. J. C. (2022). Building Python microservices with FastAPI: Build secure, scalable, and structured Python microservices from design concepts to infrastructure. Packt Publishing, 420.
  23. Ponelat, J., Rosenstock, L. (2022). Designing APIs with Swagger and OpenAPI. Manning.
  24. Celery – Distributed Task Queue. Available at: https://docs.celeryq.dev/en/stable/
  25. Surwase, V. (2016). REST API modeling languages – A developer’s perspective. International Journal of Science Technology & Engineering, 2 (10), 634–637. Available at: https://www.ijste.org/articles/IJSTEV2I10199.pdf
  26. Postman documentation overview. Available at: https://learning.postman.com/docs/introduction/overview/
  27. Lubanovic, B. (2023). FastAPI: Modern Python web development. O’Reilly Media, Inc, 277
  28. Manases, L., Zinca, D. (2022). Automation of Network Traffic Monitoring using Docker images of Snort3, Grafana and a custom API. 2022 21st RoEduNet Conference: Networking in Education and Research (RoEduNet). Sovata: IEEE, 1–4. https://doi.org/10.1109/roedunet57163.2022.9921063
  29. Taiwo Joseph Akinbolaji, G., Nzeako, G., Akokodaripon, D., Aderoju, A. V. (2024). Proactive monitoring and security in cloud infrastructure: leveraging tools like Prometheus, Grafana, and HashiCorp Vault for Robust DevOps Practices. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 13 (2), 74–89. https://doi.org/10.30574/wjaets.2024.13.2.0543
  30. Mohammed, A. R., Mohammed, S. A., Cote, D., Shirmohammadi, S. (2021). Machine Learning-Based Network Status Detection and Fault Localization. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70, 1–10. https://doi.org/10.1109/tim.2021.3094223
Development of automated collection method of initial diagnostic information for the technical support service of organization network users

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-08-29

Як цитувати

Гінько, Б. І., Борецький, О. Ф., & Мар’яновський, В. А. (2025). Розробка методу автоматизованого збору первинної діагностичної інформації для служби технічної підтримки користувачів мережі організації. Technology Audit and Production Reserves, 4(2(84), 29–36. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.328856

Номер

Том 4 № 2(84) (2025): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Bohdan Hinko, Oleksandr Boretskyi, Vitalii Marianovskyi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.