Отримано 12.02.2026, Доопрацьовано 27.05.2026, Прийнято 25.06.2026 Опубліковано 03.08.2026

Розробка алгоритму автоматизованого відновлення працездатності мережевих вузлів в інформаційно-комунікаційних мережах

Дмитро Вишневський*, Владислав Байзан, Дмитро Каліновький, Артем Самокіш

dimas.sekso@gmail.com



Метою дослідження були розробка та оцінка ефективності алгоритму автоматизованого відновлення мережевих вузлів в інформаційно комунікаційних мережах засобами віртуалізації та інструментами автоматизації. Було проведено аналіз наявних підходів до резервування мережевого обладнання, зокрема протоколів Virtual Router Redundancy Protocol та Hot Standby Router Protocol, та встановлено їх ключові обмеження: неможливість відновлення повного функціонального стану маршрутизатора, відсутність масштабованості та залежність від людського фактору. Визначено, що середній час ручного відновлення мережевих вузлів становить від 10 хвилин до однієї години та більше, в залежності від багатьох факторів та умов. Проведено порівняльний аналіз сучасних інструментів конфігураційного управління таких як: Ansible, Puppet, Chef та SaltStack. За результатами аналізу було обґрунтовано вибір спеціального програмного забезпечення автоматизації Ansible завдяки її безагентній архітектурі, використанню захищеного Secure Shell-протоколу та моделі передачі даних “PUSH”, що забезпечує миттєве реагування без попереднього налаштування цільових вузлів. Розроблено алгоритм автоматизованого розгортання віртуального аналога маршрутизатора в середовищі гіпервізора Proxmox VE при виявленні відмови фізичного обладнання спеціальним програмним забезпеченням моніторингу Zabbix. Реалізовано централізоване управління процесом відновлення через сервер автоматизації Jenkins, який отримує WebHook-сигнали від Zabbix та ініціює виконання Ansible-сценаріїв. Алгоритм включає послідовні етапи: виявлення відмови, створення нової віртуальної машини, застосування актуальної конфігурації з резервного сховища та перевірку працездатності відновленого вузла. Для кількісної оцінки ефективності застосовано адитивну часову модель та коефіцієнт інтенсивності прискорення відновлення. Встановлено, що запропонований автоматизований алгоритм дозволяє скоротити час відновлення мережі у 9 разів порівняно з ручним методом з 30-60 хвилин до 3-4 хвилин. Досліджуваний алгоритм може бути використаний як додатковий рівень резервування в існуючих ІКМ військового та цивільного призначення без суттєвої модифікації наявної інфраструктури

автоматизація мережі; автоматизація процесів; мережева інфраструктура; віртуалізація; відновлення мережі; відмовостійкість
109-120
Vyshnevsky, D., Baizan, V., Kalinovskyi, D., & Samokish, A. (2026). Development of an automation algorithm for restoring the operational capability of information and communication networks. Information Technologies and Computer Engineering, 23(2), 109-120. https://doi.org/10.31649/vitce/2.2026.109

Використані джерела

  1. Aditi, V., & Kumar, A. (2025). Optimizing infrastructure management using ansible. International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCST), 13(5), 15-20.
  2. Arkin, O. (2001). ICMP usage in scanning. The complete know-how. Retrieved from https://www.cs.dartmouth.edu.
  3. AWX Project. (2024). Improving AWX performance. Retrieved from https://docs.ansible.com.
  4. Borgenstrand, M. (2018). Network automation – the power of Ansible. (Student’s Thesis, Mid Sweden University, Sundsvall, Sweden).
  5. Case, J.D., Fedor, M., Schoffstall, M.L., & Davin, J. (1990). RFC1157: Simple network management protocol (SNMP). Retrieved from https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc1157.
  6. Donnellan, D., & Lawrence, A. (2024). Annual outage analysis 2024: The causes and impacts of IT and data center outages. Retrieved from https://datacenter.uptimeinstitute.com.
  7. Elradi, M.D. (2023). Ansible: A reliable tool for automation. Electrical and Computer Engineering Studies, 2(1), 1-11. doi: 10.58396/eces020104.
  8. ETSI GS NFV 002. (2014). Network Functions Virtualisation (NFV); architectural framework. Retrieved from https://www.etsi.org.
  9. Gill, P., Jain, N., & Nagappan, N. (2011). Understanding network failures in data centers: Measurement, analysis, and implications. In Proceedings of the ACM SIGCOMM 2011 conference (pp. 350-361). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/2018436.2018477.
  10. Hidayat, A.N., & Andi, W.R.E. (2025). Automating server deployment with ansible to improve performance, virtualization, and network security. Eduvest-Journal of Universal Studies, 5(8), 10618-10626. doi: 10.59188/eduvest.v5i8.52084.
  11. Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). Melbourne: OTexts.
  12. Hyun, G., Oak, J., Kim, D., & Kim, K. (2024). The impact of an automation system built with Jenkins on the efficiency of container-based system deployment. Sensors, 24(18), article number 6002. doi: 10.3390/s24186002.
  13. Islavath, N. (2020). Automating infrastructure management: The power of Ansible for DevOps efficiency. International Journal of Computer Techniques, 7(2), 1-10.
  14. Katariya, H., Gedam, M., Lolage, R., Patil, S., & Shrivastav, U. (2025). Comparative analysis of configuration management tools: Chef vs. Ansible, SaltStack, and Puppet. EasyChair Preprint, article number 15755.
  15. Kukhareva, O.V., & Kukhariev, S.A. (2009). Research on network element load when varying network parameters with MPLS technology. System Research and Information Technologies, 4, 86-91.
  16. Lee, B. (2024). Proxmox up and running. Virtualization Howto.
  17. Li, T., Cole, B., Morton, P., & Li, D. (1998). Cisco Hot Standby Router Protocol (HSRP). Retrieved from https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2281.
  18. Meijer, B., Hochstein, L., & Moser, R. (2025). Ansible: Up and running. Sebastopol: O’Reilly Media Inc.
  19. Ministry of Defence of Ukraine. (2003). Handbook on air defence. Kyiv: Ministry of Defence.
  20. Mohd Fuzi, M.F., Abdullah, K., Abd Halim, I.H., & Ruslan, R. (2021). Network automation using ansible for EIGRP network. Journal of Computing Research and Innovation, 6(4), 59-69. doi: 10.24191/jcrinn.v6i4.237.
  21. Nadas, S. (2010). Virtual router redundancy protocol (VRRP) version 3 for IPv4 and IPv6 (No. RFC5798). Retrieved from https://datatracker.ietf.org/doc/rfc5798.
  22. Order of the Command of the Signal and Cybersecurity Troops of the Armed Forces of Ukraine No. 369 “Instruction ‘Information and Automated Management Systems’”. (2020, December). Retrieved from https://sprotyvg7.com.ua.
  23. Order of the Command of the Signal and Cybersecurity Troops of the Armed Forces of Ukraine No. 372 “Instruction ‘Tactical communication’”. (2020, December). Retrieved from https://sprotyvg7.com.ua.
  24. Otava. (n.d.). Service level agreement. Retrieved from https://www.otava.com.
  25. Savchenko, Ya., & Levchenko, S. (2026). Analysis of requirements for software for managing local computer networks. Measuring and Computing Devices in Technological Processes, 1, 404-411. doi: 10.31891/2219-9365-2026-85-49.
  26. Shokhin, A. (2015). Network monitoring with Zabbix (Bachelor’s Thesis, Mikkeli University of Applied Sciences, Mikkeli, Finland).
  27. Sriramoju, S. (2023). Optimizing customer and order automation in enterprise systems using event-driven design. International Journal of Research Publications in Engineering, Technology and Management, 6(4), 9006-9016. doi: 10.15662/IJRPETM.2023.0604006.
  28. Sterbenz, J.P.G., Hutchison, D., Çetinkaya, E. K., Jabbar, A., Rohrer, J. P., Schöller, M., & Smith, P. (2010). Resilience and survivability in communication networks: Strategies, principles, and survey of disciplines. Computer Networks, 54(8), 1245-1265. doi: 10.1016/j.comnet.2010.03.005.
  29. Verizon. (n.d.). Service level agreement. Retrieved from https://enterprise.verizon.com/terms/us/products/internet/sla.
  30. Vyshnevskyi, D.A., & Kalinovskyi, D.O. (2025). Method of automated restoration of routing in information and communication networks based on virtualization. Eighth international scientific and technical conference “Computer and information systems and technologies” (pp. 92-93). Kharkiv: National University of Radio Electronics.
  31. Wågbrant, S., & Dahlén Radic, V. (2022). Automated network configuration: A comparison between ansible, puppet, and saltstack for network configuration (Bachelor’s Thesis, Mälardalen University, Västerås, Sweden).
  32. Yeremenko, O.S., Savchenko, R.O., Yakovenko, K.O., & Shestopalov, S.O. (2025). Research on reliability and fault tolerance management in infocommunication networks: Modelling and testing of default gateway redundancy protocols. Information and Communication Technologies, 5(1), 15-33. doi: 10.23939/ictee2025.01.015.