Progettazione e prototipazione di un sistema multi-modello di forecasting per il monitoraggio predittivo di infrastrutture IT

Il lavoro di tesi affronta il tema dell’utilizzo di tecniche di forecasting nel contesto del monitoring infrastrutturale, con l’obiettivo di comprendere in che modo l'analisi delle serie temporali possa supportare la gestione proattiva delle risorse informatiche e le attività di capacity planning. Nella prima parte del lavoro vengono introdotti i concetti fondamentali relativi alle serie temporali e ai principali modelli di previsione utilizzati in letteratura, includendo sia approcci statistici tradizionali sia metodologie basate su machine learning. Successivamente viene condotta una sperimentazione comparativa finalizzata a osservare il comportamento di diversi modelli predittivi su serie temporali caratterizzate da dinamiche differenti. I risultati evidenziano come l’efficacia delle strategie previsionali dipenda in modo significativo dalle proprietà statistiche della metrica analizzata, rendendo difficilmente applicabile un singolo modello in modo uniforme a tutte le tipologie di dati. Sulla base di queste evidenze è stato progettato e sviluppato un prototipo software multi-modello in grado di selezionare automaticamente la strategia di forecasting più adatta alle caratteristiche della serie temporale osservata. Il sistema integra procedure di analisi esplorativa dei dati, meccanismi di selezione automatica del modello e diverse pipeline previsionali organizzate all’interno di un’architettura modulare accessibile tramite API. Il prototipo è stato validato utilizzando metriche infrastrutturali reali fornite dall’azienda ospitante, tra cui traffico di rete e utilizzo dello storage, caratterizzate da dinamiche temporali differenti quali elevata variabilità, trend di crescita e cambiamenti di regime. I risultati ottenuti evidenziano come un approccio multi-modello consenta di adattare automaticamente la strategia di previsione alla natura della metrica osservata, migliorando l’interpretabilità e l’utilizzabilità operativa del forecasting nei sistemi di monitoring.