«iPredict».. طلاب نظم معلومات الشروق يطلقون نظامًا ذكيًا للتنبؤ بأعطال السيرفرات قبل حدوثها باستخدام إنترنت الأشياء
كتب:عبدالرحمن ابراهيم
نجح طلاب شعبة نظم معلومات الأعمال بالمعهد العالي للحاسبات وتكنولوجيا المعلومات بأكاديمية الشروق في تطوير مشروع تخرج مبتكر يحمل اسم «iPredict»، وذلك تحت إشراف الدكتور إسماعيل كمال، بهدف إنشاء نظام ذكي يعتمد على تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) والتعلم من البيانات للتنبؤ بالأعطال المحتملة في السيرفرات قبل وقوعها، بما يساهم في رفع كفاءة التشغيل وتقليل الأعطال المفاجئة وضمان استمرارية الخدمات.
ويأتي المشروع في إطار توجه طلاب نظم معلومات الأعمال نحو تقديم حلول تقنية متقدمة تدعم البنية التحتية الرقمية للمؤسسات، خاصة مع الاعتماد المتزايد على السيرفرات في تشغيل الأنظمة والخدمات الإلكترونية، وما قد يترتب على توقفها من خسائر كبيرة على مستوى الأداء والموثوقية.
وتقوم فكرة مشروع «iPredict» على مراقبة حالة السيرفرات بشكل لحظي من خلال مجموعة من الحساسات الذكية، حيث يتم استخدام حساس BME680 لمتابعة درجة الحرارة والرطوبة وجودة الهواء، وحساس ADXL345 لرصد الاهتزازات، بالإضافة إلى حساس KY-038 لمتابعة مستوى الصوت داخل بيئة السيرفر.
وتعمل هذه الحساسات معًا على جمع بيانات مستمرة حول حالة السيرفرات والبيئة المحيطة بها، بما يتيح للنظام تحليل هذه البيانات واكتشاف أي مؤشرات غير طبيعية قد تدل على احتمالية حدوث عطل، مما يساعد على التدخل المبكر قبل وقوع المشكلة.
كما يعتمد النظام على المتابعة اللحظية والفورية لحالة السيرفرات، مع إمكانية إرسال إشعارات وتنبيهات فورية عند اكتشاف أي خلل أو مؤشر خطر، بما يتيح لفريق الإدارة اتخاذ الإجراءات الوقائية اللازمة في الوقت المناسب.
ويضم المشروع أيضًا تطبيقًا للهواتف المحمولة يتيح للمستخدمين متابعة حالة السيرفرات بشكل مباشر، إلى جانب موقع إلكتروني مخصص للإدارة (Admin Dashboard) يتيح التحكم الكامل في النظام، بما في ذلك إدارة المستخدمين، والأجهزة، ومراقبة حالة كل سيرفر، ومعرفة ما إذا كان يعمل بشكل طبيعي أو يعاني من أي مشكلة.
ويهدف «iPredict» إلى تقليل الأعطال المفاجئة في السيرفرات وتحسين كفاءة إدارة البنية التحتية التقنية، من خلال الانتقال من أسلوب الاستجابة بعد وقوع المشكلة إلى أسلوب التنبؤ والاستباق، وهو ما يمثل خطوة مهمة نحو تعزيز استقرار الأنظمة الرقمية.
ويعكس المشروع قدرة طلاب نظم معلومات الأعمال بأكاديمية الشروق على توظيف تقنيات إنترنت الأشياء وتحليل البيانات في تقديم حلول مبتكرة تخدم قطاع تكنولوجيا المعلومات، وتدعم التحول نحو أنظمة أكثر ذكاءً واعتمادية.
ويطمح فريق العمل إلى أن يسهم «iPredict» في بناء بيئة تشغيل أكثر أمانًا واستقرارًا للسيرفرات، من خلال تقليل الأعطال وتحسين سرعة الاستجابة، بما يواكب التطور المتسارع في مجال إدارة البنية التحتية الرقمية.
English 


































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































