Распространение сетевых и вычислительных технологий актуально при решении прикладных вопросов в разнообразных областях деятельности человека. Одним из таких вопросов является накопление данных в сетевых и вычислительных структурах.
Решение соответствующей задачи производится на основе интегрированной и распределенной обработки данных в вычислительных сетях, для которой характерно использование интеллектуального и когнитивного анализа данных, а также метрик расстояний. Целью настоящего исследования является разработка математической модели, учитывающей особенности вычислительной активности устройств сетевого узла для расчета его информативной нагрузки за расчетное время и формирование кластеров информативных узлов (их пространств) в вычислительных сетях. На основе интеллектуального анализа данных предлагается рассматривать отклонения в вычислительной активности сетевых устройств как информационное наполнение сетевого узла, способность генерировать большие данные. При дальнейшем моделировании использовались методы теорий распознавания образов и имитационного моделирования, инструментарий метрик расстоянии, позволяющих формализовать разнородные данные, учитывающие особенности вычислительных сетей. Элементом новизны предлагаемой математической модели является то, что в ней учитываются особенности по данным вычислительной активности устройств сетевого узла за расчетное время путем использования метрики Манхэттена. Приводится расчетный пример формирования кластеров информативных сетевых узлов, их пространств. В расчетах используется авторский датчик моделирования случайных величин, значительно повышающий качество расчетов, их наглядность. Практическая значимость предлагаемой математической модели заключается, прежде всего, в том, что появляется возможность отслеживать динамику изменения информативности в сетевых структурах с большим числом узлов. Это дает возможность контролировать обработку данных, кроме того, повышать эффективность вычислительных сетей путем проведения профилактических мероприятий по поддержанию их технического состояния и информационной безопасности.