Высоконагруженным системам требуется мониторинг для обеспечения удовлетворенности пользователей сервисом, уровнем обслуживания, причем в реальном режиме. Исследование проводилось на пяти действующих системах различного назначения (процессинг платежей, торговые площадки, биллинг, медиасервисы, IaaS-платформы) в период с сентября 2023 по апрель 2024 года. Используются методы системного анализа, доказательный подход к метрикам учета требований пользователей. Для детектирования аномалий применялся критерий Ирвина, для прогнозирования пропускной способности — адаптированная логистическая модель Ферхюльста. Результаты: проанализированы возможности проактивного и предиктивного мониторинга; предложены процедуры выявления аномалий и ранжирования факторов по их потребительской значимости; разработана математическая модель пропускной способности системы, апробированная на тестовом примере. Разработанная процедура матричной оценки SLA-факторов включает четыре этапа и была проверена на практике. Экспериментально подтверждено снижение количества инцидентов на 68% и сокращение времени восстановления (MTTR) на 74–75% по сравнению с реактивным мониторингом. Результаты внедрены в двух коммерческих проектах. Указаны практические возможности применения результатов для проектирования и эксплуатации высоконагруженных платформ и микросервисных архитектур.