Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПеребора, М. А.uk
dc.contributor.authorДобровольська, Н. В.uk
dc.contributor.authorDobrovolskaya, N. V.en
dc.date.accessioned2025-08-13T10:03:26Z
dc.date.available2025-08-13T10:03:26Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationПеребора М. А., Добровольська Н. В. Методи оптимізації нерівномірного навантаження і розподілу ресурсів у віртуальних середовищах // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25552.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48507
dc.description.abstractУ цій роботі досліджено теоретичні основи та практичні методи оптимізації нерівномірного навантаження і розподілу ресурсів у віртуалізованих середовищах. Проаналізовано сучасні підходи, зокрема балансування навантаження, автоматичне масштабування та оркестрацію контейнерів, які забезпечують ефективне функціонування інформаційних систем за умов змінної інтенсивності запитів. Наведено приклади реалізації методів та їхній вплив на продуктивність, стабільність і економічність ІТ-інфраструктури.uk
dc.description.abstractThis work examines the theoretical foundations and practical methods of optimizing uneven load and resource distribution in virtualized environments. Modern approaches, including load balancing, automatic scaling, and container orchestration, are analyzed to ensure the efficient functioning of information systems under conditions of variable request intensity. Examples of implementation of methods and their impact on the performance, stability, and cost-effectiveness of IT infrastructure are presented.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25552
dc.subjectвіртуалізаціяuk
dc.subjectрозподіл ресурсівuk
dc.subjectбалансування навантаженняuk
dc.subjectмасштабуванняuk
dc.subjectоркестраціяuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectvirtualizationen
dc.subjectresource allocationen
dc.subjectload balancingen
dc.subjectscalingen
dc.subjectorchestrationen
dc.subjectoptimizationen
dc.titleМетоди оптимізації нерівномірного навантаження і розподілу ресурсів у віртуальних середовищахuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.424
dc.relation.referencesComparative Study of Load Balancers in Production // vshosting.eu [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.vshosting.euen
dc.relation.referencesAuto Scaling and Elastic Load Balancing // AWS Documentation [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://docs.aws.amazon.comen
dc.relation.referencesAWS Cost Optimization Report // Cloudkeeper [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.cloudkeeper.comen
dc.relation.referencesGoogle Compute Engine Autoscaler Overview // Google Cloud [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://cloud.google.com/compute/docs/autoscaleren
dc.relation.referencesResource Management for Pods and Containers // Kubernetes Documentation [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://kubernetes.io/docs.en
dc.relation.referencesCalheiros R. N., Ranjan R., Beloglazov A., De Rose C. A. F., Buyya R. CloudSim: A Toolkit for Modeling and Simulation of Cloud Computing Environments // Software: Practice and Experience. – 2011. – Vol. 41(1). – P. 23–50.en
dc.relation.referencesFederated Learning for Cloud Resource Allocation // Nature.com [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.nature.com/articles/cloud-ml-allocation/en
dc.relation.referencesMonitoring Distributed Systems with Prometheus and Grafana [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://prometheus.io ; https://grafana.com/en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію