dc.contributor.author | Перебора, М. А. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-08-13T10:03:26Z | |
dc.date.available | 2025-08-13T10:03:26Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.citation | | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48507 | |
dc.description.abstract | У 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.abstract | This 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.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25552 | |
dc.subject | віртуалізація | uk |
dc.subject | розподіл ресурсів | uk |
dc.subject | балансування навантаження | uk |
dc.subject | масштабування | uk |
dc.subject | оркестрація | uk |
dc.subject | оптимізація | uk |
dc.subject | virtualization | uk |
dc.subject | resource allocation | uk |
dc.subject | load balancing | uk |
dc.subject | scaling | uk |
dc.subject | orchestration | uk |
dc.subject | optimization | uk |
dc.title | Методи оптимізації нерівномірного навантаження і розподілу ресурсів у віртуальних середовищах | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.424 | |
dc.relation.references | Comparative Study of Load Balancers in Production // vshosting.eu [ ] : https://www.vshosting.eu | |
dc.relation.references | Auto Scaling and Elastic Load Balancing // AWS Documentation [ ] : https://docs.aws.amazon.com | |
dc.relation.references | AWS Cost Optimization Report // Cloudkeeper [ ] : https://www.cloudkeeper.com | |
dc.relation.references | Google Compute Engine Autoscaler Overview // Google Cloud [ ] : https://cloud.google.com/compute/docs/autoscaler | |
dc.relation.references | Resource Management for Pods and Containers // Kubernetes Documentation [ ] : https://kubernetes.io/docs | |
dc.relation.references | Calheiros 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. 2350. | |
dc.relation.references | Federated Learning for Cloud Resource Allocation // Nature.com [ ] : https://www.nature.com/articles/cloud-ml-allocation | |
dc.relation.references | Monitoring Distributed Systems with Prometheus and Grafana [ ] : https://prometheus.io ; https://grafana.com | |