| dc.contributor.author | Кисюк, Д. В. | uk |
| dc.contributor.author | Захарченко, С. М. | uk |
| dc.contributor.author | Kysiuk, D. | en |
| dc.contributor.author | Zakharchenko, S. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-01-28T09:39:59Z | |
| dc.date.available | 2026-01-28T09:39:59Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Кисюк Д. В., Захарченко С. М. Оптимізація застосування хмарних сервісів для розподіленої обробки даних в системах колективного доступу // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електрон. текст. дані. 2025. № 2. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/823. | uk |
| dc.identifier.issn | 2307-5376 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50546 | |
| dc.description.abstract | У статті представлено комплексний аналіз практичних аспектів впровадження та оптимізації хмарних сервісів у системах колективного доступу, орієнтованих на розподілену обробку даних. Основна увага приділена ключовим викликам, що виникають при переході до хмарної інфраструктури, зокрема забезпеченню енергоефективності, рівномірного розподілу ресурсів, гнучкості масштабування та підвищенню продуктивності обчислювальних систем. Розкрито сутність технологій віртуалізації як бази для реалізації моделей DaaS (Desktopas a Service) і SaaS (Softwareas a Service), які забезпечують дистанційний доступ користувачів до персоналізованих віртуальних середовищ та програмних продуктів. Окрему увагу приділено структурі хмарного середовища, яка включає віртуальні службові вузли, сервери баз даних, сховища, ліцензування, моніторингу та управління, а також агенти доступу, які забезпечують повноцінне функціонування хмарної системи. Описано функціональну модель управління ресурсами віртуального середовища, що дозволяє ефективно здійснювати початкове і динамічне розміщення віртуальних машин з урахуванням змін навантаження, а також оптимізувати процеси міграції, мінімізуючи негативний вплив на продуктивність і якість обслуговування відповідно до SLA. Крім того, наведено практичні рекомендації щодо організації синхронізації локальних і хмарних сховищ, структурування директорій, підключення нових пристроїв, запобігання конфліктам синхронізації та втраті даних. Запропоновано варіанти адміністрування інформаційного середовища з урахуванням розділення функцій керування структурою та контентом, що дозволяє підвищити керованість, безпеку та ефективність доступу до ресурсів. Матеріали статті можуть бути корисними для ІТ-фахівців, адміністраторів систем, розробників хмарних платформ, а також для організацій, що впроваджують цифрову трансформацію у сфері розподілених обчислень і колективного доступу до ІТ-ресурсів. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Наукові праці Вінницького національного технічного університету. № 2 : . | uk |
| dc.relation.uri | https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/823 | |
| dc.subject | хмарні обчислення | uk |
| dc.subject | колективний доступ | uk |
| dc.subject | віртуалізація | uk |
| dc.subject | розподілена обробка даних | uk |
| dc.subject | центр обробки даних | uk |
| dc.subject | DaaS | uk |
| dc.subject | SaaS | uk |
| dc.subject | віртуальні машини | uk |
| dc.subject | енергоефективність | uk |
| dc.subject | синхронізація даних | uk |
| dc.subject | хмарні сховища | uk |
| dc.subject | управління ресурсами | uk |
| dc.subject | оптимізація навантаження | uk |
| dc.subject | хмарна архітектура | uk |
| dc.subject | VDI | uk |
| dc.title | Оптимізація застосування хмарних сервісів для розподіленої обробки даних в системах колективного доступу | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 04.415.5:004.75:004.62 | |
| dc.relation.references | Abouelyazid M. Machine Learning Algorithms for Dynamic Resource Allocationin Cloud Computing: Optimization Techniques and Real-World Applications. Journalof AI-Assisted Scientific Discovery. 2021. Т. 1, No 2. URL: https://scienceacadpress.com/index.php/jaasd/article/view/81. | en |
| dc.relation.references | A Systematic Literature Reviewon Task Allocation and Performance Management Techniquesin Cloud Data Center/ N. Chauhanet al. arXiv Is Hiring a DevOps Engineer. No48(3). Р. 571–608. URL: https://arxiv.org/abs/2402.13135 (дата звернення: 10.05.2025). | en |
| dc.relation.references | Manavi M., Zhang Y., Chen G. Resource Allocationin Cloud Computing Using Genetic Algorithm and Neural Network. arXiv:2308.11782. URL: https://arxiv.org/abs/2308.11782 (дата зверення: 10.05.2025). | en |
| dc.relation.references | Resource Allocation for Content DistributioninIo TEdge Cloud Computing Environments Using Deep Reinforcement Learning / P. Neelakantanet al. Journal of High Speed Networks. 2024. V. 30, No3. URL: https://journals.sagepub.com/doi/full/10.3233/JHS-230165 (дата зверення: 10.05.2025). | en |
| dc.relation.references | Petrovska I., Kuchuk H. Adaptive Resource Allocation Method for Data Processing and Security in Cloud Environment. Advanced Information Systems. 2023. V. 7. No 3. P. 67–73. URL: http://ais.khpi.edu.ua/article/view/287497(дата зверення: 10.05.2025). | en |
| dc.relation.references | Shahane V. Optimizing Cloud Resource Allocation: A Comparative Analysis of AI-Driven Techniques Advancesin Deep Learning Techniques. 2023. Т. 3. No2. P. 23–49. URL: https://thesciencebrigade.com/adlt/article/view/211(дата зверення: 10.05.2025). | en |
| dc.relation.references | Wang Y., Yang X. Intelligent Resource Allocation Optimization for Cloud Computing via Machine Learning. arXiv: 2504.03682. 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2504.03682 (дата зверення: 10.05.2025). | en |
| dc.relation.references | Application of Machine Learning Optimization in Cloud Computing Resource Scheduling and Management / Y. Zhanget al. arXiv:2402.17216. URL: https://arxiv.org/abs/2402.17216(дата зверення: 10.05.2025). | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-2-66-72 | |