Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКисюк, Д. В.uk
dc.contributor.authorЗахарченко, С. М.uk
dc.contributor.authorKysiuk, D.en
dc.contributor.authorZakharchenko, S.en
dc.date.accessioned2026-01-28T09:39:59Z
dc.date.available2026-01-28T09:39:59Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationКисюк 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.issn2307-5376
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50546
dc.description.abstractУ 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofНаукові праці Вінницького національного технічного університету. № 2 : .uk
dc.relation.urihttps://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/823
dc.subjectхмарні обчисленняuk
dc.subjectколективний доступuk
dc.subjectвіртуалізаціяuk
dc.subjectрозподілена обробка данихuk
dc.subjectцентр обробки данихuk
dc.subjectDaaSuk
dc.subjectSaaSuk
dc.subjectвіртуальні машиниuk
dc.subjectенергоефективністьuk
dc.subjectсинхронізація данихuk
dc.subjectхмарні сховищаuk
dc.subjectуправління ресурсамиuk
dc.subjectоптимізація навантаженняuk
dc.subjectхмарна архітектураuk
dc.subjectVDIuk
dc.titleОптимізація застосування хмарних сервісів для розподіленої обробки даних в системах колективного доступуuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc04.415.5:004.75:004.62
dc.relation.referencesAbouelyazid 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.referencesA 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.referencesManavi 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.referencesResource 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.referencesPetrovska 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.referencesShahane 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.referencesWang 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.referencesApplication 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.doihttps://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-2-66-72


Файли в цьому документі

Thumbnail

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

Показати скорочену інформацію