<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Методи підвищення ефективності зберігання та обробки великих обсягів даних у приватних хмарних сервісах

dc.contributor.authorСірак, В. О.uk
dc.contributor.authorКисюк, Д. В.uk
dc.contributor.authorSirak, V. O.en
dc.contributor.authorKysyuk, D. V.en
dc.titleМетоди підвищення ефективності зберігання та обробки великих обсягів даних у приватних хмарних сервісахuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationСірак В. О., Кисюк Д. В. Методи підвищення ефективності зберігання та обробки великих обсягів даних у приватних хмарних сервісах // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27079.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27079
dc.identifier.udc004.75:004.6
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53146
dc.description.abstractУ тезах розглядаються сучасні методи підвищення ефективності зберігання та обробки великих обсягів даних у приватних хмарних сервісах. Проаналізовано підходи до оптимізації використання дискового простору, зменшення затримок доступу до даних та підвищення продуктивності обчислень. Особливу увагу приділено таким методам, як дедуплікація даних, стиснення, партиціювання, кешування та розподілена обробка даних.uk
dc.description.abstractThe paper considers modern methods for improving the efficiency of storage and processing of large volumes of data in private cloud services. Approaches to optimizing disk space usage, reducing data access latency, and increasing computational performance are analyzed. Special attention is paid to data deduplication, compression, partitioning, caching, and distributed data processing. A comparative analysis of key data storage technologies used in private cloud environments is presented. The obtained results can be applied in the design and optimization of private cloud infrastructures.en
dc.subjectприватна хмараuk
dc.subjectвеликі даніuk
dc.subjectзберігання данихuk
dc.subjectобробка данихuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectprivate clouden
dc.subjectbig dataen
dc.subjectdata storageen
dc.subjectdata processingen
dc.subjectoptimizationen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesТаненбаум Е. С., ван Стеен М. Розподілені системи. Принципи та парадигми. 2-ге вид. К.: Видавнича група BHV, 2013. 704 с.uk
dc.relation.referencesSayood K. Introduction to Data Compression. 5th Edition. Morgan Kaufmann, 2018. 744 p.en
dc.relation.referencesGarcia-Molina H., Ullman J. D., Widom J. Database Systems: The Complete Book. 2nd Edition. Pearson, 2008. 1119 p.en
dc.relation.referencesPacheco P. Parallel Programming with MPI. Morgan Kaufmann, 2017. 384 p.en
dc.relation.referencesWhite T. Hadoop: The Definitive Guide. 4th Edition. O’Reilly Media, 2015. 756 p. Науковий керівник:en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:35:56Z
dc.date.available2026-09-03T10:35:56Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
27079.pdf
Розмір:
229,89 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: