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

Методи оптимізації нерівномірного навантаження і розподілу ресурсів у віртуальних середовищах

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

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.
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.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-57-0

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Перебора 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. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25552.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. Comparative Study of Load Balancers in Production // vshosting.eu [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.vshosting.eu
  2. Auto Scaling and Elastic Load Balancing // AWS Documentation [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://docs.aws.amazon.com
  3. AWS Cost Optimization Report // Cloudkeeper [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.cloudkeeper.com
  4. Google Compute Engine Autoscaler Overview // Google Cloud [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://cloud.google.com/compute/docs/autoscaler
  5. Resource Management for Pods and Containers // Kubernetes Documentation [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://kubernetes.io/docs.
  6. 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. 23–50.
  7. Federated Learning for Cloud Resource Allocation // Nature.com [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.nature.com/articles/cloud-ml-allocation/
  8. Monitoring Distributed Systems with Prometheus and Grafana [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://prometheus.io ; https://grafana.com/