Методи та моделі синтезу архітектури віртуальних розподілених комп’ютерних систем

Abstract

Дисертація присвячена вирішенню актуальної наукової проблеми – розробці методів і моделей синтезу архітектури віртуальних розподілених комп’ютерних систем (ВРКС) для забезпечення їх надійності, продуктивності та адаптивності до змінних умов роботи. Основна мета дослідження полягає у створенні нових алгоритмічних підходів, які дозволять прогнозувати та мінімізувати вплив збоїв у системі, забезпечувати оптимальний розподіл ресурсів та підтримувати стабільну роботу в умовах динамічних змін. У дисертації виконано глибокий аналіз сучасних підходів до управління ВРКС, зокрема, методів балансування навантаження, динамічного масштабування, автоматичного резервування та моніторингу. Встановлено, що основними викликами у цій сфері є відсутність ефективних засобів для проактивного виявлення та попередження збоїв, а також недостатня інтеграція інструментів машинного навчання для адаптивного управління архітектурою системи. … Сукупність результатів, викладених у дисертації, демонструє ефективність запропонованих методів і моделей для синтезу архітектури віртуальних розподілених систем. Запропонований прогнозно-адаптивний підхід із використанням алгоритму LSTM забезпечує високу точність прогнозування навантаження, оптимізацію розподілу ресурсів та мінімізацію наслідків збоїв у системах. Практична значущість отриманих результатів підтверджується їхньою здатністю підвищувати продуктивність і надійність віртуальних систем у динамічних умовах. Це відкриває нові перспективи для впровадження інтелектуальних рішень у хмарних середовищах, IoT та інших масштабованих обчислювальних платформах, роблячи внесок у розвиток сучасних інформаційних технологій.

The dissertation addresses a pressing scientific problem: the development of methods and models for the synthesis of architecture in virtual distributed computer systems (VDCS) to ensure their reliability, performance, and adaptability to changing operational conditions. The primary objective of the research is to create new algorithmic approaches that enable the prediction and mitigation of system failures, ensure optimal resource allocation, and maintain stable operation under dynamic changes. The dissertation includes a comprehensive analysis of contemporary approaches to VDCS management, particularly methods for load balancing, dynamic scaling, automated redundancy, and monitoring. It has been established that the main challenges in this field include the lack of effective tools for proactive failure detection and prevention, as well as insufficient integration of machine learning tools for adaptive system architecture management. … The body of results presented in the dissertation demonstrates the effectiveness of the proposed methods and models for synthesizing the architecture of virtual distributed systems. The proposed predictive-adaptive approach using the LSTM algorithm ensures high accuracy in load forecasting, resource allocation optimization, and minimization of failure impacts within the systems. The practical significance of the obtained results is confirmed by their ability to enhance the performance and reliability of virtual systems under dynamic 11 conditions. This opens new prospects for implementing intelligent solutions in cloud environments, IoT, and other scalable computing platforms, contributing to the advancement of modern information technologies.