АДАПТИВНА ДИНАМІЧНА ОПТИМІЗАЦІЯ РЕСУРСІВ В СИСТЕМАХ З MULTI-TENANCY АРХІТЕКТУРОЮ - Vladyslav Verbivskyi; Valeriy Volovshchykov; Vladlen Shapo; Maksym Levinskyi; Valeriy Levinskyi (Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології)
У статті розглядається проблема ефективного розподілу обчислювальних ресурсів у хмарних програмних системах, які побудовані за принципом багатоорендарної архітектури. Такий підхід дозволяє одночасно обслуговувати декількох користувачів в рамках єдиного програмного екземпляра із забезпеченням ізольованості їхніх даних та конфігурацій. Такий підхід знижує витрати на інфраструктуру та спрощує обслуговування, але спільне використання ресурсів створює нові виклики, пов’язані з нерівномірним навантаженням і потенційним перевантаженням окремих компонентів системи. У межах дослідження проаналізовано класичні підходи до розподілу з’єднань з базою даних між користувачами – як статичні, що фіксують обмеження наперед, так і базові динамічні, які враховують лише поточну кількість запитів. Виявлено обмеження цих методів в умовах змінного та нерівномірного навантаження. Запропоновано нову адаптивну методику динамічної оптимізації ресурсів, яка враховує не тільки інтенсивність запитів, але й середній час їх обробки, історичні показники активності та індивідуальні характеристики кожного користувача. Методика також дозволяє враховувати ваговий коефіцієнт, що визначає вплив кожного чинника на кінцевий розрахунок. Експериментальна перевірка моделі на основі трьох сценаріїв із різною інтенсивністю запитів показала значне зниження середнього часу відповіді до 20 % порівняно з базовим методом, без збільшення загальної кількості використовуваних підключень. Результати свідчать про ефективність запропонованого підходу в реальних умовах. Така методика може бути впроваджена у сучасні хмарні платформи для підвищення продуктивності та стійкості до пікових навантажень інфраструктури.