МЕТОДИ МОДЕЛЮВАННЯ МАСШТАБОВАНИХ ХМАРНИХ РЕСУРСIВ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.3.097Ключові слова:
хмарні обчислення, масштабовані хмарні ресурси, методи моделювання, terraform, azurecloud, оптимізація інфраструктури, ефективне використання ресурсів, аналіз та оцінка, продуктивність, стабільність, ефективність витрат, інтеграція ресурсів, моделювання іАнотація
В епоху стрімкого розвитку хмарних технологій основною задачею є не лише дослідження існуючих можливостей, але й практичне впровадження рішень, спрямованих на оптимізацію використання хмарних ресурсів. Метою статті є виявлення найбільш ефективних підходів до моделювання хмарних ресурсів, що дозволить організаціям досягти значного зниження витрат на використання хмарних ресурсів при одночасному забезпеченні високого рівня продуктивності та надійності хмарних сервісів. В роботі пропонуються ефективні стратегії автоматизації розгортання та управління хмарною інфраструктурою на основі платформи Azure Cloud та інструменту Terraform. Сучасні дослідження, підкреслюють важливість інтеграції автоматизованих інструментів управління для підвищення ефективності використання хмарних ресурсів, що включає аналіз поточних викликів у масштабуваних хмарних ресурсах, таких як балансування навантаження, забезпечення неперервної доступності сервісів та оптимізація використання ресурсів. Огляд методів оптимізаціїдемонструє стратегії зниження витрат та покращення продуктивності в хмарних середовищах. Результати дослідження призначені для широкого кола фахівців у галузі.Завантаження
Посилання
Wang, D., Zhong, D. and Li, L. "A comprehensive study of the role of cloud computing on the information technology infrastructure library (ITIL) processes", Library Hi Tech, (2022), Vol. 40 No. 6, pp. 1954-1975. DOI: https://doi.org/10.1108/LHT-01-2021-0031
Omar Alzakholi, Lailan M. Haij, Hanan M. Shukur, Rizgar R. Zebari, Shakir M. Abas, Mohammad A. M. Sadeeq Comparison Among Cloud Technologies and Cloud Performance (2020) Vol. 1 No. 1 DOI: https://doi.org/10.38094/jastt1219
Рудь Л. І. Войцеховська О. В. Використання хмарних технологій в методології devops та CI/CD процесі. 2021 DOI: https://ir.lib.vntu.edu.ua/bitstream/handle/123456789/34093/89359.pdf?sequence=2&isAllowed=y
Коломицев М. В. Підхід до побудови системи безпеки хмарних баз даних Johnson та Smith 2020 No УДК 004.7. 2-3 URL: https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/d740a6c4-936d-4d95-a2e5-b41c5686a75e/content
Sururah A. Bello, Lukumon O. Oyedele, Olugbenga O. Akinade, Muhammad Bilal, Juan Manuel Davila Delgado, Lukman A. Akanbi, Anuoluwapo O. Ajayi, Hakeem A. Owolabi Review Cloud computing in construction industry: Use cases, benefits and challenges 2020 Vol. 6 No. 3, pp. 54-60 DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103441
Mohammad S., Sukhpal S., Adel N. Performance evaluation metrics for cloud, fog and edge computing: A review, taxonomy, benchmarks and standards for future research, 2020 Vol. 40 No. 6, pp. 54-75. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2020.100273
Кулик В.В. Дослідження методів оптимізації обчислень у хмарних технологіях 2020 12 – 15 DOI: https://openarchive.nure.ua/server/api/core/bitstreams/c0243f1e-34a0-42e0-b127-d87f104e6c43/content
Kuchuk, H. and Malokhvii, E. (2024), “Integration of IOT with Cloud, Fog, and Edge Computing: A Review”, Advanced Information Systems, vol. 8(2), pp. 65–78, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.2.08
Petrovska, I., Kuchuk, H., Kuchuk, N., Mozhaiev, O., Pochebut, M., Onishchenko, Yu. (2023), “Sequential Series-Based Prediction Model in Adaptive Cloud Resource Allocation for Data Processing and Security”, 2023 13th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2023, 13–15 October, Athens, Greece, code 197136, doi: https://doi.org/10.1109/DESSERT61349.2023.10416496
Гуржій В. В. ТЕОРЕТИЧНІ АСПЕКТИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УПРАВЛІННІ ПРОЄКТАМИ 2023 No УДК 005:004.8 4 - 5 DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105.2023.12.73
Огляд служб оптимізації виконання й повернення замовлень. 2024. URL: https://learn.microsoft.com/uk-ua
Microsoft Cost Management 2024. URL: https://azure.microsoft.com/en-us/products/cost-management