хмарні обчислення

This article presents a new scalable system for automated modeling of physical processes and experiment management based on microservice architecture and cloud technologies. The proposed platform addresses the growing need for flexible, cost-effective, and highly scalable computational solutions for physical research. The system utilizes Amazon Web Services cloud infrastructure with containerized microservices to provide automated resource allocation, experiment orchestration, and laboratory equipment integration.

Cold-chain logistics needs decisions that are fast in operation and defensible at audit. This article presents a compact, evidence-centric workflow for service-level agreements (SLAs). SLA clauses are encoded as smart- contract rules on a permissioned blockchain with Byzantine fault-tolerant consensus (Hyperledger Fabric).

The rapid expansion of cyber-physical systems (CPS) has intensified the need for scalable and adaptive mechanisms to collect heterogeneous environmental data from numerous unstable external sources. Traditional serverless orchestration frameworks, while elastic and cost- efficient, lack runtime adaptability and feedback-awareness, leading to inefficiencies under dynamic API conditions. This paper presents a novel adaptive orchestration model for serverless data collection pipelines, driven by metadata configuration and continuous feedback control.

У сучасному світі стрімке зростання обсягів даних, автоматизація бізнес-процесів, необхідність забезпечення безперервності роботи та організація віддаленої роботи зумовлюють потребу у глибокому розумінні концепцій та можливостей хмарних обчислень. Використання цієї технології стає ключовим фактором конкурентоспроможності підприємств у цифрову епоху.

У цій статті пропонується нова архітектура багатоагентної системи та її формальна специфікація для аналізу та адаптивної корекції навчальних траєкторій студентів за допомогою програмних агентів у цифрових навчальних середовищах. Запропонований підхід інтегрує інструменти штучного інтелекту, часову логіку та багатоагентну системну архітектуру для забезпечення персоналізованої адаптації освітнього контенту.

Стаття досліджує архітектурні рішення для ефективної та швидкої побудови розподілених систем онлайн опрацювання транзакцій із використанням хмарного інструментарію, cloud-native архітектурних  принципів,  та  методів  реплікації  баз  даних.  Стаття  фокусується  на  методах зменшення мережевої затримки, оптимізації використання ресурсів і, як наслідок, коштів, реплікації даних та відмовостійкості. Стаття наглядно демонструє як із використанням сучасних хмарних рішень та технологій можна швидко та легко побудувати розподілену систему онлайн опрацювання транзакцій корпоративного рівня.

This study examines the capabilities and limitations of small, 4-bit quantized language models that run locally on Apple Silicon. Four models have been benchmarked on a dataset of natural language prompts, with runtime metrics including inference time, memory usage, and token throughput, as well as output behavior. The study provides an empirical assessment of the feasibility of deploying language models on resource-constrained devices.

У роботі представлені підходи до створення автоматизованої інтернет-доступної лабораторії напівпровідників, зокрема керуючого програмного комплексу, що забезпечує інтернет-доступність лабораторії. Описано функціонал і структуру програмно-апаратного комплексу, розробленого з урахуванням відомих рішень, а також варіанти його реалізації з використанням інтернету, хмарних і граничних обчислень. Розглянуто варіанти локальної реалізації з підвищеною стійкістю до форс-мажорних факторів і кіберзагроз.

У статті досліджено застосування методів та засобів штучного інтелекту для ефективної побудови, управління та оптимізації хмарних ІТ-інфраструктур. Аналізуються основні виклики, пов’язані з автоматизацією процесів розгортання, масштабування, моніторингу та оптимізації ресурсів у хмарному середовищі, а також роль ШІ у вирішенні цих завдань. Розглянуті підходи до інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для покращення продуктивності, зниження операційних витрат і підвищення безпеки хмарних платформ.

The rapid growth of the Internet of Things (IoT) has revolutionized the logistics industry by enabling real-time tracking and monitoring of goods throughout the supply chain. However, the immense volume of telemetric data generated by IoT devices presents significant challenges in terms of scalability, data integrity, and security for traditional database solutions. This paper explores the applicability of blockchain technology as an alternative for storing and managing IoT telemetric data in logistics.