1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 12, 2022
  4. Оптимізація інфраструктури розподіленої інформаційної системи каталогу обліку товарів

Оптимізація інфраструктури розподіленої інформаційної системи каталогу обліку товарів

SISN.
2022;
Випуск 12
: cc. 219 - 229
https://doi.org/10.23939/sisn2022.12.219
Автори:
  1. Олег Файзулін
  2. Ярослав Кісь
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет “Львівська політехніка”, кафедра інформаційних систем та мереж

Здійснено оцінювання інформаційної системи обліку товарів, виконано моделювання та обчислено витрати на інфраструктуру. Змодельовано також зміни до наявної інформаційної системи, які дали змогу досягти істотної економії коштів за рахунок оптимізації інфраструктури без значних втрат у характеристиках. Проаналізовано та розглянуто декілька напрямів оптимізації, деякі з них рекомендовано та впроваджено у оптимізовану модель, інші відкинуто. Також здійснено проєктування інформаційної системи за допомогою підходів C4, проаналізовано журнали доступу та використання інформаційної системи кінцевими користувачами. У результаті побудовано оптимізовану модель інформаційної системи, яка дає змогу заощадити істотні кошти.

Amazon Web Services
AWS
інформаційні технології
оптимізація
розподілені системи
  1. Автоматичне масштабування AWS.  https://aws.amazon.com/autoscaling/
  2. Дoкументація AWS DynamoDB. https://docs.aws.amazon.com/dynamodb/index.html
  3. Pelle, I., Czentye, J., Dóka, J., & Sonkoly, B. (2019, July). Towards latency sensitive cloud native applications: A performance study on aws. In 2019 IEEE 12th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), 272–280. IEEE.
  4. Novak, J. H., Kasera, S. K., & Stutsman, R. (2019, January). Cloud functions for fast and robust resource auto-scaling. In 2019 11th International Conference on Communication Systems & Networks (COMSNETS),  133–IEEE.
  5. Zhang, H., Cardoza, A., Chen, P. B., Angel, S., & Liu, V. (2020). Fault-tolerant and transactional stateful serverless workflows. In 14th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 20), 1187–1204.
  6. Deshpande, T. (2015). DynamoDB Cookbook. Packt Publishing Ltd.
  7. Sivasubramanian, S. (2012, May). Amazon dynamoDB: a seamlessly scalable non-relational database service. In Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 729–730.
  8. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., & Rocci, R. (Eds.) (2015). Handbook of cluster analysis. CRC Press.
  9. Palumbo, F., Aceto, G., Botta, A., Ciuonzo, D., Persico, V., & Pescapé, A. (2021). Characterization and analysis of cloud-to-user latency: The case of Azure and AWS. Computer Networks, 184, 107693.
  10. Qu, C., Calheiros, R. N., & Buyya, R. (2016). A reliable and cost-efficient auto-scaling system for web applications using heterogeneous spot instances. Journal of Network and Computer Applications, 65, 167–180.
  11. Arabnejad, H., Pahl, C., Jamshidi, P., & Estrada, G. (2017, May). A comparison of reinforcement learning techniques for fuzzy cloud auto-scaling. In 2017 17th IEEE/ACM international symposium on cluster, cloud and grid computing (CCGRID), 64–73. IEEE.
  12. Saini, R., & Behl, R. (2020). An Introduction to AWS-EC2 (Elastic Compute Cloud). In ICRMAT, 99–102.
  13. Ferraris, F. L., Franceschelli, D., Gioiosa, M. P., Lucia, D., Ardagna, D., Di Nitto, E., & Sharif, T. (2012,September). Evaluating the auto scaling performance of flexiscale and amazon ec2 clouds. In 2012 14th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing, 423–429. IEEE.
  14. Liu, J., Zhang, S., Wang, Q., & Wei, J. (2022). Coordinating Fast Concurrency Adapting with Autoscaling for SLO-Oriented Web Applications. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems.
  15. Danysz, J., Del Rosal, V., & González-Vélez, H. (2020). AWS EC2 Spot Instances for Mission Critical Services.
  16. Возний. Я. В., Назаркевич М. А., Грицик В. В., Лотошинська Н. Д., & Гавриш Б. М. (2021). Проектування    системи    автентифікації    біометричного     захисту     на     основі     методу K-середніх. Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електр. фахове наук. вид., 4(12), 85–95.
  17. Назаркевич М. А. & Назаркевич Г. Я. (2022). Проектування захищеної інформаційної системи для створення продукту в умовах адаптації. Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електр. фахове наук. вид., 3(15), 186–195.
  18. Назаркевич М. А., Марчук, A., & Возний. Я. В. Розробка методів біометричної ідентифікації на основі нових методів фільтрації. Електроніка та інформаційні технології: зб. наук. праць, (14).
  19. Виклюк Я. І., Камінський Р. М., Пасічник В. В. (2000). Моделювання складних систем: посібник.