Registration Number
0826U004959, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
14-09-2026
popup.evolution
o
Title
Information technology for computing resource optimization in cloud clusters for dynamic hosting of web services
Author
Oleksandr Chyzhov,
popup.head Andrii O. Fesenko
popup.opponent Tetiana V. Smirnova
popup.opponent Maryna Yevdokymenko
popup.review Roman S. Odarchenko
popup.review Sergii Ilyenko
popup.rada
National University «Kyiv Aviation Institute»
Description
У роботі розв’язано актуальне науково-прикладне завдання підвищення ефективності використання обчислювальних ресурсів у середовищі масового багатодоменного вебхостингу. Об’єктом дослідження є процеси планування, динамічного розподілу та адаптивного керування ресурсами у хмарних системах масового обслуговування вебсервісів. Мета роботи полягає у створенні інформаційної технології, яка дає визначати мінімально достатню ємність кластера, адаптувати її до змін навантаження та підтримувати вимоги SLA. Увагу приділено прикладному захисту без збільшення затримки оброблення легітимних запитів.
Методологічну основу дослідження становлять теорія масового обслуговування, втратні моделі Ерланга, теорія ймовірностей, статистичний аналіз, математичне та імітаційне моделювання. Для стійкого обчислення ймовірності блокування застосовано чисельну рекурентну процедуру. Архітектурні рішення обґрунтовано методами системного аналізу та програмної інженерії. Експериментальну перевірку проведено на програмному стенді. Прототип реалізовано мовою Rust із використанням Redis, RabbitMQ, ClickHouse, k6 і Python.
Розроблено математичну модель адаптивного керування ємністю хмарного кластера. Інфраструктуру в ній подано як спільний пул ресурсів, а оперативну пам’ять визначено як критично обмежувальний ресурс. Модель пов’язує інтенсивність вхідного потоку, середній час обслуговування, допустиму конкурентність і ймовірність блокування. Вимоги SLA формалізовано через цільову ймовірність відмови в обслуговуванні за формулою Ерланга B. Це дає змогу перейти від евристичного резервування потужності до розрахунку мінімально достатньої конфігурації кластера.
Удосконалено метод визначення потрібної кількості обчислювальних вузлів і керування масштабуванням. Він поєднує рекурентне обчислення ймовірності блокування, ітеративний добір ємності, прогнозування навантаження, пороговий і часовий гістерезис. Такий підхід відрізняє короткі сплески від стійкої зміни навантаження. Це зменшує кількість зайвих операцій масштабування та ризик автоколивань.
Розроблено математичну модель асинхронного контуру прикладного захисту. Вона описує відкладений аналіз копій HTTP/HTTPS-запитів поза критичним шляхом їх обслуговування. Контур подано як багатоканальну систему з обмеженою чергою, затримкою верифікації та умовою своєчасного застосування рішення. Підхід дає змогу асинхронно інтегрувати ресурсоємний аналіз і не переносити його витрати на кожний легітимний запит.
Набув подальшого розвитку метод оцінювання ресурсної ефективності консолідації. Він ґрунтується на інтегральному порівнянні витрат ресурсу в часі для статичної архітектури спільного хостингу та адаптивного хмарного кластера. На основі розроблених моделей обґрунтовано архітектуру без збереження стану на обчислювальних вузлах. Дані винесено до окремого шару, а функції термінування TLS, маршрутизації, збирання телеметрії, застосування правил доступу та формування сигналів масштабування зосереджено в централізованій керованій точці входу.
Для перевірки результатів проведено натурні експерименти. Балансувальник стабільно обслуговував 10 000 доменів за навантаження 4400 запитів за секунду протягом години. Повне гаряче оновлення 10 000 TLS-сертифікатів виконувалося кожні п’ять хвилин без втрати запитів і помилок. У тижневому експерименті для 9738 сайтів адаптивний кластер забезпечив такий самий цільовий рівень обслуговування, як статична схема, але зменшив інтегральні витрати оперативної пам’яті на 33,6 %. У дослідженому сценарії атаки типу HTTP flood асинхронний контур захисту скоротив час стабілізації кластера у 5,5–6,3 раза, а втрати легітимних запитів у 4,7–5,0 раза.
Наукова новизна полягає у розробленні моделей адаптивного керування ємністю та асинхронного прикладного захисту, удосконаленні методу конфігурації і масштабування, а також розвитку оцінювання ефективності консолідації.
Практичне значення роботи полягає у можливості застосування розроблених моделей, алгоритмів і програмних компонентів для планування ємності, автоматичного масштабування, оцінювання ефекту консолідації та інтеграції прикладного захисту без уповільнення основного тракту. Результати впроваджено в ТОВ «АксонСофт» під час аудиту ефективності використання серверного парку. Їх також використано в освітньому процесі Національного університету «Київський авіаційний інститут».
Галузь використання: хмарні обчислення, масовий вебхостинг, багатодоменні вебплатформи, балансування навантаження, автоматичне масштабування та прикладний захист вебсервісів.
Registration Date
2026-08-31
popup.nrat_date
2026-08-31 / 2026-10-02
