Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003955, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title EVALUATING FAULT RECOVERY IN DISTRIBUTED APPLICATIONS FOR STREAM PROCESSING APPLICATIONS: BUSINESS INSIGHTS BASED ON METRICS popup.author Баштовий А. В.Фечан А. В.Bashtovyi A. VFechan A. V. popup.publication 22-09-2025 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/338633 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Фреймворки потокової обробки даних широко використовуються в галузях фінансів, електронної комерції та IoT для ефективної обробки потоків даних у реальному часі. Проте більшість методологій тестування не відтворюють умови реальної роботи після впровадження, що призводить до неповної оцінки продуктивності відновлення після збоїв. Об’єктом дослідження є оцінка фреймворків потокової обробки у реалістичних умовах з урахуванням попередньо завантажених сховищ даних та бізнес-орієнтованих метрик.Мета роботи. Розробка нової методології оцінювання продуктивності відновлення після збоїв у фреймворках потокової обробки, яка імітує виробничі умови з різними рівнями завантаження диска та вводить SLO-орієнтовані метрики для оцінки.Метод. Методологія передбачає серію експериментів із використанням Kafka Streams у віртуалізованому середовищі на базі Docker. Експерименти оцінюють продуктивність системи при трьох рівнях завантаження диска: 0%, 50% та 80%. Під час роботи вводяться синтетичні збої, а ключові метрики, такі як пропускна здатність, затримка та відставання споживачів, відстежуються за допомогою JMX, Prometheus та Grafana. Запропонована метрика Впливу Бізнесу на Толерантність до Збоїв (BFTI) агрегує технічні показники у спрощене значення, що відображає бізнесефекти відновлення після збоїв.Результати. Експерименти показують, що рівень завантаження диска суттєво впливає на продуктивність відновлення. При завантаженні диска понад 80% час відновлення збільшується у 2,7 рази, а затримка зростає до п’яти разів у порівнянні з 0% завантаження. Введення SLO-орієнтованих метрик підкреслює зв’язок між продуктивністю системи та бізнес-результатами, надаючи зацікавленим сторонам більш інтуїтивну оцінку стійкості програми.Висновки. Отримані результати підкреслюють важливість моделювання реальних виробничих умов у тестуванніфреймворків потокової обробки. Метрика BFTI пропонує новий підхід до перетворення технічних показників у бізнес-орієнтовані індикатори. Подальші дослідження повинні включати адаптивні SLO-метрики, порівняння фреймворків та дослідження продуктивності на довготривалих інтервалах для подальшого усунення розриву між технічними показниками та бізнес-потребами. popup.nrat_date 2026-02-12 Close