Підвищення ефективності в системах клієнт-сервер через використання мереж CDN
| dc.citation.epage | 106 | |
| dc.citation.issue | 2 | |
| dc.citation.journalTitle | Комп'ютерні системи та мережі | |
| dc.citation.spage | 93 | |
| dc.citation.volume | 6 | |
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
| dc.contributor.author | Клушин, Ю. С. | |
| dc.contributor.author | Klushyn, Y. | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.coverage.placename | Lviv | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-11T11:15:32Z | |
| dc.date.created | 2024-10-10 | |
| dc.date.issued | 2024-10-10 | |
| dc.description.abstract | У сучасних інформаційних системах архітектура клієнт-сервер є однією з найбільш поширених моделей взаємодії між користувачами і серверами. Вона забезпечує чітке розподілення обов’язків між клієнтом, який здійснює запити на отримання інформації або виконання операцій, та сервером, який їх обробляє і надає відповіді. З розвитком технологій і збільшенням навантаження на сервери виникла потреба в удосконаленні механізмів взаємодії для забезпечення більшої ефективності й продуктивності системи. Одним з ключових аспектів, що впливають на ефективність систем клієнт-сервер, є використання мереж CDN. Використання CDN зменшує час відгуку та покращує загальну продуктивність системи. Ця технологія набуває все більшої популярності у зв’язку з її здатністю підвищувати ефективність і масштабованість сучасних вебресурсів та сервісів. Актуальність цієї теми полягає в тому, що CDN мережі дозволяють вирішити низку проблем, пов’язаних з високими навантаженнями на сервери і зниженням швидкості реакції системи, що особливо важливо в умовах великої кількості користувачів, які одночасно використовують ресурси мережі. Метою цього дослідження є аналіз ефективності взаємодії системи клієнт-сервер при використанні CDN, а також вивчення технологій, які забезпечують підвищення ефективності цієї взаємодії. У процесі дослідження буде розглянуто теоретичні основи роботи систем клієнт- сервер з використанням CDN та проаналізовано ефективність їх використання. | |
| dc.description.abstract | In modern information systems, the client-server architecture is one of the most common models of interaction between users and servers. It ensures a clear distribution of responsibilities between the client, which makes requests for information or operations, and the server, which processes them and provides responses. With the development of technology and the increase in the load on servers, there is a need to improve the interaction mechanisms to ensure greater efficiency and performance of the system. One of the key aspects affecting the efficiency of client-server systems is the use of CDN networks. Using CDN reduces response time and improves overall system performance. This technology is becoming increasingly popular due to its ability to increase the efficiency and scalability of modern web resources and services. The relevance of this topic is that CDN networks can solve a number of problems associated with high server loads and decreased system response speed, which is especially important in conditions of a large number of users simultaneously using network resources. The purpose of this study is to analyze the efficiency of client-server interaction using CDN, as well as to study technologies that improve the efficiency of this interaction. The study will examine the theoretical foundations of client-server systems using CDN and analyze the efficiency of their use. | |
| dc.format.extent | 93-106 | |
| dc.format.pages | 14 | |
| dc.identifier.citation | Клушин Ю. С. Підвищення ефективності в системах клієнт-сервер через використання мереж CDN / Ю. С. Клушин // Комп'ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 2. — С. 93–106. | |
| dc.identifier.citation2015 | Клушин Ю. С. Підвищення ефективності в системах клієнт-сервер через використання мереж CDN // Комп'ютерні системи та мережі, Львів. 2024. Том 6. № 2. С. 93–106. | |
| dc.identifier.citationenAPA | Klushyn, Y. (2024). Pidvyshchennia efektyvnosti v systemakh kliient-server cherez vykorystannia merezh CDN [Specialized software platform for analysis of information in data stores]. Computer Systems and Networks, 6(2), 93-106. Lviv Politechnic Publishing House. [in Ukrainian]. | |
| dc.identifier.citationenCHICAGO | Klushyn Y. (2024) Pidvyshchennia efektyvnosti v systemakh kliient-server cherez vykorystannia merezh CDN [Specialized software platform for analysis of information in data stores]. Computer Systems and Networks (Lviv), vol. 6, no 2, pp. 93-106 [in Ukrainian]. | |
| dc.identifier.doi | DOI: https://doi.org/10.23939/csn2024.02.093 | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/123996 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
| dc.relation.ispartof | Комп'ютерні системи та мережі, 2 (6), 2024 | |
| dc.relation.ispartof | Computer Systems and Networks, 2 (6), 2024 | |
| dc.relation.references | 1. Dom Robinson “Content Delivery Networks”. 2017. Publisher(s): Wiley ISBN: 9781119249870) | |
| dc.relation.references | 2. Mukaddim Pathan, Ramesh K. Sitaraman, Dom Robinson “Advanced Content Delivery, Streaming, and Cloud Services”. 2014. Publisher(s): Wiley-IEEE Press, ISBN: 9781118575215) | |
| dc.relation.references | 3. Johnson R “Impact of Connection Settings on Server Response Times”. International Journal of Database Management, 2021, 36(4), 210–225, DOI: 10.4018/IJDMB.2021100103 | |
| dc.relation.references | 4. Williams L. “Comparative Analysis of Database Connection Methods: DSN vs. Direct Connections”. Journal of Software Engineering, 2019, 29(2), 135–148, DOI: 10.1016/j.jss.2018.09.042 | |
| dc.relation.references | 5. Patel A. “Error Management in Data Source Connections: The Role of DSN”. Journal of Computing and Information Technology, 2023, 31(1), 75–88, DOI: 10.1109/CIT.2023.03168 | |
| dc.relation.references | 6. Chen M. “Optimizing Connection Settings for Enhanced Performance: A DSN Approach”. Database Systems Review, 2022, 33(3), 167–182, DOI: 10.1007/s11042-022-12568-0 | |
| dc.relation.references | 7. Alex Marcham “Understanding Infrastructure Edge Computing: Concepts, Technologies, and Considerations”. 2021 | |
| dc.relation.references | 8. Tim Wauters, J. Coppens, Bart Dhoedt, Piet Demeester “Load balancing through efficient distributed content placement”. 2005, DOI: 10.1109/LCN.2005.35 | |
| dc.relation.references | 9. Scot Hull “Content Delivery Networks: Web Switching for Security, Availability, and Speed”. 2021 | |
| dc.relation.references | 10. F. Richard Yu, Tao Huang, Yunjie Liu “Integrated Networking, Caching, and Computing”.2018,DOI: 10.1109/TVT.2017.2760281 | |
| dc.relation.references | 11. Francesco Altomare “What is a Content Delivery Network? CDN Explained” онлайн-ресурс (URL:https://www.globaldots.com/resources/blog/content-delivery-network-expl ained/#web-performance-optimizationexplained).2023 | |
| dc.relation.references | 12. Ilya Grigorik “High Performance Browser Networking: What every web developer should know about networking and web performance”. 2013 | |
| dc.relation.referencesen | 1. Dom Robinson "Content Delivery Networks". 2017. Publisher(s): Wiley ISBN: 9781119249870) | |
| dc.relation.referencesen | 2. Mukaddim Pathan, Ramesh K. Sitaraman, Dom Robinson "Advanced Content Delivery, Streaming, and Cloud Services". 2014. Publisher(s): Wiley-IEEE Press, ISBN: 9781118575215) | |
| dc.relation.referencesen | 3. Johnson R "Impact of Connection Settings on Server Response Times". International Journal of Database Management, 2021, 36(4), 210–225, DOI: 10.4018/IJDMB.2021100103 | |
| dc.relation.referencesen | 4. Williams L. "Comparative Analysis of Database Connection Methods: DSN vs. Direct Connections". Journal of Software Engineering, 2019, 29(2), 135–148, DOI: 10.1016/j.jss.2018.09.042 | |
| dc.relation.referencesen | 5. Patel A. "Error Management in Data Source Connections: The Role of DSN". Journal of Computing and Information Technology, 2023, 31(1), 75–88, DOI: 10.1109/CIT.2023.03168 | |
| dc.relation.referencesen | 6. Chen M. "Optimizing Connection Settings for Enhanced Performance: A DSN Approach". Database Systems Review, 2022, 33(3), 167–182, DOI: 10.1007/s11042-022-12568-0 | |
| dc.relation.referencesen | 7. Alex Marcham "Understanding Infrastructure Edge Computing: Concepts, Technologies, and Considerations". 2021 | |
| dc.relation.referencesen | 8. Tim Wauters, J. Coppens, Bart Dhoedt, Piet Demeester "Load balancing through efficient distributed content placement". 2005, DOI: 10.1109/LCN.2005.35 | |
| dc.relation.referencesen | 9. Scot Hull "Content Delivery Networks: Web Switching for Security, Availability, and Speed". 2021 | |
| dc.relation.referencesen | 10. F. Richard Yu, Tao Huang, Yunjie Liu "Integrated Networking, Caching, and Computing".2018,DOI: 10.1109/TVT.2017.2760281 | |
| dc.relation.referencesen | 11. Francesco Altomare "What is a Content Delivery Network? CDN Explained" onlain-resurs (URL:https://www.globaldots.com/resources/blog/content-delivery-network-expl ained/#web-performance-optimizationexplained).2023 | |
| dc.relation.referencesen | 12. Ilya Grigorik "High Performance Browser Networking: What every web developer should know about networking and web performance". 2013 | |
| dc.relation.uri | https://www.globaldots.com/resources/blog/content-delivery-network-expl | |
| dc.rights.holder | © Національний університет „Львівська політехніка“, 2024 | |
| dc.rights.holder | © Клушин Ю. С., 2024 | |
| dc.subject | клієнт-сервер | |
| dc.subject | CDN мережі | |
| dc.subject | час відгуку | |
| dc.subject | оптимізація роботи | |
| dc.subject | продуктивність | |
| dc.subject | client-server | |
| dc.subject | CDN network | |
| dc.subject | response time | |
| dc.subject | work optimization | |
| dc.subject | performance | |
| dc.subject.udc | 004.021 | |
| dc.subject.udc | 004.383 | |
| dc.title | Підвищення ефективності в системах клієнт-сервер через використання мереж CDN | |
| dc.title.alternative | Specialized software platform for analysis of information in data stores | |
| dc.type | Article |