Оптимізація інфраструктури розподіленої інформаційної системи обліку товарів

Simple item page
dc.citation.epage229
dc.citation.issue12
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету "Львівська політехніка" "Інформаційні системи та мережі"
dc.citation.spage219
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorФайзулін, Олег
dc.contributor.authorКісь, Ярослав
dc.contributor.authorFaizulin, Oleh
dc.contributor.authorKis, Yaroslav
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-03-06T08:06:13Z
dc.date.created2022-02-28
dc.date.issued2022-02-28
dc.description.abstractЗдійснено 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.
dc.description.abstractAn existing goods accounting information system was assessed for possible infrastructure optimization. A various parts of the system were analyzed to improve infrastructure costs without having a significant degradation of non-functional requirements. Modeling of the optimized system was performed, and evaluation of the infrastructure costs was made. Several optimization directions were evaluated, analyzed and either recommended or rejected. As the result, the final information system model was designed which allows to achieve significant infrastructure cost savings by applying multiple optimizations.
dc.format.extent219-229
dc.format.pages11
dc.identifier.citationФайзулін О. Оптимізація інфраструктури розподіленої інформаційної системи обліку товарів / Олег Файзулін, Ярослав Кісь // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Інформаційні системи та мережі". — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — № 12. — С. 219–229.
dc.identifier.citationenFaizulin O. Optimization of the infrastructure of the distributed information system of goods accounting / Faizulin Oleh, Kis Yaroslav // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika" "Informatsiini systemy ta merezhi". — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — No 12. — P. 219–229.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sisn2022.12.219
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/63945
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету "Львівська політехніка" "Інформаційні системи та мережі", 12, 2022
dc.relation.references1. Автоматичне масштабування AWS. https://aws.amazon.com/autoscaling/
dc.relation.references2. Дoкументація AWS DynamoDB. https://docs.aws.amazon.com/dynamodb/index.html
dc.relation.references3. 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.
dc.relation.references4. 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), 133–140. IEEE.
dc.relation.references5. 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.
dc.relation.references6. Deshpande, T. (2015). DynamoDB Cookbook. Packt Publishing Ltd.
dc.relation.references7. 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.
dc.relation.references8. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., & Rocci, R. (Eds.) (2015). Handbook of cluster analysis. CRC Press.
dc.relation.references9. 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.
dc.relation.references10. 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.
dc.relation.references11. 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.
dc.relation.references12. Saini, R., & Behl, R. (2020). An Introduction to AWS-EC2 (Elastic Compute Cloud). In ICRMAT, 99–102.
dc.relation.references13. 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.
dc.relation.references14. 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.
dc.relation.references15. Danysz, J., Del Rosal, V., & González-Vélez, H. (2020). AWS EC2 Spot Instances for Mission Critical Services.
dc.relation.references16. 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.
dc.relation.references17. 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.
dc.relation.references18. 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).
dc.relation.references19. Виклюк Я. І., Камінський Р. М., Пасічник В. В. (2000). Моделювання складних систем: посібник.
dc.relation.referencesen1. AWS Auto Scaling https://aws.amazon.com/autoscaling/
dc.relation.referencesen2. AWS DynamoDB Documentation. https://docs.aws.amazon.com/dynamodb/index.html.
dc.relation.referencesen3. 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.
dc.relation.referencesen4. 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), 133–140. IEEE.
dc.relation.referencesen5. 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.
dc.relation.referencesen6. Deshpande, T. (2015). DynamoDB Cookbook. Packt Publishing Ltd.
dc.relation.referencesen7. 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.
dc.relation.referencesen8. Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., & Rocci, R. (Eds.). (2015). Handbook of cluster analysis. CRC Press.
dc.relation.referencesen9. 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.
dc.relation.referencesen10. 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.
dc.relation.referencesen11. 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.
dc.relation.referencesen12. Saini, R., & Behl, R. (2020). An Introduction to AWS-EC2 (Elastic Compute Cloud). In ICRMAT, 99–102.
dc.relation.referencesen13. 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.
dc.relation.referencesen14. 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.
dc.relation.referencesen15. Danysz, J., Del Rosal, V., & González-Vélez, H. (2020). AWS EC2 Spot Instances for Mission Critical Services.
dc.relation.referencesen16. Voznyi, Y., Nazarkevych, M., Hrytsyk, V., Lotoshynska, N., & Havrysh, B. (2021). Design of biometric protection authentication system based on K-Average method. Cybersecurity: education, science, technique: еlectronic professional scientific publication, 4(12), 85–95.
dc.relation.referencesen17. Nazarkevych, M., & Nazarkevych, H. (2022). Designing a protected information system for product creation in adaptation conditions. Cybersecurity: education, science, technique: еlectronic professional scientific publication, 3(15), 186–195.
dc.relation.referencesen18. Nazarkevych, M., Marchuk, A., & Voznyi, Y. Development of biometric identification methods based on new filtration methods. Electronics and information technologies: Collection of scientific works, (14).
dc.relation.referencesen19. Vkliuk Y., Kaminskyi R., Pasichnyk V. (2000). Modeling of complex systems: handbook.
dc.relation.urihttps://aws.amazon.com/autoscaling/
dc.relation.urihttps://docs.aws.amazon.com/dynamodb/index.html
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.rights.holder© Файзулін О., Кісь Я., 2022
dc.subjectAmazon Web Services
dc.subjectAWS
dc.subjectінформаційні технології
dc.subjectоптимізація
dc.subjectрозподілені системи
dc.subjectAmazon Web Services
dc.subjectAWS
dc.subjectinformation technologies
dc.subjectoptimization
dc.subjectdistributed systems
dc.subject.udc004.738.1WWW
dc.subject.udc004
dc.subject.udc451
dc.subject.udc53
dc.titleОптимізація інфраструктури розподіленої інформаційної системи обліку товарів
dc.title.alternativeOptimization of the infrastructure of the distributed information system of goods accounting
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2022n12_Faizulin_O-Optimization_of_the_infrastructure_219-229.pdf
Size:
1.63 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2022n12_Faizulin_O-Optimization_of_the_infrastructure_219-229__COVER.png
Size:
357.35 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.8 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2022. – Випуск 12