Метод балансування навантаження серверних вузлів на основі динамічної оцінки рейтингу

dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.authorМілянець, Тарас
dc.contributor.authorПукач, Андрій
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2025-10-27T15:05:46Z
dc.date.issued2025
dc.date.submitted2025
dc.description.abstractУ статті досліджено проблему ефективного розподілу навантаження в інформаційних системах, що працюють в умовах змінного та непередбачуваного трафіку. Проведено аналіз традиційних статичних алгоритмів балансування, таких як Round Robin і Least Connections, та виявлено їхні обмеження в динамічному середовищі. Запропоновано підхід на основі автоматизованої оцінки рейтингу вузлів, який враховує поточний стан серверів, включаючи навантаження на процесор, оперативну пам’ять та середній час відповіді. Проведено порівняльне моделювання роботи рейтингового методу та методу найменшого завантаження на основі згенерованого набору запитів. Результати демонструють переваги рейтингового підходу в зниженні пікових навантажень і забезпеченні стабільності системи. Метод є масштабованим та придатним для впровадження в сучасних хмарних середовищах. This paper addresses the challenge of achieving effective load distribution in information systems operating under dynamic and unpredictable traffic conditions. The study examines traditional static load balancing algorithms, such as Round Robin and Least Connections, and highlights their limitations in adaptive environments. To overcome these constraints, a node rating–based approach is proposed, which dynamically evaluates server states by considering CPU utilization, memory load, and average response time. A comparative simulation of the proposed method against the Least Connections algorithm was conducted using a representative request dataset. The results show that the rating-based method mitigates peak loads, enhances system stability, and ensures more efficient resource utilization. Furthermore, the approach demonstrates scalability and suitability for deployment in modern cloud infrastructures.
dc.format.pages35-42
dc.identifier.citationМілянець Т. Метод балансування навантаження серверних вузлів на основі динамічної оцінки рейтингу / Тарас Мілянець, Андрій Пукач // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2025. – Випуск 18 (частина 1). – С. 35–42.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/115226
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.relation.referencesBamnele, B., & Bhargava, R. (2023). Review on load balancing in cloud computing using ant colony optimization. International Journal of Innovation in Engineering Research & Management, 10(1), 128– 133. Retrieved from https://journal.ijierm.co.in/index.php/ijierm/article/view/1274 Chawla, K. (2024). Reinforcement learning-based adaptive load balancing for dynamic cloud environments. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.04896 Devi, D. C., & Uthariaraj, V. R. (2016). Load balancing in cloud computing environment using improved weighted round robin algorithm for nonpreemptive dependent tasks. The Scientific World Journal, 2016, Article 3896065. https://doi.org/10.1155/2016/3896065 Karimi, A., Zarafshan, F., Jantan, A. R., & Saripan, M. I. (2009). A new fuzzy approach for dynamic load balancing algorithm. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.0910.0317 Malathi, V., & Venkatesh, K. (2022). Energy aware load balancing algorithm for upgraded effectiveness in green cloud computing. In Proceedings of the International Conference on Sustainable Computing (pp. 100– 110). Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/304197438_Efficient_load_Balancing_ in_Cloud_Computing_using_Fuzzy_LogicResearchGate Parida, S., & Panchal, B. (2018). An efficient dynamic load balancing algorithm using machine learning technique in cloud environment. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology, 4(4), 1184–1186. Retrieved from https://www.academia.edu/37082445/An_Efficient_Dynamic_Load_Balancing_Algorithm_Using_Machine_Learning_Technique_in_Cloud_EnvironmentAcademia Rao, D. C., Sharma, S., Nayak, S. K., Srichandan, S. K., & Dash, A. (2023). A novel modified and optimized meta-heuristic load-balancing technique for cloud computing system. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 11(9s), 598–611. Retrieved from https://ijisae.org/index. php/IJISAE/article/view/3209IJISAE Sharma, A., & Sharma, K. K. (2023). Cloud computing: Hybrid load balancing algorithm proposal. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 11(10s), 859–864. Retrieved from https://ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/3356IJISAE+1IJISAE+1 Sharma, H. C., & Semwal, P. (2021). A review of load balancing algorithms in cloud computing. International Journal of Creative Research Thoughts, 9(3), 2786–2790. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/357332048_A_REVIEW_OF_LOAD_BALANCING_ALGORITHMS_IN_CLOUD_ COMPUTINGResearchGate Syed, D., Muhammad, G., & Rizvi, S. (2024). Systematic review: Load balancing in cloud computing by using metaheuristic based dynamic algorithms. Intelligent Automation & Soft Computing, 39(3), 437–476. https://doi.org/10.32604/iasc.2024.050681 Tiwari, S., & Bhatt, C. (2023). Performance evaluation on load balancing algorithms in cloud computing environment: A comparative study. Harbin Gongcheng Daxue Xuebao/Journal of Harbin Engineering University, 44(5), 50–60. Retrieved from https://harbinengineeringjournal.com/index.php/journal/article/ view/195harbinengineeringjournal.com Yadav, J., & Richariya, P. (2023). Performance evaluation of load balancing algorithms in cloud environment. International Journal for Research Publication and Seminar, 14(1), 144–154. Retrieved from https://jrps.shodhsagar.com/index.php/j/article/view/352jrps.shodhsagar.com Yang, P., Zhang, L., Liu, H., & Li, G. (2023). Reducing idleness in financial cloud services via multi-objective evolutionary reinforcement learning based load balancer. arXiv. https://doi.org/10.1007/s11432-023-3895-3ю
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/sisn2025.18.035
dc.subjectбалансування навантаження, рейтинг вузлів, адаптивні алгоритми, load balancing, node rating, adaptive algorithms
dc.titleМетод балансування навантаження серверних вузлів на основі динамічної оцінки рейтингу
dc.title.alternativeA method for balancing server node loads based on dynamic ranking evaluation
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
maket2512781chastina-37-44.pdf
Size:
459.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: