Use of artificial intelligence methods and tools in the construction of cloud IT infrastructures - Dmytriv, Yurii; Orlov , Mykola (Національний університет «Львівська політехніка», 2025)
The paper examines the explores the use of artificial intelligence (AI) methods and tools for the efficient construction, management, and optimization of cloud IT infrastructures. The main challenges related to the automation of deployment, scaling, monitoring, and resource optimization in the cloud environment are analyzed, along with the role of AI in addressing these issues. Approaches to integrating AI to improve productivity, reduce operational costs, and enhance the security of cloud platforms are discussed. Special attention is given to the use of machine learning algorithms for load forecasting, enabling dynamic resource adjustment in the cloud in response to changing demand. The application of AI for database optimization, automation of continuous integration and delivery (CI/CD) processes, and effective management of network resources in real-time is also examined. Based on the AWS cloud architecture, specific examples of AI integration for automatic infrastructure scaling and ensuring resilience under varying loads are proposed. The advantages of using intelligent systems for mitigating cybersecurity risks and managing large data volumes, as well as improving resource management efficiency, are highlighted. The study’s findings confirm that the use of AI significantly enhances the flexibility, resilience, and overall effectiveness of cloud IT systems, optimizing costs and ensuring high user service levels. The main directions for further research in this rapidly developing and promising field are outlined, which will improve existing models and create new methods for building intelligent cloud infrastructures. У статті досліджено застосування методів та засобів штучного інтелекту для ефективної побудови, управління та оптимізації хмарних ІТ-інфраструктур. Аналізуються основні виклики, пов’язані з автоматизацією процесів розгортання, масштабування, моніторингу та оптимізації ресурсів у хмарному середовищі, а також роль ШІ у вирішенні цих завдань. Розглянуті підходи до інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для покращення продуктивності, зниження операційних витрат і підвищення безпеки хмарних платформ. Окрему увагу приділено використанню алгоритмів машинного навчання для прогнозування навантаження, що дозволяє динамічно регулювати ресурси хмари відповідно до змін попиту. Також детально розглянуто застосування методів та засобів штучного інтелекту для оптимізації роботи баз даних, автоматизації процесів безперервної інтеграції та доставки (CI/CD) і ефективного управління мережевими ресурсами в реальному часі. На основі архітектури хмарних рішень AWS запропоновано конкретні приклади інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для автоматичного масштабування інфраструктури та забезпечення її стійкості в умовах змінних навантажень. Висвітлені переваги застосування інтелектуальних систем для зниження ризиків, пов'язаних з кібербезпекою та управлінням великими обсягами даних, а також підвищення ефективності управління ресурсами. Результати дослідження підтверджують, що використання методів та засобів штучного інтелекту дозволяє значно підвищити гнучкість, стійкість і загальну ефективність хмарних ІТ-систем, оптимізуючи витрати та забезпечуючи високий рівень обслуговування користувачів. Визначено основні напрямки для подальших досліджень у цій перспективній та швидко розвиваючійся сфері, що дозволяє покращити існуючі моделі й створити нові методи для побудови інтелектуальних хмарних інфраструктур.
Методи та засоби штучного інтелекту при побудові хмарних ІТ-інфраструктур
Keywords: artificial intelligence, cloud computing, automation, resource optimization, machine learning, load forecasting, data security, infrastructure management, DevOps, AWS, штучний інтелект, хмарні обчислення, автоматизація, оптимізація ресурсів, машинне навчання, прогнозування навантаження, безпека даних, управління інфраструктурою, DevOps, AWS.; 004.89:004.77:004.415