Кафедра системного проектування (СП)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра системного проектування (СП) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 323
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ CRM як сервіс(2018) Остапчук, Ян Михайлович; Петренко, Анатолій ІвановичДокумент Відкритий доступ FaaS як шаблон архітектури додатків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Плотніков, Сергій Олександрович; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаРобота складається зі вступу та п’яти розділів. Загальний обсяг роботи: 146 аркушів основного тексту, 60 ілюстрації, 24 таблиць. При підготовці використовувалась література з 26 джерел. Актуальність. З появою хмарних провайдерів поступово відбувається перехід від монолітної архітектури додатків до класичної мікросервісної, що зумовлено потребами автоматичного масштабуванням і зручністю розробки. З появою FaaS сервісу від AWS у 2014році безсерверні обчислення вийшли в тренд у побудові додатків у хмарі. Завдяки таким можливостям, як повна відсутність в необхідності конфігурації інфраструктурного шару додатку, авто- масштабованість і оплата на вимогу роблять безсерверні обчислення привабливими як архітектура хмарних додатків. Тому дослідження архітектурних шаблонів serverless додатків є актуальною темою, оскільки вибір правильної архітектури додатку є найголовнішою задачею при розробці. Мета і завдання дослідження. Метою даної магістерської роботи є дослідження архітектурних патернів побудови FaaS додатків. А саме: - аналіз і порівняння шаблонів побудови додатків і засобів їх реалізації від популярних FaaS провайдерів та вибір послуг одного з провайдерів для подальшого дослідження (було вибрано AWS); - реалізація одного з найбільш розповсюджених безсерверних шаблонів від вибраного провайдера (було взято патерн FaaS “Simple Web Service”) і порівняння її за виділеними критеріями з аналогічною реалізацією у вигляді класичної мікросервісної серверної архітектури. - узагальнення результатів досліджень і формулювання загальних рекомендацій щодо вибору послуг певного провайдера і архітектури побудови додатку в залежності від вимог до додатку. Об’єкт дослідження — архітектурні шаблони, які використовуються для побудови serverless додатків. Предмет дослідження — дві реалізації типового додатка у AWS: на FaaS архітектурі і на класичній мікросервісній архітектурі, з подальшим порівнянням їх перевагах, недоліків і визначенням умов найкращого застосування кожного рішення. Для розробки додатків використовувались сервіси від хмарного провайдера AWS. FaaS архітектура була побудована на сервісіх AWS Lambda і API Gateway. Класична мікросервісна архітектура на Docker контейнерах була розміщена у сервісі Elastic Container Service з використанням Application Load Balancer. Методи дослідження. Для вирішення поставлених задач в роботі було застосовано методи аналізу та синтезу, порівняння та узагальнення отриманих результатів. Наукова новизна отриманих результатів роботи полягає у наступному: 1 Проведено порівняльний аналіз за виділеними критеріями відомих FaaS сервісів від хмарних провайдерів: AWS Lambda, Microsoft Azure Functions і Google Cloud Functions. 2 Запропоновано методи прискорення роботи додатків, розроблених на FaaS архітектурі у AWS. 3 Проведено порівняння реалізацій додатка на серверній і безсерверній архітектурі у AWS за виділеними критеріями. Визначені недоліки, переваги і умови найкращого застосування кожного варіанту. Практична цінність. Отримані результати порівняння хмарних провайдерів можуть бути використані для вибору провайдера під час розробки додатку, в залежності від необхідних вимог. Також проаналізовані архітектурні шаблони можуть бути використані на початку моделювання системи в залежності від типу додатку. Результати порівняння розроблених реалізацій додатка можуть бути використані в якості рекомендацій при виборі архітектури для реалізації додатка: переваги та недоліки безсерверної і класичної мікросервісної архітектури, для яких типів додатків краще підходить певна архітектура.Документ Відкритий доступ Iнтеграція потоків даних BSN в єдину хмарну платформу ЕСОЗ (e-health)(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Саядов, Ільмар Ісмаїл огли; Письменний, Ігор ОлександровичМагістерська дисертація на здобуття ступеня магістра за освітньо-професійною програмою Інтелектуальні сервіс-орієнтовані розподілені обчислювання. Даний проект був присвячений розробці додатку Body Sensor Network за допомогою хмарних обчислювань та інтеграції даних в хмарну платформу ЕСОЗ з використанням можливостей платформи Amazon Web Services. У дисертації проведений короткий огляд предметної області, використання технологій натільних комп'ютерних мереж для допомоги в діагностиці, визначення стану пацієнта та допомоги робот медичних установ на прикладі e- health. Була створена тестова модель для реалізації поставленої задачі. Технології на основі BAN мають великий потенціал для безперервного моніторингу в амбулаторних умовах, раннього виявлення аномальних станів і контрольованої реабілітації. Вони можуть підвищити впевненість пацієнтів і поліпшити якість життя, а також сприяти здоровій поведінці та обізнаності про здоров'я. Безперервний моніторинг з раннім виявленням, ймовірно, може забезпечити пацієнтам підвищений рівень впевненості, що, в свою чергу, може поліпшити якість життя. Крім того, амбулаторний моніторинг дозволить пацієнтам займатися звичайною повсякденною діяльністю, а не залишатися вдома або поруч зі спеціалізованими медичними службами. І останнє, але не менш важливе, включення даних безперервного моніторингу в медичні бази даних дозволить проводити комплексний аналіз всіх даних для оптимізації індивідуального догляду та забезпечення пошуку знань за допомогою інтегрованого інтелектуального аналізу даних. Дійсно, за нинішньої технологічної тенденції до інтеграції процесорів і бездротових інтерфейсів скоро з'являться інтелектуальні датчики розміром з монету. Вони будуть наноситися у вигляді шкірних пластирів, легко інтегруватися в персональну систему моніторингу і носитися протягом тривалого періоду часу.Документ Відкритий доступ Self-Healing у безсерверних додатках(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Желєзнова, Валерія Сергіївна; Науменко, Тетяна ОлександрівнаДокумент Відкритий доступ Web застосунок для моніторингу помилок та навантажувального тестування проектів на платформах .NET та Angular(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Колесник, Вадим Дмитрович; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаДокумент Відкритий доступ Web застосунок для проведення квестів з використанням засобів СI/CD в архітектурі FaaS(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Герасимова, Марина Єгорівна; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаДокумент Відкритий доступ WordPress плагін для створення інтерактивних таблиць(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Сірко, Дмитро Євгенович; Балобанов, Олег АнатолійовичЦя робота присвячена розробці WordPress плагіну для створення інтерактивних таблиць. Веб-сайти з часом стають все більш динамічними та інтерактивними, а таблиці відіграють важливу роль у візуалізації даних та організації інформації. Однак, створення та керування таблицями в WordPress може бути вимогливим та часоємним процесом для багатьох користувачів. Цей плагін надає простий та зручний інтерфейс для створення та налаштування таблиць на веб-сайті. Він дозволяє користувачам швидко створювати таблиці з використанням різноманітних функцій, таких як сортування, фільтрація, пошук, пагінація та багато інших. Крім того, плагін надає можливість налаштувати вигляд таблиць, включаючи оформлення, кольори та шрифти. Важливість цієї роботи полягає в тому, що плагін допомагає зробити процес створення та керування таблицями в WordPress більш доступним та ефективним для широкого кола користувачів. Він дозволяє веб-сайтам стати більш інтерактивними та привабливими для відвідувачів, надаючи зручні можливості взаємодії з даними. Цей плагін є цінним інструментом для веб-розробників, маркетологів та власників веб-сайтів, які хочуть використовувати таблиці для ефективного відображення та організації своїх даних. Він спрощує процес створення та управління таблицями, забезпечуючи високий рівень настроювання та інтерактивності. Отже, ця робота пропонує практичний інструмент для створення інтерактивних таблиць у WordPress, що може бути використаний для поліпшення веб-сайтів та забезпечення зручної взаємодії з даними.Документ Відкритий доступ Автоматизація QA тестування програмних продуктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Москаленко, Єлизавета Ігорівна; Харченко, Костянтин ВасильовичОб’єктом дослідження є інструментарій та методи написання скриптів автоматизації тестування веб-додатків. Значимість роботи пов’язана з високим попитом на написання скриптів тестування веб- систем, оскільки мануальне тестування займає дуже великий обсяг часу і відповідно витрати бюджету. В даній роботі було проведене дослідження підходів та методів написання скриптів автоматизації тестування веб-застосунків, застосування інструментів Selenium WebDriver, TestNG та Allure у автоматизації веб-тестування, та розроблений приклад фреймворку на основі перерахованих інструментів. Результат виконання даної роботи може бути використаний в якості керування для швидкого введення автоматизації веб-тестування на проекті. Загальний об’єм роботи: 165 с., 36 рисунків, 13 таблиць, посилання на 25 літературних джерел.Документ Відкритий доступ Автоматизація документообігу на основі мікросервісної архітектури(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Науменко, Євгеній Олегович; Безносик, Олександр ЮрійовичДипломна робота: 142 c., 39 рис., 7 табл., 7 дод., 29 джерел. Предмет дослідження — документообіг адміністративних одиниць. Об’єкт дослідження — автоматизоване підписання документів Мета роботи — автоматизація документообігу шляхом розробки веб- додатку на основі мікросервісної архітектури Методи дослідження — використання технологій для полегшеної розробки мікросервісів та комунікації між ними. Проведено огляд монолітної та мікросервісної архітектури. Досліджено готові програми для вирішення поставленої проблеми. Розроблено веб-додаток для дипломної роботи. Оцінено програмний продуктДокумент Відкритий доступ Автоматизація лідогенерації на базі мікросервісів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Колпаков, Андрій В'ячеславович; Безносик, Олександр ЮрійовичДокумент Відкритий доступ Автоматизація планування розумного будинку(2018) Яременко, Костянтин Миколайович; Кирюша, Богдан АнатолійовичДокумент Відкритий доступ Автоматизація процесу знаходження плагіату(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Данилюк, Василь Миколайович; Яременко, Вадим СергійовичМагістерська дисертація виконана 112 на сторінок,містить 67 ілюстрації та 26 таблиці. Під час виконання даної магістерської дисертації було використано 24 джерела-посиланя. Актуальність теми Проблема плагіату програмного коду є досить розповсюдженною, чим більше у світі з’являється джерел інформації тим більше її починають використовувати, тим більше її починають видавати за свою. Тому для полегшення знаходження плагіату коду небхідний відповідний сервіс який дозволить знаходити плагіат коду у роботах. Мета і завдання дослідження Метою дипломної роботи є дослідження використання алгоритмів для пошуку плагіату програмного коду, дослідити на проаналізувати існуючі сервіси з пошуку плагіату програмного коду Рішення поставлених завдань і досягнуті результати В процесі виконнання роботи було дослдіжено методи для пошуку плагіату коду та їхньої ефективності.Дослідженно веб-сервіси які пропонують вирішення даної проблеми. У наслідок аналазу було побудовано власний веб сервіс для пошуку плагіату коду, та реалізовано алгоритм яким можна буде також перевіряти роботи. Об’єкт досліджень Методи виявлення плагіату в вихідних кодах програм. Предмет досліджень Методи та технічні засоби при вирішенні задачі пошуку подібних програмних кодів студентів серед фіксованого набору даних. Практичне значення отриманних результатів Основним практичним значенням роботи є створення сервісу для пошуку автоматизації плагіату коду, при цьому використовуючи не тільки стороннє апі для отримання результатів пошуку плагіату коду. Було отримано оптимальний метод для пошуку плагіату коду.Документ Відкритий доступ Автоматизація регресивного тестування з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Михайловин, Роман Геннадійович; Булах, Богдан ВікторовичДокумент Відкритий доступ Автоматизація складання розкладу занять в навчальних закладах з використанням алгоритму системи мурашиних колоній(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Вовк, Ірина Сергіївна; Безносик, Олександр ЮрійовичДипломна робота: 173 c., 51 рис., 6 табл., 1 дод., 10 джерел. Предмет дослідження - методи вирішення NPповних задач. Об’єкт дослідження - автоматизоване складання розкладу в навчальних закладах. Мета роботи - автоматизація етапу формування розкладу шляхом розробки ефективного алгоритму складання розкладу в навчальних закладах. Методи дослідження - використання евристичних алгоритмів для автоматизованого складання розкладу. Створено алгоритм для автоматизованого складання розкладу в навчальних закладах. Проведено огляд основних підходів для вирішення NPповнх задач. Створено програмний продукт з використанням побудованого алгоритму. Оцінено точність та швидкість роботи створеного прогармного продукту.Документ Відкритий доступ Автоматизація тестування програмних застосунків з використанням методів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Козаченко, Ілля Валерійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичДокумент Відкритий доступ Автоматизоване виявлення фейкових новин за допомогою перехресної перевірки джерел з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Поплавський, Владислав Олегович; Кислий, Роман ВолодимировичРозробка та поширення фейкової інформації та новин в інтернеті стали серйозною проблемою сучасного цифрового віку. У зв'язку з цим, дослідження автоматизованих систем для виявлення та боротьби з цією небезпекою стає все більш актуальним. Окреме занепокоєння викликає значний розвиток генеративних моделей, які за секунди здатні створювати велику кількість текстового та візуального цифрового контенту, що можуть створювати додаткові загрози та проблеми у виявленні такої інформації. Метою даної роботи було дослідження можливостей сучасних моделей машинного навчання для використання їх у проблемі класифікації фейкової інформації в соціальних мережах, виявлення найкращих підходів, наборів даних, та їх покращення. Оскільки зараз інформація є одним з найпотужніших інструментів, який може використовуватися для низки різноманітних цілей, то ця проблема є і буде залишатися доволі актуальною Результат роботи: дослідження наборів даних, аналіз, порівняння моделей машинного навчання, створення покращеної моделі для роботи в реальних умовах. Загальний обсяг роботи 147 с., 45 рис., 9 таблиць, 1 додаток, 56 джерел.Документ Відкритий доступ Автоматизований інструментарій розгортання хмарних сервісів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Паріс, Сергій Павлович; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 98 сторінках, містить 29 ілюстрації, 22 таблиці. При підготовці використовувалася література з 30 джерел. Актуальність. З розвитком інтернету та технологій розробки підхід до розробки та надання послуг картинально змінився. Сьогодні у інтернеті зберігається велика кількість веб-сайтів та різноманітної інформації. Разом із розвитком інтернету розвивались і веб-сервіси та способи їх розміщення на серверах. Спочатку це були власні сервери компаній, які мали безліч недоліків починаючи від потреби зберігати власний штат співробітників і закінчуючи тим, що ресурси кожного із серверів не використовувались на 100%, пізніше з’явились віртуальні машини, які теж мали свої недоліки у виді потреби віртуалізувати для кожної віртуальної машини операційну систему та фізичні компоненти комп’ютера. Ще пізніше з’явились контейнери, які використовуються на даний момент у світі. Відносно недавно кількість контейнерів, які розгортає компанія зросли до сотень а інколи і тисяч і гостро постало питання автоматичного розгортання таких сервісів. Саме цю проблему і вирішують такі системи як Kubernetes. Вони дозволяють автоматично розгортати безліч мікросервісів налаштувавши їх один раз конфігураційними файлами, а також підтримувати їх роботу. Мета. Метою роботи є дослідження сучасних підходів і методів для розгортання сервісів у хмарах а також розробка додатку що полегшить цей процес на одному із етапів. Завдання. Для досягнення мети роботи потрібно вирішити наступні завдання: проаналізувати процес розгортання сервісів у хмару; розділити процес розгортання на декілька процесів, які можна автоматизувати окремими додатками; проаналізувати все існуючі рішення в цій сфері; розробити програмний продукт, який запропонує альтернативу або полегшить і покращить роботу існуючих провідних рішень; розробити стратегію стартап-проекту, яка дозволить реалізувати описану технологію в якості конкурентноспроможного продукту. Об’єкт дослідження. Робота систем автоматичного розгортання сервісів. Предмет дослідження. Взаємодія та конфігурація систем автоматичного розгортання сервісів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в інтеграції конфігурацій різних систем для автоматичного розгортання сервісів. Практична цінність. Практична цінність роботи полягає у аналізі методів та засобів аналізу структурованої інформації з інтернету, розробка веб- додатку як приклад використання. Публікації. Паріс С. П. Автоматизований інструментарій розгортання хмарних сервісів // Міжнародний науковий журнал «Інтернаука». – 2020. №12.Документ Відкритий доступ Автоматичне реферування текстів з використанням технології глибокого навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Агапова, Єлизавета Ігорівна; Кисельов, Геннадій ДмитровичАктуальність теми: Автоматичне реферування текстів відіграє важливу роль у ефективному видобутку значущого вмісту з великих обсягів тексту, допомагаючи в пошуку інформації, розумінні великих документів та поліпшенні доступу користувачів до відповідної інформації у таких галузях, як журналістика, академія та бізнес-інтелект. Мета дипломної роботи: огляд задачі автоматичного реферування текстів та сучасних методів і підходів до цього завдання з використанням технології глибокого навчання, а також розробка системи для автоматичного реферування, яка використовує технологію глибокого навчання. Об’єкт дослідження: автоматичне реферування текстів. Предмет дослідження: методи обробки природної мови для автоматичного реферування текстів з викорситанням технологій машинного навчання.Документ Відкритий доступ Адаптивна індексна структура бази даних для точкового пошуку за допомогою підходів машинного навчання(2018) Михалько, Віталій Геннадійович; Петренко, Анатолій ІвановичДокумент Відкритий доступ Адаптивна система тестування знань студента з використанням технологій машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Пишний, Владислав Андрійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичДипломна робота: 65 c., 9 рис., 7 табл., 23 джерела. Адаптивна система тестування знань студента з використанням технологій машинного навчання Метою дипломної роботи є дослідження сучасних моделей представлення знань та методів контролю знань, вибір оптимального методу та огляд систем дистанційного тестування знань. Проведено огляд основних моделей представлення знань. Проведено огляд основних методів контролю знань. Проведено огляд систем дистанційного тестування знань. Оцінено вартість та варіанти реалізації програмного продукту.