Підхід щодо організації розподіленого зберігання та доступу до cloud даних
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Карташов, Антон Димитрович
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
А.Д. Підхід щодо організації розподіленого зберігання та доступу до cloud даних. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 – Телекомунікації та радіотехніка. – Навчально-науковий інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Київ, 2025.
Стрімке зростання обсягів цифрових даних та поширення хмарних сервісів суттєво змінили підходи до зберігання інформації. Сьогодні організації активно впроваджують мультихмарні стратегії, щоб зменшити залежність від одного постачальника, підвищити надійність зберігання даних та оптимізувати витрати. Проте такий розподілений підхід створює нові виклики: складність розміщення даних, нестабільну продуктивність різних провайдерів, труднощі з дотриманням нормативних вимог та зростаючу операційну складність. Незважаючи на наявні рішення, досі бракує комплексних підходів, які б одночасно враховували технічні, економічні, регуляторні та екологічні аспекти управління даними в мультихмарному середовищі, особливо коли умови зберігання постійно змінюються. Дана робота вирішує актуальну науково-практичну задачу розробки вдосконаленого підходу щодо підвищення ефективності розподіленого зберігання та доступу до даних у динамічно змінюваному мультихмарному середовищі. Дослідження представляє фреймворк Інтелектуальний Оркестратор Хмарних Даних – Intelligent Cloud Data Orchestrator (ICDO), який використовує методи штучного інтелекту, багатоцільової оптимізації та хмарних технологій для забезпечення адаптивного розподілу та надійного зберігання даних у мультихмарному середовищі, гарантуючи їх цілісність. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності розподілу та зберігання даних в мультихмарному середовищі за рахунок оцінювання показників доступності, затримки, надійности, пропускної здатності, вартості та ін., та завдяки утворенню віртуальної логічно-єдиної системи зберігання даних. Для досягнення мети дослідження було поставлено та вирішено задачі визначення основниххарактеристик, властивостей, показників та критеріїв оцінювання ефективності розподіленого зберігання та доступу до даних у мультихмарних середовищах; систематизації та формального опису складних взаємозв'язків між технічними, економічними, регуляторними та екологічними аспектами управління даними в мультихмарному середовищі; розробки взаємодоповнюючих онтологічної та математичної моделей; запропоновано метод, який ефективно інтегрує навчання з підкріпленням та багатоцільові еволюційні алгоритми для ефективного визначення Парето-оптимальних рішень; спроектовано та реалізовано фреймворк, який інтегрує методи штучного інтелекту з технологіями багатокритеріальної оптимізації; експериментально оцінено ефективність запропонованого підходу за ключовими показниками продуктивності. Детальний аналіз існуючих рішень та їхніх обмежень дозволив визначити актуальність застосування комплексного підходу щодо оптимізації визначених кінцевим користувачем критеріїв зберігання даних у мультихмарному середовищі. Для формалізації цієї складної області розроблено взаємодоповнюючі онтологічну та математичну моделі, які відображають складні взаємозв'язки між компонентами мультихмарного середовища та представляють багатоцільову природу проблеми оптимізації. Онтологічна модель формалізує складні взаємозв'язки між компонентами, тоді як математична модель представляє багатоцільову природу задачі оптимізації. Основними завданнями дослідження було створення теоретичного підґрунтя для розробки інтелектуальної системи управління даними в мультихмарному середовищі, яка здатна адаптуватися до динамічних змін умов зберігання та доступу до даних. Важливим завданням було також розробити механізми, що дозволяють системі автоматично реагувати на зміни в шаблонах доступу до даних, коливання продуктивності хмарних провайдерів, зміни в тарифних планах та регуляторних вимогах. Наукова новизна дисертаційної роботи полягає у вирішенні важливого наукового завдання розробки підходу щодо розподіленого зберігання та доступу до даних з динамічно-змінюваними умовами зберігання у мультихмарному середовищі та реалізації практичних методів на його основі. Запропоновано методінтеграції алгоритмів навчання з підкріплення та багатоцільових еволюційних алгоритмів для оптимізації процесу розподіленого зберігання даних, який на відміну від існуючих, автоматизує й оптимізує процес вибору провайдера та підвищує ефективність прийняття рішень у мультихмарному середовищі з динамічно-змінюваними умовами зберігання даних. Запропоновано онтологічну модель розподілу і зберігання даних, що формалізує та систематизує складні взаємозв'язки між показниками ефективності та змінними факторами, які впливають на процес розподілу і зберігання даних в залежності від пріоритетів користувачів та статистичних показників ефективності надання послуг хмарними провайдерами. Удосконалено математичну модель системи з динамічнозмінюваними умовами зберігання даних в мультихмарних середовищах шляхом інтеграції статичних та динамічних критеріїв, яка надає можливість автоматизованого врахування змін параметрів середовища в режимі реального часу. Запропонований підхід щодо зберігання даних у мультихмарному середовищі вирізняється інтеграцією методів штучного інтелекту з методами багатоцільової оптимізації. В результаті виконання дослідження теоретичні розробки дисертації представлені автором у вигляді комплексного фреймворку Інтелектуальний Оркестратор Хмарних Даних – Intelligent Cloud Data Orchestrator (ICDO), який дозволяє підвищити ефективность зберігання та доступу до даних з динамічнозмінюваними умовами їх зберігання у мультихмарних середовищах. Підхід ICDO досяг 44,1% покращення загальної продуктивності порівняно з традиційними підходами з однією хмарою та 14,9% покращення порівняно з найкращим альтернативним мультихмарним підходом. На основі розроблених онтологічних та математичних моделей створено програмне забезпечення для оптимізації розміщення та управління даними, яке дозволяє підвищити продуктивність, надійність та безпеку зберігання даних з одночасним зниженням витрат та дотриманням регуляторних вимог. Виконано практичне впровадження розробленого програмного забезпечення для управління даними з динамічнозмінюваними умовами їх зберігання в мультихмарних середовищах у клієнтськихпроектах копанії Tech-5 UG, що спеціалізуються на обробці великих обсягів даних та потребують гнучких рішень для їх зберігання. За підсумками впровадження було зафіксовано зниження середніх витрат на хмарну інфраструктуру на 9%, а також скорочення затримки при доступі до даних на 25% у порівнянні з попередніми підходами. Розроблені підходи впроваджено у навчальні та дослідницькі програми кафедри ІТТ НТУУ «КПІ» імені Ігоря Сікорського для підготовки фахівців у сфері хмарних обчислень. Проведені експериментальні дослідження підтверджують, що підхід ICDO забезпечує суттєві покращення за всіма ключовими показниками ефективності, включаючи продуктивність, вартість, надійність, безпеку та адаптивність, порівняно з існуючими рішеннями. Експериментальне дослідження демонструє, що адаптивність є критичним фактором для ефективного управління даними в динамічних мультихмарних середовищах, а механізми адаптації та навчання, впроваджені в підхід ICDO, дозволяють автоматизувати процес реагування на зміни в шаблонах доступу до даних та умовах середовища. Крім того, дослідження підтверджує ефективність інтегрованого підходу знаходження Паретооптимальних рішень у порівнянні з оптимізацією за окремими критеріями. Дослідження завершується визначенням перспективних напрямків для подальшої роботи. Ці результати суттєво сприяють розвитку галузі розподіленого управління даними та пропонують практичні рішення для нагальних викликів оптимізації мультихмарного зберігання даних.
Опис
Ключові слова
мультихмарне середовище, управління хмарами, розподіл ресурсів, управління ресурсами, якість обслуговування, угоди про рівень обслуговування, мульти-критеріальна оптимізація, онтологічне моделювання, multi-cloud environment, cloud management, resource allocation, resource management, Quality of Service, Service Level Agreements, Multi-Criteria optimisation, ontological modeling
Бібліографічний опис
Карташов, А. Д. Підхід щодо організації розподіленого зберігання та доступу до cloud даних : дис. … д-ра філософії : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Карташов Антон Димитрович. – Київ, 2025. – 164 с.