Комплексний підхід проєктування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГлоба, Л. С.
dc.contributor.authorКасерес, Антон
dc.date.accessioned2025-10-30T13:29:46Z
dc.date.available2025-10-30T13:29:46Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКасерес А. Комплексний підхід проєктування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі. – 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. Інтенсивний розвиток хмарних обчислень трансформував процеси зберігання та обробки даних, пропонуючи масштабованість, економічну ефективність та доступність. Потреба у високоефективних засобах розподілу обчислень у гетерогенних хмарних інфраструктурах є надзвичайно актуальною. Традиційні підходи до розподілу обчислювальних завдань у хмарних середовищах часто не здатні адекватно вирішити виклики динамічної природи хмарних середовищ, що призводить до неефективного використання ресурсів, підвищення витрат та потенційних вразливостей. Дана дисертаційна робота представляє комплексне дослідження сучасних мультихмарних архітектур, методів багатокритеріальної оптимізації та інтелектуальних систем прийняття рішень, що завершується розробкою інноваційного комплексного методу формування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі. Мета дослідження полягає у підвищенні рівня автоматизації, достовірності та об’єктивності оцінювання варіантів розгортання мультихмарної архітектури для обробки обчислювальних завдань у багатохмарному середовищі, яка забезпечує адаптацію до динамічно змінюваного набору критеріїв функціонування системи. Особливу увагу в роботі приділено ролі хмарної обчислювальної інфраструктури у сучасних інформаційно-комунікаційних мережах (ІКМ). Запропонований підхід демонструє, що мультихмарні архітектури є ключовими длязабезпечення масштабованості, гнучкості та надійності обчислень, необхідних для функціонування телекомунікаційних систем нового покоління, зокрема у середовищі 5G. Сформульовано та реалізовано метод динамічного розподілу обчислювальних задач у мультихмарному середовищі з урахуванням специфіки телекомунікаційних навантажень, що дозволяє підвищити ефективність управління ресурсами в ІКМ. Мультихмарні обчислення стали домінуючим підходом для розгортання та надання послуг через глобальні мережі. Їх переваги сприяють широкому впровадженню в різних галузях. Однак еволюція хмарних обчислень, що характеризується різнорідністю сервісів, несумісністю інтерфейсів та варіативністю умов розгортання, створює значні виклики в управлінні обчислювальними процесами. Динамічна природа хмарних середовищ, поєднана з множиною взаємозалежних факторів, що впливають на продуктивність та економічну ефективність, потребує інноваційних підходів до оптимізації розподілу обчислювальних завдань та вибору хмарних провайдерів. Організації все частіше впроваджують стратегії використання кількох хмарних провайдерів для отримання конкурентних переваг та стикаються з викликами забезпечення продуктивності, оптимізації витрат, безпеки даних та ефективного управління ресурсами. Складність виникає з необхідності балансувати між кількома цілями, такими як мінімізація затримок, максимізація пропускної здатності, забезпечення надійності системи та дотримання регуляторних вимог, при цьому адаптуючись до динамічних змін у параметрах хмарних сервісів. Завдання дослідження: провести аналіз сучасних концепцій і методів вибору хмарних сервісів у багатохмарних середовищах; визначити набір критеріїв для проєктування віртуальної мультихмарної платформи; дослідити доцільність застосування LLM-моделей для підтримки прийняття рішень; визначити інтегрований показник ефективності сформованої віртуальної мультихмарноїархітектури; розробити прототип системи для інтегрованої оцінки ефективності виконання обчислювальних завдань; провести комплексну оцінку ефективності розробленого підходу. Наукова новизна полягає у тому, що вперше запропоновано комплексний метод формування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі, який використовує інтегрований показник ефективності виконання обчислювальних завдань і поєднує переваги методів навчання з підкріпленням та багатокритеріальних еволюційних алгоритмів; запропоновано математичну модель мультихмарної взаємодії обчислювальних сервісів у динамічно змінюваному середовищі; розроблено метод визначення інтегрованого показника ефективності з використанням LLM моделі для аналізу стану обчислювального середовища; запропоновано метод визначення складових інтегрованого показника ефективності, який відрізняється використанням LLM для багатокритеріального аналізу. В результаті виконання запропоновано наступні рішення: комплексний метод щодо формування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі з використанням інтегрованого показника ефективності; математичну модель інтегрованого показника ефективності виконання обчислювальних завдань; мультиагентну систему підтримки прийняття рішень на основі LLM; алгоритм оптимізації архітектури мультихмарної інфраструктури; модель динамічної адаптації до зміни параметрів середовища; програмний прототип системи автоматизованого проєктування мультихмарної платформи. Методологія дослідження охоплює всебічний аналіз існуючих підходів до мультихмарної інтеграції, формалізацію критеріїв ефективності, розробку архітектури мультиагентної системи та експериментальну перевірку запропонованого методу в реальних сценаріях використання. Мультиагентнасистема включає технічного, економічного та безпекового агентів, координацію яких забезпечує спеціалізований агент-координатор, що використовує LLM для обґрунтування прийнятих рішень та формування рекомендацій. Практична цінність полягає у створенні комплексного підходу щодо проєктування віртуальної мультихмарної платформи, який підвищує адаптивність та ефективність виконання обчислювальних процесів; розробці програмного забезпечення, що автоматизує процеси проєктування і переналаштування віртуальної мультихмарної платформи; впровадженні розробленої системи у виробничому середовищі, що підтвердило зниження витрат у середньому на 47% та покращення продуктивності на 25%; успішному практичному впровадженні запропонованого методу в корпоративному середовищі Continental Automotive Technologies GmbH (Німеччина) в межах проєктів PRIME-MES, де підхід був застосований для оптимізації хмарної інфраструктури, контролю витрат на зберігання даних у data lake та розподілу робочого навантаження, що забезпечило підвищення продуктивності, стійкості та ефективності хмарних операцій на рівні підприємства; розробці програмних рішень, які інтегровано в системи управління обчислювальними ресурсами для покращення гнучкості, підвищення рівня автоматизації та швидкості розгортання інфраструктури; впровадженні розроблених підходів у навчальні та дослідницькі програми для підготовки фахівців у сфері хмарних обчислень та автоматизації процесів проєктування розподілених систем у мультихмарному середовищі.
dc.description.abstractotherCaceres А. A comprehensive approach to designing computational infrastructure in a heterogeneous multi-cloud environment. – Qualifying scientific work on manuscript rights. Thesis for graduation scientific degree of Philosophy Doctor by specialty 172 – Telecommunications and radio engineering. – Educational and Scientific Institute of Telecommunication Systems of KPI named after Igor Sikorsky, Kyiv, 2025. The rapid development of cloud computing has transformed data storage and processing, offering scalability, economic efficiency, and increased accessibility. The need for highly efficient computation distribution methods in heterogeneous cloud infrastructures is hugely relevant. Traditional approaches to distributing computational tasks in cloud environments often fail to adequately address the challenges posed by the dynamic nature of cloud environments, leading to inefficient resource utilization, increased costs, and potential vulnerabilities. This dissertation presents a comprehensive study of modern multi-cloud architectures, multi-criteria optimization methods, and intelligent decision-making systems, culminating in the development of an innovative integrated method for forming a computational infrastructure in a heterogeneous multicloud environment. The research aims to enhance the automation, reliability, and objectivity of evaluating deployment options for multi-cloud architecture in the processing of computational tasks within a multi-cloud environment, ensuring adaptation to a dynamically changing set of system operation criteria. Special attention is given in this work to the role of cloud computing infrastructure in modern information and communication networks (ICNs). The proposed approach demonstrates that multi-cloud architectures are crucial for providing the scalability, flexibility, and reliability of computations required for the operation of next-generation telecommunications systems, particularly in 5G environments. A method for dynamically distributing computational tasks in multi-cloud environments, considering the specifics of telecommunications loads, is formulated and implemented, thereby improving resource management efficiency in ICNs. Multi-cloud computing has become the dominant approach for deploying and delivering services over global networks. Its advantages contribute to widespread adoption across various sectors. However, the evolution of cloud computing, characterized by service heterogeneity, interface incompatibility, and deployment variability, creates significant challenges in managing computational processes. The dynamic nature of cloud environments, combined with a multitude of interdependent factors that affect performance and economic efficiency, requires innovative approaches to optimizing computational task distribution and selecting the most suitable cloud provider. The problem of computation distribution in multi-cloud environments is multifaceted. As organizations increasingly adopt strategies using multiple cloud providers to gain competitive advantages, they face challenges in ensuring performance, optimizing costs, securing data, and managing resources efficiently. The complexity arises from the need to balance multiple objectives, such as minimizing latency, maximizing throughput, ensuring system reliability, and complying with regulatory requirements while adapting to dynamic changes in cloud service parameters. Research objectives include analyzing modern concepts and methods for selecting cloud services in multi-cloud environments; defining a set of criteria for designing a virtual multi-cloud platform; exploring the feasibility of applying LLM models to support decision-making; determining the integrated performance indicator of the formed virtual multi-cloud architecture; designing and creating a prototype system for integrated assessment of computational task performance efficiency; and conducting a comprehensive evaluation of the effectiveness of the developed approach. The scientific novelty lies in the fact that, for the first time, a comprehensive method for forming computational infrastructure in a heterogeneous multi-cloud environment is proposed, which uses an integrated performance indicator for computational task execution and combines the advantages of reinforcement learning and multi-criteria evolutionary algorithms; a mathematical model of multi-cloud interaction of computational services in a dynamically changing environment is proposed; a method for determining the integrated performance indicator using an LLM model to analyze the state of the computational environment is developed; and a method for determining the components of the integrated performance indicator is proposed, which differs by using LLM for multi-criteria analysis. As a result of the work, the following solutions are proposed: a comprehensive method for forming computational infrastructure in a heterogeneous multi-cloud environment using an integrated performance indicator; a mathematical model of the integrated performance indicator for computational task execution; a multi-agent decision-support system based on LLM; an architecture optimization algorithm for multicloud infrastructure; a model for dynamic adaptation to changing environmental parameters; and a software prototype of a system for automated multi-cloud platform design. The research methodology encompasses a comprehensive analysis of existing approaches to multi-cloud integration, the formalization of efficiency criteria, the development of multi-agent system architecture, and the experimental validation of the proposed method in real-world usage scenarios. The multi-agent system comprises technical, economic, and security agents, all of which are coordinated by a specialized coordinator agent that utilizes an LLM to justify decisions and formulate recommendations. The practical value lies in the creation of a comprehensive approach to designing a virtual multi-cloud platform, which enhances adaptability and efficiency in computational processes; the development of software that automates the design and reconfiguration processes of the virtual multi-cloud platform; the implementation of the developed system in a production environment, which confirmed a 47% average cost reduction and a 25% improvement in performance; the successful practical implementation of the proposed method in the corporate environment of Continental Automotive Technologies GmbH (Germany) within the PRIME-MES platform projects, where the approach was applied to optimize cloud infrastructure, control data storage costs in the data lake, and distribute workloads, leading to increased productivity, resilience, and efficiency of cloud operations at the enterprise level; the development of software solutions integrated into computational resource management systems to improve flexibility, increase automation levels, and speed up infrastructure deployment; the incorporation of the developed approaches into educational and research programs for preparing specialists in cloud computing and the automation of distributed system design processes in multi-cloud environments.
dc.format.extent227 с.
dc.identifier.citationКасерес, А. Комплексний підхід проєктування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі : дис. … д-ра філософії : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Касерес Антон. – Київ, 2025. – 227 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77046
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмультихмарні обчислення
dc.subjectгетерогенні середовища
dc.subjectмультихмарне середовище
dc.subjectдинамічний розподіл обчислень
dc.subjectмультиагентні системи
dc.subjectвеликі мовні моделі
dc.subjectуправління хмарами
dc.subjectбагатокритеріальна оптимізація
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectякість обслуговування
dc.subjectугоди про рівень обслуговування
dc.subjectmulti-cloud computing
dc.subjectheterogeneous environments
dc.subjectmulti-cloud environment
dc.subjectdynamic task allocation
dc.subjectmulti-agent systems
dc.subjectlarge language models
dc.subjectcloud management
dc.subjectmulti-criteria optimization
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectquality of service
dc.subjectservice level agreements
dc.subject.udc004.78
dc.titleКомплексний підхід проєктування обчислювальної інфраструктури у гетерогенному мультихмарному середовищі
dc.title.alternativeA comprehensive approach to designing computational infrastructure in a heterogeneous multi-cloud environment
dc.typeThesis Doctoral

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Caceres_dys.pdf
Розмір:
5.24 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Дисертації (ІТТ)
Дисертації (вільний доступ)