Алгоритми та програмне забезпечення для оцінки функціональної стійкості інформаційних систем на основі ансамблевих моделей машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМакарчук, Андрій Валентинович
dc.contributor.authorБобела, Денис Олегович
dc.date.accessioned2026-09-18T08:26:24Z
dc.date.available2026-09-18T08:26:24Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота за темою «Алгоритми та програмне забезпечення для оцінки функціональної стійкості інформаційних систем на основі ансамблевих моделей машинного навчання» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Бобелою Денисом Олеговичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 6 розділів («Постановка завдань», «Теоретичні основи», «Проектування програмного забезпечення», «Реалізація конвеєра машинного навчання», «Використання програмного продукту», «Результати, оцінювання та верифікація»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 20 джерел; 23 ілюстрацій; 12 таблиць та додатків. Загальний обсяг роботи 92 сторінки. Актуальність теми зумовлена постійним зростанням складності хмарних архітектур, зокрема на базі AWS, та потребою інженерів у точних кількісних метриках стійкості системи до збоїв у режимі реального часу. Традиційні методи обчислення функціональної стійкості (точний перебір, метод Монте-Карло) мають надмірну обчислювальну складність, що робить їх непридатними для інтерактивних систем автоматизованого проектування. Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розширення можливостей проектування надійних розподілених хмарних систем шляхом розробки інтерактивного програмного інструменту, що дозволяє інженеру-архітектору оцінювати метрики відмовостійкості в реальному часі, а також дослідження ефективності ансамблевих моделей машинного навчання у задачі прогнозування функціональної стійкості графів. Завдання: дослідження методів розрахунку структурної надійності топологій; розробка методології вилучення ознак графа; проектування та навчання ML-конвеєра з порівняльним аналізом ансамблевих регресорів; створення графічного редактора архітектури AWS, інтегрованого з ML-сервісом. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні інструменту, який поєднує графічне редагування з кількісною оцінкою стійкості із затримкою менше 100 мс, що дозволяє інженерам отримувати миттєвий зворотний зв'язок під час проектування інфраструктури AWS, автоматично виявляти критичні вузли та ребра, отримувати пропозиції щодо оптимізації топології та розраховувати вартість.
dc.description.abstractotherThe diploma thesis on the topic "Algorithms and Software for Assessing the Functional Stability of Information Systems Based on Ensemble Machine Learning Models" was completed by Denys Olehovych Bobela, a student of the Department of Software Engineering in Power Engineering of the ESI ATE, in the specialty 121 "Software Engineering" under the educational and professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems in Power Engineering", and consists of: an introduction; 6 chapters ("Problem Statement", "Theoretical Foundations", "Software Design", "Implementation of the Machine Learning Pipeline", "Using the Software Product", "Results, Evaluation and Verification"), conclusions to each of these chapters; general conclusions; a list of references comprising 20 sources; 23 figures; 12 tables and appendices. The total volume of the work is 92 pages. The relevance of the topic stems from the ever-growing complexity of cloud architectures, particularly those based on AWS, and the need of engineers for precise quantitative metrics of system resilience to failures in real time. Traditional methods for computing functional stability (exact enumeration, the Monte Carlo method) have excessive computational complexity, making them unsuitable for interactive computer-aided design systems. The purpose of the work and research objectives. The purpose of the work is to expand the capabilities of designing reliable distributed cloud systems by developing an interactive software tool that allows an engineer-architect to evaluate fault tolerance metrics in real time, as well as to investigate the effectiveness of ensemble machine learning models in predicting the functional stability of graphs. Objectives: studying methods for calculating the structural reliability of topologies; developing a methodology for extracting graph features; designing and training an ML pipeline with a comparative analysis of ensemble regressors; creating a graphical AWS architecture editor integrated with the ML service. The practical significance of the obtained results lies in the creation of a tool that combines graphical editing with a quantitative assessment of stability with a latency of less than 100 ms, which allows engineers to receive instant feedback when designing AWS infrastructure, automatically identify critical nodes and edges, get recommendations for topology optimization, and calculate costs.
dc.format.extent111 c.
dc.identifier.citationБобела, Д. О. Алгоритми та програмне забезпечення для оцінки функціональної стійкості інформаційних систем на основі ансамблевих моделей машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Бобела Денис Олегович. – Київ, 2026. – 111 c.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83238
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectхмарна архітектура
dc.subjectструктурна надійність
dc.subjectтеорія графів
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectансамблеві моделі
dc.subjectметод монте-карло
dc.subjectвідмовостійкість
dc.subjectпрограмне забезпечення
dc.subjectamazon web services
dc.titleАлгоритми та програмне забезпечення для оцінки функціональної стійкості інформаційних систем на основі ансамблевих моделей машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bobela_bakalavr.pdf
Розмір:
5.25 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

Бакалаврські роботи (ІПЗЕ)
Бакалаврські роботи