Руренко, Олександр ГригоровичКорельчук, Денис Геннадійович2025-04-022025-04-022024Корельчук, Д. Г. Проектування сервісів для збереження і аналізу даних в хмарних сховищах : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Корельчук Денис Геннадійович. – Київ, 2024. – 98 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/73211В епоху великих даних, необхідність ефективних інструментів для зберігання та аналізу даних стає все більш гострою. Хмарні сховища пропонують масштабованість, доступність та економність, що робить їх ідеальними для обробки великих обсягів даних. Отримання цінної інформації з великих даних стає ключовим фактором для прийняття обґрунтованих рішень у різних галузях, таких як бізнес, медицина, наука та управління. Це обумовлює необхідність у створенні ефективних інструментів для зберігання, обробки та глибокого аналізу даних, що забезпечують конкурентні переваги та підтримують інноваційний розвиток. Мета й завдання дослідження: Огляд сучасних хмарних сервісів. А саме Проаналізувати функціональність та архітектуру існуючих хмарних сервісів для збереження та аналізу даних, таких як: Amazon Web Service, Google Cloud Computing, Microsoft Azure. Сформулювати корпоративні вимоги щодо використання хмарних сервісів, розробки сервісів для ефективного збереження та аналізу даних. Проектування сценаріїв переносу робочих навантажень на хмарну платформу Розробити ефективну стратегію переносу робочого навантаження у хмарну Платформу Google cloud computing. Об’єкт дослідження: Розподілені обчислювальні системи на основі існуючих хмарних платформ Робочі навантаження(англ. Workload), які визначені і відповідають операційній діяльності корпорації потребують відповідних обчислювальних ресурсів і часу. Розвиток хмарних технологій спричиняє реальні можливості і умови для перенесення робочих корпоративних навантажень на хмарну платформу. Це дозволяє масштабувати обчислювальні ресурси під потреби корпорації і на цій основі зменшити витрати на програмно-апаратну архітектуру. Предмет дослідження: Сучасні методики проектування сервісів для збереження і аналізу даних в хмарних сховищах Зростаючий обсяг даних, які потрібно обробляти для отримання цінної інформації є ключовим фактором для прийняття обґрунтованих рішень щодо ведення операційної діяльності корпорацій. Це обумовлює необхідність створення ефективних інструментів для перенесення робочих навантажень на хмарну платформу, зберігання і оброблення даних. Наукова новизна одержаних результатів: Наукова новизна роботи полягає у створенні систематизованого підходу до проектування сервісів для збереження та аналізу даних у хмарних сховищах із врахуванням сучасних технологічних рішень та економічної ефективності. У рамках роботи розроблено алгоритм оптимізації використання хмарного сховища, що враховує різні класи зберігання даних (Standard, Nearline, Coldline, Archive) залежно від потреб користувача. Запропоновані методики дозволяють інтегрувати безпекові заходи, такі як контроль доступу через Google IAM, автоматичне масштабування ресурсів і політики життєвого циклу даних, що забезпечує ефективність і безпеку системи. Дослідження також охоплює використання шифрування даних через Google KMS для гарантії відповідності регуляторним вимогам. Практичне значення одержаних результатів: Практичне значення роботи полягає у можливості застосування розробленого підходу до проектування хмарних сервісів у різних сферах, таких як бізнес-аналітика, обробка великих даних, зберігання архівних матеріалів або реалізація вебдодатків. Застосування представлених методик дає змогу знизити витрати на зберігання даних та підвищити надійність і масштабованість системи. Результати роботи можуть бути використані для впровадження рішень у корпоративних структурах, які прагнуть перейти до хмарних технологій, мінімізуючи ризики і знижуючи витрати.98 с.ukХмарні сховищазбереження даниханаліз данихоптимізація ресурсівGoogle Cloud Storageбезпека данихконтроль доступушифруванняжиттєвий цикл данихмасштабованістьMaster Thesis