Петренко, Анатолій ІвановичБорисов, Руслан Олександрович2023-04-172023-04-172021Борисов, Р. О. Організація міграції мікросервісів в адаптивній туманній платформі обробки даних медичних датчиків : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Борисов Руслан Олександрович. – Київ, 2021. – 110 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54628Актуальність теми Вимоги низької затримки, безпеки при обробці та зберіганні даних, необхідність зменшення навантаження на комп’ютерну мережу роблять привабливим розгортання програмних додатків у туманних обчислювальних системах. Але у випадку, коли користувачі додатків мають властивість мобільності та можуть змінювати своє місцеположення, виникає необхідність підтримувати відповідну якість обслуговування для кожного місцезнаходження користувача. Актуальним є дослідження механізму для забезпечення міграції контексту клієнту та модулів додатків між обчислювальними пристроями як способу вирішення цієї проблеми. Мета і завдання дослідження Метою роботи є дослідження ефективності механізму організації інтелектуальної міграції для моделі адаптивної туманної платформи з медичним додатком. Необхідно адаптувати та дослідити ефективність багатоцільового генетичного алгоритму NSGA-II як основи для організації міграції. Рішення поставлених завдань і досягнуті результати В ході роботи було визначено загальну трирівневу архітектуру адаптивної туманної платформи для додатків із мобільними користувачами, створено її модель для проведення подальшого дослідження. Описано схеми інжекції ідеалізованих рішень в початкову популяцію та зменшення розмірності множини рішень алгоритму з метою покращення результатів його роботи. Запропоновано розглядати механізм організації міграції з точки зору характеру ініціації процесу міграції, виділивши періодичну (заплановану) та реактивну міграції. Підготовлено сценарії симуляції для дослідження зазначених концепцій. Згідно з виконаним аналізом результатів симуляцій, інжекція ідеалізованих рішень в початкову популяцію здатна суттєво покращити якість і швидкість роботи генетичного алгоритму в випадку одноцільової оптимізації. Також виправдано зменшення розмірності множини рішень генетичного алгоритму, розбиваючи множину всіх змінних системи на підмножини та проводячи оптимізацію для кожної з них. Продемонстровано можливість застосування NSGA-II для організації багатокритеріальної міграції на прикладі двох цільових функцій: вартості обчислень та середньої затримки. Об’єкт досліджень Генетичний алгоритм NSGA-II. Предмет досліджень Ефективність генетичного алгоритму NSGA-II як засобу організації міграції мікросервісів в адаптивній туманній платформі. Наукова новизна та практичне значення Новизна та практична цінність роботи полягає в дослідженні можливості застосування генетичного алгоритму для організації міграції модулів додатків з мобільними користувачами в туманних платформах.110 с.ukміграція додатківтуманні обчисленнягенетичні алгоритмиMAPOapplication migrationfog computinggenetic algorithmMaster Thesis004.42