Інтелектуальна система прогнозування навантажень та масштабування веб-додатків у реальному часі
Автор: Черній Юрій Миколайович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Черній Ю.М., Станкевич О.М. (керівник). Інтелектуальне прогнозування навантаження та динамічне масштабування веб-додатків у реальному часі. Магістерська кваліфікаційна робота. — Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2024. Робота присвячена застосуванню методів штучного інтелекту для створення ефективної системи, яка автоматично масштабує інфраструктуру веб-додатків на основі передбачень навантаження. Метою роботи є розроблення системи для моніторингу та прогнозування навантаження на веб-додатки, яка використовує штучний інтелект, а саме рекурентні нейронні мережі LSTM, для точного передбачення кількості запитів на сервери в реальному часі. Крім того, розроблено систему автоматичного масштабування на основі цього прогнозу, яка дає змогу динамічно змінювати кількість ресурсів для оброблення запитів. Система інтегрує моделі прогнозування з Kubernetes, що дає можливість ефективно керувати ресурсами в умовах реального часу. Об’єктом дослідження є прогнозування навантаження на веб-додатки у реальному часі. Предметом дослідження є алгоритми штучного інтелекту, зокрема, рекурентні нейронні мережі LSTM, а також інфраструктура для масштабування веб-додатків у контейнеризованому середовищі. Особливу увагу було приділено вибору параметрів для тренування LSTM моделі та її оптимізації для забезпечення найкращих результатів у реальних умовах. У результаті виконання магістерської роботи створено систему, яка може прогнозувати навантаження на сервери з використанням LSTM моделі, а також автоматично масштабувати інфраструктуру відповідно до змін у навантаженні. Це сприяє підвищенню ефективності використання ресурсів, зниженню витрат на інфраструктуру та забезпеченню стабільної роботи веб-додатків у будь-яких умовах. Розроблена система може бути корисною для компаній, які працюють з веб-додатками, що потребують динамічного масштабування в реальному часі, зокрема для хмарних сервісів та великих веб-платформ. Вона дає змогу автоматизувати управління ресурсами та забезпечити високу доступність і швидкість обробки запитів за будь-яких умов. Ключові слова: інфраструктура, масштабування, штучний інтелект.