Сучасні інформаційні системи

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62915

Офіційний сайт http://ais.khpi.edu.ua/

У журналі публікуються результати досліджень з експлуатації та розробки сучасних інформаційних систем у різних проблемних галузях.

Рік заснування: 2017. Періодичність: 4 рази на рік. ISSN 2522-9052 (Print)

Новини

Включений до "Переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук" (технічні науки) наказом Міністерства освіти і науки України від 04.04.2018 № 326 (додаток 9, п. 56).

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Adaptive resource allocation method for data processing and security in cloud environment
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Petrovska, Inna; Kuchuk, Heorhii
    Subject of research: methods of resource allocation of the cloud environment. The purpose of the research: to develop a method of resource allocation that will improve the security of the cloud environment. At the same time, effective data processing should be achieved. Method characteristics. The article discusses the method of adaptive resource allocation in cloud environments, focusing on its significance for data processing and enhanced security. A notable feature of the method is the consideration of external influences when calculating the characteristics of cloud resource requests and predicting resource requests based on a time series test. The main idea of this approach lies in the ability to intelligently distribute resources while considering real needs, which has the potential to optimize both productivity and confidentiality protection simultaneously. Integrating adaptive resource allocation methods not only improves data processing efficiency in cloud environments but also strengthens mechanisms against potential cyber threats. Research results. To ensure timely resource allocation, the NSGA-II algorithm has been enhanced. This allowed reducing the resolution time of multi-objective optimization tasks by 5%. Additionally, research results demonstrate that effective utilization of various types of resources on a physical machine reduces resource losses by 1.2 times compared to SPEA2 and NSGA-II methods.