Модифікований алгоритм розгортання програмного забезпечення з використанням багатопоточності

Abstract

У статті представлено модифікований алгоритм розгортання програмного забезпечення з використанням багатопоточності в AWS CodeBuild, спрямований на оптимізацію часу збірки та зниження витрат на обчислювальні ресурси в хмарному середовищі. На основі скінченних автоматів, часових автоматів та мереж Петрі було змодельовано основні етапи процесу збірки, включаючи паралельне виконання тестів, аналіз розподілу завдань та управління обчислювальними ресурсами. Особлива увага приділялася ідентифікації та усуненню обмежень стандартних механізмів паралелізації AWS CodeBuild, які можуть призводити до неефективного використання ресурсів та збільшення тривалості збірки. Дослідження виявило, що стандартні механізми AWS CodeBuild не завжди здатні оптимально використовувати системні ресурси, особливо при обробці великих програмних проектів із численними залежностями. Для подолання цих обмежень було запропоновано використання багатопоточності засобами Python, як зручного інструменту для розширення базового функціоналу. Запропонований підхід дозволив реалізувати гнучке керування потоками та розподіл завдань на рівні користувацьких сценаріїв, зменшивши загальний час збірки. Експериментальні результати показали значне скорочення часу виконання збірок у порівнянні зі стандартними налаштуваннями AWS CodeBuild.The article presents a modified deployment algorithm for software systems using multithreading in AWS CodeBuild, aimed at optimizing build time and reducing computational resource costs in cloud environments. The key stages of the build process, including parallel test execution, task allocation analysis, and resource management, were modeled using finite automata, timed automata, and Petri nets. Particular attention was given to identifying and addressing the limitations of AWS CodeBuild's standard parallelization mechanisms, which can lead to inefficient resource utilization and extended build durations. The study revealed that AWS CodeBuild's default mechanisms are not always capable of optimally leveraging system resources, especially when handling large software projects with numerous dependencies. To overcome these limitations, the use of Python's multithreading capabilities was proposed as a convenient tool for extending the platform's base functionality. The proposed approach enabled flexible thread management and task distribution at the user scenario level, significantly reducing overall build time.