Adaptive resource allocation method for data processing and security in cloud environment

Abstract

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.Предмет дослідження: методи розподілу ресурсів хмарного середовища. Мета дослідження: розробити метод розподілу ресурсів, що дозволить підвищити безпеку хмарного середовища. При цьому повинна бути досягнена ефективна обробка даних. Характеристики розробки. У статті розглядається метод адаптивного розподілу ресурсів у хмарних середовищах. Розглянутий метод зосереджується на його значенні для обробки даних та підвищення безпеки. Важливою особливістю методу є врахування зовнішніх впливів при розрахунку характеристик запитів на хмарні ресурси та прогнозування запитів на ресурси на основі перевірки часових рядів. Основна ідея цього підходу полягає в здатності розумно розподіляти ресурси з урахуванням реальних потреб, що має потенціал для оптимізації як продуктивності, так і захисту конфіденційності одночасно. Інтеграція адаптивних методів розподілу ресурсів не тільки підвищує ефективність обробки даних у хмарних середовищах, але й зміцнює механізми проти потенційних кіберзагроз. Результати дослідження. Для забезпечення своєчасного розподілу ресурсів алгоритм NSGA-II було вдосконалено. Це дозволило скоротити час розв’язання завдань багатокритеріальної оптимізації на 5%. Крім того, результати дослідження демонструють, що ефективне використання різних типів ресурсів на фізичній машині зменшує втрати ресурсів у 1,2 рази порівняно з методами SPEA2 і NSGA-II.