Интеллектуальная инфраструктура автоматизированного управления и интероперабельности микросервисов в облачных средах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В условиях стремительного роста масштабов и сложности информационных систем, вопросы эффективной интеграции и сопровождения микросервисных архитектур становятся всё более актуальными. Одной из ключевых проблем является обеспечение интероперабельности программных компонентов, что предполагает возможность надёжного обмена данными и совместного использования информации между различными сервисами, реализованными с использованием разнородных технологий, протоколов и форматов данных. В данной работе предметом исследования выступает формализация и построение интеллектуальной системы, обеспечивающей интероперабельность микросервисных компонентов в облачной инфраструктуре. Предложен формализованный подход, основанный на графовых, категориальных и алгебраических моделях, позволяющий строго описывать маршруты передачи данных, условия совместимости интерфейсов и процедуру автоматизированного согласования форматов взаимодействия. Введена операция согласования интерфейсов, обеспечивающая выявление необходимости использования адаптеров и преобразователей для интеграции различных сервисов. Особое внимание уделяется задаче построения универсального интерфейса, через который возможна маршрутизация любых потоков данных, что значительно упрощает процедуру масштабирования и доработки микросервисной системы. Разработанная архитектура системы охватывает этапы создания, публикации и развертывания контейнерных микросервисов, автоматическую проверку маршрутов передачи данных, а также динамическое управление состоянием сервисов на основе прогнозирования нагрузки с помощью моделей искусственного интеллекта. Применение предложенной методики позволяет существенно повысить гибкость, надёжность и масштабируемость инфраструктуры, снизить эксплуатационные затраты, а также автоматизировать процессы поддержки и интеграции новых компонентов. Предложенное решение основывается на формализованном подходе к обеспечению интероперабельности микросервисных компонентов в облачной инфраструктуре. В качестве основы используется графовая и категорная модель, позволяющая строго определить маршруты передачи данных и процедуры согласования интерфейсов между различными сервисами. Для унификации взаимодействия и повышения гибкости системы введена операция согласования интерфейсов, а также реализована возможность автоматизированного выявления необходимости применения адаптеров и преобразователей данных. Разработанный алгоритм интеллектуального прогнозирования нагрузки на сервисы позволяет динамически управлять состоянием компонентов и оперативно адаптировать инфраструктуру к изменяющимся условиям эксплуатации.

Об авторах

Дмитрий Вадимович Рогов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "МИРЭА – Российский технологический университет"

Email: 1664286@gmail.com
студент; кафедра Инструментального и Прикладного Программного Обеспечения;

Алексей Николаевич Алпатов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "МИРЭА – Российский технологический университет"

Email: aleksej01-91@mail.ru
доцент; кафедра Инструментального и Прикладного Программного Обеспечения;

Список литературы

  1. Paul A., Kelvin L., Brown K. Optimizing IT Growth: Strategies for Building and Scaling Robust Infrastructure Systems // Ladoke Akintola University of Technology. 2024. Т. 17. URL: https://www.researchgate.net/publication/377447014.
  2. Макаренко С. И., Олейников А. Я., Черницкая Т. Е. Модели интероперабельности информационных систем // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 4. doi: 10.24411/2410-9916-2019-10408 EDN: NACKGD.
  3. Дьяков О. А., Солянов К. С. Формирование кредитного конвейера банка на основе систем бизнес-аналитики // Стратегии бизнеса. 2016. № 7 (27). С. 7-12. EDN: WWJUUB.
  4. ISO/IEC 2382:2015 Information technology. Vocabulary. – 2015. – Текст: электронный. URL: https://www.iso.org/ru/standard/63598.html
  5. Михневич С. Ю., Тежар А. А. Эволюция понятия интероперабельности открытых информационных систем // Цифровая трансформация. 2023. Т. 29. № 2. С. 60-66. URL: https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-2-60-66. EDN: RKSXQW.
  6. Ковалев С. П. Теоретико-категорный подход к проектированию программных систем // Фундаментальная и прикладная математика. 2014. Т. 19. № 3. С. 111-170.
  7. Сейерс Э. Х., Милл А. Docker на практике / Э. Х. Сейерс, А. Милл ; перевод с английского Д. А. Беликов. Москва : ДМК Пресс, 2020. 516 с. ISBN 978-5-97060-772-5. Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/131719 (дата обращения: 04.06.2025). Режим доступа: для авториз. пользователей.
  8. Маркелов А. А. Введение в технологию контейнеров и Kubernetes / А. А. Маркелов. Москва : ДМК Пресс, 2019. 194 с. ISBN 978-5-97060-775-6. Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/131702 (дата обращения: 04.06.2025). Режим доступа: для авториз. пользователей.
  9. Бонцанини М. Анализ социальных медиа на Python. Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python / М. Бонцанини ; перевод с английского А. В. Логунова. Москва : ДМК Пресс, 2018. 288 с. ISBN 978-5-97060-574-5. Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/108129 (дата обращения: 09.06.2025). Режим доступа: для авториз. пользователей.
  10. Груздев А. В. Предварительная подготовка данных в Python / А. В. Груздев. Москва : ДМК Пресс, 2023. Том 1 : Инструменты и валидация. 2023. 816 с. ISBN 978-5-93700-156-6. Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. URL: https://e.lanbook.com/book/314945 (дата обращения: 09.06.2025). Режим доступа: для авториз. пользователей.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).