Improving the Efficiency of Software Development Processes: Container Technologies

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses the impact of containerized technologies on software development processes. It focuses on the role of containerization in optimizing the deployment and management of applications, as well as in increasing the flexibility and scalability of software systems. The study analyzes key aspects of containerization, including application isolation, increasing software portability between different environments, and reducing operating costs by optimizing the use of computing resources. Modern tools such as Docker and Kubernetes, which allow standardizing and automating the processes of infrastructure deployment and management, are considered. To analyze the effectiveness of container technologies, benchmarking techniques have been used to evaluate their impact on infrastructure flexibility and software system performance. The sources of data were scientific publications. The novelty of the research lies in considering the application of container technologies in the context of modern software development practices, which allows to significantly accelerate the processes of development, testing and deployment of software products. The results show that containerization improves system performance, simplifies application management, and reduces operational costs. Examples of practical use of Docker and Kubernetes in large companies demonstrate that containerization significantly increases infrastructure flexibility and scalability of solutions, allowing developers to easily adapt to changing conditions and market requirements. In conclusion, it is emphasized that container technologies play a key role in modern software development processes, and their further development will contribute to even more significant improvements in automation and infrastructure management of software systems.

References

  1. Белодед Н.И., Демиденко К.Г. Развитие и применение технологии контейнеризации в разработке программного обеспечения // Актуальные проблемы научных исследований: теоретические. – 2023. – С. 57.
  2. Bondarenko A.S., Zaytsev K.S. Using container management systems to build distributed cloud information systems with microservice architecture // International Journal of Open Information Technologies. – 2023. – V. 11. – № 8. – P. 17-23.
  3. Можаровский Е.А. Разработка мобильных приложений: от идеи до рынка // Современные научные исследования и инновации. – 2024. – № 1.
  4. Aluev A. Scalable web applications: a cost-effectiveness study using microservice architecture // Cold Science. – 2024. – № 8. – C. 32-38.
  5. Muzumdar P, Bhosale A., Basyal G., Kurian G. Navigating the Docker ecosystem: a comprehensive taxonomy and survey // arXiv preprint arXiv:2403.17940. – 2024.
  6. Christudas B.A. Introducing Docker // Java Microservices and containers in the Cloud: with Spring Boot, Kafka, PostgreSQL, Kubernetes, Helm, Terraform and AWS EKS. – Berkeley, CA: Apress, 2024. – P. 281-343.
  7. Higgins T., Jha D.N., Ranjan R. Swarm Storm: an automated chaos tool for docker swarm applications // Proceedings of the 33rd International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing. – 2024. – P. 367-369.
  8. Миронов Т.О. Построение информационной архитектуры системы автоматизации цикла выпуска программного обеспечения // Инжиниринг предприятий и управление знаниями. – С. 280.
  9. Дудак А.А. Сравнительный анализ инструментов разработки для систем управления проектами: преимущества стек-технологий TypeScript и React // Новая наука: от идеи к результату. – 2024. – № 9. – С. 32-40.
  10. Глумов К.С. Шаблоны, лежащие в основе java, kubernetes и современных распределенных систем // Хлебопечение России. – 2024. – Т. 68. – № 1. – С. 6-12.
  11. Poggiani L., Puliafito C., Virdis A., Mingozzi E. Live Migration of Multi-Container Kubernetes Pods in Multi-Cluster Serverless Edge Systems // Proceedings of the 1st Workshop on Serverless at the Edge. – 2024. – P. 9-16.
  12. Stephey L., Canon S., Gaur A., Fulton D., Younge A. Scaling Podman on Perlmutter: Embracing a community-supported container ecosystem // 2022 IEEE/ACM 4th International Workshop on Containers and New Orchestration Paradigms for Isolated Environments in HPC (CANOPIE-HPC). – IEEE, 2022. – P. 25-35.
  13. Sidorov D. Leveraging web components for scalable and maintainable development // Sciences of Europe. – 2024. – № 150. – P. 87-89.
  14. Чередников К. А., Лаврова Е. Д., Марухленко А. Л. Современный взгляд на контейнеризацию // Cовременные информационные технологии и информационная безопасность. – 2023. – P. 115-119.
  15. Erdenebat B., Bud B., Kozsik T. Challenges in service discovery for microservices deployed in a Kubernetes cluster – a case study // Infocommunications Journal. – 2023. – V. 15. – № SI. – P. 69-75.
  16. Макарова Н.В., Савичев Д.Е. Применение методов искусственного интеллекта при эксплуатации программного обеспечения // Актуальные проблемы экономики и управления. – 2023. – № 1. – С. 17.
  17. Косарев В.Е., Добридник С.Л. Практические аспекты разработки и внедрения цифрового рубля в банковские информационные системы // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 2. – С. 143-149.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».