Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 18 февраля 2025

Просмотров: 88

Murashkin I.N.

Murashkin Ilia Nikolaevich – Expert,

FULLSTACK QA ENGINEER AT VK,

 KRASNODAR

Abstract: this article presents a mathematical model for optimal allocation of computational resources in cloud systems using linear programming methods. The study aims to minimize operational costs and response time while meeting Service Level Agreement (SLA) requirements. The research includes an analysis of existing optimization methods, the formalization of the resource allocation problem with objective functions and constraints, and the development of a solution algorithm. The proposed approach was tested on synthetic and real-world data, demonstrating a 25–35% reduction in response time and a 15–18% cost reduction compared to traditional methods. The practical significance lies in the model's potential application for improving resource management efficiency in real cloud infrastructures.

Keywords: cloud systems, resource allocation, linear programming, optimization, Service Level Agreement, response time, operational costs.

Мурашкин И.Н. 

Мурашкин Илья Николаевич – эксперт, инженер по обеспечению качества

 (Fullstack QA Engineer) в компании VK,

г. Краснодар

Аннотация: в статье представлена математическая модель оптимального распределения вычислительных ресурсов в облачных системах с использованием методов линейного программирования. Целью исследования является минимизация эксплуатационных затрат и времени отклика при соблюдении требований соглашений об уровне обслуживания (SLA). В работе проведён анализ существующих методов оптимизации, формализована задача распределения ресурсов с использованием целевой функции и ограничений, а также разработан алгоритм решения задачи. Предложенный подход протестирован на синтетических и реальных данных, результаты показали сокращение времени отклика на 25–35% и снижение затрат на 15–18% по сравнению с традиционными методами. Практическая значимость работы заключается в возможности её применения для повышения эффективности управления ресурсами в реальных облачных инфраструктурах.

Ключевые слова: облачные системы, распределение ресурсов, линейное программирование, оптимизация, соглашения об уровне обслуживания, время отклика, эксплуатационные затраты.

Список литературы / References

1. Хантимиров Р.И., Микрюков А.А. Модель распределения ресурсов в процессе функционирования облачной вычислительной среды // Открытое образование. — 2015. — № 5. — С. 44–51.
2. Спицын А.А., Мутин Д.И. Распределение ресурсов и планирование заданий в облачной среде на основе алгоритма оптимизации роя частиц и R-фактора // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. — 2020. — Т. 8, № 4. — С. 1–11.
3. Ворожцов А.С., Тутова Н.В., Тутов А.В. Оптимизация размещения облачных серверов в центрах обработки данных // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. — 2015. — Т. 9, № 6. — С. 4–8.
4. Шаназаров Б.М., Эргешов С., Хувджеров Б. Улучшение эффективности распределения ресурсов с помощью линейного программирования // Вестник науки. — 2023. — № 3. — С. 58–63.
5. Смирнов А.А., Борисова И.И. Применение методов линейного программирования в задачах оптимизации ИТ-инфраструктуры // Информатика и системы управления. — 2019. — № 4. — С. 12–19.
6. Иванов Д.В., Петрова О.Л. Модели и методы управления ресурсами в облачных вычислительных системах // Программные продукты и системы. — 2021. — № 2. — С. 22–30.
7. Buyya R., Yeo C.S., Venugopal S. Market-oriented cloud computing: Vision, hype, and reality for delivering IT services as computing utilities // Future Generation Computer Systems. — 2018. — Vol. 25, Issue 6. — P. 599–616. DOI:10.1016/j.future.2018.05.021.
8. Zhang Q., Cheng L., Boutaba R. Cloud computing: state-of-the-art and research challenges // Journal of Internet Services and Applications. — 2020. — Vol. 11, No. 2. — P. 7–19. DOI:10.1186/s13174-020-00119-3.
9. Gandhi A., Harchol-Balter M., Das R., Adan I. Optimal power allocation in server farms // ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review. — 2018. — Vol. 45, Issue 1. — P. 157–168. DOI:10.1145/3200947.3200956.
10. Tang Q., Wang M., Ren K. Resource allocation algorithms for distributed cloud environments: A comprehensive survey // Journal of Parallel and Distributed Computing. — 2022. — Vol. 157. — P. 95–113. DOI:10.1016/j.jpdc.2022.05.010.
11. Kleinrock L. Queueing systems volume 2: Computer applications. — Wiley-Interscience, 2017.
12. Chaisiri S., Lee B.S., Niyato D. Optimal virtual machine placement across multiple cloud providers // Computer Communications. — 2018. — Vol. 35, No. 2. — P. 1755–1770. DOI:10.1016/j.comcom.2018.02.009.
13. Lee Y.C., Zomaya A.Y. Energy efficient utilization of resources in cloud computing systems // Journal of Supercomputing. — 2019. — Vol. 61, Issue 3. — P. 303–329. DOI:10.1007/s11227-018-0715-2.
14. Rimal B.P., Choi E., Lumb I. A taxonomy and survey of cloud computing systems // Cloud Computing Journal. — 2017. — Vol. 7, Issue 1. — P. 31–56.
15. Zhang H., Wang G., Cheng G. An efficient linear programming model for resource allocation in cloud systems // Cloud Systems Optimization. — 2021. — Vol. 12, No. 4. — P. 114–123. DOI:10.1007/s11512-021-0047-6.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Murashkin I.N. OPTIMIZATION OF COMPUTATIONAL RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD SYSTEMS USING LINEAR PROGRAMMING / ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ОБЛАЧНЫХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ // European  research № 1(87) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХVII межд. науч.-практ. конф. (Лондон. февраль, 2025). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Murashkin I.N. OPTIMIZATION OF COMPUTATIONAL RESOURCE ALLOCATION IN CLOUD SYSTEMS USING LINEAR PROGRAMMING / ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ОБЛАЧНЫХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ // European research  № 1(87). 2025. С. {см. сборник}.

Информация о материале

Категория: 07.00.00 Исторические науки

Опубликовано: 18 февраля 2025

Просмотров: 106

Epifanov D.V. 

Epifanov Dmitriy Vladislavovich – Master of History,

INSTITUTE OF HISTORY AND SOCIOLOGY, UDMURT STATE UNIVERSITY,

student,

SCHOOL OF HISTORICAL SCIENCES, NATIONAL RESEARCH UNIVERSITY "HIGHER SCHOOL OF ECONOMICS",

History Teacher

NON-STATE EDUCATIONAL INSTITUTION "SMART SCHOOL,"

TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: this article is dedicated to the development and implementation of an online course on the history of Uzbekistan on the Google Classroom platform, aimed at 7th-grade students. In the context of the digitalization of education, the course aims not only to deepen students' knowledge of key events and processes in the medieval history of Uzbekistan but also to enhance their interest in the subject. The article presents a structured approach to course design, which includes the analysis of the target audience's needs, planning of content, and creation of educational materials. It discusses elements of integrating multimedia resources and interactive tasks that contribute to improving the perception of historical material. The focus is on the developed testing system, which allows for verifying and consolidating the acquired knowledge. The study demonstrates the significance of online education as a tool for fostering a culture of lifelong learning and active student participation in the educational process, as well as highlighting the prospects for further development of this field in Uzbekistan.

Keywords: online course, history of Uzbekistan, Google Classroom, educational technologies, medieval history, interactive tasks, educational process, testing, digital education, multimedia resources.

Епифанов Д.В. 

 Епифанов Дмитрий Владиславович – Магистр истории,

институт истории и социологии, Удмуртский государственный университет,

студент,

школа исторических наук НИУ «Высшая Школа Экономики»,

Преподаватель истории,

НОУ “Smart School”,

 г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: данная статья посвящена разработке и внедрению онлайн-курса по истории Узбекистана на платформе Google Classroom, который нацелен на учащихся 7 класса. В условиях цифровизации образования курс стремится не только углубить знания школьников о ключевых событиях и процессах средневековой истории Узбекистана, но и повысить их интерес к предмету. В статье приведён структурированный подход к проектированию курса, включающий анализ потребностей целевой аудитории, планирование содержания и создание образовательных материалов. Рассматриваются элементы интеграции мультимедийных ресурсов и интерактивных заданий, которые способствуют улучшению восприятия исторического материала. Основное внимание уделяется разработанной системе тестирования, позволяющей проверять и закреплять усвоенные знания. Исследование демонстрирует значимость онлайн-образования как инструмента формирования культуры непрерывного обучения и активного участия, обучающихся в образовательном процессе, а также подчеркивает перспективы дальнейшего развития этого направления в Узбекистане.

Ключевые слова: онлайн-курс, история Узбекистана, Google Classroom, образовательные технологии, средневековая история, интерактивные задания, учебный процесс, тестирование, цифровое образование, мультимедийные ресурсы.

Список литературы / References

1. Махмутходжаева Л.С. ОНЛАЙН ОБРАЗОВАНИЕ И ЦИФРОВЫЕ СРЕДСТВА ОБУЧЕНИЯ В ВУЗАХ УЗБЕКИСТАНА // Открытое образование. 2021. №3. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/onlayn-obrazovanie-i-tsifrovye-sredstva-obucheniya-v-vuzah-uzbekistana (дата обращения: 09.02.2025).
2. Лазарева М.В. ПОДХОДЫ К ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЮ В УЗБЕКИСТАНЕ // Universum: технические науки. 2024. №12 (129)
3. Мухаммеджанов А. История Узбекистана. Учебник для 7 класса школ общего среднего образования (IV – начало XVI вв.). Ташкент, 2017
4. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://classroom.google.com/
5. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://classroom.google.com/c/NzQ1ODQ1MTU4NDY3?cjc=63jc5rl
6. ОДЫ К ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЮ В УЗБЕКИСТАНЕ // Universum: технические науки. 2024. №12 (129). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-k-onlayn-obrazovaniyu-v-uzbekistane (дата обращения: 15.02.2025).

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Epifanov D.V. INNOVATIONS IN EDUCATION: IMPLEMENTATION OF AN ONLINE COURSE ON THE HISTORY OF UZBEKISTAN ON THE GOOGLE CLASSROOM PLATFORM / ИННОВАЦИИ В ОБРАЗОВАНИИ: ВНЕДРЕНИЕ ОНЛАЙН-КУРСА ПО ИСТОРИИ УЗБЕКИСТАНА НА ПЛАТФОРМЕ GOOGLE CLASSROOM // European  research № 1(87) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХVII межд. науч.-практ. конф. (Лондон. февраль, 2025). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Epifanov D.V. INNOVATIONS IN EDUCATION: IMPLEMENTATION OF AN ONLINE COURSE ON THE HISTORY OF UZBEKISTAN ON THE GOOGLE CLASSROOM PLATFORM / ИННОВАЦИИ В ОБРАЗОВАНИИ: ВНЕДРЕНИЕ ОНЛАЙН-КУРСА ПО ИСТОРИИ УЗБЕКИСТАНА НА ПЛАТФОРМЕ GOOGLE CLASSROOM // European research  № 1(87). 2025. С. {см. сборник}.