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 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».