Подійно­орієнтована архітектура у системі оброблення великих потоків даних

DOI: 10.31673/2412-9070.2023.012126

  • Кузьміних В. О. (Kuzminykh V. O.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сикорського», Київ
  • Отрох С. І. (Otrokh S. I.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сикорського», Київ
  • Xy В. (Xu B.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сикорського», Київ
  • Тараненко Р. А. (Taranenko R. A.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сикорського», Київ
  • Кублій Л. І. (Kublii L. I.) Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сикорського», Київ

Анотація

У статті розглянуто підходи щодо реалізації мікросервісної архітектури системи оброблення великих потоків даних під час збору інформації на основі подійно-орієнтованого підходу. Це особливо важливо в процесі оброблення великих потоків даних із різнорідних за своєю продуктивністю джерел інформації, особливо, коли стоїть задача мінімізації загального часу оброблення великих потоків даних. Пропонується підхід, який дає можливість адаптивно, відповідно до подій, що виникають під час збору інформації, керувати вибором мікросервісів, у такий спосіб, формуючи вибір джерел інформації на основі оцінювання ефективності отримання релевантної інформації з них. Подійно-орієнтована система мікросервісної архітектури дає змогу адаптувати роботу системи до навантажень на окремі мікросервіси та ефективність їхньої роботи завдяки аналізу відповідних подій. Використання подійно-орієнтованої мікросервісної архітектури може бути особливо ефективним у процесі розроблення різноманітних інформаційно-аналітичних систем.

Ключові слова: мікросервіси; адаптація; подійно-орієнтована архітектура.

Список використаної літератури
1. Wolff E. Microservices, Flexible Software Architecture. Boston: Addison-Wesley, 2016. 436 p.
2. Ashley D. Bootstrapping Microservices with Docker, Kubernetes, and Terraform: A project-based guide. Shalter: Manning Publications Co., 2021. 442 p.
3. Belnar A. Building Event-Driven Microservices: Leveraging Organizational Data at Scale. USA: O'Reilly Media, 2020, 324 p.
4. Improving the Efficiency of Typical Scenarios of Analytical Activities / O. V. Koval, V. O. Kuzminykh, I. I. Husyeva [et al.] // CEUR Workshop Proceedings. 2021. Vol. 3241. p. 123–132.
5. Surianarayanan C., Gopinath G., Pethury R. Essentials of Mikroservices Architecture. Paradigms, Applications, and Techniques. Boca Raton: CRC Press, 2019. 314 s.
6. Kuzminykh V., Koval O., Voronko M. Standard Analytic Activity Scenarios Optimization based on Subject Area Analysis. CEUR Workshop Proceedings. 2019. Vol. 2577. P. 37–46.
7. Rajput D. Hands-On Microservices – Monitoring and Testing. Mumbai: Packt Publishing, 2018. 160 p.
8. Hugo Filipe Oliveira Rocha. Practical Event-Driven Microservices Architecture: Building Sustainable and Highly Scalable Event-Driven Microservices. Ermesinde: Apress, 2021. 472 p.
9. Rastrigin L. A., Ripa K. K. Automated random search theory. Riga: Zinatne, 1973. 344 p.
10. Data collection for analytical activities using adaptive micro-service architecture / V. О. Kuzminykh, О. V. Koval, S. Y. Svistunov [et al.] // Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2021. Т. 23. № 1. c. 67–79.

Номер
№ 1 (2023)
Розділ
Статті