Магістерські роботи КІТ ДІІТ

Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21757

ENG: Master's theses

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Дослідження методів тестування продуктивності та масштабованості в хмарних системах
    (Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2026) Соченко, Марія Олегівна
    UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра виконана на 160 сторінках, містить 24 рисунки, 9 таблиць, 7 додатків та 70 використаних джерел. У магістерській роботі було проведено дослідження методів тестування продуктивності та масштабованості в хмарних системах. Проаналізовано сучасні підходи до оцінювання ефективності хмарних сервісів, зокрема навантажувальне тестування, тестування масштабованості, стрес-тестування та тестування відмовостійкості. Обґрунтовано вибір основних метрик оцінювання, серед яких час відгуку, пропускна здатність, використання обчислювальних ресурсів, еластичність та стабільність роботи системи. У межах роботи реалізовано експериментальне середовище для тестування хмарних сховищ на базі платформ Google Cloud Platform (GCP) та Amazon Web Services (AWS S3). Проведено серію тестових сценаріїв із поступовим збільшенням навантаження та виконано порівняльний аналіз отриманих результатів. За результатами дослідження встановлено, що хмара GCP демонструє більш ефективне горизонтальне масштабування та швидшу адаптацію до змін навантаження, тоді як AWS S3 характеризується меншим часом виконання операцій. Отримані результати дозволяють визначити доцільність використання кожної платформи залежно від вимог до продуктивності та масштабованості системи. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування запропонованих методів тестування під час проєктування та експлуатації реальних хмарних рішень з метою підвищення їх надійності та ефективності. Об’єктом дослідження є хмарні системи та сервіси зберігання даних. Предметом дослідження є методи тестування продуктивності та масштабованості в хмарних середовищах.