Моделі балансування навантаження у багатохмарних середовищах та особливості їх застосування
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.48.2026.351883Ключові слова:
алгоритми балансування навантаження, хмарні обчислення, багатохмарні середовища, розподілені системи обробкиАнотація
Об’єктом дослідження є моделі балансування навантаження та особливості їх застосування у багатохмарних середовищах. У статті зроблено огляд перспективних підходів при вирішенні задач балансування для багатохмарних обчислювальних ресурсів, які зазвичай функціонують в умовах можливих мережевих, апаратних та програмних збоїв, інших зовнішніх впливів, і мають залишатися працездатними у разі відмови як окремих компонентів, так і цілих вузлів таких систем. Балансування навантаження розглядається на рівні інфраструктури багатохмарного середовища, де розподіл запитів здійснюється між фізичними або віртуальними ресурсами кількох хмарних постачальників. До основних проблем належать недостатня адаптивність до динамічних змін навантаження, затримки у прийнятті рішень щодо розподілу ресурсів, значні накладні витрати на моніторинг та управління, а також ризики погіршення рівня якості обслуговування (QoS) за умов пікового навантаження. Запропоновано впорядкувати програмні алгоритми балансування навантаження у три класи — статичні, реактивні та проактивні — у контексті їх застосування в багатохмарних середовищах. Кожен із цих класів розглядається з точки зору архітектурних особливостей, накладних витрат, ефективності використання ресурсів та здатності адаптуватися до динамічних змін навантаження. Розроблені схеми балансування навантаження на базі статичних, реактивних та проактивних алгоритмів дозволяють проектувати багатохмарні системи з раціональним використанням ресурсів та урахуванням затримок і вартості міжхмарної взаємодії. Визначено особливості їх застосування, узагальнено переваги та обмеження кожного підходу. Показано перспективність використання проактивних алгоритмів балансування.
Бібл. 13, іл. 6
Посилання
Yalate A. Demystifying Multi-Cloud Architecture: Foundational Concepts and Design Patterns // European Journal of Computer Science and Information Technology. – 2025. – Vol. 13, Issue 24. – pp. 51–62. – DOI: 10.37745/ejcsit.2013/vol13n245162
Rajammal K., Chinnadurai M. Dynamic load balancing in cloud computing using predictive graph networks and adaptive neural scheduling // Scientific Reports. – 2025. – Vol. 15. – № 22181. – DOI: 10.1038/s41598-025-97494-2
Devi N., Dalal S., Solanki K. A systematic literature review for load balancing and task scheduling techniques in cloud computing // Artificial Intelligence Review. – 2024. – Vol. 57. – № 276. – DOI: 10.1007/s10462-024-10925-w
Sonia; Nath R. A systematic review of various load balancing approaches in cloud computing utilizing machine learning and deep learning // International Journal of Data Science and Analytics. – 2025. – Vol. 20. – pp. 4273–4295. – DOI: 10.1007/s41060-025-00718-x
Tripathy A., Pandey I. Load Balancing and VM Migration Strategies in Multi-Cloud Environments: A Systematic Survey. – TechRxiv. – 2025. – DOI: 10.36227/techrxiv.174857667.77379995/v1
Imran M., Ibrahim M., Salah Ud Din M., Atif Ur Rehman M., Kim B. S. Live virtual machine migration: a survey, research challenges, and future directions // Computers and Electrical Engineering. – 2022. – Vol. 103. – № 108297. – DOI: 10.1016/j.compeleceng.2022.108297
Mishra K., Majhi S. A state-of-art on cloud load balancing algorithms // International Journal of Computing and Digital Systems. – 2020. – Vol. 9 – № 2. – pp. 201– 220. – DOI: 10.12785/IJCDS/090206
Shafiq D. A., Jhanjhi N. Z., Abdullah A. Load balancing techniques in cloud computing environment: A review // Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences. – 2022. – Vol. 34 – № 7. – pp. 3910–3933. – DOI: 10.1016/j.jksuci.2021.02.007
Бачкала Б. О., Тимошин Ю. А. Моделі забезпечення високої доступності та відмовостійкості розподілених систем цифрової інфраструктури // Вчені записки ТНУ імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. – 2025. – Т. 36 (75), № 4. – С. 16–24. – DOI: 10.32782/2663-5941/2025.4.2/03.
Тимошин Ю. А., Бачкала Б. О. Проблеми забезпечення відмовостійкості хмарних систем на основі оцінок метрик надійності // ХІІІ Міжнародна науково-практична конференція з інформаційних систем та технологій: матеріали конференції (21–22 травня 2025 р.). – 2025. – С. 29–32.
Щур В., Кулаков Ю. Аналіз сучасних методів балансування навантаження в SDN мережах // Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. – 2023. – № 4 (323). – pp. 352–357. – DOI: 10.31891/2307-5732-2023-323-4-352-357
Alhilali A.H., Montazerolghaem A. Artificial intelligence-based load balancing inSDN: A comprehensive survey // Internet of Things. 2023. – Vol. 22. – № 100814. DOI: 10.1016/j.iot.2023.100814
Tharwani J., Purkayastha A. A. Cost-Performance Evaluation of General Compute Instances: AWS, Azure, GCP, and OCI // arXiv. — 2024. — arXiv:2412.03037. — DOI: 10.48550/arXiv.2412.03037
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1.Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
