Аңдатпа
Университеттің бұлтқа негізделген оқу ортасының (БОО) бұлтты қосымшаларды (БұлҚ)масштабтауға арналған модель және шешім қабылдау алгоритмдері ұсынылған. Модель БОО-ның жүйесінде желілік сұраныстың орындалу уақытын табуға мүмкіндік береді. Модель есептеу ядросында жүзеге асырылды –БОО-ның БұлҚ-ы немесе университеттің цифрлық бұлтқа бағытталған білім беру ортасын (ЦББО) масштабтау қажеттілігі туралы шешімді қолдау жүйесі. Адаптивті шешімдерді қабылдаудықолдау жүйесінің (ШҚҚЖ) есептеу ядросы университеттің БОО-ның ЦББО-нымасштабтау нұсқаларын талдау үшін бағалау функциясын пайдаланады. Бұл БОО-ның инфрақұрылымын ұстау құнына негізделген БұлҚ-дың тиімділігінің экономикалық бағасын алуға мүмкіндік береді. ЦББО-ның(БОО) жағдайы туралы ақпарат және мақалада ұсынылған ШҚҚЖ-нің алгоритмдері негізінде университеттің ЦББО-ныңтиімділігін бағалау және реактивті масштабтау ережелері қалыптасады. Бейімделетін ШҚҚЖ үшін ұсынылған алгоритмдер университеттің ЦББО-ныңбұлттық қолданбасын масштабтау бойынша икемді шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Бейімделетін ШҚҚЖ Қазақстан мен Украинаның бірқатар университеттерінде сыналды. Тестілеу нәтижелері бойынша ұсынылған шешімдердің тиімділігі туралы қорытынды жасалды. Представлена модель и алгоритмы принятия решений по масштабированию облачных приложений (ОбПр) облако-ориентированной учебной среды университета (ООУС). Модель позволяет находить время выполнения сетевого запроса в ООУС. Модель были реализованы в вычислительном ядре –системы поддержки принятия решения о необходимости масштабирования ОбПр ООУС или цифровой облачной среды (ЦОС) университета. В вычислительном ядре адаптивной системы поддержки принятия решений (СППР) используется оценочная функция для анализа вариантов масштабирования ОбПр ЦОС университета. Это позволяет получить экономическую оценку эффективности ОбПр, которая основана на стоимости содержания инфраструктуры ОбПр. На основе информации о состоянии ЦОС(ООУС) и предложенных в статье алгоритмов для СППР формируются наборы правил реактивного масштабирования и оценки эффективности ЦОС университета. Предложенные алгоритмы для адаптивной СППР позволяют гибко осуществлять принятие решений о проведении масштабирования облачного приложения ЦОС университета. Адаптивная СППР апробирована в ряде университетов Казахстана и Украины. По результатам тестирования сделан вывод о работоспособности, предложенных решений. The model and algorithms of decision-making on scaling cloud applications (ClAp) of the cloud-oriented educational environment of the university (CEE) are presented. The model allows you to find the execution time of a network request in the CEE. The model was implemented in the computing core –a decision support system for the need to scale the CEE of the CEE or the digital cloud environment (DCE) of the university. The computational core of the Adaptive Decision Support System (DSS) uses an evaluation function to analyze the scaling options of the DSS of the University's DCE. This makes it possible to obtain an economic assessment of the effectiveness of the ClAp, which is based on the cost of maintaining the infrastructure of the ClAp. Based on the information about the state of the DCE and the algorithms proposed in the article for the DSS, sets of rules for reactive scaling and evaluating the effectiveness of the university's DCE are formed. The proposedalgorithms for adaptive DSS allow flexible decision-making on the scaling of the university's DCE cloud application. Adaptive DSS has been tested in a number of universities in Kazakhstan and Ukraine. Based on the test results, a conclusion was made aboutthe operability of the proposed solutions.