Статті в журналах з теми "Сервісні потоки"

Якість послуг і дохід операторів мобільного зв’язку суттєво залежіть від продуктивності та ефективності білінгових систем, що обробляють потоки вхідних заявок на обслуговування. Щоб на вхідних інтерфейсах білінгової підсистеми не виникали черги оброблюваних даних, необхідно контролювати об’єм вхідного потоку, підтримувати оптимальне навантаження і своєчасно планувати розширення білінгових підсистем, що обробляють такий потік. У даній статті запропоновано математичну модель пошуку оптимального навантаження на систему обслуговування із раннім виявленням перевантаження, яка дозволить забезпечити обслуговування із заданими показниками ефективності, а саме із заданою ймовірністю час обслуговування сервісів у системі онлайн тарифікації. На основі статистичних даних оператора зв’язку розроблено імітаційну модель системи обслуговування для різних масштабів, яка показала як при перевищенні допустимого розрахованого значення оптимального навантаження збільшується кількість відмов у обслуговування.

У статті досліджено особливості розробки та організації уроку інформатики в школі із використанням засобів платформи Google Classroom. Констатовано, що середовище об’єднує в собі такі сервіси, як Google Drive, Google Docs, Sheets, Slides, Gmail та Google Calendar. Виокремлено основні розділи сервісу Google Classroom: «Потік», «Завдання» «Люди» й «Оцінки». Обґрунтовано, що розділ «Потік» – це основний блок курсу, у якому дублюється інформація про назву курсу, відображається його код, нещодавні дописи, короткі нагадування та поле для створення новин чи дописів. Щодо розділу «Завдання», то він призначений для створення, перегляду, редагування й видалення навчальних матеріалів, із якими працюють учні. Перевагою сервісу є те, що вчитель може використовувати різні типи навчальних матеріалів: завдання, завдання із тестом, запитання, навчальні матеріали. Крім того, можна застосувати вже наявний допис для створення нових завдань. Розділ «Люди» надає можливість переглядати інформацію про учня (статус виконання завдання, оцінки, тощо), надсилати їм повідомлення. Ця функція значно підвищує рівень комунікації між здобувачем знань і педагогом. Крім того, у цій вкладці можна додавати нових учнів курсу. Існує два способи приєднання до курсу. Перший – за посиланням у запрошенні, яке учитель надсилає на електронну пошту учня, а другий – за допомогою коду класу, який здобувач знань самостійно вводить на головній сторінці сервісу. Розділ «Оцінки» доступний лише в обліковому записі викладача. Він надає можливість швидко та в зручному форматі переглядати виставлені бали. Покроково описано й проілюстровано процес створення уроку інформатики. Констатовано, що рекомендації, подані в статті, можуть бути застосовані не лише в процесі підготовки уроку інформатики, а й до інших предметів як у закладах загальної середньої освіти, так і в коледжах і закладах вищої освіти.

У статті проаналізовано сучасні тенденції в’їзних потоків та установлено, що має місце їх зменшення, унаслідок чого падає попит іноземців на готельні послуги, більшою частиною яких користуються вітчизняні споживачі. Виявлено, що об’єктивними причинами зниження в’їзних потоків є несприятливий безпековий імідж країни, а також низький рівень туристичної конкурентоспроможності України, тому вітчизняна готельна індустрія слабо реалізує свій потенціал. Зазначено необхідність застосування світового досвіду та практики сервісного менеджменту, що даст змогу підвищити привабливість готелів для гостей. Запропоновано здійснювати управління сервісом у готельній індустрії на принципах ланцюжка споживчої цінності та використовувати при цьому колесо сервісного продукту підприємств готельної індустрії, до якого включено такі складники, як матеріально-технічна база, персонал, процес, принципи та правила гостинності.

У роботі розроблено модель реалізації структури технологічного процесу у хмарному сервісі, для якої було визначено основні вхідні параметри: перелік параметрів, які впливають на процес; перелік параметрів, які є результатом процесу; перелік керованих параметрів; перелік некерованих параметрів; перелік невідомих параметрів; деталізована структура технологічного процесу з розділенням параметрів та результатів. Запропонована структура експертної системи для оптимізації технологічних процесів, проаналізовані методи представлення знань та відповідно розроблено схему потоків інформації під час реалізації даної експертної системи. На основі розглянутих та розроблених методів та механізмів, які використовують для розробки технологічних процесів, розроблено структуру інформаційної системи підтримки прийняття рішень для автоматизації створення оптимізованих технологічних процесів. За допомогою використання розроблених методів та моделей, в результаті проведення процесу оптимізації технологічного процесу за допустимими евристичними правилами, вдалося отримати множину ланцюгів окремо оптимізованих технологічних процесів, з якої проводиться багатокритеріальний відбір, що відповідає поставленим вимогам оптимізації. Користувач системи може отримувати у відповідь як одну картку технологічного процесу, так і декілька найкращих. Таким чином розроблена у даній роботі модель реалізації структури технологічного процесу дозволяє у подальшому оптимізувати високотехнологічні процеси підприємств різного масштабу з використання хмарних інформаційних технологій.

Проведено аналіз сучасних алгоритмів потокової обробки масивів цифрових даних та методик формалізації зазначених процедур з метою побудови відповідного математичного апарату. Побудовано узагальнену схемупотокової передачі масивів даних та схему апаратно-програмного комплексу хмарного сервісу. Вказано на особливості організації апаратно-програмного комплексу мережевого вузлавідповідно до архітектурирозподіленої інформаційної системи. Вказанона задачі, що мають бути вирішені з метою оптимізації зазначеної структури, зокрема задачу налаштування графіка обробки запитів відповідно до особливостей роботи загального комплексу та задачуналаштування алгоритмів паралельної обробки. Розроблено спеціалізовану математичну модель розподіленої інформаційної системи апаратно‑програмного комплексу хмарного сервісу, що складається з центрального обчислювального вузла іпериферійних обчислювальних вузлів, та включає у себе параметри відповідних компонент, функції відображення процедури розгортання завдання і функції маршрутизації потоку вхідних даних. На базі побудованої математичної моделі розроблено методикупроведення розрахункупоказників пропускної здатності і часу затримки при обробці запитів користувачів хмарного сервісу, що запропоновано розглядати як показники цільових функцій

Проведено аналіз сучасних алгоритмів потокової обробки масивів цифрових даних та методик формалізації зазначених процедур з метою побудови відповідного математичного апарату. Побудовано узагальнену схемупотокової передачі масивів даних та схему апаратно-програмного комплексу хмарного сервісу. Вказано на особливості організації апаратно-програмного комплексу мережевого вузлавідповідно до архітектурирозподіленої інформаційної системи. Вказанона задачі, що мають бути вирішені з метою оптимізації зазначеної структури, зокрема задачу налаштування графіка обробки запитів відповідно до особливостей роботи загального комплексу та задачуналаштування алгоритмів паралельної обробки. Розроблено спеціалізовану математичну модель розподіленої інформаційної системи апаратно‑програмного комплексу хмарного сервісу, що складається з центрального обчислювального вузла іпериферійних обчислювальних вузлів, та включає у себе параметри відповідних компонент, функції відображення процедури розгортання завдання і функції маршрутизації потоку вхідних даних. На базі побудованої математичної моделі розроблено методикупроведення розрахункупоказників пропускної здатності і часу затримки при обробці запитів користувачів хмарного сервісу, що запропоновано розглядати як показники цільових функцій

Будь-яка, навіть найефективніша, логічно обґрунтована і корисна інновація (чи то теорія геліоцентризму Коперника або «походження видів» Дарвіна), якщо вона суперечить існуючій на даний момент догмі, приречена на ірраціональний скепсис, тривале і навмисне замовчування, обумовлене специфікою суспільних процесів і включеність людської психіки в ці процеси.Томас Семюел Кун Існуюча система освіти перестала влаштовувати практично всі держави світу і піддається активному реформуванню в наші дні. Перспективним напрямом використання в навчальному процесі є нова інформаційна технологія, яка дістала назву хмарні обчислення (Cloud computing). Концепція хмарних обчислень стала результатом еволюційного розвитку інформаційних технологій за останні десятиліття.Без сумніву, результати досліджень російських вчених: А. П. Єршова, В. П. Зінченка, М. М. Моісєєва, В. М. Монахова, В. С. Лєдньова, М. П. Лапчика та ін.; українських вчених В. Ю. Бикова, В. М. Глушкова, М. І. Жалдака, В. С. Михалевича, Ю. І. Машбиця та ін.; учених Білорусії Ю. О. Бикадорова, А. Т. Кузнєцова, І. О. Новик, А. І. Павловського та ін.; учених інших країн суттєво вплинули на становлення та розвиток сучасних інформаційних технологій навчання [1], [2], але в організації освітнього процесу виникають нові парадигми, наприклад, хмарні обчислення. За оцінками аналітиків Гартнер груп (Gartner Group) хмарні обчислення вважаються найбільш перспективною стратегічною технологією майбутнього, прогнозується міграція більшої частини інформаційних технологій в хмари на протязі найближчих 5–7 років [17].Згідно з офіційним визначенням Національного інституту стандартів і технологій США (NIST), хмарні обчислення – це система надання користувачеві повсюдного і зручного мережевого доступу до загального пулу інформаційних ресурсів (мереж, серверів, систем зберігання даних, додатків і сервісів), які можуть бути швидко надані та гнучко налаштовані на його потреби з мінімальними управлінськими зусиллями і необхідністю взаємодії з провайдером послуг (сервіс-провайдером) [18].У США в університетах функціонують віртуальні обчислювальні лабораторії (VCL, virtual computing lab), які створюються в хмарах для обслуговування навчального та дослідницьких процесів. В Південній Кореї запущена програма заміни паперових підручників для середньої школи на електронні, які зберігаються в хмарі і доступні з будь-якого пристрою, який може бути під’єднаний до Інтернету. В Росії з 2008 року при Російській академії наук функціонує програма «Університетський кластер», в якій задіяно 70 університетів та дослідних інститутів [3], в якій передбачається використання хмарних технологій та створення web-орієнтованих лабораторій (хабів) в конкретних предметних галузях для надання принципово нових можливостей передавання різноманітних інформаційних матеріалів: лекцій, семінарів, лабораторних робіт і т. п. Є досвід певних російських вузів з використання цих технологій, зокрема в Московському економіко-статистичному інституті вся інфраструктура переводиться на хмарні технології, а в навчальних програмах включені дисципліни з навчання технологій.На сьогодні в Україні теж почалося створення національної освітньої інформаційної мережі на основі концепції хмарних обчислень в рамках національного проекту «Відкритий світ», який планується здійснити протягом 2010-2014 рр. Відповідно до наказу Міністерства освіти та науки України від 23.02.2010 р. №139 «Про дистанційне моніторингове дослідження рівня сформованості у випускників загальноосвітніх навчальних закладів навичок використання інформаційно-комунікаційних технологій у практичній діяльності» у 2010 році було вперше проведено дистанційне моніторингове дослідження з метою отримання об’єктивних відомостей про стан інформатичної освіти та розроблення стратегії її подальшого розвитку. Для цих цілей було обрано портал (приклад гібридної хмари), створений на основі платформи Microsoft Azure [4].Як показує зарубіжний досвід [8], [11], [12], [14], [15], вирішити названі проблеми можна шляхом впровадження в навчальний процес хмарних обчислень. У вищих навчальних закладах України розроблена «Програма інформатизації і комп’ютеризації навчального процесу» [1, 166]. Але, проаналізувавши стан впровадження у ВНЗ хмарних технологій, можна зробити однозначний висновок про недостатню висвітленість цього питання в літературних та Інтернет-джерелах [1], [7].Переважна більшість навчальних закладів лише починає впроваджувати хмарні технології в навчальний процес та включати відповідні дисципліни для їх вивчення. Аналіз педагогічних праць виявив недостатнє дослідження питання використання хмарних обчислень у навчальному процесі. Цілком очевидно, що інтеграція хмарних сервісів в освіту сьогодні є актуальним предметом для досліджень.Для навчальних закладів все більшого значення набуває інформаційне наповнення та функціональність систем управління віртуальним навчальним середовищем (VLE, virtual learning environment). Не існує чіткого визначення VLE-систем, та й в самих системах в міру їх заглиблення в Інтернет постійно удосконалюються наявні і з’являються нові інструменти (блоги, wiki-ресурси). VLE-системи критикують в основному за слабкі можливості генерації та зберігання створюваного користувачами контенту і низький рівень інтеграції з соціальними мережами.Існує кілька полярних підходів до способів надання освіти за допомогою сучасних інформаційно-комунікаційних технологій та інформаційних ресурсів. З одного боку – навчальні заклади з віртуальним навчальним середовищем VLE, а з іншого – персональне навчальне середовище, створене з Web 2.0 сайтів та кероване учнями. Але варто звернути увагу на нову модель, що може зруйнувати обидва наявні підходи. Сервіси «Google Apps для навчальних закладів» та «Microsoft Live@edu» включають в себе широкий набір інструментів, які можна налаштувати згідно потреб користувача. Описувані системи розміщуються в так званій «обчислювальній хмарі» або просто «хмарі».Хмара – це не просто новий модний термін, що застосовується для опису Інтернет-технологій віддаленого зберігання даних. Обчислювальна хмара – це мережа, що складається з численної кількості серверів, розподілених в дата-центрах усього світу, де зберігаються безліч копій. За допомогою такої масштабної розподіленої системи здійснюється швидке опрацювання пошукових запитів, а система є надзвичайно відмовостійка. Система побудована так, що після закінчення тривалого періоду при потребі можна провести заміну окремих серверів без зниження загальної продуктивності системи. Google, Microsoft, Amazon, IBM, HP і NEC та інші, мають високошвидкісні розподілені комп’ютерні мережі та забезпечують загальнодоступність інформаційних ресурсів.Хмара може означати як програмне забезпечення, так і інфраструктуру. Незалежно від того, є сервіс програмним чи апаратним, необхідно мати критерій, для допомоги визначення, чи є даний сервіс хмарним. Його можна сформулювати так: «Якщо для доступу до інформаційних матеріалів за допомогою даного сервісу можна зайти в будь-яку бібліотеку чи Інтернет-клуб, скористатися будь-яким комп’ютером, при цьому не ставлячи ніяких особливих вимог до операційної системи та браузера, тоді даний сервіс є хмарним».Виділимо три умови, за якими визначатимемо, чи є сервіс хмарним.Сервіс доступний через Web-браузер або за допомогою спеціального інтерфейсу прикладної програми для доступу до Web-сервісів;Для користування сервісом не потрібно жодних матеріальних затрат;В разі використання додаткового програмного забезпечення оплачується тільки той час, протягом якого використовувалось програмне забезпечення.Отже, хмара – це великий пул легко використовуваних і доступних віртуалізованих інформаційних ресурсів (обладнання, платформи розробки та/або сервіси). Ці ресурси можуть бути динамічно реконфігуровані для обслуговування мінливого навантаження (масштабованості), що дозволяє також оптимізувати використання ресурсів. Такий пул експлуатується на основі принципу «плати лише за те, чим користуєшся». При цьому гарантії надаються постачальником послуг і визначаються в кожному конкретному випадку угодами про рівень обслуговування.Існує три основних категорії сервісів хмарних обчислень [10]:1. Комп’ютерні ресурси на зразок Amazon Elastic Compute Cloud, використання яких надає організаціям можливість запускати власні Linux-сервери на віртуальних комп’ютерах і масштабувати навантаження гранично швидко.2. Створені розробниками програми для пропрієтарних архітектур. Прикладом таких засобів розробки є мова програмування Python для Google Apps Engine. Він безкоштовний для використання, однак існують обмеження за обсягом даних, що зберігаються.3. Сервіси хмарних обчислень – це різноманітні прикладні програмні засоби, розміщені в хмарі і доступні через Web-браузер. Зберігання в хмарі не тільки даних, але і програм, змінює обчислювальну парадигму в бік традиційної клієнт-серверної моделі, адже на стороні користувача зберігається мінімальна функціональність. Таким чином, оновлення програмного забезпечення, перевірка на віруси та інше обслуговування покладається на провайдера хмарного сервісу. А загальний доступ, управління версіями, спільне редагування стають набагато простішими, ніж у разі розміщення програм і даних на комп’ютерах користувачів. Це дозволяє розробникам постачати програмні засоби на зручних для них платформах, хоча необхідно переконатися, що програмні засоби придатні до використання при роботі з різними браузерами.З точки зору досконалості технології, програмне забезпечення в хмарах розвинуте значно краще, ніж апаратна складова.Особливу увагу звернемо на програмне забезпечення як послугу (SaaS, Software as a Servise), що позначає програмну складову у хмарі. Більшість систем SaaS є хмарними системами. Для користувачів системи SaaS не важливо, де встановлене програмне забезпечення, яка операційна система при цьому використовується та якою мовою воно описане. Головне – відсутня необхідність встановлювати додаткове програмне забезпечення.Наприклад, Gmail представляє собою програму електронної пошти, яка доступна через браузер. Її використання забезпечує ті ж функціональні можливості, що Outlook, Apple Mail, але для користування нею необхідно «thick client» («товстий клієнт»), або «rich client» («багатий клієнт»). В архітектурі «клієнт – сервер» це програми з розширеними функціональними характеристиками, незалежно від центрального сервера. При такому підході сервер використовується як сховище даних, а вся робота з опрацювання і подання даних переноситься на клієнтський комп’ютер.Системи SaaS наділені деякими визначальними характеристиками:– Доступність через Web-браузер. Програмне забезпечення типу SaaS не потребує встановлення жодних додаткових програм на комп’ютер користувача. Доступ до систем SaaS здійснюється через Web-браузер з використанням відкритих стандартів або універсальний плагін браузера. Хмарні обчислення та програмне забезпечення, яке є власністю певної компанії, не поєднуються між собою.– Доступність за вимогою. За наявності облікового запису можна отримувати доступ до програмного забезпечення в будь-який момент та з будь-якої географічної точки земної кулі.– Мінімальні вимоги до інфраструктури ІТ. Для конфігурування систем SaaS потрібен мінімальний рівень технічних знань (наприклад, для управління DNS в Google Apps), що не виходить за рамки, характерні для звичайного користувача. Висококваліфікований IT-адміністратор для цього не потрібний.Переваги хмарної інфраструктури. Наявність апаратних засобів у власності потребує їх обслуговування. Планування необхідної потужності та забезпечення ресурсами завжди актуальні. Хмарні обчислення спрощують вирішення двох проблем: необхідність оцінювання характеристик обладнання та відсутність коштів для придбання нового потужного обладнання. При використанні хмарної інфраструктури необхідні потужності додаються за лічені хвилини.Зазвичай на кожному сервері передбачено резерв, що забезпечує вирішення типових апаратних проблем. Наприклад, резервний жорсткий диск, призначений для заміни диска, що вийшов з ладу, в складі масиву RAID. Необхідно скористатися послугами для встановлення нового диску на сервер. Для цього потрібен час та висока кваліфікація спеціаліста, щоб роботу виконати швидко з метою уникнення повного виходу сервера з ладу. Якщо сервер остаточно вийшов з ладу, використовується якісна, актуальна резервна копія та досконалий план аварійного відновлення. Тільки тоді є можливість провести відновлення системи в короткий термін, причому завжди в ручному режимі.При використанні хмар немає потреби перейматись проблемами стосовно апаратних засобів, що використовуються. Користувач може і не дізнатися про те, що фізичний сервер вийшов з ладу. Якщо правильно дібрано інструментарій, можливе автоматично відновлення даних після надскладної аварійної ситуації. При використанні хмарної інфраструктури у такому випадку можна відмовитись від віртуального сервера і отримати інший. Немає потреби думати про утилізацію та перейматися про нанесену шкоду навколишньому середовищу.Хмарне сховище. Абстрагування від апаратних засобів в хмарі здійснюється не тільки завдяки заміні фізичних серверів віртуальними. Віртуалізації підлягають і системи фізичного зберігання даних.При використанні хмарного сховища можна переносити дані в хмару, не переймаючись, яким чином вони зберігаються та не турбуючись про їх резервне копіювання. Як тільки дані, переміщені в хмару, будуть потрібні, достатньо буде просто звернутись в хмару і отримати їх. Існує кілька підходів до хмарного сховища. Йдеться про поділ даних на невеликі порції та зберігання їх на багатьох серверах. Порції даних наділяються індивідуально обчисленими контрольними сумами, щоб дані можна було швидко відновити в критичних ситуаціях.Часто користувачі працюють з хмарним сховищем так, ніби мають справу з мережевим накопичувачем. Щодо принципу функціонування хмарне сховище принципово відрізняється від традиційних накопичувачів, оскільки у нього принципово інше призначення. Обмін даними при використанні хмарного сховища повільніший, воно більш структуроване, внаслідок чого його використання як оперативного сховища даних непрактичне. Зазначимо, що використання хмарного сховища недоцільне для транзакцій в хмарних прикладних програмах. Хмарне сховище сприймається, як аналог резервної копії на стрічковому носієві, хоча на відміну від системи резервного копіювання зі стрічковим приводом в хмарі не потрібні ні привід, ні стрічки.Grid Computing (англ. grid – решітка, грати) – узгоджене, відкрите та стандартизоване комп’ютерне середовище, що забезпечує гнучкий, безпечний, скоординований розподіл обчислювальних ресурсів і ресурсів збереження інформації, які є частиною даного середовища, в рамках однієї віртуальної організації [http://gridclub.ru/news/news_item.2010-08-31.0036731305]. Концепція Grid Computing представляє собою архітектуру множини прикладних програмних засобів – найпростіший метод переходу до хмарної архітектури. Програмні засоби, де використовуються grid-технології, є програмним забезпеченням, при функціонуванні якого інтенсивно використовуються ресурси процесора. В grid-програмах розподіляються операції опрацювання даних на невеликі набори елементарних операцій, що виконуються ізольовано.Використання хмарної інфраструктури суттєво спрощує та здешевлює створення grid-програм. Якщо потрібно опрацювати якісь дані, використовують сервер для опрацювання даних. Після завершення опрацювання даних сервер можна призупинити, або задати для опрацювання новий набір даних.На рисунку 1 подано схему функціонування grid-програми. На сервер, або кластер серверів, поступає набір даних, які потрібно опрацювати. На першому етапі дані передаються в чергу повідомлень (1). На інших вузлах аналізується чергою повідомлень (2) про нові набори даних. Коли набір даних з’являється в черзі повідомлень, він аналізується на першому комп’ютері, де його виявлено, а результати надсилаються назад в чергу повідомлень (3), звідки вони зчитуються сервером або кластером серверів (4). Обидва компоненти можуть функціонувати незалежно один від одного, а кожен з них може функціонувати навіть в тому випадку, якщо другий компонент не задіяний на жодному комп’ютері. Рис. 1. Архітектура grid-програм У такій ситуації використовуються хмарні обчислення, оскільки при цьому не потрібні власні сервери, а за відсутності даних для опрацювання не потрібні сервери взагалі. Таким чином можна масштабувати потужності, що використовуються. Інакше кажучи, щоб комп’ютер не використовувався «вхолосту», важливо опрацьовувати дані за мірою їх надходження. Сервери включаються, коли потік даних інтенсивний, а виключаються в міру ослаблення інтенсивності потоку. Grid-програми мають дещо обмежену область застосування (опрацювання великих об’ємів наукових і фінансових даних). В переважній частині таких програм використовуються транзакційні обчислення.Транзакційна система – це система, де один і більше вхідних наборів даних опрацьовуються одночасно в рамках однієї транзакції та в

Node.js - це відносно нова платформа для розробки веб-додатків, серверів додатків, будь-якого типу мережевих серверних або клієнтських модулів, а також розробки програм загального призначення. Вона спроектована з можливістю максимальної масштабованості мережевих додатків завдяки оригінальному поєднанню можливостей серверної мови JavaScript, асинхронного введення-виведення і асинхронного програмування. У той час, коли в багатьох платформах потоки широко використовуються для масштабування додатків з метою максимального завантаження CPU, Node.js уникає потоків через їх внутрішню складність і великі накладні витрати при безкінечних переключеннях між ними. Додатки на платформі Node.js зазвичай потребують масштабування раніше, ніж традиційні веб-сервери, щоб забезпечити можливість користування всіма ресурсами додатка. Це змушує розробників розглядати можливість масштабування на самих ранніх етапах розробки й пересвідчуватися, що додаток не покладається на ресурси, які не можуть спільно використовуватися декількома процесами або комп’ютерами. Екземпляри додатків не повинні зберігати інформацію на ресурсах, які не підтримують спільного використання, таких як пам'ять або диск, що фактично є обов'язковою умовою масштабування. Масштабування сприятливо діє на інші характеристики додатка, зокрема, на надійність і відмовостійкість, бо дозволяє гарантувати певний рівень обслуговування навіть при наявності неполадок і збоїв. Коли запускається кілька екземплярів одного і того ж додатка, формується надлишкова система, тобто, якщо один з екземплярів припинить роботу, інші продовжать обслуговування запитів. Цю схему легко реалізувати за допомогою модуля cluster в додатках Node.js. Альтернативою використання модуля cluster є запуск декількох автономних екземплярів одного і того ж додатка, які прослуховують різні порти або виконуються на різних комп'ютерах, і використання зворотного проксі-сервера для доступу до екземплярів і розподілу трафіку між ними. Ще одним варіантом є розподіл додатку на відносно автономні компоненти, які оформлені як окремі, незалежні додатки, що мають власні бази даних. В статті показано, що можна виконувати масштабування веб-додатків шляхом їх декомпозиції на підставі виконуваних ними функцій і сервісів. Ця методика дозволяє масштабувати не тільки пропускну здатність додатків, але, що головніше, їх складність.

Глобальні умови функціонування світової банківської системи закладають якісно нові умови акумулювання і перерозподілу фінансового капіталу за різними регіонами і секторами світової економіки, а також трансформації сукупних заощаджень економічних агентів різних країн у глобальний інвестиційний капітал. Особливе місце у світовій банківській архітектурі посідає офшорне банківництво, яке в останні десятиліття перетворилось на усталений й невід’ємний компонент глобального фінансового ринку. Охоплюючи операції банківських установ, що локалізовані в офшорних юрисдикціях, офшорний банкінг забезпечує підприємницьким структурам значне послаблення податкового навантаження, високу конфіденційність комерційних угод та надійне збереження капіталу. У той самий час поглиблення міжнародної спеціалізації і виробничого кооперування, фрагментація глобальних потоків товарів і капітальних ресурсів забезпечують економічним суб’єктам широкі можливості щодо застосування послуг офшорного банківського бізнесу у цілях використання особливих систем корпоративного законодавства. У статті розкрито масштаби і структурну динаміку офшорного банківництва в останні десятиліття. Комплексно охарактеризовано сучасні тенденції розвитку офшорних банків з акцентуванням дослідницького інтересу на процесах системної технологізації і динамічному поширенні фінтеху і штучного інтелекту, проникнення у даний сектор технологій електронної комерції, його переведення на технології блокчейну, посилення клієнт-орієнтованості і персоніфікованості офшорних банківських операцій, глибокої конвергенції діяльності офшорних банків й міжнародних інвестиційних компаній, активізації злиттів трастових офшорних компаній та ін. Доведено, що дані тенденції відбивають глобальний характер діяльності офшорних банків, високий рівень інноваційності їх сервісів, неухильну диверсифікацію банківських послуг та підвищення рівня стійкості банківської системи до дії чинників світової економічної нерівноваги. Особливу увагу приділено питанню щодо реалізації блокчейн-стартапів та організації бірж з торгівлі цифровими валютами, що справляють вагомий вплив на механізми функціонування офшорного банківництва. Обґрунтовано, що клієнтам офшорних банків надається на сьогодні широкий спектр послуг, що виходить далеко за рамки власне банківського обслуговування, й охоплює також консалтингові сервіси з питань податкового законодавства, оптимізації податкових витрат, заснування офшорного бізнесу тощо.

Предметом вивчення у статті є побудова експертної системи оптимізації процесу відновлення та зміцнення поверхонь деталей типу «ВАЛ» електродуговим напиленням. Метою роботи є побудова експертної системи оптимізації процесу відновлення та зміцнення поверхонь деталей типу «вал» електродуговим напиленням у вигляді хмарної рекомендаційної системи як сервісу (SaaS) з отримання поверхонь валів зі сталі 45 із заданими характеристиками на основі комбінації декількох технологічних процесів. Задачі: синтезувати абстрактний технологічний процес, визначити його властивості та методи переходу до конкретного технологічного процесу; сформулювати інформаційну модель технологічного процесу та методи її отримання; побудувати абстрактні експертні системи та їх складові для оптимізації процесу відновлення та зміцнення поверхонь деталей типу «вал» електродуговим напиленням. Результатами роботи є експертна система, яка включає у себе: базу знань, що містить дані експериментів, допустимі діапазони вхідних даних, список вхідних параметрів, список вихідних параметрів, методи та математичне забезпечення розрахунків витрат на процес; систему отримання вимог до результатів відновлення та критерій (або критерії) оптимізації; система пошуку екстремумів в багатовимірному просторі; систему перевірки на досягнення результату; систему виявлення “зацикленості” пошуку розв’язків, у випадках недосяжності поставлених вимог; систему введення неконтрольованих вхідних параметрів (в вказаній системі не використано, тому що устаткування має контрольоване середовище обробки); систему забезпечення інформаційного потоку між компонентами експертної системи з урахуванням синхронізації та взаємних блокувань. Висновки: наукова новизна полягає у сукупності синтезованого абстрактного технологічного процесу, визначення його властивостей та методів переходу до конкретного технологічного процесу; сформульованої інформаційної моделі технологічного процесу та методів її отримання, що дозволило побудувати абстрактні експертні системи та їх складові для оптимізації процесу відновлення та зміцнення поверхонь деталей типу «вал» електродуговим напиленням у вигляді хмарної рекомендаційної системи як сервісу (SaaS).

Мета. Роботу присвячено обґрунтуванню необхідності і визначенню ролі транспортно-пересадочних комплексів у розвитку транспортної системи країни та у забезпеченні її населення в транспортному обслуговуванні, виконуваному на сучасному рівні, в межах міст, у приміських зонах та на далеких відстанях. Методика. З використанням методів формальної і діалектичної логіки на підставі критичного аналізу положень вітчизняних і зарубіжних дослідників, які вивчали відповідні аспекти створення і діяльності багатофункціональних пунктів пересадки пасажирів між видами транспорту, визначено сутність, функції і різновиди пересадочних вузлів. Для уточнення категорії, що вивчається, та формування науково-теоретичних засад дослідження поведінки клієнтів транспортно-пересадочних комплексів застосовано методи наукової абстракції, індукції і дедукції. Результати показали неспроможність вітчизняного транспорту суспільного користування задовольнити потребу населення великих міст і передмість у просторових переміщеннях, запропонувати своїм клієнтам послуги належного рівня якості, з повним дотриманням вимог безпеки, виправдати їх очікування, а також використати потенціал залізничного транспорту, включаючи потужні вокзальні комплекси, та повернути йому лідерство на ринку пасажирських перевезень. Наукова новизна: доведено, що найбільш поширена практика створення транспортно-пересадочних вузлів на базі станцій міського транспорту або великих вокзалів для вітчизняного транспорту на сучасному етапі його функціонування є нераціональною, не враховує специфіки сегментних груп пасажирів та не відповідає їх особливим вимогам до транспортного обслуговування. Зважаючи на поточний рівень розвитку транспортної системи та її соціально-економічний стан, мережа розміщення пунктів пересадки пасажирів між видами транспорту повинна будуватись, виходячи з кореспонденції пасажиропотоків, з урахуванням найбільш сталих і потужних потоків пасажирів у приміських зонах. Практична значимість: тривалі спостереження за клієнтами залізничного пасажирського транспорту та аналіз кореспонденції пасажиропотоків показали, що найбільш сталими і регулярними, а отже, прогнозованими є переміщення у приміському сполученні, де пасажири задовольняються базовими характеристиками транспортного обслуговування і не потребують широкого спектру додаткових послуг, а фактори економії часу, мінімальної вартості, надійності і безпеки обумовлюють їх транспортну поведінку. Цим критеріям на сьогодні максимально відповідає залізничний приміський транспорт з його інфраструктурою, якісне функціонування яких вже зараз неможливе без докорінних організаційних змін і належного фінансування. Проте споживча поведінка пасажирів та визначення шляхів розвитку мережи транспортно-пересадочних комплексів вимагають відповідних маркетингових досліджень.

Наведено результати поточного стану зростання відеотрафіку у світі. За допомогою зібраних статистичних даних показано, що цей процес призводить до збільшення завантаження комп'ютерних мереж. Показано, що на сьогодні забезпечення аналізу переваг та недоліків особливостей функціонування сучасних комп'ютерних мереж, а також розвитку методів прогнозування інтенсивності потоків трафіку, методів маршрутизації в комп'ютерних мережах є важливими та невідкладними завданнями. Згідно з прогнозами, обсяг світового трафіку зросте у 4 рази, на приблизно 33 % щороку, а відео з таких платформ, як: YouTube, Netflix, Amazon Prime, Facebook та інших сервісів, становитимуть основну частину майбутнього трафіку. Саме тому необхідно спрогнозувати тренди високороздільного відеотрафіку, що дасть змогу здійснити адаптивне управління мережевим обладнанням, а також зменшити затримки передавання даних. Подано посилання на процес конструювання прогнозу тренду високороздільного відеотрафіку, що був попередньо розроблений. Комп'ютерне імітаційне моделювання показало, що природа цього трафіку є самоподібною, тому метод можна успішно застосувати для прогнозування пульсацій відеотрафіку типів 1080p60, 4k, 1080p, але для 8k метод необхідно доопрацювати. Для оцінювання самоподібності відеотрафку було використано параметр Херста.

У статті розглянуто сучасний стан, особливості функціонування та перспективи розвитку українських транспортно-логістичних підприємств. Окрім переміщення вантажів і пасажирів, транспортні послуги включають у себе комплекс операцій, що не входять до складу процесу перевезень, але пов’язані з його підготовкою та здійсненням, – логістичні послуги. Сектор транспортної логістики складається з трьох основних сфер діяльності: профільної логістики, суміжної логістики та непрофільної логістики вантажоперевезень. Залежно від специфіки транспортно-логістичних послуг, що надаються підприємствами, їх можна класифікувати на транспортні, експедиторські, інформаційно-посередницькі, логістичні, сервісні. В Україні найбільша частка серед транспортних підприємств належить підприємствам змішаного типу – транспортно-експедиторським підприємствам. Незважаючи на те що українські транспортно-логістичні підприємства йдуть у ногу зі світовими трендами, поступово нарощуючи обсяги своєї діяльності та збільшуючи асортимент послуг із координації логістичних процесів і управління ланцюгами постачання, сучасні тенденції розвитку глобального ринку транспортно-логістичних послуг свідчать, що Україна знаходиться на етапі формування та консолідації галузі, значно поступаючись західним країнам за якістю та комплексністю транспортно-логістичних послуг. Одним зі стримуючих чинників розвитку підприємств транспортної логістики є недостатній масштаб їхньої діяльності, український логістичний ринок ще очікують процеси консолідації через злиття і поглинання. Прогнозоване розширення масштабів діяльності логістичних операторів дасть їм змогу залучити необхідні ресурси і тим самим отримати нові можливості для розвитку. Залучення українських транспортно-логістичних підприємств до глобальних ланцюгів постачання вимагає переходу на більш високий рівень транспортно-логістичного обслуговування, зокрема приведення українських транспортно-логістичних технологій у відповідність до єдиної загальноєвропейської системи управління транспортними потоками, що дасть змогу забезпечити підвищення ефективності діяльності названих підприємств.

З появою мультисервісних мереж з’явилися інтелектуальні сервіси (INS) і, відповідно, новий тип трафіку. Протягом довгого часу вважалося, що мережний трафік відповідає пуасонівським процесам, але подальші дослідження довели, що в трафіку деяких мереж наявний ефект самоподібності. Через властивості самоподібного трафіку традиційні методи розрахунку характеристик функціонування мереж дають занадто оптимістичні результати і призводять до недооцінки реального навантаження. Виникає актуальне питання визначення наявності ефекту самоподібності трафіку, що містить заявки на INS, а також урахування цього ефекту при формуванні аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN (Next Generation Network). Саме цим питанням присвячена дана робота. На основі аналізу існуючих методів розрахунку показника Херста, що надає можливість визначити характер трафіку, обрано R/S метод, оскільки його використання дозволяє аналізувати велику кількість даних, а також не містить занадто великого обсягу обчислень. Даний метод реалізований за допомогою програми AutoSignal. Виходячи з аналізу отриманих результатів можна стверджувати, що трафік, що містить заявки на INS – це самоподібний процес. Ефект самоподібності проявляється в широкому діапазоні часу – від декількох годин до року. Проведені дослідження характеру трафіку визначили можливість вирішення актуальної задачі – розробки аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN, яка відповідає за управління наданням INS, з урахуванням самоподібності трафіку. Для побудови аналітичної моделі інтелектуальної надбудови було використано апарат теорії масового обслуговування. Запропонована аналітична модель інтелектуальної надбудови, яка ураховує самоподібність потоку заявок на INS, надає можливість визначити потрібні мережні ресурси для забезпечення необхідного значення ефективності управління наданням INS.

The article is devoted to the article investigates scientific approaches to the digital transformation of logistics processes of aviation enterprises, analyzes the main tools for implementing innovative business models in the international and domestic practice of airlines. It is proved that the implementation of digital technologies in the system of business processes of aviation en-terprises affects the resulting performance indicators in general and the transformation of individual logistics business processes. An important aspect of the digital transformation of the aviation services sector is the adaptation of key business processes to ensure the flexibility of the business and its adaptation to changes in the global market. The directions of digital transformation of business processes of aviation enterprises are determined, including digitalization of processes of air movement (logistics) of passenger flows and cargoes, maintenance of aircraft, repair and restoration works, digitalization of commercial activity of airports, support and support of pilots and ground staff. The study examines the most common digital technologies that have become widespread in the logistics management process of the aviation company. Among them are biometric technologies, solutions based on blockchain technology (in order to save passenger data, flight information and financial transactions), VR (augmented reality) and AR (virtual reality), model­based engineering technologies, cloud services, technologies for processing and analysis of "big data", automation systems, 3D modeling technology, the Internet of Things, etc. Based on the analysis, the risk factors for the introduction of digital technologies in the system of logistics business processes of aviation enterprises are identified and structured. The main obstacles are: the insufficient high level of development of digital infrastructure in the field of logistics management, weak intersectoral coordination of activities to ensure the development of digital transport infrastructure, low demand for innovation in the domestic market and high competitiveness among aviation companies in international markets. Airlines, the difficulty of determining the effectiveness of digital technologies in the aviation industry. The directions and tenden-cies of digital transformation of logistic business processes of aviation enterprises in the conditions of turbulence and instability of the external environment are substantiated.Keywords: digitalization, business processes, digitalization, aviation, logistics flows, blockchain, cloud services, virtual reality, big data, Internet of Things, artificial intelligence. Статтю присвячено дослідженню трансформації бізнес­процесів авіаційної галузі та охоплює технологічні та організаційні аспекти, спрямовані на підвищення операційної ефективності роботи авіакомпаній, збільшення їх вартості, гнучкості та оптимізації показників безпеки. Доведено, що цифровізація логістичних бізнес­процесів авіакомпаній є важливим чин-ником підвищення їхньої конкурентоспроможності на міжнародних ринках. Охарактеризовано досвід провідних авіакомпаній щодо запровадження прогресивних технологій управління логістичними бізнес­процесами. Досліджено прогресивні технології, що впливають на розвиток ринку авіаперевезень: технології доповненої реальності, комп’ютерне проєктування, 3D­моделювання, хмарні сервіси, технології Internet of Things тощо. Виявлено перешкоди для цифрової трансфор-мації логістичних бізнес­процесів в індустрії авіаційних перевезень та сформовано тенденції цифрової трансформації національної авіаційної галузі.Ключові слова: цифровізація, бізнес­процеси, діджиталізація, авіація, логістичні потоки, блокчейн, хмарні сервіси, віртуальна реальність, «великі дані», Інтернет речей, штучний інтелект.

Останнім часом у літературних джерелах все частіше з'являються повідомлення про те, що показники відтворювальної здатності тварин зумовлюються генетичними чинниками, такими як належність до породи, типу, генотипу, ліній, походженням за батьком, методу підбору тощо. Однак, на даний час недостатньо вивчено вплив матерів на показники відтворювальної здатності їх потомків різних поколінь. З огляду на зазначене метою наших досліджень було вивчити відтворювальну здатність корів та їх потомків різних генерацій у високопродуктивних стадах (середній надій на корову близько 10000 кг). Дослідження проведені на коровах стад ТОВ «Велетень» Сумської області та ПАТ «Племзавод “Стєпной”» Запорізької області, створених за поглинального схрещування маток української чорно-рябої молочної породи з голштинськими плідниками. На основі ретроспективного аналізу даних зоотехнічного обліку (програма управління молочним стадом «Юніформ-Агрі»), та результатів власних досліджень у корів, отелення яких відбулося у період з 2004 по 2017 рр., вивчали: вік та живу масу при першому плідному осіменінні й першому отеленні, тривалість тільності, періоду від отелення до першого осіменіння (індепенденс-період), сервіс-, сухостійного та міжотельного періодів, коефіцієнт відтворювальної здатності, вихід телят на 100 корів, індекс осіменіння та індекс плодючості. Встановлено, що з кожною наступною генерацією вік першого плідного осіменіння телиць та першого отелення корів знижувався, що обумовило зниження живої маси тварин у зазначені фізіологічні періоди. В обох підконтрольних стадах за більшістю досліджуваних ознак репродуктивної здатності між коровами та їх потомками різних генерацій спостерігалася достовірна різниця, при цьому кожне наступне покоління тварин відзначалося кращою репродуктивною функцією ніж попереднє. В цілому потомки різних генерацій відзначалися доброю плодючістю, а їх предки – середньою, на що вказує однойменний індекс. Індекс плодючості у потомків, залежно від генерації та лактації, знаходився в межах 47,8–52,1, а в предків – в межах 40,2–43,6. Між ознаками репродуктивної здатності корів та їх дочок, внучок і правнучок спостерігалися слабкі різного напряму зв’язки, які здебільшого були недостовірними. Низька співвідносна мінливість досліджуваних ознак свідчить про низький рівень успадковуваності відтворних якостей потомками.

Стаття присвячена розробці імітаційних моделей процесів управління наданням інтелектуальних сервісів в NGN. Показано, що для визначення ефективності управління наданням інтелектуальних сервісів різними авторами запропонована низка аналітичних моделей інтелектуальних надбудов як без врахування, так і з врахуванням самоподібності потоку заявок на інтелектуальні сервіси. При цьому зазначається, що створення аналітичних моделей при суттєвому ускладненні інтелектуальних надбудов стає практично неможливим. В такому випадку пропонується використовувати імітаційні моделі. Запропоновано інтелектуальну надбудову представити у вигляді системи масового обслуговування. Для моделювання інтелектуальних надбудов NGN у вигляді систем масового обслуговування без врахування самоподібності потоку заявок на інтелектуальні сервіси було прийнято рішення скористатися системою GPSS. Для моделювання інтелектуальних надбудов з урахуванням самоподібності потоку заявок пропонується використати систему «Network Simulator-2» (NS-2). В роботі представлено алгоритми функціонування та імітаційні моделі інтелектуальної надбудови, що надає один клас заявок без урахування самоподібності трафіку, інтелектуальної надбудови, що надає три класи заявок з відносними пріоритетами та без урахування самоподібності трафіку, і інтелектуальної надбудови з урахуванням самоподібності потоку заявок на інтелектуальні сервіси. Використовуючи імітаційні моделі без урахування та з урахуванням самоподібності трафіку для інтелектуальної надбудови, що обслуговує один клас заявок на інтелектуальні сервіси, визначені показники якості надаваних інтелектуальних сервісів, що надає можливість отримати оцінку ефективності управління наданням інтелектуальних сервісів. Запропоновані імітаційні моделі дозволять ще на етапі проектування NGN визначити ефективність управління наданням інтелектуальних сервісів інтелектуальною надбудовою.

У статті проаналізовано стан готовності України до впровадження електронного уряду. Розроблено концепцію сервісу сплати податків та зборів, що надасть можливості фізичним та юридичним особам отримувати і сплачувати рахунки на сплату державних податків та зборів за допомогою сучасних дистанційних засобів. Запропоновано перелік критеріїв, яким повинен відповідати даний сервіс. Розроблено схему інформаційних потоків сервісу сплати податків та зборів.

Стаття присвячена сучасним аспектам розвитку індустрії туризму та гостинності міжнародного туристичного бізнесу. Авторами підкреслюється актуальність і необхідність забезпечення та підвищення якості внутрішнього туристичного продукту, в умовах зміни кон’юнктури туристського попиту і суттєво збільшених внутрішніх і в’їзних туристських потоках. Сучасні споживачі послуг індустрії гостинності та туризму мають значний туристичний досвід, і відповідність світовим стандартам якості є необхідною умовою для подальшого розвитку туризму та гостинності як в нашій країні так і на арені міжнародного туристичного ринку. У статті розглянуті аспекти поняття «якість» стосовно до товарів і послуг, а також відмінні риси «якості виробника» і «якості споживача». Описано особливості забезпечення якості в сфері індустрії туризму та гостинності: це велика різноманітність видів діяльності і широкий набір функцій, які реалізують підприємства індустрії (організаційна, виробнича, сервісна і торгова функції). Авторами розглядаються питання формування механізму забезпечення якості на підприємствах індустрії туризму та гостинності. У висновку намічені кроки, запропоновані етапи і модель формування механізму забезпечення якості індустрії туризму та гостинності.

Стаття присвячена сучасним аспектам розвитку індустрії туризму та гостинності міжнародного туристичного бізнесу. Авторами підкреслюється актуальність і необхідність забезпечення та підвищення якості внутрішнього туристичного продукту, в умовах зміни кон’юнктури туристського попиту і суттєво збільшених внутрішніх і в’їзних туристських потоках. Сучасні споживачі послуг індустрії гостинності та туризму мають значний туристичний досвід, і відповідність світовим стандартам якості є необхідною умовою для подальшого розвитку туризму та гостинності як в нашій країні так і на арені міжнародного туристичного ринку. У статті розглянуті аспекти поняття «якість» стосовно до товарів і послуг, а також відмінні риси «якості виробника» і «якості споживача». Описано особливості забезпечення якості в сфері індустрії туризму та гостинності: це велика різноманітність видів діяльності і широкий набір функцій, які реалізують підприємства індустрії (організаційна, виробнича, сервісна і торгова функції). Авторами розглядаються питання формування механізму забезпечення якості на підприємствах індустрії туризму та гостинності. У висновку намічені кроки, запропоновані етапи і модель формування механізму забезпечення якості індустрії туризму та гостинності.

Стаття присвячена дослідженню сутності терміну «консалтинг». Окреслено чотири підходи до трактування дефініції «консалтинг» ‒експертний, сервісний, функціональний та процес ний та запропоновано авторське визначення поняття «туристичний консалтинг», під яким розуміємо висококваліфіковану допомогу фахівців щодо надання професійних послуг суб’єктам туристичного бізнесу щодо виявлення проблем у різних сферах діяльності (управлінській, інвестиційній, кадровій, маркетинговій, фінансовій юридичній тощо) і розробку пропозицій задля підвищення їх функціонування та піднесення іміджу на ринку туристичних послуг. Зазначено, що причинами виникнення консалтингу в сфері туризму в сучасних умовах є: невизначеність політичної та економічної ситуації в країні; поширення пандемії COVID-19; зниження інтенсивності туристичних потоків; системний та комплексний характер виявлених проблем; відносно висока вартість турпродукту; недостатній об’єм статистичних даних; відсутність вузькоспеціалізованих досліджень ринку туристичних послуг; розбіжність у поглядах на вирішення проблем між керівництвом та власниками туристичних підприємств; необхідність нового креативного погляду на вирішення проблеми, або компанію; необхідність залучення додаткових ресурсів для вирішення проблеми; можливість використання досвіду консультантів з певних питань; необхідність розробки системи стратегічного планування діяльності туроператорів; бажання забезпечити надійність та безпеку розвитку бізнесу. Водночас у статті зазначено ряд факторів, які стримують розвиток туристичного консалтингу на макро- та макрорівнях. Обґрунтовано основні напрями туристичного консалтингу, головні серед яких: дослідження туристичного ринку, розробка стратегій, концепцій, програм, майстер-планів розвитку туризму, розробка турпродукту, розробка техніко-економічного обгрунтування; менеджмент при виході на ринок; туристський маркетинг і брендинг; маркетинг і менеджмент дестинации; аудит туристських дестинацій; бізнес-планування, управління активами, проведення тренінгів, навчання; просування подій і PR; контроль якості. Продемонстровано роль та місце консалтингу в розвитку туристичного бізнесу.