Разработка интеллектуального кэша данных, самомасштабируемой сервис-ориентированной архитектуры и экспериментального образца аналитической системы (BI) для обработки сверхбольших объемов данных. Обобщение и оценка результатов исследований

Объекты исследований: алгоритмы многоуровневой контейнеризированной микросервисной архитектуры, состоящей из высокопроизводительного сервера приложений, подсистемы кэширования, прикладного интерфейса разработчика, платформонезависимого клиентского приложения, слоя изоляции контейнера приложений. Разработанная технология предназначена для создания высокопроизводительных аналитических систем BI и систем автоматизации и управления предприятием. Цель: исследование и разработка комплекса научно-технических решений, направленных на разработка методов и подходов повышения производительности аналитических систем за счет механизмов формирования интеллектуального кэша данных с использованием высокопроизводительного многопоточного сервера приложений разработанного на языке C++ и создание технологии высокопроизводительных аналитических систем и систем управления предприятием. Основным результатом работы является контейнеризированная многоуровневая клиент-серверная архитектура, включающая в себя подсистему кэширования, алгоритмы интеллектуального выбора политик замещения данных, подсистему масштабирования, которые обеспечивают создание высокопроизводительных промышленных аналитических систем. Основной особенностью разрабатываемой архитектуры является платформонезависимость, масштабируемость и высокая производительность повторяющихся пользовательских запросов для получения аналитической информации. Проведены экспериментальные исследования разрабатываемого программного обеспечения. Применение алгоритмов кэширования позволяет уменьшить время отклика системы более чем в 30 раз. Наиболее перспективными алгоритмами являются LFU и LRU, время отклика системы было константным пи увеличении объема данных СУБД и файлового хранилища до 1 ТБайта,Исследования масштабируемости архитектуры показали линейный рост производительности при увеличении числа процессоров и ядер, полученные результаты показывают производительность для 1 ядра 575 запросов в секунду, что на порядок превосходит требования технического задания. Исследования производительности пользовательского интерфейса показали, что среднее время отклика интерфейса для различных операций составляет около 80 мс, что на 20% ниже.