Царюк. Оптимизация применения бессерверных технологий

Аннотация:
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке системы автоматической оптимизации параметров бессерверных функций для повышения эффективности облачных вычислений. Основой решения стал гибридный алгоритм, сочетающий LSTM-сети для прогнозирования нагрузки, генетический алгоритм для поиска оптимальных конфигураций и Q-learning для адаптивной корректировки критериев оптимизации. Математическое обоснование базируется на теории массового обслуживания M/M/c и многокритериальной оптимизации с учетом стоимости, производительности и надежности системы. Практической реализацией стал программный продукт на Python с использованием TensorFlow, FastAPI, SQLAlchemy и Docker. Система включает модули сбора метрик, прогнозирования временных рядов, оптимизации конфигураций и интеграции с облачными провайдерами AWS Lambda и Azure Functions.