Алгоритмічні та математичні методи оптимізації зберігання та обробки даних у сучасній ІТ-інфраструктурі
DOI: 10.31673/2412-9070.2026.318105
Анотація
Зростання обсягів даних у сучасних інформаційних системах, зумовлене активним розвитком цифрових сервісів, хмарних технологій, Інтернету речей та платформ великих даних, суттєво ускладнює процеси їх зберігання та обробки. Раціональне використання ресурсів пам’яті, зменшення затримок доступу до даних, забезпечення високої продуктивності, відмовостійкості та масштабованості стали ключовими завданнями для корпоративних, розподілених і хмарних ІТ-інфраструктур. У цих умовах особливої актуальності набувають алгоритмічні та математичні методи оптимізації, які дозволяють формалізувати процеси управління даними, знизити накладні витрати та підвищити ефективність функціонування інформаційних систем різного масштабу.
У статті представлено огляд сучасних алгоритмічних і математичних методів оптимізації зберігання та обробки даних, що застосовуються в системах управління базами даних, розподілених обчислювальних середовищах, платформах великих даних і хмарних інфраструктурах. Розглянуто основні класи задач оптимізації, пов’язані з розміщенням і міграцією даних, індексацією, кешуванням, реплікацією, балансуванням навантаження та управлінням ресурсами. Проаналізовано математичні моделі, що використовуються для формалізації таких задач, зокрема методи математичного програмування, графові, стохастичні та ймовірнісні моделі.
Окрему увагу приділено алгоритмічним підходам до розв’язання задач оптимізації, включаючи точні, евристичні та метаевристичні методи, а також алгоритми машинного навчання і навчання з підкріпленням. Проведено класифікацію існуючих підходів, визначено їх переваги та обмеження з погляду точності, обчислювальної складності, адаптивності та практичної програмної реалізації. Окреслено перспективи подальшого розвитку методів оптимізації в контексті ускладнення ІТ-інфраструктур, зростання обсягів даних і впровадження інтелектуальних систем управління.
Ключові слова: оптимізація зберігання даних, алгоритми, математичні моделі, ІТ-інфраструктура, бази даних, хмарні обчислення, великі дані.
