RU: Цель. Проанализировать стохастические методы метамоделирования облачных инфраструктур (ОИ) на основе концептуальных требований обеспечения их готовности с учетом требований производительности, масштабируемости вычислительного ресурса, экономии энергопотребления и эластичности управления компонентами ОИ. Методика. Выполнен анализ стохастических методов, используемых для моделирования поведения и оценки показателей готовности, надежности облачных инфраструктур (ОИ). В качестве фундаментальной основы рассмотрена таксономия метамоделирования ОИ, базирующаяся на концептуальных основах обеспечения производительности, масштабируемости ресурса, экономии энергопотребления и эластичности управления компонентами облачной инфраструктуры. Помимо широко известных методов оценивания с использованием аппарата стохастических сетей Петри, марковских цепей предлагается акцентировать внимание на возможности применения методов полумарковского моделирования, которые способствуют повышению точности оценивания метрик качества предоставляемых услуг (QoS). Результаты. Предложенная таксономия является фундаментальной основой для моделирования поведения и оценки показателей готовности, надежности облачных инфраструктур. Научная новизна. Решена проблема отсутствия методологии моделирования процессов функционирования ОИ, базирующаяся на единой таксономической основе комплексного решения задачи оценки, анализа и контроля уровня готовности облачных инфраструктур. Практическая значимость. Проведенный анализ открывает возможности использования стохастических методов для обеспечения производительности, масштабируемости ресурса, экономии энергопотребления и эластичности управления компонентами облачной инфраструктуры. Рассмотренные методы моделирования можно применять для выбора оптимальных архитектурных решений в соответствии с установленным критерием готовности облачных инфраструктур.
UK: Мета. Проаналізувати стохастичні методи метамодельованих хмарних інфраструктур (XI) на основі концептуальних вимог забезпечення їх готовності з урахуванням вимог продуктивності, масштабованості обчислювального ресурсу, економії енергоспоживання і еластичності управління компонентами хмарноï iнфраструктури. Методика. Виконано аналіз стохастичних методів, використовуваних для моделювання поведінки і оцінки показників готовності, надійності хмарних інфраструктур (XI). В якості фундаментальної основи розглянуто таксономію метамодельованих ХІ, що базується на концептуальних засадах забезпечення продуктивності, масштабованості ресурсу, економії енергоспоживання і еластичності управління компонентами хмарної інфраструктури. Крім широко відомих методів оцінювання з використанням апарату стохастичних мереж Петрі, марковских ланцюгів пропонується акцентувати увагу на можливості застосування методів напівмаркiвського моделювання, які сприяють підвищенню точності оцінювання метрик якості послуг, що надаються (QoS). Результати. Запропонована таксономія є фундаментальною засадою для моделювання поведінки і оцінки показників готовності, надійності хмарних інфраструктур. Наукова новизна. Вирішено проблему відсутності методології моделювання процесів функціонування ХІ, що базується на єдиній таксономiчнiй основі комплексного розв'язання задачі оцінки, аналізу та контролю рівня готовності хмарних інфраструктур. Практична значимість. Проведений аналіз відкриває можливості використання стохастичних методів для забезпечення продуктивності, масштабованості ресурсу, економії енергоспоживання і еластичності управління компонентами хмарної інфраструктури. Розглянуті методи моделювання можна застосовувати для вибору оптимальних архітектурних рішень відповідно до встановленого критерія готовності хмарних інфраструктур.
EN: Purpose. Analyze stochastic methods for metamodeling of cloud infrastructures (СI) based on conceptual requirements for ensuring their readiness taking into account performance requirements, scalability of the computing resource, energy saving and elasticity of control of the components of the СI. The technique. The analysis of stochastic methods used to model the behavior and assess readiness indicators, the reliability of cloud infrastructures (СI) is performed. As a fundamental basis, the taxonomy of OO metamodeling is considered, which is based on the conceptual foundations of ensuring productivity, resource scalability, energy saving, and elasticity of management of the components of the cloud infrastructure. In addition to the well-known estimation methods using the apparatus of stochastic Petri nets, Markov chains are proposed to focus on the possibility of using semi-Markov modeling methods that contribute to improving the accuracy of evaluating the metrics of the quality of services provided (QoS). Results. The proposed taxonomy is a fundamental basis for modeling behavior and assessing the availability and reliability of cloud infrastructures. Scientific novelty. The problem of the lack of methodology for modeling the processes of СI functioning is solved, which is based on a single taxonomic basis of a comprehensive solution to the problem of assessing, analyzing and monitoring the level of readiness of cloud infrastructures. Practical value. The analysis opens up the possibility of using stochastic methods to ensure performance, resource scalability, energy saving and elasticity of management of the components of the cloud infrastructure. The considered methods of modeling can be applied to the selection of optimal architectural solutions in accordance with the established criterion of readiness of cloud infrastructures.
