AI-ПІДХОДИ ДО ОПТИМІЗАЦІЇ РЕСУРСІВ У ДИНАМІЧНИХ ХМАРНИХ ІНФРМАСТРУКТУРАХ
Ключові слова:
штучний інтелект, хмарні технології, кібербезпекаАнотація
У цій роботі досліджуються сучасні підходи на основі штучного інтелекту (ШІ) до оптимізації використання ресурсів у хмарних обчислювальних середовищах. Основна увага приділяється використанню глибокого підкріплювального навчання, еволюційних алгоритмів і федеративного навчання для керування динамічним навантаженням, підвищення енергоефективності та забезпечення кібербезпеки. Розглянуто й узагальнено результати останніх досліджень, які демонструють переваги гібридних ШІ-систем. Окремо підкреслено важливість інтеграції таких підходів у багатокористувацькі хмарні інфраструктури з урахуванням специфічних обмежень платформ та нових векторів загроз. Особливу увагу приділено конфіденційності даних, відмовостійкості та відповідності міжнародним стандартам безпеки.
Посилання (Бібліографія)
Nishad D. K. et al. Adaptive AI-enhanced computation offloading with machine learning for QoE optimization and energy-efficient mobile edge systems //Scientific Reports. – 2025. – Т. 15. – №. 1. – С. 15263.
Mohammed A. et al. Advancing AI-Cloud Integration: Comparative Analysis of Algorithms and Novel Solutions //International Journal of Innovative Science and Research Technology. – 2025. – Т. 10. – №. 4. – С. 1555-1560.
Chaudhary H. et al. Advanced queueing and scheduling techniques in cloud computing using AI-based model order reduction //Discover Computing. – 2025. – Т. 28. – №. 1. – С. 1-40.
Whitman, J., El-Karim, A., Priya Nandakumar, Ortega, F., & William, E. Threat Intelligence Integration with Cloud-Based Anomaly Detectors. 2024. 14 November. URL: https://www.researchgate.net/publication/391497472_Threat_Intelligence_Integration_with_Cloud-Based_Anomaly_Detectors (date of access: 14.05.2025).
Hanan Lutfiyya, & Researcher Scholar V. A framework for optimizing resource allocation in AI-powered Cloud platforms under salesforce deployment... ResearchGate, P. 1–7. URL: https://www.researchgate.net/publication/391629185_a_framework_for_optimizing_resource_allocation_in_ai-powered_cloud_platforms_under_salesforce_deployment_constraints (date of access: 15.05.2025).
