ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС
Проблематика. Сучасні енергоблоки АЕС характеризуються високою структурною складністю, багаторівневою ієрархією інформаційно-керуючих систем та значною кількістю…
Проблематика. Малий і середній бізнес в Україні працює в умовах одночасної дії двох викликів: довготривалий воєнний стан з ударами по енергетичній інфраструктурі та необхідність цифрової трансформації для збереження конкурентоспроможності. Існуючі ERP- і CRM-системи розраховані на стабільну інфраструктуру та великі бюджети впровадження і слабо пристосовані до режиму часткової роботи, швидкої міграції між власним і хмарним середовищем, поетапного розгортання за обмеженого бюджету. Це створює потребу в архітектурних рішеннях для класу малого торгово-сервісного бізнесу з багатоканальною реалізацією.
Мета. Розробити архітектуру і алгоритми модульної системи цифрової автоматизації для багатоканального торгово-сервісного малого бізнесу в умовах воєнного стану та запропонувати методологію верифікації і валідації мікросервісної реалізації її компонентів.
Методика реалізації. Архітектура побудована за принципом «мікросервіс на бізнес-функцію» з розподілом між дев’ятьма сервісами. Взаємодія проходить через стандартизовані API (REST, gRPC) та асинхронний обмін повідомленнями (RabbitMQ). Методологія верифікації і валідації спирається на сучасні практики тестування мікросервісних систем: модульне, контрактне, інтеграційне, наскрізне та хаос-тестування. Апробація проведена на чотирьох типах підприємств.
Результати дослідження. Архітектура забезпечує роботу системи в режимі часткової доступності при відмові окремих сервісів, переносимість між локальною та хмарною інфраструктурою, поетапне розгортання за обмеженого бюджету і відсутність вендор-локу завдяки відкритому стеку. Методологія верифікації і валідації покриває п’ять рівнів тестування і прив’язує кожну архітектурну вимогу до конкретного типу перевірки.
Висновки. Модульна мікросервісна архітектура придатна для класу багатоканального торгово-сервісного малого бізнесу в умовах нестабільної інфраструктури. Подальша робота передбачає накопичення кількісних показників експлуатації та інтеграцію з прогнозними модулями на основі машинного навчання.
Ця робота має відкриту ліцензію: вільно поширюйте та адаптуйте її, посилаючись на авторів і журнал. Умови ліцензії ↗
Авторське право (c) 2026 Євген Панкратов, Григорій Тимчик (Автор)
Проблематика. Сучасні енергоблоки АЕС характеризуються високою структурною складністю, багаторівневою ієрархією інформаційно-керуючих систем та значною кількістю…
Проблематика. Розпізнавання жестової мови на основі штучного інтелекту є актуальною, не розв’язаною досі проблемою. Для української жестової мови (УЖМ) задача ускладнена…
Проблематика. Індексація є ключовим засобом підвищення продуктивності реляційних баз даних, однак ручний вибір індексів залишається складним і суб’єктивним. Зі…
Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.