ДонНТУ Портал магистров
Фото

Ястребов Александр Романович

Факультет интеллектуальных систем и программирования

Кафедра программной инженерии им. Л. П. Фельдмана

Направление 09.04.04 «Программная инженерия»

Профиль: «Методы и средства разработки программного обеспечения»

Тема выпускной квалификационной работы магистра: «Исследование методов повышения производительности баз данных для систем интернет-магазинов с высоким трафиком»

Руководитель ВКР: к.т.н., доц. Рычка О.В.

Научные труды

Собственные публикации и доклады

1. Механизмы распределенной обработки данных для интернет-магазинов: преимущества и вызовы

Авторы: А.Р. Ястребов, О.В. Рычка

Описание: в статье рассматриваются механизмы распределенной обработки данных для интернет-магазинов, анализируются их ключевые преимущества, такие как масштабируемость и отказоустойчивость, а также вызовы, связанные с безопасностью и согласованностью данных.

Источник: Материалы V Международной научно-практической конференции «Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем» (ПИИВС-2024). Том 2. – Донецк, ГОУ ВПО "Донецкий национальный технический университет", 2025. – с. 134-140.

2. Экономическая эффективность автоматической модерации с помощью искуственного интелекта в e-commerce

Авторы: А.Р. Ястребов, А.В. Боднар

Описание: в статье рассматриваются теоретические и практические аспекты автоматической модерации контента на базе искусственного интеллекта в электронной коммерции, анализируются её экономическая эффективность, преимущества по сравнению с ручными методами, а также связанные с внедрением риски и перспективы.

Источник: Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2025 – студенческая секция) : Сборник материалов XVI Международной научно-технической конференции в рамках XI Международного научного форума Донецкой Народной Республики, Донецк, 28 мая 2025 г. / ФГБОУ ВО «ДонНТУ», Науч.-образоват. ин-т компьютер. наук и технологий ; ред. кол.: Аноприенко А. Я. (пред.), Васяева Т. А., Секирин А. И. [и др.] ; отв. ред. Р. В. Мальчева. – Донецк : Донецкий национальный технический университет, 2025. – С. 294–303.

3. Параллельная обработка транзакций в системах интернет-торговли с использованием современных архитектур баз данных

(В печати)

Авторы: А.Р. Ястребов, О.В. Рычка

Описание: в статье рассматриваются результаты экспериментального исследования производительности четырех систем управления базами данных (PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Firebird) при обработке параллельных транзакций в контексте интернет-торговли, анализируется влияние архитектуры СУБД, уровня изоляции транзакций и размера пакета операций на скорость обработки и надёжность данных.

Источник: Материалы IX Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ» (СИТОНИ-2025) – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2025.

Доклады и публикации научного руководителя

4. Сравнительный анализ методов интеллектуальной обработки данных для повышения качества прогнозных моделей

Авторы: О.В. Рычка

Описание: в статье рассматриваются результаты сравнительного анализа эффективности различных статистических методов поиска аномальных значений в данных, включая предложенный автором метод на основе построения прямоугольной области надёжности, а также представлена его программная реализация, направленная на повышение качества прогнозных моделей.

Источник: Рычка, О.В. Сравнительный анализ методов интеллектуальной обработки данных для повышения качества прогнозных моделей / О.В. Рычка // Информатика и кибернетика. – 2023. – № 2(32). – С. 36-42. – EDN FHDZPV.

5. Сравнение производительности различных подходов в задаче классификации

Авторы: А. О. Истягин, О. В. Рычка

Описание: в статье рассматриваются различные подходы к решению задачи классификации типов номеров отелей, включая использование регулярных выражений в СУБД и на языке C#, а также нейронной сети на Python, проводится сравнительный анализ их производительности и делаются выводы о целесообразности применения каждого метода в зависимости от объёма данных и доступных ресурсов.

Источник: Истягин, А.О. Сравнение производительности различных подходов в задаче классификации / А.О. Истягин, О.В. Рычка // Информатика и кибернетика. – 2023. – № 4(34). – С. 37-41. – EDN NOTYZR.

6. Практическое использование методов поиска и корректировки аномалий для построения точных прогнозов

Авторы: О. В. Рычка

Описание: в статье рассматриваются разработка и практическая оценка автоматизированной системы для поиска и корректировки аномальных измерений в статистических данных, демонстрируется эффективность предложенных автором методов на реальных примерах и подтверждается их способность повышать точность регрессионных моделей и построенных на их основе прогнозов.

Источник: Рычка, О.В. Практическое использование методов поиска и корректировки аномалий для построения точных прогнозов / О. В. Рычка// Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2022) : Материалы IV Международной научно-практической конференции, Донецк, 29–30 ноября 2022 года. – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2022. – С. 252. – EDN ZCOLCZ.

Тематические доклады

7. Сетевая технология для быстрой доставки информации с безопасностью веб-серверов в локальных условиях

Авторы: Й. Б. Курамбаев

Описание: в данной статье рассматриваются особенности развития сетевого программирования и их его на развитие систем обнаружения опасностей. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния выбора направления развития компьютерных технологий. Даны рекомендации по внедрению разработок в программирование.

Источник: Курамбаев Й. Б. Сетевая технология для быстрой доставки информации с безопасностью веб-серверов в локальных условиях / Й. Б. Курамбаев// Материалы Международного научного журнала «ВЕСТНИК НАУКИ» № 4 (61) Т.1, 2023. - С. 278-281.

8. Метрики для динамического масштабирования баз данных в облачных средах

Авторы: А.В. Бойченко, Д.К. Рогожин, Д.Г. Корнеев

Описание: в статье проводится анализ основных методов масштабирования баз данных (репликация, шардинг) и их поддержки на уровне популярных реляционных СУБД и NoSQL решений с различными моделями данных: документо-ориентированной, ключ-значение, поколоночной, графовой. Приводится оценка возможности современных облачных решений и модель для организации динамического масштабирования в облачной инфраструктуре. Выделяются группы базовых метрик, характеризующих параметры функционирования СУБД и технических средств, а также определяются цели и группы интегральных метрик, необходимых для реализации адаптивных алгоритмов динамического масштабирования баз данных в облачной инфраструктуре.

Источник: Бойченко А.В., Рогожин Д.К., Корнеев Д.Г. МЕТРИКИ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОГО МАСШТАБИРОВАНИЯ БАЗ ДАННЫХ В ОБЛАЧНЫХ СРЕДАХ. Статистика и Экономика. 2013;(6):189-195.

9. Оптимизация работы информационной системы розничной торговли с помощью nosql

Авторы: Н. П. Орлянская, В. А. Тешев, В. В. Ткаченко

Описание: в статье рассматриваются проектирование и реализация кросс-платформенного веб-приложения на основе нереляционных баз данных MongoDB и Redis для автоматизации бизнес-процессов сети розничных магазинов и интернет-магазина, что обеспечивает гибкость, масштабируемость и повышение производительности системы.

Источник: Оптимизация работы информационной системы розничной торговли с помощью NoSQL // Вестник Адыгейского государственного университета, серия «Экономика». 2024. Вып. 3 (345). С. 125–133. DOI: 10.53598/2410-3683-2024-3-345-125-133.

10. Оптимизация высоконагруженных веб-проектов с использованием микросервисной архитектуры

Авторы: М. И. Шумилов

Описание: в данной статье подробно исследуются методы оптимизации высоконагруженных веб-проектов с применением микросервисной архитектуры. Основная цель работы заключается в проведении всестороннего анализа эффективности использования микросервисного подхода для обеспечения гибкости, масштабируемости и высокой отказоустойчивости современных веб-приложений.

Источник: Шумилов М.И. ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫСОКОНАГРУЖЕННЫХ ВЕБ-ПРОЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МИКРОСЕРВИСНОЙ АРХИТЕКТУРЫ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2024. 11(128). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/18560

11. Озёра данных

Авторы: И. А. Казакова

Описание: в статье рассмотрено применение озёр данных – хранилищ неструктурированных данных, получаемых из различных источников. Рассмотрены возможность совместного использования хранилищ и озёр данных, которая позволяет повысить эффективность использования «сырых», необработанных данных; программное обеспечение для работы с озёрами данных.

Источник: Казакова, И.А. Озёра данных / И. А. Казакова // Материалы журнала ВЕСТНИК ПЕНЗЕНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2024. Вып. 4 (48), Пенза: Пензенский государственный университет, 2024. – С. 54-56. – EDN AIGJLT.

12. Повышение производительности баз данных

Авторы: И.Н. Набродова, Г.А. Кузнецов

Описание: в статье рассматривается изучение и определение ключевых пунктов оптимизации баз данных для повышения их производительности на нагруженных проектах.

Источник: Набродова, И.Н. Повышение производительности баз данных / И. Н. Набродова, Г.А. Кузнецов // Материалы журнала ИЗВЕСТИЯ ТУЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ 2021. Вып. 9, Тула: Тульский государственный университет, 2021. – С. 371-373. – EDN BQZZDB.

13. Обеспечение требований ACID для высоконагруженных СУБД

Авторы: И.П. Костенко, М.В. Ступина

Описание: в статье рассматриваются ключевые принципы ACID, которые являются основой надежных и целостных баз данных. ACID — это аббревиатура, обозначающая Atomicity, Consistency, Isolation и Durability, то есть Атомарность, Согласованность, Изоляция и Устойчивость. Дано подробное описание каждого из этих принципов, проанализировано их влияние на надежность и целостность данных, отмечены ограничения, которые необходимо соблюдать для их обеспечения.

Источник: Костенко, И.П. Обеспечение требований ACID для высоконагруженных СУБД / И.П. Костенко, М.В. Ступина // Материалы журнала МОЛОДОЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬ ДОНА. 2023. Вып. 3 (42), Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет, 2023. – С. 35-39. – EDN DKTDCE.

14. Особенности NOSQL бд и их отличия от реляционных бд. концепция nosql, бд apache hbase, области их применения

Авторы: М.Т. Мырадов, Д.Я. Гараджаева

Описание: в статье рассматриваются особенности и отличия NoSQL баз данных от реляционных, концепция NoSQL на примере Apache HBase, а также ключевые области их применения для работы с большими объемами данных, высокой масштабируемостью и доступностью.

Источник: Мырадов, М.Т. Особенности NOSQL бд и их отличия от реляционных бд. концепция nosql, бд apache hbase, области их применения / М.Т. Мырадов, Д.Я. Гараджаева // Материалы журнала Наука и Мировоззрение. 2025. Вып. 37, – С. 63-68.

15. Выявление с помощью нагрузочного тестирования и устранение узких мест в работе с базами данных

Авторы: О.О. Глушкова

Описание: статья посвящена анализу типичных проблем, возникающих при эксплуатации СУБД: от некорректной индексации и неэффективных запросов до дисбаланса в распределенных системах. Рассматриваются практические методы их решения, включая оптимизацию структуры запросов, выбор подходящих типов индексов, внедрение гибридного кэширования и динамического шардинга. Особое внимание уделяется важности нагрузочного тестирования для выявления скрытых узких мест, а также роли регулярного мониторинга метрик производительности. На примерах показано, как сочетание технических решений и грамотной настройки позволяет снизить задержки, минимизировать ошибки и повысить отказоустойчивость систем.

Источник: Глушкова, О.О. Выявление с помощью нагрузочного тестирования и устранение узких мест в работе с базами данных / Глушкова О.О. // Материалы журнала ВЕСТНИК НАУКИ. 2025. Вып. 4 (85), Москва: Московский государственный технологический университет «Станкин», 2025. – С. 736-742. – EDN WRJEUS.

Переводы статей

16. Создание графовой модели нейронной сети для электронной коммерции

Авторы: Булычева Мария

Автор перевода: Ястребов А.Р.

Описание: в статье рассматривается разработка моделей графовых нейронных сетей (GNN) для электронной коммерции, предназначенных для прогнозирования взаимодействия пользователей с контентом главной страницы. Описанные методы ориентированы на использование сетей для повышения релевантности и персонализации пользовательского опыта.

Источник: Bulycheva, Marita. 2024. “Building a Graph Neural Network Model for E-Commerce.” American Research Journal of Computer Science and Information Technology 8 (1): 18–23.

17. Углубленный анализ современных стратегий кэширования в распределенных системах: шаблоны реализации и влияние на производительность

Авторы: Махак Шах, Акааш Вишал Хазарика

Автор перевода: Ястребов А.Р.

Описание: в данном исследовании рассматриваются теоретические основы, модели реализации и влияние различных методологий кэширования на производительность. Мы анализируем архитектуры кэширования, выделяя их влияние на производительность, масштабируемость и надежность системы. Синтезируя отраслевой опыт с теоретическими подходами, данная статья дает представление о выборе и реализации оптимальных стратегий кэширования. Кроме того, мы предлагаем инновационные метрики оценки эффективности кэширования в распределенных средах и представляем эмпирические данные в поддержку конкретных моделей кэширования для различных вариантов использования.

Источник: Mahak Shah, Akaash Vishal Hazarika. 2025. "An Adaptive Real-Time Framework for Heart Disease Prediction Using Optimized Ensemble Classifier." International Journal of Science and Engineering Applications 12 (1): 11–19.

18. Введение в облачные вычисления и примеры облачных баз данных

Авторы: София Сален, Цзинг Ванг

Автор перевода: Ястребов А.Р.

Описание: в данной статье будут приведены примеры моделей облачных сервисов, а также рассмотрены облачные базы данных, предоставляемые компаниями, работающими в сфере облачных вычислений. Поскольку базы данных, предоставляемые платформами облачных вычислений, существенно различаются, в данной статье будут рассмотрены две облачные базы данных: SimpleDB от Amazon, предоставляемая Amazon Web Services (пример IaaS), и Bigtable от Google, предоставляемая Google App Engine (пример PaaS), с точки зрения их модели данных, преимуществ и ограничений.

Источник: Salen, Sofia, and Jing Wang. "Introduction to Cloud Computing and Examples of Cloud Databases." Term paper, University of Rochester, Department of Computer Science, 2017.

19. Оптимизация производительности базы данных за счет эффективного управления соединениями

Авторы: Ришаб Гупта

Автор перевода: Ястребов А.Р.

Описание: в статье рассматриваются методы оптимизации производительности баз данных путем внедрения специализированных пулов соединений (Mongobetween для MongoDB и PgBouncer для PostgreSQL), что позволяет снизить нагрузку на ресурсы, уменьшить задержку, повысить пропускную способность и обеспечить стабильность при высоких нагрузках без изменения логики приложения.

Источник: Gupta, Rishabh. 2025. "Optimizing Database Performance through Efficient Connection Management." World Journal of Advanced Research and Reviews 26 (1): 821–28.

20. Шардинг с помощью хэш-партиционирования

Авторы: Кайо Х. Коста, Жоау Вианни Б.М. Фильо, Пауло Энрике М. Майя

Автор перевода: Ястребов А.Р.

Описание: в статье рассматриваются техника горизонтального масштабирования баз данных с помощью хэш-партиционирования как шаблон для равномерного распределения данных между узлами кластера с целью избежания "горячих точек" и обеспечения балансировки нагрузки чтения и записи.

Источник: Costa, Caio H., João Vianney B. M. Filho, Paulo Henrique M. Maia, and Francisco Carlos M. B. Oliveira. 2015. "Sharding by Hash Partitioning: A Database Scalability Pattern to Achieve Evenly Sharded Database Clusters." In *Proceedings of the 17th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2015) - Volume 2*, 313–320.