«Розробка системи прогнозування та оптимізації опрацювання запитів на основі кешування та статистики звернень для клієнт-серверних систем»

Abstract

У бакалаврській роботі розглянуто проблему підвищення ефективності обробки запитів у клієнт-серверних інформаційних системах. Основну увагу приділено зменшенню кількості звернень до бази даних, підвищенню коефіцієнта попадання в кеш та скороченню середнього часу відповіді системи. У роботі проаналізовано класичні алгоритми кешування, зокрема FIFO, LRU, LFU та ARC, а також методи прогнозування запитів. Запропоновано підхід, що поєднує адаптивне кешування на основі LFU з ковзним часовим вікном, використання TTL, аналіз статистики звернень і прогнозування наступних запитів за допомогою матриці переходів. Для зменшення кількості помилкових прогнозів використано поріг достатності статистики Nmin та warm-up механізм. Розроблена система моделює роботу клієнт-серверної архітектури, у якій запити обробляються через кеш, базу даних, модуль логування, модуль аналізу частоти, модуль прогнозування та модуль попереднього завантаження. Для реалізації серверної частини використано FastAPI та Uvicorn. Ефективність системи оцінювалася за такими метриками, як Hit Rate, кількість звернень до бази даних, кількість prefetch-завантажень, середній час відповіді та точність прогнозування. За результатами експериментів встановлено, що поєднання прогнозування, prefetching та warm-up порогу дозволяє підвищити ефективність використання кешу, зменшити навантаження на базу даних і скоротити середній час відповіді системи. Практична цінність роботи полягає в можливості застосування запропонованого підходу у вебсервісах, API-серверах та розподілених інформаційних системах із великою кількістю користувацьких запитів.