Детальная информация

Работа посвящена созданию клиентской части (frontend) стенда для исследования алгоритмов прогнозирования и распределения ресурсов в облачных вычислениях. Разрабатываемый интерфейс должен обеспечивать ввод исходных данных, подключение алгоритмов прогнозирования и распределения ресурсов, а также визуализацию полученных результатов. В ходе работы был проведён обзор существующих симуляционных платформ, выявлены ограничения по части визуального взаимодействия и гибкости настройки. На основе полученных данных была спроектирована и реализована frontend-архитектура. Пользовательский интерфейс поддерживает настройку симуляций вручную и через JSON, запуск симуляций, просмотр истории и анализ метрик в виде графиков и диаграмм. Разработанный инструмент облегчает исследование поведения облачных систем без необходимости развёртывания физической инфраструктуры и может быть использован в образовательных, научных и инженерных целях. В процессе работы были использованы следующие информационные технологии: язык программирования TypeScript, библиотека React, Chart.js для визуализации, React Router для маршрутизации, а также REST API для связи с backend-сервисами. В качестве облачных технологий применялись контейнеризация Docker и локальные имитации облачной инфраструктуры; данные для визуализации получались из базы данных InfluxDB, взаимодействие с которой осуществлялось через backend.

The work is dedicated to the development of the client side (frontend) of a testbed for researching forecasting and resource allocation algorithms in cloud computing. The designed interface is intended to support input of initial data, integration of forecasting and resource allocation algorithms, as well as visualization of the obtained results. A review of existing simulation platforms was conducted, revealing limitations in terms of visual interaction and configuration flexibility. Based on the collected insights, a frontend architecture was designed and implemented. The user interface supports manual and JSON-based simulation configuration, simulation launching, history viewing, and analysis of metrics in the form of graphs and charts. The developed tool facilitates the study of cloud system behavior without the need for physical infrastructure deployment and can be used for educational, scientific, and engineering purposes. The following information technologies were used during the work: TypeScript programming language, React library, Chart.js for visualization, React Router for routing, and REST API for communication with backend services. Docker-based containerization and local emulation of cloud infrastructure were employed as cloud technologies; data for visualization was obtained from an InfluxDB database, accessed through the backend.