Математична модель та адаптивне управління алгоритмом обслуговування даних журналу в умовах змінного серверного навантаження
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У роботі досліджується проблема логування станів виконання бізнес-процесів та очищення застарілих
логів у реляційній системі управління базами даних (СУБД). Запропоновано математичну модель і алгоритм
динамічного управління процесом видалення/архівації даних на основі адаптивного порогу обробки (𝑁threshold) та
параметрів планування (𝑇next_operation). Алгоритм реагує на зміни навантаження на сервер, коригуючи кількість
записів для видалення та частоту запуску операцій. У якості головного критерію ефективності розглянуто баланс
між обсягом оброблених даних, часом виконання операції та впливом на продуктивність системи. Експерименти
показують, що внаслідок самоадаптації під час зниженої активності системи вдається збільшити кількість
оброблених записів, а в періоди пікового навантаження алгоритм зменшує негативний вплив на продуктивність.
Порівняння з відомими підходами свідчить про актуальність та перспективність застосування адаптивних
методів керування фоновими завданнями (зокрема, очищення логів), що зумовлено необхідністю раціонального
використання обчислювальних ресурсів і дотримання вимог щодо збереження та доступності даних.
The article addresses the problem of optimizing the logging of business process execution states and managing outdated logs in a relational database management system (RDBMS). A mathematical model and an algorithm for dynamic log management are proposed, based on an adaptive processing threshold (𝑁threshold) and scheduling parameters (𝑇next_operation). The primary advantage of the approach lies in the algorithm’s ability to adapt to server workload fluctuations by increasing the number of processed records during periods of low system activity and minimizing performance impact during peak loads. The algorithm adjusts the number of records to be deleted and the frequency of operations in response to changes in server load. The key efficiency criterion is the balance between the volume of processed data, operation execution time, and system performance impact. Experimental results demonstrate the algorithm’s effectiveness in achieving a balance between system performance and the amount of processed data. The experiments show that, due to self-adaptation, the algorithm increases the number of processed records during periods of low system activity, while reducing its impact on performance during peak loads. The proposed methodology is promising for applications in business process automation, particularly in CRM systems (Customer Relationship Management), ERP systems (Enterprise Resource Planning), and e-commerce platforms, where stable server performance is critical. The use of relational databases combined with the proposed algorithm reduces implementation and training costs while maintaining high system flexibility and scalability. Comparison with well-known approaches highlights the relevance and prospects of applying adaptive methods for managing background tasks (particularly log cleaning), driven by the need for the efficient utilization of computational resources and compliance with data retention and availability requirements. Future research directions include extending the algorithm to support multi-user systems and integrating it with predictive analytics tools.
The article addresses the problem of optimizing the logging of business process execution states and managing outdated logs in a relational database management system (RDBMS). A mathematical model and an algorithm for dynamic log management are proposed, based on an adaptive processing threshold (𝑁threshold) and scheduling parameters (𝑇next_operation). The primary advantage of the approach lies in the algorithm’s ability to adapt to server workload fluctuations by increasing the number of processed records during periods of low system activity and minimizing performance impact during peak loads. The algorithm adjusts the number of records to be deleted and the frequency of operations in response to changes in server load. The key efficiency criterion is the balance between the volume of processed data, operation execution time, and system performance impact. Experimental results demonstrate the algorithm’s effectiveness in achieving a balance between system performance and the amount of processed data. The experiments show that, due to self-adaptation, the algorithm increases the number of processed records during periods of low system activity, while reducing its impact on performance during peak loads. The proposed methodology is promising for applications in business process automation, particularly in CRM systems (Customer Relationship Management), ERP systems (Enterprise Resource Planning), and e-commerce platforms, where stable server performance is critical. The use of relational databases combined with the proposed algorithm reduces implementation and training costs while maintaining high system flexibility and scalability. Comparison with well-known approaches highlights the relevance and prospects of applying adaptive methods for managing background tasks (particularly log cleaning), driven by the need for the efficient utilization of computational resources and compliance with data retention and availability requirements. Future research directions include extending the algorithm to support multi-user systems and integrating it with predictive analytics tools.
Опис
Ключові слова
Адаптивний алгоритм, логування, системи управління базами даних, продуктивність, SQL, Adaptive algorithm, logging, database management system, performance, structured query language
Бібліографічний опис
Пархомей І. Математична модель та адаптивне управління алгоритмом обслуговування даних журналу в умовах змінного серверного навантаження / І. Пархомей, Ю. Бойко, В. Лемешко // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2025. – № 1 – С. 168-174.