Preview

Информатика и образование

Расширенный поиск

Повышение эффективности распределения ресурсов в сетях доставки образовательного контента с использованием интеграционной шины «1С:Шина»

https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-4-90-95

Аннотация

Системы управления обучением (англ. Learning Management System, LMS) играют ключевую роль в образовательном процессе, предоставляя студентам разнообразные виды образовательного контента, а преподавателям — инструменты для контроля знаний обучающихся и оценки прогресса. Однако с увеличением числа студентов возрастает и нагрузка на каналы передачи данных, что может привести к снижению качества обучения. Для решения этой проблемы используются сети доставки контента (англ. Content Delivery Network, CDN), которые ускоряют загрузку веб-сайтов и уменьшают нагрузку на серверы. CDN обеспечивают доступность и безопасность сайтов, а также улучшают их масштабируемость (устойчивость к плавному росту нагрузки), распределяя контент по сети серверов, расположенных по всему миру, что позволяет пользователям быстрее и эффективнее получать доступ к контенту.

Интеграционная шина обмена данными (сервисная шина предприятия (англ. Enterprise Service Bus, ESB)) может стать эффективным инструментом для оптимизации алгоритма распределения контента CDN. Она позволяет объединить различные системы и приложения, обеспечивая обмен данными между ними. Это особенно полезно в контексте дистанционного обучения, требующего быстрой и надежной доставки образовательного контента, обратной связи, аналитики обучения и т. п. Внедрение интеграционной шины обмена данными с системой дистанционного обучения на основе LMS может стать ключевым фактором в обеспечении эффективного и качественного образовательного процесса. В статье рассмотрены свойства и характеристики интеграционной шины обмена данными, обосновано использование интеграционной шины для оптимизации алгоритма распределения контента CDN, в частности в LMS.

Об авторах

А. А. Прокуровский
Московский технический университет связи и информатики; Фирма «1С»
Россия

Прокуровский Алексей Андреевич - аспирант кафедры корпоративных информационных систем, факультет информационных технологий.

Москва



И. А. Андреев
Московский технический университет связи и информатики; «1С-Образование»
Россия

Андреев Илья Александрович - канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры корпоративных информационных систем, факультет информационных технологий, МТУСИ; директор, «1С-Образование».

Москва



Н. В. Тутова
Московский технический университет связи и информатики
Россия

Тутова Наталья Владимировна - канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры корпоративных информационных систем, факультет информационных технологий.

Москва



Список литературы

1. Papagianni C., Leivadeas A., Papavassiliou S. A cloudoriented content delivery network paradigm: Modeling and assessment. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2013;10(5):287–300. DOI: 10.1109/TDSC.2013.12.

2. Triukose S., Wen Zh., Rabinovich M. Measurement of the commercial content delivery network. Proc. 20th Int. Conf. on World Wide Web (WWW’11). New York, NY, USA, Association for Computing Machinery; 2011:467–476. DOI: 10.1145/1963405.1963472.

3. Ren Yu., Huang Ch., Lv Y., Lv W., Zhang H. A distributed real-time transcoding CDN system design and performance simulation study. Sensors. 2022;22(5):1945. DOI: 10.3390/s22051945.

4. Pleskanka M. The quality of service parameters QOS improvement in CDN network with Edge Compute module. Infocommunication Technologies and Electronic Engineering. 2023;3(2):64–73. (In Ukrainian.) DOI: 10.23939/ictee2023.02.064.

5. MaheshKumar R., Veni S. CAD-CDN: Coronary artery disease prediction using convolutional neural network with modified densenet. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication. 2023;11(9):576–584. DOI: 10.17762/ijritcc.v11i9.8847.

6. Lee S., Manjunath D., Joo C. On the economics effects of CDN-mediated delivery on content providers. IEEE Transactions on Network and Service Management. 2022;19(4):4449–4460. DOI: 10.1109/TNSM.2022.3162883.

7. Roy S., Williamson C. L., McLean R. LMS performance issues: A case study of D2L. International Journal of Computers and Their Applications. 2018;25(3):113–122. Available at: https://isca-hq.org/Documents/Journal/Archive/2018volume25-3.pdf

8. Contreras L. M., Solano A., Cano F., Folgueira J. Analysis of network function sharing in Content Delivery Networkas-a-service slicing scenarios. International Journal of Network Management. 2023;33(4):e221. DOI: 10.1002/nem.2221.

9. Радишевский В. Л., Кульневич А. Д. Распределенный брокер сообщений Kafka для высокоскоростной передачи и агрегации данных. Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет; 2018:284–285. EDN: NRYQYF.

10. Arpanaei F., Rivas-Moscoso J. M., De Francesca I., Hernández J. A., Sánchez-Macián A., Zefreh M. R., Larrabeiti D., Fernández-Palacios J. P. Enabling seamless migration of optical metro-urban networks to the multi-band: Unveiling a cutting-edge 6D planning tool for the 6G era. Journal of Optical Communications and Networking. 2024;16(4):463–480. DOI: 10.1364/JOCN.505490.

11. D’Arienzo M., Gracco S. A survey on CDN vulnerability to DoS attacks. International Journal of Computer Networks & Communications. 2023;15(5):127–145. DOI: 10.5121/ijcnc.2023.15508.

12. Taha M., Ali A. Redirection and protocol mechanisms in content delivery network-edge servers for adaptive video streaming. Applied Sciences. 2023;13(9):5386. DOI: 10.3390/app13095386.

13. G V S A. V., G V N A. V. Dynamic user routing for paid and free users in web applications using content delivery network (CDN). International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. 2023;11(7):409–414. DOI: 10.22214/ijraset.2023.54654.

14. Zeng Q., Yin Zh., Pan Q., Ma Y., Yu Yu., Zhuang Y., Liang J., Yang Sh., Han X. TVSR-OR: Tile-based 360-degree video streaming over real time streaming protocol with optimized read. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies. 2023;34(5):e4759. DOI: 10.1002/ett.4759.

15. Kumar A., Banerjea Sh., Pandey M. A churn-tolerant P2P CDN at the edge for video content delivery. SN Computer Science. 2023;4(5):541. DOI: 10.1007/s42979-023-01935-6.

16. Dharmapal P., Channakrishnaraju, Krishnamur Ch. B. A novel cost-based replica server placement for optimal service quality in cloud-based content delivery network. International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2023;13(5):5588–5598. DOI: 10.11591/ijece.v13i5.pp5588-5598.

17. Nguyen H. H. C., Grzonka D., Khoa B. T., Sagar K. V., Abbasi I. A., Mahaveerakannan R., Alkhayyat A. New trends in Over the Top Media Service (OTT) web user behaviour analysis and unethical user prediction. Mobile Network and Applications. 2023:1–17. DOI: 10.1007/s11036-023-02214-7.

18. Yang H., Pan H., Ma L. A review on software defined content delivery network: A novel combination of CDN and SDN. IEEE Access. 2023;11:43822–43843. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3267737.

19. Горбатов С. В., Краснова Е. А. Процессный подход к управлению качеством образования: от внутренней системы качества к аккредитационному мониторингу. Инженерное образование в цифровом обществе. Материалы Международной научно-методической конференции. Минск: Белорусский государственный университет информатики и электроники; 2024;2:256–258. EDN: MSJNSE.


Рецензия

Для цитирования:


Прокуровский А.А., Андреев И.А., Тутова Н.В. Повышение эффективности распределения ресурсов в сетях доставки образовательного контента с использованием интеграционной шины «1С:Шина». Информатика и образование. 2024;39(4):90-95. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-4-90-95

For citation:


Prokurovskiy A.A., Andreev I.A., Tutova N.V. Improving the efficiency of resource allocation in educational content delivery networks using the 1C:ESB integration bus. Informatics and education. 2024;39(4):90-95. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-4-90-95

Просмотров: 142


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0234-0453 (Print)
ISSN 2658-7769 (Online)