МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЗАТРИМОК РЕПЛІКАЦІЇ У РОЗПОДІЛЕНІЙ БАЗІ ДАНИХ MONGODB
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-166-2026-06Ключові слова:
градієнтний бустинг, прогнозування, оцінка значущості факторів, апроксимація, коефіцієнт детермінації, машинне навчання, екологічний моніторинг, математичне моделювання, метод активного зондування, синтетичний моніторингАнотація
Представлена робота присвячена актуальній задачі визначення впливу факторів та побудови моделі затримок реплікації у розподіленій базі даних MongoDB в умовах інтенсивного навантаження із використанням методу активного зондування. Його застосування дозволило подолати обмеження дискретності стандартних засобів спостереження, а саме секундного інтервалу збору метрик, та забезпечити отримання точних значень затримок реплікації за рахунок запису даних із точними часовими мітками на первинному вузлі та їх зчитування із вторинних вузлів.
На основі отриманих експериментальних даних щодо впливу рівня гарантії запису, типу операції, завантаження процесора, часу очікування у чергах, кількості паралельних клієнтських з’єднань, кількості документів у пакеті та часового інтервалу між операціями запису, використовуючи алгоритми градієнтного бустингу, проведено оцінку значущості факторів. Аналіз показав, що вирішальний вплив на виникнення та зростання затримок реплікації мають кількість паралельних клієнтських з’єднань, обсяг документів у пакеті та часовий інтервал між операціями запису. Також підтверджено, що час очікування у чергах та завантаження центрального процесора не несуть значного впливу на процес утворення затримок.
За результатами дослідження побудовано нелінійну математичну модель роботи кластера (коефіцієнт детермінації R2 = 0,9786), що може бути використана під час проектування, оптимізації та конфігурування розподілених NoSQL–систем для прогнозування параметрів реплікації та вибору оптимальних параметрів роботи систем.
Посилання
1. Ncube, M. M., & Ngulube, P. (2024). Enhancing environmental decision–making: a sys-tematic review of data analytics applications in monitoring and management. Discover sus-tainability, 5(1). https://doi.org/10.1007/s43621–024–00510–0
2. Sathyamoorthy, S., Matthew, U. O., Adekunle, T. S., & Okafor, N. U. (2024). Advances and challenges in iot sensors data handling and processing in environmental monitoring net-works. HAFED POLY Journal of Science, Management and Technology, 5(2), 40–60. https://doi.org/10.4314/hpjsmt.v5i2.3
3. Hasan, S., & Mohammed, Y. (2020). Environmental monitoring systems using wireless sensor networks: An overview. Journal of Engineering and Sustainable Develop-ment, 24(Special), 298–303. https://doi.org/10.31272/jeasd.conf.1.33
4. Reznichenko, O., Liashenko, O., & Arkhypova, V. (2025). Database models for storing big data. System Technologies, 6(155), 155–195. https://doi.org/10.34185/1562–9945–6–155–2024–18
5. Jiménez–Galina, A. M., Maldonado–Macías, A. A., Olmos–Sanchez, K. M., Hernandez, I., Estrada–Saldana, F., & Vázquez–Gálvez, F. A. (2024). Framework for heterogeneous data management: An application case in a NoSQL environment from a Climatological Cen-ter. Computación y sistemas, 28(1). https://doi.org/10.13053/cys–28–1–4474
6. Han, M. (2015). The application of NoSQL database in Air Quality Monitoring. 2015 in-ternational conference on intelligent systems research and mechatronics engineering. Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/isrme–15.2015.25
7. Andreoli, R., & Cucinotta, T. (2023). Inducing huge tail latency on a mongodb deployment. 2023 IEEE international conference on cloud engineering (IC2E). IEEE. https://doi.org/10.1109/ic2e59103.2023.00020
8. Ahmed, J., Karpenko, A., Tarasyuk, O., Gorbenko, A., & Sheikh–Akbari, A. (2023). Con-sistency issue and related trade–offs in distributed replicated systems and databases: A re-view. Radioelectronic and Computer Systems, (2), 171–179. https://doi.org/10.32620/reks.2023.2.14
9. Gorbenko, A., Karpenko, A., & Tarasyuk, O. (2020). Analysis of trade–offs in fault–tolerant distributed computing and replicated databases. IEEE 11th international conference on dependable systems, services and technologies (DESSERT). IEEE. https://doi.org/10.1109/dessert50317.2020.9125078
10. MongoDB. (n.d.). Alert conditions: Replication lag. MongoDB Ops Manager Documenta-tion. Retrieved July 27, 2026, from https://www.mongodb.com/docs/ops–manager/current/reference/alerts/replication–lag/
11. Hows, D., Membrey, P., Plugge, E., & Hawkins, T. (2015). The definitive guide to mon-godb. Apress. https://doi.org/10.1007/978–1–4842–1182–3
12. Bartlett, G., Heidemann, J., & Papadopoulos, C. (2007). Understanding passive and active service discovery. The 7th ACM SIGCOMM conference. ACM Press. https://doi.org/10.1145/1298306.1298314
13. Yang, Y. (2025). Research on site reliability optimization technology based on synthetic monitoring in cloud environments. 5th international conference on artificial intelligence, au-tomation and high performance computing (AIAHPC) (p. 729–732). IEEE. https://doi.org/10.1109/aiahpc66801.2025.11290592
14. Honcharenko, Y., Priadko, V., Poleshchuk, I., Synkivskyi, V., & Ostra, N. (2022). Ap-proaches of probing signal type determination of means local probing for distributed power grids technical condition diagnostic. Herald of Khmelnytskyi National University, 305(1), 145–151. https://doi.org/10.31891/2307–5732–2022–305–1–145–151
15. Swargo, R. M., & Arifuzzaman, M. (2024). Deploy–Efficient and fast network probing with time–series foundation models. IEEE international conference on big data (big-data) (p. 8846–8848). IEEE. https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10824943
16. Rish, I., Brodie, M., Ma, S., Odintsova, N., Beygelzimer, A., Grabarnik, G., & Hernan-dez, K. (2005). Adaptive diagnosis in distributed systems. IEEE Transactions on Neural Net-works, 16(5), 1088–1109. https://doi.org/10.1109/tnn.2005.853423
17. Liao, J., Wang, J., Li, T., & Zhu, X. (2011). Multipath probing and grouping in multi-homed networks. IEICE Transactions on Information and Systems, E94–D(3), 710–713. https://doi.org/10.1587/transinf.e94.d.710
18. Cito, J., Gotowka, D., Leitner, P., Pelette, R., Suljoti, D., & Dustdar, S. (2015). Identify-ing web performance degradations through synthetic and real–user monitoring. Journal of Web Engineering, 14(5–6), 414–442. Retrieved from https://journals.riverpublishers.com/index.php/JWE/article/view/3845
19. Fu, X., Graham, B., Xuan, D., Bettati, R., & Zhao, W. (2004). Empirical and theoretical evaluation of active probing attacks and their countermeasures. Information hiding (p. 266–281). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978–3–540–30114–1_19
20. Johnson, M., Carter, E., Brooks, S., Bennett, A., & Yusuff, M. (2020). Proactive monitor-ing strategies for high–availability database systems.
21. Badia, A. (2003). Active database systems for monitoring and surveillance. Intelligence and security informatics (p. 296–307). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3–540–44853–5_22
22. Dhir, K. (2024). Synthetic monitoring as a quality gate in continuous integration and de-ployment (CI/CD) and AI augmentation. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 6(4), 14. https://doi.org/10.56726/IRJMETS95831
23. MongoDB. (n.d.). Deploy a replica set for testing and development. MongoDB Manual. Retrieved July 27, 2026, from https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/deploy–replica–set–for–testing/
24. Hawkins, T., Membrey, P., Plugge, E., & Hows, D. (2013). Definitive guide to mongodb: A complete guide to dealing with big data using mongodb. Apress L. P.
25. MongoDB. (n.d.). Journaling. MongoDB Manual. Retrieved July 27, 2026, from https://www.mongodb.com/docs/manual/core/journaling/
26. MongoDB. (n.d.). WiredTiger Storage Engine. MongoDB Manual. Retrieved July 27, 2026, from https://www.mongodb.com/docs/manual/core/wiredtiger/#std–label–storage–wiredtiger/
27. Gotelli, N. J., & Ellison, A. M. (2013). A primer of ecological statistics (2nd ed.). Sinauer Associates, Inc.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Системні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
