Model of management of storage of educational environment data flows

У сучасному світі хмарні технології стрімко набувають популярності, змінюючи підходи до збереження та обробки даних. Завдяки своїй гнучкості, надійності та доступності, значна кількість компаній переходить на хмарні сервіси для розміщення своїх онлайн-платформ, зберігання інформації та програмного забезпечення. У сферіосвіти хмарні технології також відіграють ключову роль у трансформації навчального процесу. Вони забезпечують доступ до освітніх ресурсів з будь-якого місця і в зручний для студентів час, що робить навчання більш гнучким і персоналізованим. Онлайн-платформи для управління навчальним процесом, як-от Google Classroom чи Microsoft Teams, дозволяють викладачам легко розподіляти матеріали, проводити віртуальні заняття та взаємодіяти зі студентами. Хмарні технології також підтримують розвиток дистанційного навчання, що стає особливо важливим у сучасних умовах, коли навчальні заклади прагнуть забезпечити безперебійний освітній процес незалежно від фізичного місця розташування учасників.Саме тому метою роботи є розробка моделі, яка допоможе навчальним закладам оптимально визначити момент переходу на хмарні технології, враховуючи чинники безпеки даних, витрати на обслуговування та потреби в масштабуванні. Ця модель базуватиметься на аналізі статистичних даних щодо використання локальних ресурсів та потенційних переваг від впровадження хмарних рішень.Зважаючи на вище сказане було розроблено модель управління збері-ганням потоків даних освітнього середовища. Модель включає кілька етапів роботи з даними першим з яких є застосування різних існуючих моделей прогнозування а фінальним результатом є рекомендація щодо прийняття рішення про перехід на хмарні потужності. Створено алгоритм, який пояснює як застосовувати модель. Для отримання якомога правильнішого рішення у моделі управління зберіганням потоків даних освітнього середовища пропонується взяти за основу такі ключові аспекти: вартість обслуговування існуючого обладнання, вартість оновлення до більш потужного апаратного забезпечення, вартість хмарних потужностей, кількість активних користувачів та наявність тенденцій доїх збільшення, повідомлення моніторинг інструментів про високий рівень завантаженості системи та інші. Після цього застосовано розроблену модель до згенерованого сету статистичних даних для демонстрації практичного значення напрацювань.