АЛГОРИТМІЧНІ МЕТОДИ ПАРАЛЕЛЬНОЇ ОБРОБКИ ВЕЛИКИХ ДАНИХ У СИСТЕМАХ ПРОГНОЗНОЇ АНАЛІТИКИ

Стрімке зростання обсягів даних та ускладнення прогнозно-аналітичних моделей зумовлюють необхідність ефективного використання паралельної обробки у сучасних інформаційних системах. Обґрунтовано алгоритмічні та архітектурні підходи до паралельної обробки великих даних у системах прогнозної аналітики з урахуванням вимог продуктивності, масштабованості та адаптивності. Аналітично зіставлено моделі паралелізму, програмні фреймворки і обчислювальні архітектури, а також проаналізовано системні обмеження, що впливають на ефективність прогнозно-аналітичних систем у розподілених і гетерогенних середовищах. Показано, що ізольоване масштабування обчислювальних ресурсів не забезпечує пропорційного зростання продуктивності, а найвищої ефективності досягають гібридні конфігурації, які поєднують різні моделі паралелізму та апаратні прискорювачі. Наукова новизна роботи полягає в систематизації алгоритмічних і архітектурних підходів до паралельної обробки великих даних у прогнозній аналітиці з урахуванням адаптивності та системних обмежень, а також у формуванні узагальненого аналітичного підходу до поєднання програмних платформ і спеціалізованих обчислювальних архітектур. Отримані результати можуть бути використані при проєктуванні високопродуктивних прогнозно-аналітичних систем. Окреслено напрями подальшого розвитку паралельних прогнозно-аналітичних систем, зокрема в контексті інтеграції методів машинного навчання, потокової обробки даних і динамічного керування обчислювальними ресурсами. Особливу увагу приділено питанням узгодження алгоритмічних рішень із характеристиками апаратної платформи з метою мінімізації накладних витрат і підвищення енергоефективності обчислень. Запропонований аналітичний підхід може слугувати методологічною основою для побудови адаптивних високопродуктивних систем прогнозної аналітики в умовах змінних навантажень і неоднорідних обчислювальних середовищ.