Informacionnye TehnologiiInformacionnye TehnologiiИнформационные технологии1684-6400New Technologies Publishing House70213710.17587/it.31.587-595Modeling and optimizationМоделирование и оптимизацияResearch ArticleIntegrated load balancing algorithm in distributed information systems based on decision making theory methodsИнтегрированный алгоритм балансировки нагрузки в распределенных информационных системах на основе методов теории принятия решенийVishnekovA. V.ВишнековА. В.
Russian Federation

Dr. Sc., Professor

д-р техн. наук, проф.

avishnekov@hse.ruIvanovaE. M.ИвановаЕ. М.
Russian Federation

PhD, Associate Professor

канд. техн. наук, доц.

emivanova@hse.ruLadovirA. A.ЛадовирА. А.
Russian Federation

Master Student

магистрант

aaladovir@edu.hse.ruTsydypovA. V.ЦыдыповА. В.
Russian Federation

Master Student

магистрант

avtsydypov@edu.hse.ruNational Research University Higher School of EconomicsНациональный исследовательский университет "Высшая школа экономики”1511202531115875950302202603022026Copyright ©; 2025, Informacionnye TehnologiiCopyright ©; 2025, Информационные технологии2025Informacionnye TehnologiiИнформационные технологииhttps://journals.eco-vector.com/1684-6400/article/view/702137

The paper considers the possibility of applying decision theory methods to solve the problem of load balancing in distributed information systems. A review and analysis of methods for evaluating and comparing multi-criteria alternatives is carried out, their advantages and disadvantages are shown in the context of the problem being solved. The most effective methods have been selected. Authors proposed a method for solving the balancing problem based on the integration of decision-making and machine learning methods. An example of using the proposed methodology is considered.

Рассматривается вопрос возможности применения методов теории принятия решений для решения задачи балансировки нагрузки в распределенных информационных системах. Выполнены обзор и анализ методов оценки и сравнения многокритериальных альтернатив, показаны, их достоинства и недостатки в контексте решаемой задачи. Выбраны, наиболее эффективные методы. Предложена методика решения задачи балансировки на основе интеграции методов принятия решений и методов машинного обучения. Рассмотрен пример использования предложенной методики.

load balancingdecision making methodsdistributed systemsбалансировка нагрузкиметодытеории принятия решенийраспределенные системыBershadsky A. M., Kurilov L. S., Finogeev A. G. Research of load balancing strategies in distributed data processing systems, Izvestiya vuzov. The Volga region. Technical sciences, 2009, no. 4, available at: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-strategiy-balansirovki-nagruzki-v-sistemah-raspredelennoy-obrabotki-dannyh (date of request: 04/24/2025).Бершадский А. М., Курилов Л. С., Финогеев А. Г. Исследование стратегий балансировки нагрузки в системах распределенной обработки данных // Известия вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2009. № 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-strategiy-balansirovki-nagruzki-v-sistemah-raspredelennoy-obrabotki-dannyh (дата обращения: 24.04.2025).Khaing M. T., Lupin S. A., Thu A. Evaluation of the effectiveness of load balancing methods in distributed computing systems, International Journal of Open Information Technologies, 2021, no. 11, available at: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-metodov-balansirovki-nagruzki-v-raspredelennyh-vychislitelnyh-sistemah (accessed: 04/24/2025).Кхаинг М. Т., Лупин С. А., Тху А. Оценка эффективности методов балансировки нагрузки в распределенных вычислительных системах // International Journal of Open Information Technologies. 2021. N. 11. URL: https://cyberleninka.m/article/n/otsenka-effektivnosti-metodov-balansirovki-nagruzki-v-raspredelennyh-vychislitelnyh-sistemah (дата обращения: 24.04.2025).Ponomarenko D. N. Review of load balancing algorithms in cloud computing systems, Young scientist, 2024, no. 12 (511), pp. 21—30, available at: https://moluch.ru/archive/511/112232/ (date of access: 04/24/2025).Пономаренко Д. Н. Обзор алгоритмов балансировки нагрузки в облачных вычислительных системах // Молодой ученый. 2024. № 12 (511). С. 21—30. URL: https://moluch.ru/archive/511/112232/ (дата обращения: 24.04.2025).Kuzmina P. O., Legenkova N. M. The Evolution of Banking Business Products: From Traditional Solutions to Digital Innovations, Trends and prospects of the banking system development in modern economic conditions: materials of the VI All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation (Bryansk, December 26, 2024), vol. 1, Bryansk, 2025, 272 p., available at: https://brgu.ru/science/publikatsii/sborniki-trudov/Tendencii_i_perspektivy_razvitija_bankovskoj_sistemy_%D0%A21_2024.pdf#page=272 (date of request: 05/03/2025).Кузьмина П. О., Легенькова Н. М. Эволюция банковских бизнес-продуктов от традиционных решений к цифровым инновациям// Тенденции и перспективы развития банковской системы в современных экономических условиях: материалы VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Брянск, 26 декабря 2024 г.). Т. 1. Брянск, 2025. С. 272. URL: https://brgu.ru/science/publikatsii/sborniki-trudov/Tendencii_i_perspektivy_razvitija_bankovskoj_sistemy_%D0%A21_2024.pdf#page=272 (дата обращения: 03.05.2025).Arkhiptsev E. D., Mokretsov N. S. Load balancing methods in information systems, News of higher educational institutions. Instrument engineering, 2024, vol. 67, no. 4, pp. 345—351, available at: https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-4-345-351Архипцев Е. Д., Мокрецов Н. С. Методы балансировки нагрузки в информационных системах // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2024. № 67(4). С. 345— 351. URL: https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-4-345-351Semko A. E., Gavrilova Yu. S. Overview of server load balancing algorithms for a pipeline automation project, Proceedings of the XVII International Scientific and Practical Conference "Development of Science and Practice in a globally changing world at risk", March 2023, pp. 345—349.Семко А. Е., Гаврилова Ю. С. Обзор алгоритмов балансировки нагрузки сервера для проекта по автоматизации конвейеров // Сб. матер. XVII Междунар. науч.-практ. конф. "Развитие науки и практики в глобально меняющемся мире в условиях рисков". Март 2023 г. С. 345—349.Metel V. E., Kosukhina K. M. Methods of resource management in distributed computing systems, Concepts of development and effective use of scientific potential of society: collection of articles of the International Scientific and Practical Conference (March 15, 2025), Ufa, Aeterna, 2025, p. 5, available at: https://aeterna-ufa.ru/sbornik/NK-659.pdf#page=5 (accessed: 05/03/2025).Метель В. Е., Косухина К. М. Методы управления ресурсами в распределенных вычислительных системах // Концепции развития и эффективного использования научного потенциала общества: сб. статей Междунар. науч.- практ. конф. (15 марта 2025 г.). Уфа: Аэтерна, 2025. С. 5. URL: https://aeterna-ufa.ru/sbornik/NK-659.pdf#page=5 (дата обращения: 03.05.2025).Lyashov E. I. Resource-efficient load balancing algorithms in distributed microservice architectures, Bulletin of Science, 2025, vol. 1, no. 2 (83), pp. 629—647.Ляшов Е. И. Ресурсоэффективные алгоритмы балансировки нагрузки в распределенных микросервисных архитектурах // Вестник науки. 2025. Т. 1, № 2 (83). С. 629—647.Kudabaev T. K. Dynamic load balancing methods for distributed systems, Internauka: electron. scientific Journal, 2021, no. 19(195), available at: https://internauka.org/journal/science/internauka/195 (accessed: 05/07/2025).Кудабаев Т. К. Динамические методы балансировки нагрузки для распределенных систем // Интернаука: электрон. научн. журн. 2021. № 19 195). URL: https://internauka.org/journal/science/internauka/195 (дата обращения: 07.05.2025).Lamanovskiy M. N., Lavrov D. N. Load balancing of cloud computing, Mathematical Structures and modeling, 2024, no. 2 (70), pp. 87—99, available at: https://cyberleninka.ru/article/n/balansirovka-nagruzki-oblachnyh-.Ламановский М. Н., Лавров Д. Н. Балансировка нагрузки облачных вычислений // Математические структуры и моделирование. 2024. № 2 (70). С. 87—99.Garcla-Valls M., Palomar-Cosln E. An Evaluation Process for IoT Platforms in Time-Sensitive Domains, Sensors (Basel), 2022, Vol. 22, No. 23, p. 9501. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9737625/ (date of access: 05/07/2025)Garcla-Valls M., Palomar-Cosln E. An Evaluation Process for IoT Platforms in Time-Sensitive Domains // Sensors (Basel). 2022 Dec 5. Vol. 22, N. 23. P. 9501. DOI: 10.3390/s22239501.Halang W. A., Gumzej R., Colnaric M., Druzovec M. Measuring the Performance of Real-Time Systems, Real-Time Systems, 2000, vol. 18, no. 1, pp. 59—68, available at: https:// www.researchgate.net/publication/225260236_Measuring_the_Performance_of_Real-Time_Systems (date of request: 05/07/2025).Halang W. A., Gumzej R., Colnaric M., Druzovec M. Measuring the Performance of Real-Time Systems // Real-Time Systems. 2000. Vol. 18, N. 1. P. 59—68. URL: https://www.researchgate.net/publication/225260236_Measuring_the_Performance_of_Real-Time_Systems (дата обращения: 07.05.2025).Lobanov A. A. Preference method as a decision support tool, Prospects of Science and Education, 2015, no. 2 (14), pp. 36—43.Лобанов А. А. Метод предпочтений как инструмент поддержки принятия решений. // Перспективы науки и образования, 2015. № 2 (14). С. 36—43.Metlova A. V., Astakhova T. S., Sysoev A. N. The place and role of lexicographic support in information search using hierarchical classifications, NTI. Ser. 2. INFORM. PROCESSES AND SYSTEMS, 2022, no. 3, pp. 23—30, DOI: 10.36535/0548-0027-2022-03-3Метлова А. В., Астахова Т. С., Сысоев А. Н. Место и роль лексикографического обеспечения в информационном поиске с применением иерархических классификаций // НТИ. Сер. 2. Информ. процессы и системы. 2022. № 3. С. 23—30. DOI: 10.36535/0548-0027-2022-03-3Sadjadi S. J., Habibian M., Khaledi V. A multi-objective decision making approach for solving quadratic multiple response surface problems, Intern. J. Contemp. Math. Sci., 2008, vol. 3, no. 32, pp. 1595—1606.Sadjadi S. J., Habibian M., Khaledi V. A multi-objective decision making approach for solving quadratic multiple response surface problems // Intern. J. Contemp. Math. Sci. 2008. Vol. 3, N. 32. P. 1595—1606Batishchev D. I., Shaposhnikov D. E. Multicriteria selection based on individual preferences, Nizhny Novgorod, IPF RAS, 1994, 92 p.Батищев Д. И., Шапошников Д. Е. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений. Нижний Новгород: ИПФ РАН, 1994. 92 c.Song Yu, Xiaoli He, Binsack Ralf V., Zhihan Lv. A Probability Based Load Balancing Algorithm Applicable to MANET, Intern. J. of Systemics, Cybernetics and Informatics, 2013, vol. 17, no. 5, available at: https://ijssst.info/Vol-17/No-5/paper4.pdf (date of request: 04/21/2025).Song Yu, Xiaoli He, Binsack Ralf V., Zhihan Lv. A Probability Based Load Balancing Algorithm Applicable to MANET // Intern. J. of Systemics, Cybernetics and Informatics. 2013. Vol. 17, N. 5. URL: https://ijssst.info/Vol-17/No-5/paper4.pdf (дата обращения: 21.04.2025).Kochkina M. V., Karamyshev A. N., Makhmutov I. I., Isavnin A. G., Rozentsvaig A. K. Analysis of multi-criteria methods of managerial decision-making (on the example of the problem of choosing suppliers of material and technical resources), Naberezhnye Chelny, Publishing and Printing Center NCI K(P) FU, 2017, 31 p.Кочкина М. В., Карамышев А. Н., Махмутов И. И., Исавнин А. Г., Розенцвайг А. К. Анализ многокритериальных методов принятия управленческих решений (на примере задачи выбора поставщиков материально-технических ресурсов). Набережные Челны: Издательско-полиграфический центр НЧИ К(П)ФУ, 2017. 31 с.