An approach to dynamic web service composition

Today, changeable requirements to modern web-oriented services demand their fast development and constant reengineering. This is realized via dynamic composition of services, allowing to estimate changes of both functional and nonfunctional service parameters. The last ones are considered using Web Services Agreement technique. Nevertheless, state-of-the-art SLA-aware methods are not able to consider all classes of non-functional parameters. They also don’t provide service run-time support and dynamic reconfiguration. The novel approach to dynamic Web Services Composition, extending SLA with QoS ontology, is described in the paper. It includes service selection agents that use the QoS ontology and WS-Agreements, allowing agents to choose the most appropriate service based on quality preferences exposed by service consumer. The proposed approach allows performing dynamic WS composition based on SLA, providing required values of QoS parameters, improving general QoS and decreasing service development and re-engineering time

Tree structure data change detection method

The new method, increasing efficiency and reliability of change detection in three structures in the Internet data under indetermination of data structure (DTD, XML-Schema) is proposed in this paper. The Boolean linear programming problem was solved in two exact methods – modified Balazs with filter and modified DP method and A modified method for selecting a neural network architecture was proposed. There is also considered publish/subscribe system description enhanced with core module, which provides notifications of changes to subscribers only in case they occurred

Complex approach to service development

Modern companies including telecommunication companies and mobile operators working in the global environment should guarantee technological effectiveness and innovation, renewing their technologies and services. Operation Support System/Business Support System is used in telecommunication companies. In current state-of-the-art approaches, several iterations involving analysts and system architects are necessary, methodologies allow modeling non-functional or functional requirements but they do not take into account the interaction between functional and non-functional requirements as well as collaboration between services. Web Services Agreement is a convenient way to contain QoS parameters but state-of-the-art SLA-aware methods cannot support all classes of non-functional parameters and provide run-time support and dynamic reconfiguration at the same time. The approach proposed in this paper fills this gap. It employs a well-defined workflow and analysis model for developing and adapting complex software systems including support of all classes of non-functional parameters and providing run-time support and dynamic reconfiguration of provided services

Methodology for knowledge portals development: background, foundations, experience of application, problems and prospects

The paper discusses an experience of using the methodology for the development of knowledge portals which provide systematization and integration of scientific and engineering knowledge and information resources as well as the content-based access to them. To provide a sufficiently complete and consistent representation of knowledge and information resources, their systematization and integration are performed on the basis of ontology. The suggested methodology has been successfully applied to the development of knowledge Internet portals on archaeology, computational linguistics, strength of materials and Antarctic data

22nd International Crimean Conference “Microwave & Telecommunication Technology” (CriMiCo’2012)

The article reviews the main approaches to optimization of commutation center functioning. The weighted round robin (WRR) algorithm is approved. It allows processing an unforeseen peak of the load efficiently. Such unforeseen peaks of the load are typical for the self-similar traffic at the expense of load dynamic size changing which can be directed from the high priority queue to the low priority queue.В статье рассматриваются основне подходы к оптимизации центра коммутации, который работает по алгоритму. Что позволит эффективно обрабатывать непредвиденные пики нагрузки, характерные для самоподобного трафика, за счет динамического перераспределения нагрузки между очередями с высоким и низким приоритетами

Индустрия 4.0 и современные подходы к аналитике «Больших данных»

Проблематика. Враховуючи швидкий промисловий розвиток, появу нової «Індустрії 4.0», структурування і обробка отримуваних об'ємних і різнорідних даних значно ускладнюються і являють собою важливу науково-практичну проблему. Cyber-PHY, IoT, сенсорні мережі, робототехніка, безліч додатків реального часу можуть генерувати великі масиви некерованих, слабо структурованих і неконфігурованих даних різних типів, відомих як «Великі дані». Однак проблему «Великих даних» в даний час дуже складно вирішити, тому що поки немає прямих способів або готових рішень для її подолання. Мета досліджень. Метою досліджень, представлених в роботі, є аналіз джерел великих даних, визначення основних їх характеристик, а також шляхів подолання наростаючої розмірності великих даних. Методика реалізації. На відміну від традиційних шляхів вирішення проблеми великих даних, коли розглядають тільки певні емпіричні підходи та моделі, в статті пропонується ввести онтології для опису груп даних, використовувати стиснення обсягів даних до рівня знань, що істотно зменшує їх обсяги і покращує розуміння їхнього змісту. Результати досліджень. Ефективність розглядуваних рішень підтверджується кращими відомими практиками і власними дослідженнями, спрямованими на подолання цієї складної проблеми. Висновки. Для подолання проблеми «Великих даних» немає єдиного універсального рішення, проведений аналіз показує, що рішення можна знайти за рахунок введення онтологій, визначення взаємних впливів і зв'язків між даними, таким чином, отримуючи знання на основі великого обсягу даних.Background. With the acceleration of industrial development, i.e. with the new “Industry 4.0”, structuring and processing of acquired voluminous and heterogeneous data become considerably more complicated and represents an important scientific-practical problem. Cyber-PHY, IoT, sensor networks, robotics, multiple real-time applications can generate large arrays of unmanaged, weakly structured and non-configured data of various types, known as “Big Data”. However, the problem of “Big Data” is very hard to solve nowadays. Objective. The purpose of the presented in this paper research is to analyze the sources of Big data, determine their main characteristics and suggest the ways for overcoming the growing dimension of Big data. Methods. In contradistinction to traditional ways of the Big data problem solving, when only dealing with certain empirical approaches and models, the paper proposes to introduce ontologies for describing data groups, use compression of data volumes into knowledge that significantly reduces their volumes and improves understanding of their sense. Results. The effectiveness of given solutions is confirmed by the best known practices and our own case studies aimed at overcoming this well-known complex problem. Conclusions. To overcome the problem of “Big Data” there is no single universal solution. The analysis shows that the solution can be found by introducing ontologies, determining the mutual influences and correlations between the data, thus gaining knowledge based on a huge amount of data.Проблематика. C ускорением промышленного развития, новой «Индустрией 4.0», структурирование и обработка полученных объемных и разнородных данных значительно усложняются и представляют собой важную научно- практическую проблему. Cyber-PHY, IoT, сенсорные сети, робототехника, множество приложений реального времени могут генерировать большие массивы неуправляемых, слабо структурированных и неконфигурированных данных различных типов, известных как «Большие данные». Однако проблему «Больших данных» в настоящее время очень сложно решить, так как пока что нет прямых способов или готовых решений для ее преодоления. Цель исследований. Целью исследований, представленных в работе, является анализ источников больших данных, определение основных их характеристики, а также предложение путей преодоления нарастающей размерности больших данных. Методика реализации. В отличие от традиционных путей решения проблемы больших данных, когда имеют дело только с определенными эмпирическими подходами и моделями, в статье предлагается ввести онтологии для описания групп данных, использовать сжатие объемов данных в знания, что существенно уменьшает их объемы и улучшает понимание их смысла. Результаты исследований. Эффективность таких решений подтверждается лучшими известными практиками и собственными примерами, направленными на преодоление этой сложной проблемы. Выводы. Для преодоления проблемы «Больших данных» нет единственного универсального решения, проведенный анализ показывает, что решение можно найти за счет введения онтологий, определения взаимных влияний и связей между данными, таким образом, получая знания на основе большого объёма данных

Порівняння стратегій оптимізації та методів прогнозування для задач планування та оптимізації радіомережі

Background. Radio network planning is one of the main phases of the cellular network lifecycle, as it determines capital and operating costs and allows system performance evaluation at any given time. An accurate and comprehensive analysis of existing network statistics is necessary for proper cell planning during network expansion. These statistics are collected throughout the life cycle of the cellular network and usually have certain imperfections (heterogeneity of statistics, which have different densities in different parts of the search space, up to the presence of significant voids, etc.) The system describing the functioning of the radio network can be represented as a black box because its internal processes are too complex to be defined by mathematical functions. This determines the need to use appropriate tools. Objective. The purpose of the paper is to create a toolkit that allows finding the proper relationships between network parameters to define target values that will help to build an effective network plan in terms of performance and costs for its creation and operation. The tools should be able to work efficiently using the minimum set of available statistical data, as well as taking into account their imperfections. Methods. Mathematical estimation and optimization methods are used, namely Ordinary Least Squares, Ridge Regression, Lasso, Elastic-net, LARS lasso, Bayesian Ridge Regression, Automatic Relevance Determination, Stochastic gradient descent, Theil-Sen estimator, Huber Regression, Quantile regression, Polynomial regression. We consider 12 estimation methods in combination with two optimization strategies. Additionally, the method of partial analysis of the search space with different number of configurations is considered. Results. A software package using the Python programming language has been created, which contains a practical implementation of all the considered estimation and optimization methods, as well as tools for evaluating arbitrary configurations of the software package (benchmark) and visualizing the results. The best estimation method is Ordinary Least Squares for finding the optimal configuration of the statistical parameters of the 4G radio network to maximize the download speed. To obtain satisfactory results, it is enough to consider 25 initial and 250 estimated points - a larger number of points will not significantly increase prediction accuracy. Conclusions. The results indicate the possibility of using the created software package for radio network planning tasks. Further research is aimed at expanding the created software package's functionality and considering additional estimation methods and optimization strategies.Проблематика. Планування радіомережі є однією з головних фаз життєвого циклу стільникової мережі, оскільки воно визначає капітальні та операційні витрати та дозволяє оцінити продуктивність системи в будь-який момент часу. Для правильного планування стільників під час розширення мережі необхідним є точний і всеосяжний аналіз існуючої статистики мережі. Ця статистика збирається протягом усього життєвого циклу стільникової мережі, та, як правило, має певні недосконалості (неоднорідність статистичних даних, які мають різну щільність в різних частинах простору пошуку, аж до наявності значних пустот, тощо). Система, що описує функціонування радіомережі, може бути представлена у вигляді чорної скриньки (black-box), оскільки її внутрішні процеси занадто складні, щоб їх можна було описати математичними функціями. Це визначає необхідність використання відповідного інструментарію. Мета досліджень. Створення інструментарію, який дозволяє знайти правильні залежності між параметрами мережі з метою визначення цільових значень, які допоможуть побудувати ефективний план мережі за критеріями продуктивності та витрат щодо її створення та експлуатації. Інструментарій повинен мати можливість якісно працювати з використанням мінімального набору наявних статистичних даних, а також враховувати їхню недосконалості. Методика реалізації. Розглянуто 12 методів прогнозування в комбінації з двома стратегіями оптимізації. Додатково розглянуто методику часткового аналізу простору пошуку з різною кількістю конфігурацій. В роботі використано математичні методи прогнозування та оптимізації, а саме Ordinary Least Squares, Ridge Regression, Lasso, Elastic-net, LARS lasso, Bayesian Ridge Regression, Automatic Relevance Determination, Stochastic gradient descent, Theil Sen estimator, Huber Regression, Quantile regression, Polynomial regression. Результати досліджень. Створено програмний комплекс з використанням мови програмування Python, що містить практичну реалізацію всіх розглянутих методів прогнозування та оптимізації, а також засоби оцінювання довільних конфігурацій програмного комплексу (benchmark) та візуалізації отриманих результатів. Для задач пошуку оптимальної конфігурації статистичних параметрів радіомережі 4G з метою максимізації швидкості завантаження, найкращим методом прогнозування є Ordinary Least Squares. Для отримання задовільних результатів достатньо розглянути 25 початкових і 250 оціночних точок – більша кількість точок не дасть значного приросту точності прогнозування. Висновки. Отримані результати вказують на можливість використання створеного програмного комплексу для задач планування радіомережі. Подальші дослідження направлені на розширення функціоналу створеного програмного комплексу, а також на розгляд додаткових методів прогнозування та стратегій оптимізації

Трехуровневая архтектура для сети Интернета Вещей

Проблематика. На промислових об’єктах використовується велика кількість пристроїв і з усіма цими пристроями необхідно взаємодіяти. Використання ІоТ в корпоративному середовищі або на промислових об’єктах має назву ІІоТ (Industrial IoТ - Промисловий ІоТ). Згідно статистичних даних інформаційного порталу “Statista” на сьогодні спостерігається проблема стрімкого збільшення кількості пристроїв. Актуальність роботи визначається необхідністю підключення великої кількості пристроїв на невеликій площі в Промисловому IoT. Мета досліджень. Підвищення кількості обслуговуваних ІоТ-вузлів на одиницю площі через запропоновану трирівневу архітектуру та модифікацію способу міжмашинного зв’язку Методика реалізації. Аналіз публікацій, присвячених архітектурі Інтернету Речей, способів збільшення кількості обслуговуваних вузлів на одиницю площі. На основі аналізу запропоновано модифікацію, що спрямована на підвищення кількості обслуговуваних ІоТ-вузлів. Результати досліджень. Запропоновано трирівневу архітектуру ІоТ та відповідний їй спосіб взаємодії пристроїв ІоТ. Розроблено схему трирівневої архітектури, головною особливістю якої є наявність проміжного вузла, який дає можливість підключати більшу кількість кінцевих пристроїв. Описано алгоритми та функції пристроїв на всіх рівнях трирівневої архітектури. Проведено математичну оцінку запропонованого рішення порівняно з існуючими. Висновки. Розроблено трирівневу архітектуру ІоТ мережі, яка відрізняється наявністю додаткового рівня маршрутизатора, що дозволило сконцентрувати навантаження групи кінцевих вузлів в маршрутизаторі та розвантажити шлюз. Це дозволило підвищити максимальну кількість кінцевих пристроїв.Background. There is a large number of devices used on Industrial objects and all these devices should interact. Such usage of IoT in the corporate environment or in industrial facilities is called IIoT (Industrial IoT). According to statistical data of the information portal "Statista", there is a problem of a rapid increase in the number of devices nowadays. Therefore, it is necessary to create networks that can withstand all connected devices. The relevance of the paper is determined by the need to connect a large number of devices in a small area in the Industrial Internet of Things. Objective. The aim of the paper is to find the way to increase the number of IoT-devices per unit area through 3-lvl IoT architecture and the way to modify the interaction between IoT nodes. Methods. Analysis of publications devoted to the Internet architecture. Analysis of ways to increase the number of serviced nodes per unit area. On the basis of the analysis, a modification aimed at increasing the number of served IoT-nodes is proposed. Results. The three-level IoT architecture and an appropriate way of interaction between IoT devices are proposed. The circuit of three-tier architecture was developed and graphically displayed, the main feature of which is the existence of an additional node, which allows connecting a larger number of end devices. Algorithms and functions of the devices at all levels of three-tier architecture were described in detail. The model of the monitoring system and the advantages of its usage in the three-tier architecture are described. Also the effectiveness of the proposed method compared to the existing ones was mathematically proved. Conclusions. The three-level architecture of the IoT network has been developed, which is characterized by the availability of an additional level of the router, which allowed concentration of the group of end nodes in the router and unload the gateway. This allowed increasing the maximum number of terminal devices.Проблематика. На промышленных объектах используется большое количество устройств и со всеми этими устройствами не обходимо взаимодействовать. Использование Интернета Вещей в корпоративной бреде или на промышленных объектах называется Промышленным Интернетом Вещей (Industrial IoТ). Согласно статистическим данням ин ормационного портала "Statista" сегодня наблюдается проблема стремительного увеличения количества устройств. Актуальность работы определяется необходимостью подключения більшого количества устройств на небольшой площади в Промышленном Интернете Вещей. Цель исследований. Повышение количества обслуживаемых узлов Интернета Вещей на единицу площади с помощью предложенной трехуровневой архитектуры и модификацию способа межмашинной связи. Методика реализации. Анализ публикаций, посвященных архитектуре Интернета Вещей, способов увеличения количества обслуживаемых узлов на единицу площади. На основе анализа предложено модификацию, которая направлена на повышение количества обслуживаемых узлов Интернета Вещей. Результаты исследований. Предложено трехуровневую архитектуру ИВ и соответствующий ей способ взаимодействия устройств ИВ. Разработано схему трехуровневой архитектуры, главной особенностью которой является наличие промежуточного узла, который дает возможность подключать большее количество конечных устройств. Описаны алгоритмы и функции устройств на всех уровнях трехуровневой архитектуры. Проведена математическая оценка предложенного решения по сравнению с существующими. Выводы. Разработана трехуровневая архитектура сети Интернета Вещей, которая отличается наличием дополнительного уровня маршрутизаторов, что позволило сконцентрировать нагрузку группы конечных узлов в маршрутизаторах и разгрузить шлюз. Это позволило повысить максимальное количество конечных устройств

Расчет интегрированного показателя качества предоставляемых сервисов

Проблематика. Дана стаття присвячена розгляду та удосконаленню існуючих алгоритмів оцінки якості надання сервісів телеком оператором. Сучасні підходи щодо визначення рівня якості послуг в системі телеком оператора потребують застосування складних математичних методів та підходів, які відрізняються обчислювальною складністю. У запропонованому підході оцінка якості надання сервісів базується на узагальненій функції якості, яка визначається за допомогою середнього геометричного індивідуальних показників якості системи моніторингу телеком оператора та дозволяє формувати нечітку базу знань у вигляді чітких правил. Для отримання значення інтегрального показника проводиться навчання системи правил нечіткої бази знань із застосуванням функції бажаності та методу кластерізації. Представлення набору даних, отриманого у визначені інтервали часу від системи моніторингу телеком оператора, у вигляді структурованих правил нечіткої бази знань дозволяє суттєво скоротити час прийняття рішення щодо стану якості надання сервісів, а також зменшити обчислювальну складність визначення якості послуг, які надаються кінцевому користувачу. Мета досліджень. Підвищення якості надання послуг кінцевому користувачу за рахунок «м’якого» керування станом показників якості системи телеком оператора та зменшення обчислювальної складності під час визначення їх якості. Методика реалізації. Дослідження виконано на основі аналізу великої кількості літературних джерел, теорії нечіткої логіки, методів кластерізації із застосуванням узагальненої функції якості, теорії баз нечітких знань. Результати досліджень. Запропоновано підхід щодо визначення інтегрального показника якості послуг, які надаються кінцевому користувачу телеком оператором, можливості зведення комплексної оцінки значних обсягів погано структурованих даних до одного інтегрального нечіткого показника та формування на його основі системи знань, поданих у вигляді нечіткої бази знань. Під час формування нечіткої бази знань втрачається час на навчання її правил, але це компенсується зменшенням обчислювального навантаження на систему під час її функціонування. Висновки. Проведене дослідження вказує на необхідність удосконалення реалізацій сучасної платформи надання послуг телеком оператором, яке полягає у введенні додаткового блоку «м’якого» керування їх якістю за допомогою нечіткої бази знань, яка дозволить замість обробки значних обсягів даних, отримуваних від системи моніторингу телеком оператора визначати якість послуг оперуючи правилами нечіткої бази знань.Background. The paper is devoted to review and improvement of existing algorithms for assessing the service provision quality by a telecom operator. Modern approaches to determining the level of service quality in the operator's telecom system require the use of complex mathematical methods and approaches that have significant computational complexity. The proposed approach to assessment of the provided services quality is based on a generalized quality function defined as the geometric average of the individual quality indicators of the operator's telecom monitoring system and allows the formation of fuzzy knowledge base in the form of the structured rules. To obtain the value of the integral indicator the rules of the fuzzy knowledge base are trained using the desirability function and the clustering method. The data set presentation to obtain from the operator's telecom monitoring system at certain time intervals in the form of the fuzzy knowledge base structured rules allows to reduce the making decision time on the service provision quality significantly, as well as to reduce the computational complexity of the service provision quality determining. Objective. Improving the service provision quality to the end user through "soft" condition control of the operator's system performance indicators and reducing computational complexity in determining their quality. Methods. The study was carried out based on a large number of literary sources analysis, the theory of fuzzy logic, clustering methods with using the generalized quality function, the theory of fuzzy knowledge base. Results. An approach is proposed to determining the integral quality indicator of the provided by the telecom operator to the end user services, obtaining the complex non-structured data estimation based on one integral fuzzy indicator and forming on its basis a knowledge system represented as the fuzzy knowledge base. When forming a fuzzy knowledge base, it takes time to learn its rules, but this is compensated by computational load reduction on the system during its operation. Conclusions. The presented research indicates the need to improve the modern telecom operator’s platform for the services provision that realized by an additional block of "soft" services quality management with the help of fuzzy knowledge base. This modification allows instead of processing Big Data from the telecom operator's monitoring system to determine the quality of services based on the rules of the fuzzy knowledge base.Проблематика. Данная статья посвящена рассмотрению и усовершенствованию существующих алгоритмов оценки качества предоставления сервисов телеком оператором. Современные подходы к определению уровня качества услуг в системе телеком оператора требуют использования сложных математических методов и подходов, которые отличаются прежде всего вычислительной сложностью. Предлагаемый подход к оценке качества предоставляемых сервисов базируется на обощенной фукции качества, определяемой как середнее геометрическое индивидуальных показателей качества системы мониторинга телеком оператора и позволяет формировать нечеткую базу знаний в виде четких правил. Для получения значения интегрального показателя проводится обучение системы правил нечеткой базы знаний с применением функции желательности и метода кластеризации. Представление набора данных, полученного в определенные интервалы времени от системы мониторинга телеком оператора в виде структурированных правил нечеткой базы знаний позволяет существенно сократить время принятия решения о качестве предоставления сервисов, а также уменьшить вычислительную сложность определения качества услуг, предоставляемых конечному пользователю. Цель исследований. Повышение качества предоставления услуг конечному пользователю за счет «мягкого» управления состоянием показателей качества системы телеком оператора и уменьшения вычислительной сложности при определении их качества. Методика реализации. Исследование выполнено на основе анализа большого количества литературных источников, теории нечеткой логики, методов кластеризации с применением обобщенной функции качества, теории баз нечетких знаний. Результаты исследований. Предложен подход к определению интегрального показателя качества услуг, предоставляемых конечному пользователю телеком оператором, возможности сведения комплексной оценки значительных объемов плохо структурированных данных к одному интегральному нечеткому показателю и формированию на его основе системы знаний, представленных в виде нечеткой базы знаний. При формировании нечеткой базы знаний теряется время на обучение ее правил, но это компенсируется уменьшением вычислительной нагрузки на систему во время ее функционирования. Выводы. Проведенное исследование указывает на необходимость совершенствования реализаций современной платформы предоставления услуг телеком оператором, которое заключается во введении дополнительного блока «мягкого» управления качеством услуг с помощью нечеткой базы знаний, которая позволит вместо обработки значительных объемов данных, получаемых от системы мониторинга телеком оператора определять качество услуг оперируя правилами нечеткой базы знаний

Модель эффективного размещения сетевых функций в гибридной среде

Проблематика. Для забезпечення потрібної якості обслуговування користувачів та оптимального використання ресурсів мережі оператора у сучасних умовах телекомунікаційний оператор може розгортати сервіси за допомогою концепції Віртуалізації Мережевих Функцій (NFV), що має принципові відмінності від традиційного виділеного апаратного забезпечення. Для досягнення очікуваних від NFV переваг, фізичні ресурси повинні використовуватися ефективно. Це вимагає ефективних алгоритмів визначення на які фізичні ресурси розташовуються мережеві функції. Мета досліджень. Підвищення ефективності роботи мобільної мережі за допомогою оптимального виділення ресурсів у гібридному середовищі дата центрів. Методика реалізації. Аналіз всіх відомих публікацій, присвячених віртуалізації мережевих функцій мобільної мережі, дав змогу виявити підхід до моделювання виділення ресурсів, а також показав відсутність рішень щодо важливих питань цього процесу (продуктивності функціональних блоків, гетерогенності середовища). Результати досліджень. Запропоновано аналітичний підхід до моделювання та дослідження виділення ресурсів для віртуалізованих мережевих функцій у мобільній мережі телекомунікаційного оператора. Висновки. Для моделювання виділення ресурсів для віртуалізованих мережевих функцій може бути використана методика вбудовування віртуальної мережі (Virtual Network Embedding), змінюючи обмеження в якій можна отримувати результати для різних сценаріїв розгортання. Так, додавши ряд обмежень до класичного формулювання задачі, можна врахувати продуктивність мережевих функцій та гетерогенність (гібридність) середовища розгортання.Background. To ensure the required quality of experience and optimal use of network operator's resources in the current conditions telecommunication operator can deploy services using the concept of Network Functions Virtualization (NFV), that has fundamental differences from traditional dedicated hardware. To achieve the expected benefits of NFV, physical resources must be used effectively. This requires effective algorithms to determine onto which physical resources network functions are allocated. Objective. The aim of the paper is to improve the efficiency of mobile network through optimal resource allocation in hybrid Data center environment. Methods. Analysis of all known publications devoted to virtualization of network functions of mobile network has shown the modeling approach to resource allocation and also has shown the absence of decisions on important issues of this process (performance of functional blocks, heterogeneous environment). Results. An analytical approach to model and investigate the resource allocation of network functions on a telecommunication operator’s network is proposed. Conclusions. To model the resource allocation for virtualized network functions a technique of virtual network embedding can be used, while changing the constraints in which you can get the results for a variety of deployment scenarios. In such way, adding a number of constraints to the classical formulation of the problem, we can take into account the performance of the network functions and heterogeneity (hybridity) of the deployment environment.Проблематика. Для обеспечения требуемого качества обслуживания пользователей и оптимального использования ресурсов сети оператора в современных условиях телекоммуникационный оператор может разворачивать сервисы с помощью концепции Виртуализации Сетевых Функций (NFV), которая имеет принципиальные отличия от традиционного выделенного аппаратного обеспечения. Для достижения ожидаемых от NFV преимуществ, физические ресурсы должны использоваться эффективно. Это требует эффективных алгоритмов определения на какие физические ресурсы располагаются сетевые функции. Цель исследований. Повышение эффективности работы мобильной сети с помощью оптимального выделения ресурсов в гибридной среде дата центров. Методика реализации. Анализ всех известных публикаций, посвященных виртуализации сетевых функций мобильной сети, позволил выявить подход к моделированию выделения ресурсов, а также показал отсутствие решений по важным вопросам этого процесса (производительности функциональных блоков, гетерогенности среды). Результаты исследований. Предложено аналитический подход к моделированию и исследованию выделения ресурсов для виртуализированных сетевых функций в мобильной сети телекоммуникационного оператора. Выводы. Для моделирования выделения ресурсов для виртуализированных сетевых функций может быть использована методика встраивания виртуальной сети (Virtual Network Embedding), изменяя ограничения в которой можно получать результаты для различных сценариев развертывания. Так, добавив ряд ограничений к классической формулировке задачи, можно учесть производительность сетевых функций и гетерогенность (гибридность) среды развертывания