Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48675
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.advisorЛитвиненко, Ярослав Володимирович-
dc.contributor.advisorLytvynenko, Iaroslav-
dc.contributor.authorЦипняк, Денис Олександрович-
dc.contributor.authorTsypniak, Denys-
dc.date.accessioned2025-06-01T13:16:54Z-
dc.date.available2025-06-01T13:16:54Z-
dc.date.issued2024-05-29-
dc.date.submitted2024-05-15-
dc.identifier.citationЦипняк Д. О. Система автоматизованого резервного копіювання даних у хмару для малого бізнесу на базі Google Drive API : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. Я. В. Литвиненко. – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. – 75 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48675-
dc.descriptionРоботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 29.05.2025 р. о 15 год. 30 хв. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюяuk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена розробці системи автоматизованого інтелектуального резервного копіювання даних для малого бізнесу з використанням Google Drive API. У першому розділі кваліфікаційної роботи описані потреби малого бізнесу в захисті даних. Висвітлено особливості резервного копіювання. Розглянуто сучасні хмарні сервіси з програмною інтеграцією. Проаналізовано існуючі рішення та обґрунтовано вибір Google Drive API як основної платформи. У другому розділі кваліфікаційної роботи розроблено модульну архітектуру системи. Досліджено теоретичні основи застосування машинного навчання для пріоритезації даних. Подано функціональну логіку автоматизованого копіювання та опис структури графічного інтерфейсу користувача. У третьому розділі кваліфікаційної роботи описано реалізацію ключових модулів системи, включаючи взаємодію з Google Drive API, стиснення та шифрування даних. Проаналізовано продуктивність, ефективність стиснення та надійність системи за результатами тестування. Проведено експериментальну оцінку працездатності прототипу на змодельованому наборі данихuk_UA
dc.description.abstractThe qualification work is dedicated to the development of an automated intelligent data backup system for small businesses using the Google Drive API. In the first section of the qualification work, the needs of small businesses in data protection are described, the specifics of backup processes are highlighted, and modern cloud services with programmatic integration are reviewed. Existing solutions are analyzed, and the choice of Google Drive API as the primary platform is justified. In the second section of the qualification work, a modular system architecture is developed, the theoretical foundations of applying machine learning for data prioritization are investigated, and the functional logic of automated backup and the structure of the graphical user interface are presented. In the third section of the qualification work, the implementation of the system’s key modules, including interaction with the Google Drive API, data compression, and encryption, is described. The system’s performance, compression efficiency, and reliability are analyzed based on testing results. An experimental evaluation of the prototype’s functionality was conducted on a simulated dataset. Object of research: data backup processes. Subject of research: methods, tools, and algorithms for creating an intelligent automated data backup system based on cloud technologies and machine learning for the needs of small businesses.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 9 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ПРОБЛЕМИ РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ ДАНИХ ДЛЯ МАЛОГО БІЗНЕСУ ТА ОБҐРУНТУВАННЯ ВИБОРУ ТЕХНОЛОГІЧНОЇ ПЛАТФОРМИ 13 1.1 ОГЛЯД ІСНУЮЧИХ РІШЕНЬ ДЛЯ РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ ТА АНАЛІЗ ПОТРЕБ МАЛОГО БІЗНЕСУ 13 1.2 ОГЛЯД СУЧАСНИХ ХМАРНИХ СЕРВІСІВ З ПРОГРАМНОЮ ІНТЕГРАЦІЄЮ ТА ОБҐРУНТУВАННЯ ВИБОРУ GOOGLE DRIVE API 16 1.3 СТРУКТУРА ДАНИХ І ДЖЕРЕЛА ДЛЯ РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ 18 1.4 ВИСНОВОК ДО ПЕРШОГО РОЗДІЛУ 20 РОЗДІЛ 2 ПРОЄКТУВАННЯ АРХІТЕКТУРИ ТА МЕТОДІВ ФУНКЦІОНУВАННЯ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ 22 2.1 АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ТА ВЗАЄМОДІЯ ЇЇ КОМПОНЕНТІВ 22 2.2 ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ ТА ВИБІР МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРІОРИТЕЗАЦІЇ ДАНИХ 24 2.3 ОПИС ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ЛОГІКИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ 26 2.4 ЗАГАЛЬНИЙ ОПИС СТРУКТУРИ ІНТЕРФЕЙСУ КОРИСТУВАЧА 28 2.5 ВИСНОВОК ДО ПЕРШОГО РОЗДІЛУ 31 РОЗДІЛ 3 ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОТОТИПУ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ 33 3.1 РЕАЛІЗАЦІЯ МОДУЛЯ ВЗАЄМОДІЇ З GOOGLE DRIVE API 33 3.2 ДЕТАЛЬНА РЕАЛІЗАЦІЯ ФУНКЦІОНАЛУ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО РЕЗЕРВНОГО КОПІЮВАННЯ 34 3.3 РЕАЛІЗАЦІЯ ІНТЕРФЕЙСУ КОРИСТУВАЧА 36 3.4 АНАЛІЗ ПРОДУКТИВНОСТІ ТА НАДІЙНОСТІ СИСТЕМИ 39 3.5 ОПТИМІЗАЦІЯ ТА МОЖЛИВІ НАПРЯМИ ВДОСКОНАЛЕННЯ 40 3.6 ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ТА АНАЛІЗ РЕЗУЛЬТАТІВ ТЕСТУВАННЯ 42 3.7 ВИСНОВОК ДО ТРЕТЬОГО РОЗДІЛУ 43 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 44 4.1 ПІДВИЩЕННЯ СТІЙКОСТІ РОБОТИ ОБ’ЄКТІВ ГОСПОДАРСЬКОЇ ДІЯЛЬНОСТІ В ВОЄННИЙ ЧАС 44 4.2 РЕКОМЕНДАЦІЇ З ОРГАНІЗАЦІЇ РОБОЧОГО МІСЦЯ ОПЕРАТОРА 49 4.3 ВИМОГИ БЕЗПЕКИ ПРИ ЕКСПЛУАТАЦІЇ ПК 51 4.4 ВИСНОВКИ ДО ЧЕТВЕРТОГО РОЗДІЛУ 53 ВИСНОВКИ 55 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 57 ДОДАТКИ 62uk_UA
dc.format.extent75-
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.subject122uk_UA
dc.subjectкомп’ютерні наукиuk_UA
dc.subjectрезервне копіюванняuk_UA
dc.subjectмалий бізнесuk_UA
dc.subjectхмарне сховищеuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectавтоматизаціяuk_UA
dc.subjectбезпека данихuk_UA
dc.subjectоптимізаціяuk_UA
dc.subjectbackupuk_UA
dc.subjectsmall businessuk_UA
dc.subjectcloud storageuk_UA
dc.subjectgoogle drive apiuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectautomationuk_UA
dc.subjectdata securityuk_UA
dc.subjectoptimizationuk_UA
dc.titleСистема автоматизованого резервного копіювання даних хмару для малого бізнесу на базі Google Drive APIuk_UA
dc.title.alternativeAutomated Cloud Data Backup System for Small Businesses Using Google Drive APIuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Ципняк Денис Олександрович, 2025uk_UA
dc.contributor.committeeMemberЛуцик, Надія Степанівна-
dc.contributor.committeeMemberLutsyk, Nadiia-
dc.coverage.placenameТернопільuk_UA
dc.subject.udc004.04uk_UA
dc.relation.references1. Schmidt, K., Phillips, C., & Chuvakin, A. (2012). Logging and log management: The authoritative guide to understanding the concepts surrounding logging and log management. Newnes.uk_UA
dc.relation.references2. Jones, A., & Ashenden, D. (2005). Risk management for computer security: Protecting your network and information assets. Butterworth-Heinemann.uk_UA
dc.relation.references3. Veeam Software. (2023). Veeam Data Protection Trends Report 2023. Veeam.uk_UA
dc.relation.references4. Acronis. (2023). Acronis Cyber Protect Report 2023 (Cyber Protection Week Global Report). Acronis.uk_UA
dc.relation.references5. National Institute of Standards and Technology. (2012). NIST Special Publication 800-34 Rev. 1: Contingency Planning Guide for Federal Information Systems.uk_UA
dc.relation.references6. Kissel, R. (2013). NIST Special Publication 800-88 Rev. 1: Guidelines for Media Sanitization. National Institute of Standards and Technology.uk_UA
dc.relation.references7. Whitman, M. E., & Mattord, H. J. (2019). Principles of Information Security (6th ed.). Cengage Learning.uk_UA
dc.relation.references8. ENISA (European Union Agency for Cybersecurity). (n.d.). Threat Landscape Report. ENISA.uk_UA
dc.relation.references9. Verizon Business. (2008). 2008 Data Breach Investigations Report. Retrieved from http://www.verizonbusiness.com/resources/security/databreachreport.pdfuk_UA
dc.relation.references10. Stallings, W., & Brown, L. (2018). Computer Security: Principles and Practice (4th ed.). Pearson.uk_UA
dc.relation.references11. Google Developers. (n.d.). Google Drive API Overview. Retrieved from https://developers.google.com/drive/api/v3uk_UA
dc.relation.references12. Google Developers. (n.d.). Using OAuth 2.0 to Access Google APIs. Retrieved from https://developers.google.com/identity/protocols/oauth2uk_UA
dc.relation.references13. Google. (n.d.). google-api-python-client Documentation. Retrieved from https://google-api-python-client.readthedocs.io/en/latest/uk_UA
dc.relation.references14. Mell, P., & Grance, T. (2011). NIST Special Publication 800-145: The NIST Definition of Cloud Computing. National Institute of Standards and Technology.uk_UA
dc.relation.references15. Erl, T., Mahmood, Z., & Puttini, R. (2013). Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture. Prentice Hall.uk_UA
dc.relation.references16. Linthicum, D. S. (2017). Cloud-Native Architectures: Design High-Availability and Cost-Effective Applications for the Cloud. O'Reilly Media.uk_UA
dc.relation.references17. Microsoft. (n.d.). Microsoft Graph API Documentation. Retrieved from https://learn.microsoft.com/en-us/graph/uk_UA
dc.relation.references18. Dropbox. (n.d.). Dropbox API Documentation. Retrieved from https://www.dropbox.com/developers/documentation/http/documentationuk_UA
dc.relation.references19. Amazon Web Services. (n.d.). Amazon S3 Documentation. Retrieved from https://docs.aws.amazon.com/s3/uk_UA
dc.relation.references20. Armbrust, M., et al. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4), 50–58.uk_UA
dc.relation.references21. Pedregosa, F., et al. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830.uk_UA
dc.relation.references22. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.uk_UA
dc.relation.references23. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.uk_UA
dc.relation.references24. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer.uk_UA
dc.relation.references25. Grus, J. (2019). Data Science from Scratch: First Principles with Python (2nd ed.). O'Reilly Media.uk_UA
dc.relation.references26. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.uk_UA
dc.relation.references27. Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning (4th ed.). MIT Press.uk_UA
dc.relation.references28. Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd ed.). O'Reilly Media.uk_UA
dc.relation.references29. Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (4th ed.). Morgan Kaufmann.uk_UA
dc.relation.references30. Kelleher, J. D., Mac Namee, B., & D'Arcy, A. (2020). Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (2nd ed.). MIT Press.uk_UA
dc.relation.references31. Python Software Foundation. (n.d.). Python 3.10 Documentation. Retrieved from https://docs.python.org/3.10/uk_UA
dc.relation.references32. Riverbank Computing. (n.d.). PyQt6 Documentation. Retrieved from https://www.riverbankcomputing.com/static/Docs/PyQt6/uk_UA
dc.relation.references33. 7-Zip. (n.d.). 7-Zip Official Website. Retrieved from https://www.7-zip.org/uk_UA
dc.relation.references34. Antcha. (n.d.). Pyzipper Documentation. Retrieved from https://github.com/Antcha/pyzipperuk_UA
dc.relation.references35. Python Software Foundation. (n.d.). json—JSON encoder and decoder. Retrieved from https://docs.python.org/3/library/json.htmluk_UA
dc.relation.references36. Python Software Foundation. (n.d.). logging—Logging facility for Python. Retrieved from https://docs.python.org/3/library/logging.htmluk_UA
dc.relation.references37. Qt Project. (n.d.). Qt Documentation – Threading and Concurrent Programming. Retrieved from https://doc.qt.io/qt-6/thread-basics.htmluk_UA
dc.relation.references38. Summerfield, M. (2010). Rapid GUI Programming with Python and Qt: The Definitive Guide to PyQt Programming. Prentice Hall.uk_UA
dc.relation.references39. Lutz, M. (2013). Learning Python (5th ed.). O'Reilly Media.uk_UA
dc.relation.references40. Smith, J. R. (2021). The impact of data loss on small and medium businesses survival. Journal of Small Business Management, 45(3), 321–335.uk_UA
dc.relation.references41. Jones, M. K. (2022). Backup solutions for SMBs: Challenges and opportunities. International Journal of Information Technology and Business, 15(1), 50–65.uk_UA
dc.relation.references42. Brown, L. A., & Davis, S. T. (2020). Cloud storage vs. traditional backup methods: A comparative study. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, 9(1), 1–15.uk_UA
dc.relation.references43. Lee, S., & Kim, H. (2019). Intelligent data prioritization for efficient cloud backup in resource-constrained environments. IEEE Transactions on Cloud Computing, 7(4), 980–992.uk_UA
dc.relation.references44. Chen, Y., et al. (2020). A machine learning approach for predictive data backup scheduling in small enterprises. Journal of Enterprise Information Management, 33(5), 1055–1073.uk_UA
dc.relation.references45. Patel, R., & Sharma, V. (2021). Enhancing data security in cloud backup solutions using Advanced Encryption Standard. International Journal of Computer Applications, 178(10), 15–20.uk_UA
dc.relation.references46. Doe, J. (2022). User experience design for non-technical users in backup software. Journal of Usability Studies, 17(3), 112–128.uk_UA
dc.relation.references47. ДСанПіН 3.3.2.007-98. (1998). Державні санітарні правила і норми роботи з візуальними дисплейними терміналами електронно-обчислювальних машин. Затверджено Постановою Головного державного санітарного лікаря України від 10.12.1998 р. № 7.uk_UA
dc.relation.references48. ДСТУ EN ISO 9241-5:2003. (2003). Ергономічні вимоги до роботи з відеотерміналами в офісі. Частина 5. Вимоги до розташування робочого місця та до робочої пози (EN ISO 9241-5:1999, IDT).uk_UA
dc.relation.references49. ДСН 3.3.6.042-99. (1999). Санітарні норми мікроклімату виробничих приміщень. Затверджено Постановою Головного державного санітарного лікаря України від 01.12.1999 р. № 42.uk_UA
dc.relation.references50. Левченко, Л. О., Гріненко, В. В., Рудь, П. М., та ін. (2022). Охорона праці в галузі інформаційних технологій: навчальний посібник (За заг. ред. Л. О. Левченка). Харків: НТУ "ХПІ".uk_UA
dc.relation.references51. Правила улаштування електроустановок (ПУЕ). (2017). Четверте видання, перероблене й доповнене. Київ: Форт.uk_UA
dc.relation.references52. НПАОП 0.00-1.81-18. (2018). Правила охорони праці під час експлуатації електроустановок. Затверджено наказом Міністерства соціальної політики України від 05.01.2018 № 19.uk_UA
dc.relation.references53. НАПБ А.01.001-2014. (2014). Правила пожежної безпеки в Україні. Затверджено наказом Міністерства внутрішніх справ України від 30.12.2014 № 1417.uk_UA
dc.relation.references54. Верховна Рада України. (2012). Кодекс цивільного захисту України: Закон України від 02.10.2012 р. № 5403-VI.uk_UA
dc.relation.references55. Верховна Рада України. (2021). Про основи національного спротиву: Закон України від 16.07.2021 р. № 1702-IX.uk_UA
dc.relation.references56. Автоматизований алгоритм визначення нафтоносності поверхні на основі аналізу параметрів діаграми Еббота-Файрстоуна. Ярослав Литвиненко, Володимир Дзюра, Павло МарущакCEUR Workshop Proceedings, 2024, 3896, pp. 74–79uk_UA
dc.relation.references57. Розробка алгоритму для ідентифікації типів пошкоджень на поверхні листового металу Паляниця, Ю., Литвиненко, І., Мену, А., Шимчук, Г., Дубчак, А. CEUR Workshop Proceedings, 2024, 3742, pp. 84–96uk_UA
dc.relation.references58. Методологія формування статистичної інформації спортивних матчів з використанням нейронних мереж Сороківська, О., Литвиненко, І., Сороківський, О., Козбур, Г., Струтинська, І. CEUR Workshop Proceedings, 2023, 3628, pp. 389–403uk_UA
dc.relation.references59. Метод комп'ютерного моделювання серцевого ритму на основі вектора стаціонарних та стаціонарно пов'язаних випадкових послідовностей Ониськів, П., Литвиненко І., Олександр В., Шимчук Г., Хотович В. CEUR Workshop, 2023, 3468, стор. 223–232uk_UA
dc.relation.references60. Комп’ютерне моделювання серцевого ритму на основі вектора стаціонарних випадкових послідовностей. Лупенко Сергій, Литвиненко Ярослав, Ониськів Петро, Лупенко Анатолій, Воляник Олександр, Цицюра Олена // Науковий часопис ТНТУ. Терн.: ТНТУ, 2023. Т. 108. № 4. С. 131–143.uk_UA
dc.contributor.affiliationТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
dc.identifier.citation2015Ципняк Д. О. Система автоматизованого резервного копіювання даних у хмару для малого бізнесу на базі Google Drive API : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. Я. В. Литвиненко. – Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. – 75 с.uk_UA
Koleksiyonlarda Görünür:122 — комп’ютерні науки

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
2025_KRM_SNm-61_Tsypniak Denys.pdfДипломна робота4,52 MBAdobe PDFGöster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.

Yönetim Araçları