This paper shows that performance of the learning management systems heavily depends on the choice, made during
designing, of architectural solution for storage and processing of data. Based on analysis of evolution of the various architectural
solutions during the information system design, beginning with monolith platform and ending with decentralized microservices, it
has been determined that architecture based on microservices for a server side with code-level isolation and database-level decentralization for components is proved to be effective solution for high-performance system complexes for learning management system. However, for implementation of polyglot persistence concept based on multiple database management systems with various
logical schemas, there is also a need for developing an information technology to support such architectural solutions. It has been
shown that the development of databases for such learning management system, that operate with a large amount of various information, consists of the stages of conceptual, logical and physical modeling, and, precisely during the creation of logical models the
requirements for the storage and processing of data, that are used by the selected entities for the implementation of business functions, are determined. The peculiar properties of using relational and non-relational database management systems such as: document, key-value, graph and column storages have been examined and analyzed in detail. A method for automated selection of logical
data models based on initial information about a limited context has been developed, then used to develop a classifier. The efficiency
of the classifier was tested on a dataset for two hundred thirty entities. As a result of the experiment, the reliability of the classification was ninety-three percent. The advantages of the developed information technology are shown on the example of designing
JustStart learning management system. Analysis of the stress testing results of the developed system shows that due to the distribution of the load between the three databases, its average response time with simultaneous operation of one hundred fifty users was
one point two seconds. At the same time, simulation of the same number of users with only one database management system, the
response time increased and the average was approximately two point six seconds. Thus, the use of the developed information technology of supporting architectural solutions for organizing storage of large volumes of diverse data according to the polyglot persistence concept, that allowed to design and implement learning management system, the performance of which, if it is used simultaneously by a large audience, is on average twice as fast as the average educational resource on the market.
В роботі показано, що продуктивність систем дистанційного навчання істотно залежить від, обраного
при її проектуванні, архітектурного рішення по зберіганню і обробці даних. На основі аналізу еволюції серверних архітектурних рішень, при проектуванні інформаційних систем, починаючи з побудови монолітної платформи до розподілених
мікросервісів встановлено, що використання архітектури мікросервісів для серверної частини з ізоляцією компонентів на
рівні коду і розподілу на рівні баз даних, є хорошим рішенням при проектуванні високопродуктивних комплексних систем
дистанційного навчання. Однак, для реалізації багатоваріантного зберігання даних в системі дистанційного навчання на
основі декількох баз даних з різними логічними моделями на стороні сервера необхідно розробити інформаційну технологію
підтримки таких архітектурних рішень. Показано, що розробка баз даних для таких систем як системи дистанційного
навчання, що оперують великим обсягом різноманітної інформації, складається з етапів концептуального логічного і фізичного моделювання і саме при створенні логічних моделей визначаються вимоги до зберігання та обробки даних, якими
оперують виділені сутності для реалізації бізнес функцій. Детально проаналізовано особливості використання реляційних і
нереляційних систем управління базами даних таких як: документні, ключ-значення, графові і колонкові сховища. Розроблено методику автоматизованого підбору логічних моделей даних на основі вихідної інформації про обмежений контекст, на
основі якої в подальшому було розроблено класифікатор. Працездатність класифікатора перевірялася на наборі даних для
двохсот тридцяти сутностей. В результаті проведення експерименту достовірність класифікації склала дев'яносто три
відсотки. Переваги розробленої інформаційної технології підтримки архітектурних рішень по організації багатоваріантного зберігання різноманітних даних показані на прикладі проектування системи дистанційного навчання JustStart. Аналіз
результатів навантажувального тестування розробленої системи показує, що завдяки розподілу навантаження між
трьома базами даних, її середній час відгуку при одночасній роботі ста п'ятдесяти користувачів становить близько однієї
і двох десятих секунди. У той час як, при моделюванні роботи цієї кількості користувачів тільки з однією системою управління базами даних час відгуку збільшився і становив в середньому близько двох і шести десятих секунди. Таким чином,
використання розробленої інформаційної технології підтримки архітектурних рішень по організації багатоваріантного
зберігання великих обсягів різноманітних даних, дозволило спроектувати і реалізувати систему дистанційного навчання,
швидкодія якої в разі її одночасного використання численною аудиторією в середньому в два рази більше , ніж у середньостатистичного освітнього ресурсу, представленого на ринку.
В работе показано, что производительность систем дистанционного обучения существенным образом
зависит от, выбранного при ее проектировании, архитектурного решения по хранению и обработке данных. На основе
анализа эволюции серверных архитектурных решений, при проектировании информационных систем, начиная с построения монолитной платформы до распределенных микросервисов установлено, что использование архитектуры микросервисов для серверной части с изоляцией компонентов на уровне кода и распределенности на уровне баз данных, является хорошим решением при проектировании высокопроизводительных комплексных систем дистанционного обучения. Однако,
для реализации многовариантного хранения данных в системе дистанционного обучения на основе нескольких баз данных с
разными логическими моделями на стороне сервера необходимо разработать информационную технологию поддержки
таких архитектурных решений. Показано, что разработка баз данных для таких систем как системы дистанционного
обучения, оперирующих большим объемом разнородной информации, состоит из этапов концептуального логического и
физического моделирования и именно при создании логических моделей определяются требования к хранению и обработке
данных, которыми оперируют выделенные сущности для реализации бизнес функций. Детально проанализированы особенности использования реляционных и нереляционных систем управления базами данных таких как: документные, ключзначение, графовые и колоночные хранилища. Разработана методика автоматизированного подбора логических моделей
данных на основе исходной информации об ограниченном контексте, на основе которой в дальнейшем был разработан
классификатор. Работоспособность классификатора проверялась на наборе данных для двухсот тридцати сущностей. В
результате проведения эксперимента достоверность классификации составила девяносто три процента. Преимущества
разработанной информационной технологии поддержки архитектурных решений по организации многовариантного хранения разнообразных данных показаны на примере проектирования систем дистанционного обучения JustStart. Анализ результатов нагрузочного тестирования разработанной системы показывает, что благодаря разделению нагрузки между
тремя базами данных, ее среднее время отклика при одновременной работе ста пятидесяти пользователей составило
около одной и двух десятых секунды. В то время как, при моделировании работы этого количества пользователей только с
одной системой управления базами данных время отклика возросло и составило в среднем около двух и шести десятых
секунды. Таким образом, использование разработанной информационной технологии поддержки архитектурных решений
по организации многовариантного хранения больших объемов разнообразных данных, позволило спроектировать и реализовать систему дистанционного обучения, быстродействие которой в случае ее одновременного использования многочисленной аудиторией в среднем в два раза больше, чем у среднестатистического образовательного ресурса, представленного на
рынке
