Актуальность данного анализа позволяет найти современные образовательные процессы оптимизации, которые всё чаще опираются на использование облачных информационных систем, обеспечивающих гибкость, доступность и масштабируемость обучения. Однако вместе с ростом числа студентов и заданий существенно возрастает нагрузка на преподавателей, которым приходится обрабатывать десятки тысяч работ в течение семестра. Это делает задачу оптимизации ключевой: без внедрения современных методов снижается эффективность образовательного процесса, увеличивается риск задержек и ошибок при проверке, теряется прозрачность оценивания. В условиях цифровизации образования оптимизация процессов в облачных системах становится неотъемлемым элементом обеспечения качества обучения, особенно на примере массово используемых платформ, таких как Google Classroom.

Цель анализа:

Целью данной аналитической статьи является исследование методов и инструментов оптимизации в облачных системах и выявление их практической применимости в образовательной среде. Особое внимание уделяется процессу оценивания в Google Classroom, где оптимизационные подходы позволяют существенно сократить трудозатраты преподавателя и повысить эффективность работы всей системы.

Задачи анализа:

1. Рассмотреть теоретические основы методов оптимизации в облачных вычислениях, включая serverless-архитектуру, автоматическое масштабирование, многокритериальные алгоритмы и методы машинного обучения.
2. Проанализировать существующие подходы к оптимизации, выявить их преимущества и ограничения.
3. Изучить примеры практического применения оптимизационных методов в информационных системах, включая образовательные LMS, корпоративные платформы и сервисы потокового вещания.
4. Провести сравнительный анализ основных методов оптимизации по ключевым критериям: эффективность, масштабируемость, сложность реализации и применимость в образовательной среде.
5. Рассмотреть практический кейс применения оптимизационных подходов для организации учебного процесса в Google Classroom.
6. Сформулировать выводы и рекомендации по использованию конкретных инструментов оптимизации для повышения эффективности и качества образовательного процесса.

Теоретические основы методов оптимизации в облачных системах

Оптимизация в облачных вычислениях направлена на рациональное использование ресурсов (вычислительных, сетевых, дисковых) с целью повышения производительности, снижения затрат и обеспечения требуемого уровня качества обслуживания (QoS). Основные подходы включают:

— Serverless-архитектура — выполнение кода по модели «Function-as-a-Service» (FaaS), при которой ресурсы выделяются только на время выполнения задачи. Это минимизирует затраты и позволяет динамически подстраиваться под нагрузку [1], [2].

— Автоматическое масштабирование (autoscaling) — динамическое увеличение или уменьшение числа ресурсов (виртуальных машин, контейнеров или функций) на основе метрик нагрузки (CPU, RAM, задержка отклика) [3], [4].

— Многокритериальная оптимизация — использование математических моделей и алгоритмов (линейное программирование, целочисленные модели, эволюционные алгоритмы) для балансировки нескольких целей: производительности, стоимости, надежности [5].

— Машинное обучение и адаптивные подходы — применение reinforcement learning и онлайн-обучения для прогнозирования нагрузки и выбора оптимальной политики масштабирования [4], [6].

Таким образом, облачная оптимизация представляет собой сочетание алгоритмических методов, архитектурных решений и стратегий управления ресурсами.

Существующие подходы: преимущества и ограничения

На основе анализа научных публикаций можно выделить несколько ключевых направлений [4], [6]:

1. Serverless (FaaS)

— Преимущества: высокая эластичность, снижение затрат при переменной нагрузке, простота развертывания.

— Ограничения: проблема «холодного старта», ограниченная продолжительность выполнения функций, сложности с долговременными вычислениями.

2. Автоматическое масштабирование (autoscaling)

— Преимущества: обеспечивает стабильную работу при пиковых нагрузках, снижает простои и перегрузку.

— Ограничения: задержки в принятии решений, риск перерасхода ресурсов при неправильных порогах, сложность настройки в гибридных средах (cloud + edge).

3. Многокритериальная оптимизация распределения ресурсов

— Преимущества: позволяет учитывать не только производительность, но и бюджет, энергопотребление, доступность.

— Ограничения: высокая вычислительная сложность, необходимость адаптации моделей под конкретные сценарии.

4. Методы машинного обучения для оптимизации

— Преимущества: возможность предсказывать нагрузку, адаптироваться к новым условиям, улучшать точность принятия решений.

— Ограничения: необходимость сбора больших объемов данных, сложность интерпретации результатов, риск переобучения.

Примеры практического применения в области информационных систем

1. Образовательные LMS (Google Classroom, Moodle, Canvas)

— Применение автоматического масштабирования позволяет справляться с нагрузкой в период экзаменов или массовой сдачи заданий.

— Serverless-технологии используются для обработки запросов студентов и преподавателей без простоя системы.

— Многокритериальная оптимизация помогает сбалансировать затраты учебных заведений на облачные сервисы при сохранении требуемой производительности.

2. Корпоративные информационные системы

— В e-commerce используются serverless-архитектуры для обработки транзакций при пиковых нагрузках (например, во время распродаж).

— Автоскейлинг контейнеров (Kubernetes HPA/VPA) применяется для обеспечения бесперебойной работы CRM и ERP систем.

3. Системы потокового вещания и видеоконференций

— Zoom, Microsoft Teams и Google Meet внедряют гибридные модели масштабирования и edge computing для минимизации задержек.

— Оптимизация QoS позволяет гарантировать стабильное качество видеосвязи даже при переменных сетевых условиях.

Таким образом, методы оптимизации в облачных системах находят широкое применение как в образовательной среде, так и в бизнесе и коммуникациях. Для Google Classroom ключевым является автоматическое масштабирование и serverless-подход, позволяющие выдерживать переменные нагрузки и снижать затраты при сохранении удобства для студентов и преподавателей [7], [8], [9].

Сравнение методов оптимизации в облачных системах

Таблица 1

Сравнение методов оптимизации

В таблице представлены четыре ключевых направления оптимизации облачных систем, которые имеют прямое отношение к образовательным платформам (LMS, включая Google Classroom):

1. Serverless (FaaS)

— Обеспечивает максимальную гибкость и экономию ресурсов при переменной нагрузке.

— Подходит для LMS с непредсказуемыми пиками (например, сдача заданий).

— Основное ограничение — задержки из-за «холодных стартов».

2. Автоматическое масштабирование (Autoscaling)

— Универсальный механизм для поддержания стабильной работы в условиях роста нагрузки.

— Широко применяется в LMS, корпоративных и потоковых системах.

— Требует грамотной настройки метрик, иначе возможны перерасходы ресурсов.

3. Многокритериальная оптимизация

— Позволяет сбалансировать сразу несколько параметров: стоимость, производительность, надёжность.

— Наиболее актуальна для образовательных учреждений с ограниченными бюджетами.

— Реализация сложнее, так как требует математического моделирования и вычислительных ресурсов.

4. Методы машинного обучения (ML/RL)

— Способны прогнозировать нагрузку и адаптировать политику распределения ресурсов «на лету».

— Подход актуален для интеллектуальных LMS, которые используют аналитику и персонализацию.

— Сложность реализации очень высокая: требуется сбор больших данных и настройка моделей.

Для Google Classroom и схожих систем наиболее практичны autoscaling и serverless — они обеспечивают эластичность, низкие затраты и адаптацию под динамическую нагрузку. Многокритериальная оптимизация полезна при управлении бюджетами и QoS, а машинное обучение — в будущем для интеллектуальной адаптации LMS.

Рис. 1. Сравнение методов оптимизации в облачных системах

На графике видно, что:

— Serverless (FaaS) и Autoscaling находятся в зоне высокой эффективности и относительно низкой сложности → оптимальны для практического применения (в т. ч. в Google Classroom).

— Многокритериальная оптимизация и ML/RL обладают высокой эффективностью, но их реализация требует значительно больших усилий → они более перспективны для исследовательских и долгосрочных проектов

Обобщение результатов анализа и возможные применения процессов оптимизации для Google Classroom

Рассмотрим пример учебного курса, развернутого в Google Classroom, где обучается 634 студента. Они распределены на 21 группу: двадцать групп включают по 30 человек, и только одна группа состоит из 34 студентов. Для каждой группы создан отдельный курс, а каждую неделю проводится три занятия. На каждое занятие студентам предлагается выполнить одно задание. Таким образом, за 12 недель обучения с сентября по декабрь каждый студент получает в среднем по 36 заданий. Простое арифметическое вычисление позволяет определить общий объём работы:

634 студента × 36 заданий = 22 824 задания.

Данные, с которыми был проведён анализ .

Иными словами, преподавателю приходится иметь дело почти с двадцатью тремя тысячами заданий за один учебный семестр. При этом каждое задание сопровождается критериями оценки, которых может быть от трёх до пяти. Это означает, что объём ручной проверки возрастает в несколько раз: если взять за основу три критерия, количество операций по выставлению баллов достигает около 68 тысяч, а при пяти критериях — свыше 110 тысяч оценочных действий. Такая нагрузка требует не только больших временных затрат, но и высокой концентрации внимания, что неизбежно отражается на качестве и объективности оценивания.

Работа в подобных условиях без применения оптимизационных инструментов связана с рядом серьёзных проблем. Во-первых, возникает чрезмерное количество однотипных и рутинных проверок, что делает процесс утомительным и повышает риск ошибок. Во-вторых, нагрузка распределяется неравномерно: все студенты каждой группы стремятся сдавать задания в одни и те же дни, что приводит к резким пикам активности. В такие моменты преподаватель вынужден обрабатывать тысячи заданий за короткий промежуток времени, что может вызвать задержки с выставлением оценок. В-третьих, при столь большом массиве данных теряется прозрачность и управляемость процесса: становится сложно отслеживать прогресс каждой группы и оперативно реагировать на отстающих студентов. В результате страдает обратная связь, а учебный процесс становится менее эффективным.

Основные проблемы без оптимизации [9]:

— Большое количество однотипных проверок.

— Сильные пики нагрузки (все группы сдают задания в одни и те же дни).

— Риск задержек с выставлением оценок.

— Потеря прозрачности при большом массиве данных.

Для решения обозначенных проблем можно применить различные методы оптимизации облачных систем. Один из подходов заключается в использовании serverless-технологий (например, Google Apps Script или Cloud Functions), которые позволяют автоматизировать часть операций: автоматически распределять задания по категориям, заполнять шаблоны критериев оценки, отправлять уведомления студентам. Это освобождает преподавателя от рутинной работы и сокращает время на проверку. Другой вариант связан с автоматическим масштабированием облачных сервисов. В дни массовой сдачи система способна динамически выделять дополнительные ресурсы для хранения и обработки данных, предотвращая перегрузки и сбои.

Перспективным направлением является многокритериальная оптимизация, которая позволяет одновременно учитывать несколько целей: равномерное распределение проверок по времени, снижение нагрузки на преподавателя и сохранение объективности оценивания. С помощью математических моделей можно формировать оптимальные графики проверки и выделять приоритетные задания. В более долгосрочной перспективе возможно применение методов машинного обучения. Анализируя накопленные данные о проверках, алгоритмы смогут автоматически выставлять предварительные оценки по заданным критериям, выделять нестандартные работы для ручной проверки и прогнозировать объём времени, необходимого на выставление итоговых баллов.

Таким образом, использование методов и инструментов оптимизации позволяет превратить трудоёмкий процесс проверки почти двадцати трёх тысяч заданий в управляемую и прозрачную систему. Преподаватель получает возможность сосредоточиться на содержательной стороне работы и индивидуальной обратной связи со студентами, в то время как большая часть рутинных операций берётся на себя облачными сервисами. Это повышает эффективность образовательного процесса, снижает риск ошибок и создаёт основу для дальнейшего внедрения интеллектуальных технологий в учебную практику.

Обобщая проведённый анализ, можно отметить, что оптимизация процесса оценивания в образовательных облачных системах является необходимым условием для повышения качества и устойчивости учебного процесса. Масштаб проверок, достигающий десятков тысяч заданий за семестр, делает ручную работу преподавателя чрезмерно трудоёмкой и неэффективной. Внедрение методов оптимизации, таких как автоматизация рутинных операций с помощью serverless-скриптов, использование механизмов автоматического масштабирования для балансировки нагрузки, применение многокритериальных моделей распределения проверок и перспективные алгоритмы машинного обучения, позволяет значительно сократить время на проверку, повысить объективность оценивания и улучшить прозрачность учебного процесса. Таким образом, оптимизация не только снижает нагрузку на преподавателя, но и обеспечивает более высокое качество образовательной среды, открывая возможности для дальнейшей цифровой трансформации системы обучения.

Для практического применения в образовательных информационных системах можно выделить следующие рекомендации:

1. Автоматизировать рутинные операции с помощью Google Apps Script и облачных функций для расчёта баллов по критериям и экспорта данных в сводные таблицы. (Приложение А)
2. Внедрить механизмы масштабирования в периоды массовой сдачи заданий, чтобы система оставалась стабильной даже при резком росте нагрузки.
3. Использовать многокритериальные модели для равномерного распределения проверок по времени и рационального использования ресурсов.
4. Развивать интеллектуальные методы на основе машинного обучения, которые могут предварительно оценивать работы, прогнозировать нагрузку и выявлять атипичные случаи.

Реализация данных подходов позволит сделать процесс оценивания в Google Classroom более прозрачным, управляемым и эффективным, что повысит качество образовательного процесса в целом.

Приложение А

Потенциальное решение для работы с массивом студентов, который будет работать через Google Collab:

function rebuildPivots() {

const ss = SpreadsheetApp.getActive();

const sub = ss.getSheetByName('Submissions');

const data = sub.getDataRange().getValues();

const headers = data.shift();

const idx = {};

headers.forEach((h,i)=> idx[h]=i);

// ---- Pivot: Week × Group ----

const keyWG = m => `${m.group}__${m.week}`;

const bucketWG = {};

data.forEach(r=>{

const m = {

group: r[idx['group']],

week: Number(r[idx['week']]) || 0,

total: Number(r[idx['Total']]) || 0

};

const key = keyWG(m);

if (!bucketWG[key]) bucketWG[key] = {group:m.group, week:m.week, count:0, sum:0};

bucketWG[key].count += 1;

bucketWG[key].sum += m.total;

});

const outWG = Object.values(bucketWG)

.map(o => [o.group, o.week, o.count, o.sum / o.count || 0, o.sum])

.sort((a,b)=> a[0].localeCompare(b[0]) || a[1]-b[1]);

const shWG = ss.getSheetByName('Pivot_Week_Group');

shWG.clear();

shWG.getRange(1,1,1,5)

.setValues([['group','week','count_tasks','avg_total','sum_total']]);

if (outWG.length) shWG.getRange(2,1,outWG.length,5).setValues(outWG);

// ---- Pivot: per Student ----

const keyS = m => `${m.group}__${m.student_id}`;

const bucketS = {};

data.forEach(r=>{

const m = {

group: r[idx['group']],

student_id: r[idx['student_id']],

student_name: r[idx['student_name']],

total: Number(r[idx['Total']]) || 0,

status: r[idx['status']]

};

const key = keyS(m);

if (!bucketS[key]) bucketS[key] = {group:m.group, student_id:m.student_id, student_name:m.student_name, cnt:0, sum:0, onTime:0};

bucketS[key].cnt += 1;

bucketS[key].sum += m.total;

if (String(m.status).toLowerCase() === 'on_time') bucketS[key].onTime += 1;

});

const outS = Object.values(bucketS)

.map(o => [o.group, o.student_id, o.student_name, o.sum, o.sum/o.cnt || 0, o.onTime/o.cnt || 0])

.sort((a,b)=> a[0].localeCompare(b[0]) || a[1]-b[1]);

const shS = ss.getSheetByName('Pivot_Student');

shS.clear();

shS.getRange(1,1,1,6)

.setValues([['group','student_id','student_name','total_points','avg_points','on_time_ratio']]);

if (outS.length) shS.getRange(2,1,outS.length,6).setValues(outS);

SpreadsheetApp.getUi().alert('Сводные пересчитаны.');

}

// Экспорт по группам в CSV на Google Drive (полезно для архива/отчётов)

function exportGroupsToCsv() {

const ss = SpreadsheetApp.getActive();

const sh = ss.getSheetByName('Submissions');

const data = sh.getDataRange().getDisplayValues();

const headers = data.shift();

const idxGroup = headers.indexOf('group');

// Разложить строки по группам

const byGroup = {};

data.forEach(r=>{

const g = r[idxGroup] || 'NO_GROUP';

if (!byGroup[g]) byGroup[g] = [headers];

byGroup[g].push(r);

});

// Создать/обновить CSV-файлы в корне Диска

Object.keys(byGroup).forEach(g=>{

const content = byGroup[g].map(row => row.map(x => `"${String(x).replace(/"/g,'""')}"`).join(',')).join('\n');

const blob = Utilities.newBlob(content, 'text/csv', `classroom_${g}.csv`);

DriveApp.createFile(blob);

});

SpreadsheetApp.getUi().alert('CSV по группам выгружены в My Drive.');

}

Литература:

1. https://ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/7673/6691 Benchmarking Serverless Efficiency for E-Learning Platforms: A Comparative Study of AWS Lambda and EC2 Models [Электронный ресурс]. (дата обращения: 22.09.2025).
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1084804524000596 Daraghmeh M., et al. Optimizing serverless computing: A comparative analysis. Journal of Network and Computer Applications. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 22.09.2025).
3. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167739X24002929 Benedetti P., et al. Management of Autoscaling Serverless Functions in Edge/Cloud. Future Generation Computer Systems. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 23.09.2025).
4. https://arxiv.org/abs/2501.00468 Kambale A. W., et al. Autoscaling in Serverless Platforms via Online Learning with Convergence Guarantees. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 23.09.2025).
5. https://journalofcloudcomputing.springeropen.com/articles/10.1186/s13677–021–00254-w Chen J., et al. A multi-objective optimization for resource allocation of cloud computing for emergent demands. Journal of Cloud Computing, 2021. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 24.09.2025).
6. https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2021/EECS-2021–41.pdf UC Berkeley EECS Technical Report: Towards Ubiquitous Serverless Computing: Fast Large-Scale Function Deployment, 2021. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 24.09.2025).
7. https://www.mdpi.com/2073–431X/12/1/10 Govea J., et al. Optimization and Scalability of Educational Platforms. Computers, 2023. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 24.09.2025).
8. https://www.mdpi.com/2075–4698/14/1/7 El Koshiry A., et al. Effectiveness of a Cloud LMS for Blind Graduate Students. Societies, 2024. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 25.09.2025).
9. https://www.rsisinternational.org/virtual-library/papers/comparative-study-between-moodle-canvas-and-google-classroom/ Comparative Study Between Moodle, Canvas and Google Classroom. RSIS International, 2025. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 25.09.2025).
10. https://arxiv.org/abs/2406.02118 Auto-scaling Approaches for Cloud-native Applications: A Survey, 2025. [Электронный ресурс]. (дата обращения: 25.09.2025).