Прокопов А. В.

Разработка автоматизированных систем оптимизации реляционных баз данных становится ключевым направлением для повышения их производительности и снижения эксплуатационных затрат. В работе предлагается концепция экспертной системы, формирующей рекомендации на основе анализа метаданных и конфигурационных параметров. Проведен обзор существующих подходов, включая ручные методы, ML/AI и гибридные модели. Представлена архитектура системы, а также модель оценки ее эффективности с учетом технических и организационных факторов. Предложена классификация типов рекомендаций, охватывающая различные аспекты сопровождения СУБД. Рассматриваемый подход обеспечивает баланс между автоматизацией и экспертным контролем, позволяя повысить устойчивость и управляемость информационной инфраструктуры.