Необходимость прогнозирования эпидемий вирусных заболеваний с целью уменьшения их влияния на повседневную жизнь и экономику страны не вызывает сомнений. Сезонность, а в ряде случаев и непредсказуемость возникновения эпидемии делают содержание специально выделенной инфраструктуры для моделирования эпидемий нецелесообразным. Вместе с тем при возрастании детализации модели возрастает и объём вычислений, требующихся для её расчёта, вследствие чего прогнозирование эпидемиологической обстановки на её основе может и не завершиться за достаточно короткое время. В этой связи перенос программного обеспечения на облачные платформы является логичным шагом, поскольку современные облачные технологии предоставляют вычислительные ресурсы в том объёме и на тот промежуток времени, который нужен конечным пользователям, что зачастую более экономически выгодно. 

В своей квалификационной работе Ксения останавливает свой выбор на современной модели протекания заболевания SEIRFD. Она используется для описания агентов мультиагентной системы, моделирующей повседневную жизнь города как множества контейнеров. В качестве облачной платформы для переноса программного комплекса выбрана Microsoft Windows Azure. Для распределения контейнеров с агентами по виртуальным машинам облака, а также для адаптации программного комплекса к переменному их числу Ксении необходимо было решить задачу балансировки нагрузки. Алгоритм min-min был выбран адекватно решаемой задаче. Параметры модели были подобраны на основе статистических экспериментов с реальными данными о вспышке лихорадки Эбола в одном из районов Сьерра-Леоне в 2014 году. Полученные результаты моделирования достаточно точно совпадают с результатами протекания эпидемии в других районах, чтобы сделать вывод об адекватности модели и аккуратности её прогнозов. Полученная модель может быть легко модифицирована или детализирована для прогнозирования других заболеваний.

К недостаткам работы можно отнести некоторые неоптимальные архитектурные решения. В частности, предлагаемый механизм передачи сообщений между виртуальными машинами с помощью сервисной шины Windows Azure не является оптимальным с точки зрения финансовых затрат, при этом рассмотрение альтернатив (например, очередей сообщений Azure Storage) не делается. Кроме того разработка программного комплекса происходила с нарушением календарного плана.

Выполненная работа заслуживает оценки «хорошо».

Научный руководитель: профессор кафедры системного программирования СПбГУ Терехов А.Н.