Россия
В данной статье рассматриваются особенности и преимущества использования языка программирования C# и фреймворка ASP.NET при разработке маркетплейсов с интегрированными аналитическими модулями. Современные бизнес-процессы и требования к информационным системам диктуют необходимость создания масштабируемых, надежных и безопасных решений, способных обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. C# и ASP.NET представляют собой мощный инструментарий для реализации таких систем. В работе анализируются ключевые преимущества применения данных технологий, рассматриваются особенности архитектуры маркетплейса, интегрированного с аналитическим модулем, а также приводятся примеры практической реализации и сравнительный анализ с альтернативными технологиями.
C#, ASP.NET, аналитика, модуль, сайт, данные, фреймворк, производительность
1. Аксютина, Е.М. Использование облачных технологий для обработки больших данных / Е.М. Аксютина, Ю.С. Белов // Московский экономический журнал. – 2020. – №6. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?edn=wpncrz (дата обращения: 08.02.2025).
2. Клеппман, М. Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / М. Клеппман. – СПб.: Питер, 2018. – 640 с.
3. Таненбаум, Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. – СПб.: Питер, 2003. – 877 с. EDN: https://elibrary.ru/QMMKNB
4. Аудит информационной безопасности // Астрал Безопасность. – URL: https://is.astral.ru/services/zashchita-informatsii/audit-informatsionnoy-bezopasnosti/. (дата обращения: 08.02.2025).
5. Киреева, К.А Разработка искусственной нейронной сети для классификации ЭКГ / К.А. Киреева, Л.А. Коробова, Д.В. Арапов // Моделирование систем и процессов. – 2023. – Т. 16, №3. – С. 42-54. – DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2023-16-3-42-54. EDN: https://elibrary.ru/PERZZQ
6. Классификация последствий воздействия ИИ КП на РЭА / А.Е. Козюков, П.А. Чубунов, К.В. Зольников [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2021. – Т. 14, № 3. – С. 22-28. – DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-14-3-22-28. EDN: https://elibrary.ru/BAIZSB
7. Полуэктов А.В., Макаренко Ф.В., Ягодкин А.С. Использование сторонних библиотек при написании программ для обработки статистических данных // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 2. – С. 33-41. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-2-33-41; EDN: https://elibrary.ru/HHYURU
8. Зольников, В.К. Моделирование и анализ производительности алгоритмов балансировки нагрузки облачных вычислений / В.К. Зольников, О.В. Оксюта, Н.Ф. Даюб // Моделирование систем и процессов. – 2020. – Т. 13, №1. – С. 32-39. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2020-13-1-32-39; EDN: https://elibrary.ru/PAKJQO
9. Высоцкая, И. А. Обоснование методов поиска принципов действия сложных технических систем и объектов / И. А. Высоцкая // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 1. – С. 27-34. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-27-34. – EDN GASZOW.
10. Ягодкин А.С., Зольников В.К., Скворцова Т.В., Ачкасов А.В., Кузнецов С.А., Макаренко Ф.В. Разработка алгоритмов и программ анализа электрических характеристик БИС // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 3. – С. 136-148. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-4-136-148; EDN: https://elibrary.ru/CHNDMT
11. Полуэктов, А. В. Моделирование влияния электромагнитных полей на микросхемы / А. В. Полуэктов, Р. Ю. Медведев, К. В. Зольников // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 1. – С. 129-136. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-129-136. – EDN HWPUXU.
