Abstract
<jats:p>У роботі розроблено та експериментально оцінено подієво-орієнтовану мікросервісну архітектуру платформи для скінченно-елементного аналізу (FEA), у якій етапи підготовки даних (pre-processing), чисельного розв'язання (solving) та пост-обробки (post-processing) реалізовано як незалежні мікросервіси з автономним життєвим циклом розгортання й масштабування. Взаємодія між компонентами організована через брокер подій Apache Kafka з уніфікованою структурою-обгорткою повідомлень (envelope), що містить поля ідентифікації, трасування та ідемпотентності, забезпечуючи слабке зв'язування, захист від повторної обробки та причинно-наслідкове відстеження виконання задач. Для розподілу обчислювального навантаження застосовано модель «споживач + виконавці» на базі Celery. Розгортання виконано у контейнеризованому середовищі Docker та Kubernetes, що дозволяє змінювати кількість реплік обчислювального сервісу як єдиний параметр масштабування без модифікації інших компонентів системи. Обмін великими артефактами (сітка, розв'язок, пакет візуалізації) здійснюється через S3-сумісне сховище MinIO, що розвантажує брокер подій. Для верифікації чисельної реалізації застосовано метод manufactured solutions (MMS) на задачі Пуассона з P1-трикутними елементами, де аналітичний розв'язок u(x,y) = sin(πx)sin(πy) використовується для обчислення похибок maxAbsError та l2Error. Експеримент із серіями задач (N=20, concurrency=5) при кількості реплік Nw ∈ {1, 2, 4} показав зростання пропускної здатності від 382,90 задач/хв до 464,76 задач/хв, тоді як метрики коректності залишилися стабільними між серіями. Отримані результати підтверджують практичну доцільність запропонованого підходу для побудови масштабованих FEA-платформ із контрольованою відтворюваністю результатів.</jats:p>