Architectural approach to building scalable voice identification systems and their impact on IT project economics

Abstract

У статті досліджуються архітектурні підходи до побудови масштабованих систем голосової ідентифікації та їхній вплив на економіку ІТ-проєктів у сфері менеджменту та розробки програмного забезпечення. Актуальність теми зумовлена стрімким зростанням ринку голосових сервісів і потребою бізнесу одночасно забезпечувати високу точність біометричної аутентифікації, дотримання SLA щодо затримок та доступності, а також контроль сукупної вартості володіння (TCO). Теоретичною основою дослідження є сучасні роботи з побудови систем голосової біометрії, мікросервісних та хмарно-нативних архітектур, а також підходи до управління витратами CAPEX/OPEX для хмарних ІТ-рішень. Метою статті є розроблення концептуальної моделі зіставлення архітектурних рішень (монолітна vs мікросервісна архітектура, on-premise vs хмарне розгортання, використання сучасних ML-фреймворків) з ключовими економічними показниками ІТ-проєкту (CAPEX, OPEX, TCO, економія від масштабування, ризики недотримання SLA). Методологія дослідження ґрунтується на системному аналізі наукових джерел, порівняльному аналізі архітектурних альтернатив, формалізації економічних залежностей та побудові узагальненої моделі витрат для різних сценаріїв розгортання систем голосової ідентифікації. Отримані результати включають: структурну модель типової системи голосової ідентифікації; аналітичне порівняння монолітної та мікросервісної архітектур з погляду впливу на CAPEX/OPEX; інтегровану економічну модель оцінки TCO для чотирьох варіантів розгортання: моноліт on-premise, мікросервіси on-premise, моноліт у хмарі (IaaS) та хмарно-нативна/serverless-архітектура. Було показано, що перехід до мікросервісної хмарно-нативної архітектури зменшує частку CAPEX і переводить витрати в більш керований OPEX.