diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/README.md b/pupkov_alexey_lab_3/README.md
new file mode 100644
index 0000000..5346515
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/README.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+# Лабораторная работа №3 - REST API, шлюз и синхронный обмен данными между микросервисами
+
+## Задание
+
+### Цель:
+Изучение принципов проектирования с использованием паттерна шлюза, организации синхронной передачи данных между микросервисами и применения архитектурного стиля RESTful API.
+
+### Задачи:
+1. Создание двух микросервисов, которые реализуют операции CRUD для связанных сущностей.
+2. Реализация механизма синхронного обмена данными между микросервисами.
+3. Настройка шлюза на базе Nginx в качестве прозрачного прокси-сервера.
+
+### Микросервисы:
+1. book_service — сервис, который управляет информацией о книгах.
+2. subscription_service — сервис, который обрабатывает данные о подспиках, которым принадлежащих книги.
+
+## Описание работы:
+
+Для разработки микросервисов был выбран язык программирования Python.
+
+### Синхронный обмен данными
+Сервис book_service отправляет HTTP-запросы к subscription_service при выполнении определенных операций CRUD. Это позволяет получать актуальную информацию о предметах, связанных с конкретными героями.
+
+### Docker Compose
+Конфигурационный файл docker-compose.yml представляет собой многоконтейнерное приложение, которое включает в себя три сервиса: book_service, subscription_service и nginx. Функция маршрутизации возложена на сервер Nginx, который обрабатывает запросы и перенаправляет их на соответствующие микросервисы.
+
+### Nginx
+Конфигурационный файл Nginx определяет настройки веб-сервера и обратного прокси, который управляет входящими запросами и направляет их на соответствующие сервисы.
+
+## Видео ВК
+
+ [Ссылка на демонстрацию работы программы](https://vk.com/video547368103_456239604?list=ln-6CV0kolsFgPBdGrKz7)
diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/docker-compose.yaml b/pupkov_alexey_lab_3/docker-compose.yaml
new file mode 100644
index 0000000..d4a4b7d
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/docker-compose.yaml
@@ -0,0 +1,25 @@
+version: '3.8'
+networks:
+  default:
+    name: my_network
+
+services:
+  subscription-service:
+    build: ./services/subscription
+    ports:
+      - "5000:5000"
+
+  book-service:
+    build: ./services/book
+    ports:
+      - "5001:5001"
+
+  gateway:
+    image: nginx:latest
+    volumes:
+      - ./gateway/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
+    ports:
+      - "80:80"
+    depends_on:
+    - subscription-service
+    - book-service
diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/gateway/nginx.conf b/pupkov_alexey_lab_3/gateway/nginx.conf
new file mode 100644
index 0000000..f5828d7
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/gateway/nginx.conf
@@ -0,0 +1,32 @@
+events {
+    worker_connections 1024;
+}
+
+http {
+    sendfile on;
+    server {
+        listen      80;
+        listen      [::]:80;
+        server_name localhost;
+
+        # Прокси для сервиса подписок
+        location /api/subscriptions/ {
+            proxy_pass http://subscription-service:5000/;
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            
+        }
+
+        # Прокси для сервиса книг
+        location /api/books/ {
+            proxy_pass http://book-service:5001/;
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            
+        }
+    }
+}
diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/services/book/Dockerfile b/pupkov_alexey_lab_3/services/book/Dockerfile
new file mode 100644
index 0000000..d479577
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/services/book/Dockerfile
@@ -0,0 +1,5 @@
+FROM python:3.10-slim
+WORKDIR /app
+COPY . .
+RUN pip install flask flask-restful requests
+CMD ["python", "app.py"]
diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/services/book/app.py b/pupkov_alexey_lab_3/services/book/app.py
new file mode 100644
index 0000000..7d90ec0
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/services/book/app.py
@@ -0,0 +1,63 @@
+from flask import Flask, request, jsonify
+import uuid
+import requests
+
+app = Flask(__name__)
+
+# Хранилище данных
+books = []
+
+SUBSCRIPTION_SERVICE_URL = "http://subscription-service:5000/api/subscriptions/"
+
+@app.route('/api/books/', methods=['GET'])
+def get_books():
+    return jsonify(books), 200
+
+@app.route('/api/books/<uuid:uuid>', methods=['GET'])
+def get_book(uuid):
+    book = next((b for b in books if b['uuid'] == str(uuid)), None)
+    if not book:
+        return jsonify({'error': 'Book not found'}), 404
+
+    subscription_uuid = book['subscriptionUuid']
+    subscription = requests.get(f"{SUBSCRIPTION_SERVICE_URL}{subscription_uuid}").json()
+    book['subscriptionInfo'] = subscription
+
+    return jsonify(book), 200
+
+@app.route('/api/books/', methods=['POST'])
+def create_book():
+    data = request.json
+    book = {
+        'uuid': str(uuid.uuid4()),
+        'author': data['author'],
+        'subject': data['subject'],
+        'year': data['year'],
+        'subscriptionUuid': data['subscriptionUuid']
+    }
+    books.append(book)
+    return jsonify(book), 201
+
+@app.route('/api/books/<uuid:uuid>', methods=['PUT'])
+def update_book(uuid):
+    data = request.json
+    book = next((b for b in books if b['uuid'] == str(uuid)), None)
+    if not book:
+        return jsonify({'error': 'Book not found'}), 404
+
+    book.update({
+        'author': data['author'],
+        'subject': data['subject'],
+        'year': data['year'],
+        'subscriptionUuid': data['subscriptionUuid']
+    })
+    return jsonify(book), 200
+
+@app.route('/api/books/<uuid:uuid>', methods=['DELETE'])
+def delete_book(uuid):
+    global books
+    books = [b for b in books if b['uuid'] != str(uuid)]
+    return '', 204
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(host='0.0.0.0', port=5001)
diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/services/subscription/Dockerfile b/pupkov_alexey_lab_3/services/subscription/Dockerfile
new file mode 100644
index 0000000..4078349
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/services/subscription/Dockerfile
@@ -0,0 +1,5 @@
+FROM python:3.10-slim
+WORKDIR /app
+COPY . .
+RUN pip install flask flask-restful
+CMD ["python", "app.py"]
diff --git a/pupkov_alexey_lab_3/services/subscription/app.py b/pupkov_alexey_lab_3/services/subscription/app.py
new file mode 100644
index 0000000..894bbcc
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_3/services/subscription/app.py
@@ -0,0 +1,53 @@
+from flask import Flask, request, jsonify
+import uuid
+
+app = Flask(__name__)
+
+# Хранилище данных
+subscriptions = []
+
+@app.route('/api/subscriptions/', methods=['GET'])
+def get_subscriptions():
+    return jsonify(subscriptions), 200
+
+@app.route('/api/subscriptions/<uuid:uuid>', methods=['GET'])
+def get_subscription(uuid):
+    subscription = next((sub for sub in subscriptions if sub['uuid'] == str(uuid)), None)
+    if not subscription:
+        return jsonify({'error': 'Subscription not found'}), 404
+    return jsonify(subscription), 200
+
+@app.route('/api/subscriptions/', methods=['POST'])
+def create_subscription():
+    data = request.json
+    subscription = {
+        'uuid': str(uuid.uuid4()),
+        'number': data['number'],
+        'fullName': data['fullName'],
+        'issued': data['issued']
+    }
+    subscriptions.append(subscription)
+    return jsonify(subscription), 201
+
+@app.route('/api/subscriptions/<uuid:uuid>', methods=['PUT'])
+def update_subscription(uuid):
+    data = request.json
+    subscription = next((sub for sub in subscriptions if sub['uuid'] == str(uuid)), None)
+    if not subscription:
+        return jsonify({'error': 'Subscription not found'}), 404
+
+    subscription.update({
+        'number': data['number'],
+        'fullName': data['fullName'],
+        'issued': data['issued']
+    })
+    return jsonify(subscription), 200
+
+@app.route('/api/subscriptions/<uuid:uuid>', methods=['DELETE'])
+def delete_subscription(uuid):
+    global subscriptions
+    subscriptions = [sub for sub in subscriptions if sub['uuid'] != str(uuid)]
+    return '', 204
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
diff --git a/pupkov_alexey_lab_5/README.md b/pupkov_alexey_lab_5/README.md
new file mode 100644
index 0000000..8a4b1cd
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_5/README.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+# Пупков Алексей ИСЭбд-41
+# Отчет по умножению матриц
+## Описание
+
+В данной лабораторной работе реализованы два алгоритма для умножения больших квадратных матриц: последовательный и параллельный. Для параллельного вычисления используется библиотека concurrent.futures в Python. Программа позволяет задавать количество процессов, что позволяет наблюдать за изменением производительности при увеличении числа потоков.
+
+## Как работает код:
+
+1. Импорт библиотек
+- concurrent.futures помогает запускать параллельные задачи с использованием потоков
+- time используется для измерения времени выполнения алгоритмов
+- numpy используется для работы с матрицами и для вычислений
+- argparse для обработки аргументов командной строки
+
+2. Функция matrix_multiply_sequential(A, B)
+- Выполняет последовательное умножение двух матриц A и B.
+
+3. Функция worker(A, B, C, start_row, end_row)
+- Выполняет умножение для части строк матрицы, параметры start_row и end_row определяют диапазон строк, которые нужно вычислить
+
+4. Функция matrix_multiply_parallel(A, B, num_threads)
+- Реализует параллельное умножение матриц
+
+5. Функция benchmark(matrix_sizes, num_threads_list)
+
+- Выполняет бенчмаркинг (измерение времени выполнения) для обоих методов умножения
+
+## Результаты
+
+Размер матриц: 100x100
+Последовательное умножение заняло: 0.0558 секунд
+
+Параллельное умножение с 2 потоками заняло: 0.0886 секунд
+
+Параллельное умножение с 4 потоками заняло: 0.0876 секунд
+
+Параллельное умножение с 8 потоками заняло: 0.0868 секунд
+
+Параллельное умножение с 16 потоками заняло: 0.0914 секунд
+
+Размер матриц: 300x300
+Последовательное умножение заняло: 1.6149 секунд
+
+Параллельное умножение с 2 потоками заняло: 2.4936 секунд
+
+Параллельное умножение с 4 потоками заняло: 2.4383 секунд
+
+Параллельное умножение с 8 потоками заняло: 2.4458 секунд
+
+Параллельное умножение с 16 потоками заняло: 2.4899 секунд
+
+Размер матриц: 500x500
+Последовательное умножение заняло: 7.9416 секунд
+
+Параллельное умножение с 2 потоками заняло: 11.8896 секунд
+
+Параллельное умножение с 4 потоками заняло: 11.8901 секунд
+
+Параллельное умножение с 8 потоками заняло: 12.0230 секунд
+
+Параллельное умножение с 16 потоками заняло: 11.8548 секунд
+
+
+## Выводы
+Во всех случаях параллельный алгоритм выполняется дольше, чем последовательный. На рассматриваемых матрицах (100x100, 300x300, 500x500) последовательное умножение оказывается более выгодным. Это связано с тем, что накладные расходы на параллельное исполнение и синхронизацию между потоками превышают время, которое можно сэкономить за счёт многопоточности.
+
+## Запуск 
+Python main.py – threads 2 4 8 16
+
+[Ссылка на демонстрацию работы программы](https://vk.com/video547368103_456239605?list=ln-ZAsjrYkuwZp6I4ghXC)
\ No newline at end of file
diff --git a/pupkov_alexey_lab_5/main.py b/pupkov_alexey_lab_5/main.py
new file mode 100644
index 0000000..a46d05e
--- /dev/null
+++ b/pupkov_alexey_lab_5/main.py
@@ -0,0 +1,92 @@
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+import time
+import numpy as np
+import argparse
+
+# Последовательное умножение
+def matrix_multiply_sequential(A, B):
+    n = len(A)
+    C = [[0] * n for _ in range(n)]
+    
+    # Транспонируем матрицу B для оптимального доступа по строкам
+    B_T = [[B[j][i] for j in range(n)] for i in range(n)]
+    
+    for i in range(n):
+        A_row = A[i]
+        for j in range(n):
+            B_col = B_T[j]
+            sum_ij = 0
+            for k in range(n):
+                sum_ij += A_row[k] * B_col[k]
+            C[i][j] = sum_ij
+    
+    return C
+
+# Вычисляет подматрицу C
+def worker(A, B, C, start_row, end_row):
+    n = len(A)
+    for i in range(start_row, end_row):
+        for j in range(n):
+            sum_ij = 0
+            for k in range(n):
+                sum_ij += A[i][k] * B[k][j]
+            C[i][j] = sum_ij
+
+# Параллельное умножение матриц
+def matrix_multiply_parallel(A, B, num_threads):
+    n = len(A)
+    C = [[0] * n for _ in range(n)]
+    
+    # Разбиваем строки между потоками
+    rows_per_thread = n // num_threads
+    extra_rows = n % num_threads
+    row_splits = [rows_per_thread + (1 if i < extra_rows else 0) for i in range(num_threads)]
+    row_indices = [sum(row_splits[:i]) for i in range(num_threads + 1)]
+
+    # Параллельно выполняем умножение подматриц
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:
+        futures = [
+            executor.submit(worker, A, B, C, row_indices[i], row_indices[i+1])
+            for i in range(num_threads)
+        ]
+        for future in futures:
+            future.result()
+    
+    return C
+
+def benchmark(matrix_sizes, num_threads_list):
+    for size in matrix_sizes:
+        A = [[1] * size for _ in range(size)]  # Матрицы, заполненные единицами для упрощения теста
+        B = [[1] * size for _ in range(size)]
+        print(f"\nРазмер матриц: {size}x{size}")
+        
+        # Бенчмарк для последовательного алгоритма
+        start_time = time.time()
+        C_seq = matrix_multiply_sequential(A, B)
+        sequential_time = time.time() - start_time
+        print(f"Последовательное умножение заняло: {sequential_time:.4f} секунд")
+
+        # Бенчмарк для параллельного алгоритма
+        for num_threads in num_threads_list:
+            start_time = time.time()
+            C_par = matrix_multiply_parallel(A, B, num_threads)
+            parallel_time = time.time() - start_time
+            print(f"Параллельное умножение с {num_threads} потоками заняло: {parallel_time:.4f} секунд")
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Запуск бенчмарков для умножения матриц.")
+    parser.add_argument(
+        "--threads",
+        type=int,
+        nargs="+",
+        required=True,
+        help="Список количества потоков для параллельного алгоритма (например, --threads 1 2 4 8)"
+    )
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # Задание размеров матриц для тестов
+    matrix_sizes = [100, 300, 500]
+    num_threads_list = args.threads  # Получаем список потоков из аргументов командной строки
+
+    # Запуск бенчмарка
+    benchmark(matrix_sizes, num_threads_list)