Концептуальная модель загрузки веб-страницы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается разработанная авторами концептуальная модель загрузки веб-страницы. Модель состоит из трех сущностей: Backend (характеризующаяся метриками: Page creation time, Number of SQL queries, SQL query execution time, Cache size, Page size, Number of errors), environment (характеризующаяся метриками: DNS, TLS, Connection, Load speed), frontend (характеризующаяся метриками: FCP, LCP, TBT, CLS, SI). Представленная концептуальная модель предлагает рассматривать процесс загрузки страницы, включающий все этапы формирования от запроса страницы пользователем до отрисовки полученного контента. Ее применение в процессе оптимизации скорости загрузки веб-страницы дает новый взгляд на возможные проблемы веб-проекта. В работе представлен пример применения данной модели для решения актуальной задачи по оптимизации скорости загрузки страницы.

Об авторах

Станислав Владимирович Жуков

Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина

Автор, ответственный за переписку.
Email: i@coder-stas.ru

Аспирант

Россия, Тамбов

Ольга Александровна Ковалева

Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина

Email: solomina-oa@yandex.ru

Профессор, доктор технических наук, доцент

Россия, Тамбов

Сергей Владимирович Ковалев

Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина

Email: sseedd@mail.ru

Профессор, доктор технических наук, доцент

Россия, Тамбов

Список литературы

  1. Özkan, B. Evaluating the websites of academic departments through SEO criteria: a hesitant fuzzy linguistic MCDM ap- proach / B. Özkan, E. Özceylan, M. Kabak, Dağdeviren M.
  2. // Artificial Intelligence Review. – 2020. – T. 53. –С. 875-905. – doi: 10.1007/s10462-019-09681-z.
  3. Жеребцова, К. О. SEO-продвижение сайта: специфика, механика, особенности / К. О. Жеребцова // Экономика в теории и на практике: актуальные вопросы и современные аспекты: сборник статей IX Международной научно-практической конференции, Пенза, 25 июня 2021 года. – Пенза: Наука и Просвещение, 2021. – С. 33-38.
  4. Элиханов, В. Г. Мобильное позиционирование сайта / В. Г. Элиханов, Э. Р. Гузуева, З. М. Муцурова // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2020. – Т. 10, № 9-1. – С. 567-572. – doi: 10.34670/AR.2020.79.17.066.
  5. Полухин, Н. В. Информационные предпочтения пациентов в контексте коммуникации на веб-сайтах медицинских организаций / Н. В. Полухин, Н. В. Эккерт, В. В. Козлов // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. – 2021. – Т. 13, № 5. – С. 226-246. – doi: 10.12731/2658-6649-2021-13-5-226-246.
  6. Бирюков, М. А. Обзор методов увеличения скорости загрузки веб-страниц / М. А. Бирюков, О. А. Якубова // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022): XI Международная научно-техническая и научно-методическая конференция, Санкт-Петербург, 15–16 февраля 2022 года. Том 1. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2022. – С. 160-165.
  7. Горячкин, Б. С. Повышение эффективности работы с веб-ресурсом за счет инструментария системного программиста / Б. С. Горячкин, Т. И. Ханмурзин // Динамика сложных систем - XXI век. – 2022. – Т. 16, № 3. – С. 26-39. – doi: 10.18127/j19997493-202203-03.
  8. Воронова, А. М. Технология повышения скорости загрузки сайта / А. М. Воронова // Наука XXI века: Вызовы, становление, развитие: Сборник статей VIII Международной научно-практической конференции, Петрозаводск, 10 января 2023 года. – г. Петрозаводск: Международный центр научного партнерства «Новая Наука» (ИП Ивановская И.И.), 2023. – С. 267-272.
  9. Vogel, L. User Acceptance of Modified Web Page Loading Based on Progressive Streaming / L. Vogel, T. Springer // Web Engineering. – 2022. – Т. 13362. – С. 391-405. – doi: 10.1007/978-3-031-09917-5_27.
  10. Vogel, L. Speed Up the Web with Universal CSS Rendering / L. Vogel, T. Springer // Web Engineering. – 2023. – Т. 13893. – С. 191-205. – doi: 10.1007/978-3-031-34444-2_14.
  11. Vogel, L. An In-Depth Analysis of Web Page Structure and Efficiency with Focus on Optimization Potential for Initial Page Load / L. Vogel, T. Springer // Web Engineering. – 2022. – Т. 13362. – С. 101-116. – doi: 10.1007/978-3-031-
  12. 09917-5_7.
  13. Kloos, J. Deferrability Analysis for JavaScript / J. Kloos, R. Majumdar, F. McCabe // Hardware and Software: Verification and Testing. – 2017. – Т. 10629. – С. 35-50. – doi: 10.1007/978-3-319-70389-3_3.
  14. Технологии оптимизации работы сайта на примере аналитической системы публикационной активности пензенского государственного университета / Р. А. Тороп- кин, Я. В. Зиновьев, Н. С. Рассказов, М. А. Митрохин // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2020. – № 4(36). – С. 71-78. – doi: 10.21685/2227-8486-2020-4-7.
  15. Zarifis, K. Modeling HTTP/2 Speed from HTTP/1 Traces/K. Zarifis, M. Holland, M. Jain, E. Katz-Bassett, R. Govindan
  16. // Passive and Active Measurement. – 2016. – Т. 9631. –С. 233-247. – doi: 10.1007/978-3-319-30505-9_18.
  17. Priya, M.D. Optimization of Web Applications Using Eager Loading / M.D. Priya, B. Sabarinathan, M. Surya // Proceedings of 6th International Conference on Recent Trends in Computing. – 2021. – Т. 177. – С. 711-722. – doi: 10.1007/978-981-33-4501-0_66.
  18. Шконда, Д. Н. Тестирование производительности ин- тернетстраниц / Д. Н. Шконда, М. Е. Щелкунова // Наука, инновации и технологии: от идей к внедрению: Материалы Международной научно-практической конференции, Комсомольск-на-Амуре, 07–11 февраля 2022 года. – Комсомольск-на-Амуре: Комсомольский-на- Амуре государственный университет, 2022. – С. 75-77.
  19. Слободянюк, А. С. Проведение нагрузочного тестирования сайта ВКонтакте / А. С. Слободянюк, М. Е. Щелкунова // Вестник научного общества студентов, аспирантов и молодых ученых. – 2023. – № 1. – С. 93-97.
  20. Буйневич, М. В. Анализ результатов аудита сетевых информационных ресурсов МЧС России / М. В. Буйневич, А. В. Максимов, А. В. Вострых // Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России". – 2020. – № 1. – С. 101-110.
  21. Солозобов, О. А. Состояние и проблемы технической оптимизации сайтов российских букмекерских контор для мобильного поиска / О. А. Солозобов // Вестник науки и образования. – 2019. – № 4-2(58). – С. 37-42.
  22. Толстых, М. А. Примение инструмента Lighthouse для анализа качественного состояния web - приложения / М. А. Толстых // Концепции, теория и методика фундаментальных и прикладных научных исследований: сборник статей Международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 05 февраля 2021 года.–Уфа: Общество с ограниченной ответственностью "Аэтерна", 2021.–С. 67-69.
  23. Namoun, A. A Review of Automated Website Usability Evaluation Tools: Research Issues and Challenges / A. Namoun, A. Alrehaili, A. Tufail // Design, User Experience, and Usability: UX Research and Design. – 2021. – Т. 12779. – С. 292-311. – doi: 10.1007/978-3-030-78221-4_20.
  24. Хайрутдинов, К. М. Анализ влияния оптимизации загрузки веб-страниц на пользовательский опыт / К. М. Хайрутдинов//Проблемы и перспективы развития АПК региона: Материалы Межвузовской студенческой научно-практической конференции, Пермь, 06 декабря 2022 года–06 2023 года.–Пермь:ИПЦ «Прокростъ», 2023.– С.427-430.
  25. Arika O. How web browsers work - navigation (part 1, with illustrations). URL:https://dev.to/arikaturika/how-web- browsers-work-part-1-with-illustrations-1nid (дата обращения: 04.02.2024).
  26. Павел Н. Влияние HTTPS на ранжирование в поисковых системах. URL:https://www.demis.ru/articles/vliyanie-https-na-ranzhirovanie-saita/ (дата обращения: 04.02.2024).
  27. Koray. T. How does a browser create a web page? URL: https://www.oncrawl.com/technical-seo/how-does-a-browser-create-a-web-page/(дата обращения: 04.02.2024).
  28. Populating the page: how browsers work. URL: https://developer.mozilla.org/en- US/docs/Web/Performance/How_browsers_work (дата обращения: 04.02.2024). Overview. URL:https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/overview (дата обращения: 04.02.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».