CC BY
41
УДК 004.0 Дата подачи статьи: 27.06.17
DOI: 10.15827/0236-235X.030.4.647-653 2017. Т. 30. № 4. С. 647-653
ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ИНТЕРНЕТ-САЙТОВ КАК ПЛОХО ФОРМАЛИЗУЕМЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Д.Т. Дим, аспирант, dim.dike@yahoo.com; В.Н. Богатиков, д.т.н., профессор, inbgtk@mail.ru;
А.Ю. Клюшин, к.т.н., доцент, klalex@inbox.ru (Тверской государственный технический университет, наб. Аф. Никитина, 22, г. Тверь, 1 70026, Россия)
Статья посвящена анализу времени загрузки страницы, что является важным показателем для любого web-сайта. Как правило, сайты размещены на web-серверах с определенными характеристиками. Они взаимодействуют с окружающей средой, которая в большей части агрессивна и неопределенна (внешние угрозы, такие как проникновение, отказ в обслуживании, внедрение кода в язык структурированных запросов SQL и т.д.). Нужно отметить, что существуют и неопределенности, порождаемые аппаратным и программным обеспечением. Любой сайт может быть подвержен влиянию внешнего окружения и различных подсистем обслуживания функций web-сайтов, что приводит к возникновению нештатных ситуаций и порождает неопределенность его работы. Степень неопределенности практически не всегда можно оценить только на основании статистического материала. Это приводит к увеличению количества методов и средств интеллектуализации выполнения оценок на основе методов искусственного интеллекта, в частности, методов, построенных на применении нечетких оценок.
Ключевые слова: интеллектуальная система, принятие решений, методы системного анализа, нечеткая логика, анализ и особенности web-сайта, метрики.
В настоящее время активно развиваются информационные системы (ИС), в том числе интеллектуальные. Важным звеном развития информационных технологий являются web-сайты, которых насчитывается более 4 миллиардов [1-3], и их число сремительно растет. Поэтому к анализу качества и надежности создаваемых и эксплуатируемых программ, лежащих в основе работы web-сайтов, предъявляются особые требования.
Web-сайты в зависимости от расположения элементов (страниц, разделов, навигации) и их связи между собой могут иметь различную структуру [4]. Ключевыми являются линейная, иерархическая и решетчатая (см. табл. 1).
При проектировании, разработке и функционировании web-сайта как информационного ресурса основными являются критерии и показатели оценки его качества, надежности и эффективности.
Таблица 1 Структура web-сайтов Table 1 A website structure
Стуктура Графическое представление Описание
Линейная ООО Самая простая структура 'еЬ-сайта. Страницы идут одна за другой, пользователю придется просматривать их последовательно, как слайд-шоу. Не существует разделения контента на уровни, и все страницы равноправны. Применяется только в небольших web-сайтах
Иерархическая щт dSh Имеет четко определенную главную страницу, связанную со всеми основными разделами сайта [4]. Такую структуру имеют большинство 'еЬ-сайтов
Решетчатая ЕЁ Не имеет четко выраженной структуры и главной страницы. Пользователь перемещается по различным веткам. Перемещение между ветками на глубинных уровнях осуществляется с помощью отсылок на рубрики в других разделах. Намного сложнее рассмотренных ранее. В основном используется в каталогах и художественных web-сайтах [5]
Таблица 2
Аппаратные метрики серверных систем
Table 2
Hardware metrics of server appliances
Метрика Расчет/диапазон Комментарий
Латентность - Время ожидания перед началом отправки данных или время в начале передачи. Чем короче порции передаваемых данных, тем чаще возникает латентность. Скорость передачи характеризуется максимальной пропускной способностью канала при больших порциях передаваемых данных, при этом уменьшаются затраты на латентность
Средняя наработка на отказ MTBF T , где Tu - общее Ne время работы; Ne - число сбоев Метрика работы оборудования, задаваемая производителем. В связи с надежной работой современного компьютерного оборудования эта метрика у некоторых производителей отсутствует или дается как пожизненная гарантия
Показатель сопровождения сети Г T') 1 — 1, где Td - время работы; T - общее время Описывает время работы системы. Аналогична метрике MTBF, но предусматривает лишь проблемы сопровождения сети
Объем сайта - Число в Кб
Количество операций ввода/вывода ГОРБ Sd*Nd, где Sd - скорость I/O диска, Nd -количество дисков
Время до первого байта ТТГВ Tfb Необходимое время ожидания до поступления первого байта запрашиваемого ресурса с сервера после отправления запроса HTTPGET
Описание метрики web-сайтов
Подбор наилучших характеристик, которые включены в основу работы веб-приложения, подразумевает использование такого понятия, как «метрики». В основном метрика представляет собой числовую характеристику системы. При формировании этих характеристик учитываются различные факторы [6]. Наиболее распространенные из них - средняя наработка на отказ MTBF (мс), доступность (%), задержка (мс), полоса пропускания канала (Кб), время до первого байта TTFB (мс), время поиска домен-сервера DNS (мс), перенаправление универсального указателя ресурса URL, количество HTTP-запросов, размер главной страницы (Кб), время соединения (мс).
Выделяют три типа метрики оценки web-сайтов: серверные, пользовательские и сетевые.
Серверные метрики позволяют определять используемые системные ресурсы и возможность возникновения конфликтов ресурсов. Эти метрики направлены на отслеживание ресурсов машинного уровня, таких как сеть, память, процессор и утилизация диска. Они дают представление о внутренних конфликтах, лежащих в основе компьютера. Выделяют аппаратные и программные метрики серверных систем (см. табл. 2, 3).
Таблица 3
Программные метрики серверных систем
Table 3
Software metrics of server appliances
Метрика Расчет/диапазон Комментарий
Число потоков Nth Многопоточность
Задержка репликации Тр Параметр - время в мс
Можно отслеживать метрики с целью определения аспектов производительности и надежности: необходимо осознавать, имеется ли взаимозависимость между системными показателями и нагрузкой на приложение. Вероятно, системе потребуются дополнительные аппаратные ресурсы (реальные или виртуальные). В случае постоянной нагрузки происходит повышение значений данных метрик. Это может быть обусловлено внешними причинами: фоновыми задачами, постоянно выполняющимися заданиями, сетевой активностью или устройствами ввода/вывода (I/O).
WebPageTest.org определяет TTFB как время ожидания браузера до получения первого байта запрашиваемого ресурса, которое начинается после времени поиска DNS и времени подключения [7]. Некоторые источники объединяют время DNS, время соединения и ожидания в TTFB-метрике, так как TTFB представляет количество времени, необ-
Waterfall View
■ DNS Lookup ■ Initial Connection ■ SSL Negotiation ■ Time to First Byte ■ Content Download 3xx response 4x<+ response
1 Start Render msFlretPaint DOM Interactive ■ DOM Content Loaded On Load 1 Document Complete
httpr/ZiMll .ru 12 3 1 7 1 9 1 0 11 12 13 L Л 16 1 19
1 1. nal 1 .ru - ! ^^ Ll«e ns (302)
г. gn.^Kd.«M -.. .toS4^2F5APKjíiZGDsÍ3D [ loo из
Ô 3. Nail.ru - t id ,697 ms
ß 4, wil .ru - tache m 344 ns
ß 5. cm.g.doublediçk.net - pixel i3Z4® »s сзсг>
Рис. 1. Метрики web-сайта mail.ru Fig. 1. Metrics of mail.ru website
Document Complete Fully Loaded
Load Time First Byte Start Render Visually Complete Speed Index DOM Elements Result (error code} Time Requests Bytes In Time Requests Bytes In
16.783s 0.628s 1 001s 20.236s 11066 1130 0 16.783s 180 1,065 KB 18.358s 185 1,097 KB
Рис. 2. Ключевые метрики при задержке web-страницы Fig. 2. Key metrics for web page delay
ходимое для ответа сервера и создания web-страницы.
На рисунке 1 показано значение TTFB - 168 мс, которое по сути идеально. Как правило, оптимальное TTFB должно быть в диапазоне 5-180 мс. Считается, что web-страница является медленной, если она имеет большое TTFB, поскольку время начала отображения будет задержано. Это форма обратной связи, используемой для оценки web-сайтов при исследовании эффективности. Следует отметить, что mail.ru загружает большинство компонентов, таких как Java Script JS, таблицы стилей CSS, Flas-анимации, не сразу, поэтому задержка web-сайта минимальна.
О задержках web-страницы упоминается в разных источниках [2, 6-10]. Четырьмя ключевыми метриками (рис. 2) являются следующие:
- время поиска DNS - время поиска IP-адреса для соответствующего домена;
- время соединения - время, требуемое для установления соединения TCP;
- время ожидания - время ожидания до получения первого байта после установки подключения;
- время загрузки контента - время, необходимое для полной загрузки объекта.
Таблица 4
Аппаратные метрики пользовательских систем
Table 4
Hardware metrics of user systems
Пользовательские метрики ориентируются на измерение производительности клиентской части, особенно клиентских приложений, например, требуемого времени для выполнения локальных действий и обработки ответа от сервера. Метрики покрывают такие свойства, как объем используемой памяти и загрузка процессора. Как и в предыдущем случае, выделяют аппаратные и программные метрики пользовательских систем (см. табл. 4, 5).
Таблица 5
Программные метрики пользовательских систем
Table 5
Software metrics of user systems
Метрика Расчет/диапазон Комментарий
Запросов в секунду RPS ( P Л * T7-1 T 7 P V o P - память, Po - оперативная память, Tz -заданное время
Объем памяти под программы - Измеряется в Мб
Метрика Расчет/ диапазон Комментарий
Пропускная способность канала R rwin RTT RTT - круговая задержка, Rwin -окно приема TCP
Одновременные пользователи Число
Время отклика приложения 100~300 Интегральная характеристика производительности ИС с точки зрения пользователя [8]. Промежуток времени между появлением запроса пользователя к приложению и получением ответа на запрос. Зависит от типа запроса пользователя, от какого пользователя и к какому серверу обращается, от текущего состояния элементов сети и настроек операционных систем и СУБД [9]
Время загрузки 1-10 Время, требуемое для полной загрузки web-страницы браузером. Измеряется в секундах
Время отклика приложения, как правило, формируется из времени
- подготовки запросов пользователя;
- передачи запросов между пользователем и сервером через сегменты сети и промежуточное коммуникационное оборудование;
- обработки запросов на сервере и передачи ответов пользователю;
- обработки полученных ответов на устройстве пользователя.
Для определения оптимальной производительности ИС, чтобы установить, какие метрики определяющие, между различными службами должен быть составлен договор об уровне обслуживания.
Web-страницы часто сжимаются в формате Gzip для уменьшения размера загружаемого файла, что препятствует отправлению первого байта, пока сжатие не будет завершено, и значительно увеличивает ТТГВ. Этапы загрузки «еЬ-страницы: запроса пересылкам поиск в кэшм DNSм TCPм м получением обработкам ответм загрузка.
ТТТВ может составлять от 1-5 с до 100-200 мс, но страница загружается гораздо быстрее и будет готова к использованию в более короткое время. Многие «еЬ-сайты видят общее увеличение TTFB в 5-10 раз. Также существуют некоторые недостатки сжатия Gzip:
- увеличивается общая нагрузка сервера при сжатии;
- обработка данных может занять достаточно долгое время, так как первый байт не посылается до завершения сжатия;
- большое TTFB часто заставляет пользователя повторно создавать текущий запрос к web-серверу, что приводит к увеличению общей загрузки и требуемых ресурсов из-за последовательных запросов.
Сетевые метрики связаны с появлением сетевых проблем, которые сопровождаются снижением производительности. Сетевые задержки приводят к повышению длительности выполнения запросов (табл. 6).
Время отклика - важный показатель, в первую очередь, для любого посетителя сайта. Следовательно, и для владельца сайта важна скорость загрузки главной страницы web-сайта. Многие пользователи не располагают достаточной скоростью для быстрой загрузки крупных порталов. Ожидание полной загрузки страницы не должно превышать 5-10 секунд. На сегодняшний день, например, MS Windows не имеет счетчиков производительности для измерения латентности запросов отдельных приложений. Однако существует «Мониторинг ресурсов» (см. рисунки на сайте http://www.
Таблица 6
Сетевые метрики web-сайтов
Table 6
Website network metrics
Метрика Формула/диапазон Комментарий
Латентность сети ^(tp + tl + Q(t)), где tp - задержка пакетирования; tl - задержка распространения; Qt - задержка в очереди Производительность сети исключительно важна для облачных приложений, так как это проводник, через который проходит вся информация
Пропускная способность канала 1.22* MSS -;— , где RTT - круговая RTT* VL задержка; MSS - размер сегмента; L - потеря фреймов
Пакетная пропускная способность PPS R —— , где RTT - круговая задержка; RTT RWin - окно приема TCP Отражает количество фреймов, передаваемых в единицу времени [10]. Дает возможность оценить, справляется ли оборудование с нагрузкой и соответствует ли его производительность заявленной
Потери фреймов 8 ш , где W - загруженность сегмента
Доступность сети MTBF -, где MTBF - (MTBF + MTTR) средняя наработка на отказ; MTTR -среднее время восстановления Применяется для оценки надежности и стабильности сети. Отображает время, которое сеть функционирует без сбоев или необходимости перезагрузки в целях администрирования или обслуживания
Ширина полосы пропускания (Fmax - Fmin), где Fmax - макс. частота; Fmin - мин. частота
Время отклика в —— , где Bmax - максимальная F полоса пропускания; F - количество потоков Средняя скорость полной загрузки страниц 'еЬ-сайта. Используют средневзвешенную оценку по пользователям, серверам и периодам дня. Время в секундах
Параметры состояния работы web-сайтов Website working state parameters
Таблица 7 Table 7
S0 S1 S2 S3 S4 S5 S6
D > 780 600 ~700 381 - 450 321 - 380 250 - 310 181 - 260 5 - 190
Tdns >1200 880- 1200 580- 880 380- 580 300- 380 200- 300 <200
P > 7168 4096- 7168 1536- 4096 700 - 1536 350 - 700 180 - 350 >180
Rd >8 8 7 6 5 4 <3
Rq >70 54-67 45 - 55 34 -48 27- 35 19 - 29 <20
Tcon >5500 1500- 5500 1550-750 340-780 285- 350 248- 286 <250
swsys.ru/uploaded/image/2017_4/2017-4-dop/8.jpg и http://www.swsys.ru/uploaded/image/2017_4/2017-4-dop/9.jpg), который является отличным инструментом для анализа сетевого трафика на локальной машине. «Мониторинг ресурсов» предоставляет информацию о потерянных пакетах и дополнительную информацию о задержке текущих TCP/IP сессий. Информация о потерянных пакетах дает возможность представить качество соединения. Задержка описывает время, необходимое для полного прохождения маршрута TCP/IP пакетом.
Надежность системы может быть измерена в процентах (обычно не менее 99 %) или как абсолютное значение от фактического времени безотказной работы сервера к идеальному времени безотказной работы сервера. Например, если сервер работает в период 1 мая 2016 г. и время бесперебойной работы равно 31 дню, то вся продолжительность составляет 2 678 400 секунд. Если сервер был остановлен в течение этого периода на 1 000 секунд, процент допустимости будет равен: Uptime = = 100 * (1 - (1000/2678400)) = 99,963 %. Как правило, если сервер находится в производстве, значение менее 99 % должно привлечь внимание и далее не должно быть меньше 98 %.
Подходы к определению состояния
Определение состояния безопасности интернет-сайтов является сложной задачей, решение которой требует комплексного или системного подхода. Диагностика выполняется на основе нечеткого множества. Для этого необходимо определить степень нечеткости всех термов относительно центра [11].
Пусть Х = {х} - семейство объектов, обозначенных х, тогда множеством А в Х является A= {х, цл(х)}, xeX, где ца(х) - степень принадлежности х к А [12]. При объединении множеств А и В (АиВ) имеем соотношение
^aub(x) = max(^A(x), Цд(х)), xeX (1)
Пересечение А и В (АпВ) имеет соотношение ЦA^в(x)= min(цA(x), ^М), xeX. (2)
Степень нечеткости определяется из импликации А на В, затем находим обратную импликацию В на А и сравниваем полученные импликации [13]: A^B = max( А , B) = max(1 -A, B); (3)
B^A = max( В , A) = max(A, 1 - B); (4)
A = B = min(A, B) =
= min(max(1 - A, B), max(A, 1 - B)). (5)
Предлагаются критерии оценки на основе данных, собранных из общедоступных источников.
Исходя из таблицы 7, построим диаграмму (рис. 3), которая показывает положение возможных состояний работы «еЬ-сайта в пространстве. Можно сделать вывод, что, чем ближе к центру, тем выше безопасность работы сайта.
Функции принадлежности с выделением наилучших положений для метрик таблицы 7 соответствуют рисунку 3, что показано на рисунке 4. Они также имеют индексы, вычисленные по методу дефаззификации центра максимумов (рис. 5).
О I 2 3 J 5 6 7 в « 15 0 SM 1000 1500 2CÍ» 2500 Ж 0 10 20 JO « Э> 60 70 M Ж I » _¡QflUtJüDaüi EBdifflCïg_ _Т:"г__«wtvariable'RedUfists'
Перенаправление Время соединения (мс) Количество запросов
Рис. 4. Функции принадлежности с указанием наилучших положений Fig. 4. Membership functions indicating peak conditions
TTFB = 150 Tons = 200 Tcon = 220
Рис. 5. Расчет индекса по функциям принадлежности Fig. 5. Index calculation by membership functions
Выводы
Рассмотренная в статье оценка состояния безопасности интернет-сайтов как плохо формализуемых объектов на основе методов нечеткой логики реализована в виде технологии оценки состояний надежности web-сайта. Предложенный подход обеспечивает более гибкую адаптацию к конкретной задаче и позволяет выполнять диагностирование объекта уже на этапе расчета интегрального показателя надежности. Гибкость достигается за счет того, что состояние надежности может оцениваться сразу по нескольким надежностным показателям. Диагностика на этапе вычисления интегрального показателя состояний безопасности достигается за счет того, что вычисления можно разделить на разные этапы. Каждый этап оценивает какой-либо из отдельных показателей, что в конеч-
ном итоге позволяет сделать вывод о состоянии соответствующего элемента.
Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 17-07-01368-а.
Литература
1. Инькова Н.А., Зайцева Е.А., Кузьмина Н.В., Толстых С.Г. Создание web-сайтов. 2002. URL: http://www.ict.edu.ru/ft/ 004738/p5.pdf. (дата обращения: 26.06.2017).
2. Kunder M. Geschatte grootte van het geindexeerde, 2007. URL: http://www.dekunder.nl/Media/Scriptie%20Maurice%20de% 20Kunder%20-%20Grootte%20geindexeerde%20web.pdf (дата обращения: 26.06.2017).
3. Internet Growth Statistics. URL: http://www.internet-worldstats.com/emarketing.htm (дата обращения: 26.06.2017).
4. Фельке-Моррис Т. Большая книга веб-дизайна. М.: Эксмо, 2012. 210 с.
5. Давлетханов М. Структура сайта: Описание различных структур сайта. 2004. URL: http://hostinfo.ru/articles/408 (дата обращения: 26.06.2017).
6. Souders S. Even faster web sites, 2009, 221 p.
7. WebPageTest.org. URL: https://www.webpagetest.org/ (дата обращения: 26.06.2017).
8. Clifton B. Advanced web metrics with Google analytics. Sybex John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana, 2012, pp. 25-33.
9. Claypool M., Claypool K. Latency can kill: precision and deadline in online games. Proc. MMSys '10 Conf. NY, ACM, 2010. pp. 215-222. DOI: 10.1145/1730836.1730863.
10. Бехтерев А. Качество сетей передачи данных. Программные и аппаратные измерения. URL: https://habrahabr.ru/ post/250821/ (дата обращения: 26.06.2017).
11. Богатиков В.Н., Алексеев В.В., Пророков А.Е. Приложения метода разделения состояний к управлению технологической безопасностью на основе индекса безопасности. Тверь: Изд-во ТГТУ, 2009. 398 с.
12. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. М., 1976. С. 172-191.
13. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. 1997. 142 с.
14. Белоцерковский А. Анализ ключевых показателей производительности. URL: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/ mt631603.aspx (дата обращения: 26.06.2017).
Software & Systems Received 27.06.17
DOI: 10.15827/0236-235X.030.4.647-653 2017, vol. 30, no. 4, pp. 647-653
ESTIMATION OF WEBSITE SECURITY STATUS AS BADLY FORMALIZABLE OBJECTS BASED ON FUZZY LOGIC METHODS
D.T. Dim 1, Postgraduate Student, dim.dike@yahoo.com
V.N. Bogatikov 1, Dr.Sc. (Engineering), Professor, vnbgtk@mail.ru
A.Yu. Klyushin 1, Ph.D. (Engineering), Associate Professor, klalex@inbox.ru
1 Tver State Technical University, Nikitin Quay 22, Tver, 170026, Russian Federation
Abstract. The article analyzes page load time, which is an important indicator for any website. Websites are typically hosted on web servers with certain characteristics. These websites interact with the environment, which is mostly aggressive and undefined (external threats, such as penetration, service denial, SQL code injection, etc.). It should be noted that there are uncertainties caused by hardware and software, which arise due to the reliability properties of software and hardware products. Thus, any website can be influenced by external factors and various subsystems serving website functions, which leads to abnormal situations and website operation uncertainty. The degree of uncertainty is not always practically feasible to estimate only based on statistical material. This leads to increasing the number of methods and means for intellectualizing the performance of estimations based on artificial intelligence methods, particularly fuzzy estimate methods.
Keywords: intelligent system, decision making, methods of system analysis, fuzzy logic, website analysis and characteristics, metrics.
Acknowledgements. This work is supported by RFBR, grant no. 17-07-01368-a.
References
1. Inkova N.A., Zaytseva E.A., Kuzmina N.V., Tolstykh S.G. Sozdanie web-saytov [Websites Creation]. 2002. Available at: http://www.ict.edu.ru/ft/004738/p5.pdf (accessed June 26, 2017).
2. Kunder M. Geschatte grootte van het geindexeerde [Estimated size of the indexed WWW]. 2007. Available at: http://www.dekunder.nl/Media/Scriptie%20Maurice%20de%20Kunder%20-%20Grootte%20geindexeerde%20web.pdf (accessed June 26, 2017).
3. Internet Growth Statistics. Available at: http://www.internetworldstats.com/emarketing.htm (accessed June 26, 2017).
4. Felke-Morris T. Web Development & Design Foundation with HTML5. Pearsom Publ., 2012, 672 p. (Russ. ed.: Moscow, Eksmo Publ., 2012, 210 p.).
5. Davletkhanov M. Struktura sayta: Opisanie razlichnykh struktur sayta [Website Structure: Description of Various Website Structures]. 2004. Available at: http://hostinfo.ru/articles/408 (accessed June 26, 2017).
6. Souders S. Even Faster Web Sites. 2009, 221 p.
7. WebPageTest.org. Available at: https://www.webpagetest.org/ (accessed June 26, 2017).
8. Clifton B. Advanced Web Metrics with Google Analytics. 3rd ed. Sybex, John Wiley & Sons Publ., Indianapolis, Indiana, 2012, 600 p.
9. Claypool M., Claypool K. Latency can kill: precision and deadline in online games. Proc. MMSys '10 Proc. 1st annual ACM SIGMM Conf. on Multimedia systems. NY, ACM, 2010, pp. 215-222.
10. Bekhterev A. Kachestvo setey peredachi dannykh. Programmnye i apparatnye izmereniya [Quality of Data Transmission Networks. Software and Hardware Measurements]. Available at: https://habrahabr.ru/post/250821/ (accessed June 26, 2017).
11. Bogatikov V.N., Alekseev V.V., Prorokov A.E. Prilozheniya metoda razdeleniya sostoyany k upravleniyu tekhnologicheskoy bezopasnostyu na osnove indeksa bezopasnosti [Annexes of the State Division Method to Technological Safety Management Based on a Safety Index]. Tver, TGTU Publ., 2009, 398 p.
12. Bellman R., Zadeh L. Prinyatie resheny v rasplyvchatykh usloviyakh [Decision-making in Indistinct Conditions]. Moscow, 1976, 191 p.
13. Rotstein A.P., Shtovba S.D. Nechetkaya nadezhnost algoritmicheskikh protsessov [Indistinct Reliability of Algorithmic Processes]. 1997, 142 p.
14. Belotserkovsky A. Analiz klyuchevykhpokazateleyproizvoditelnosti [Analysis of Key Indicators of Productivity]. Available at: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/mt631603.aspx (accessed June 26, 2017).
