{"id":53906,"date":"2019-12-13T00:00:00","date_gmt":"2019-12-12T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/skorostnaya-otkazoustojchivaya-kompressiya-prodolzhenie"},"modified":"2020-02-18T14:01:51","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:51","slug":"skorostnaya-otkazoustojchivaya-kompressiya-prodolzhenie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/skorostnaya-otkazoustojchivaya-kompressiya-prodolzhenie","title":{"rendered":"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Este art\u00edculo es el segundo sobre el tema de la compresi\u00f3n r\u00e1pida de datos. En el primer art\u00edculo, se describi\u00f3 un compresor que opera a una velocidad de 10 GB\/s por n\u00facleo de procesador (compresi\u00f3n m\u00ednima, RTT-Min). <\/p>\n<p>Este compresor ya ha sido implementado en equipos de duplicadores forenses para la compresi\u00f3n r\u00e1pida de vol\u00famenes de informaci\u00f3n y para mejorar la resistencia de la criptograf\u00eda. Tambi\u00e9n puede aplicarse a la compresi\u00f3n de im\u00e1genes de m\u00e1quinas virtuales y archivos de intercambio de memoria al almacenarlos en unidades SSD de alto rendimiento.<\/p>\n<p>En el primer art\u00edculo tambi\u00e9n se anunci\u00f3 el desarrollo de un algoritmo de compresi\u00f3n para comprimir copias de seguridad de discos HDD y SSD (compresi\u00f3n media, RTT-Mid) con par\u00e1metros de compresi\u00f3n de datos sustancialmente mejorados. A d\u00eda de hoy, este compresor est\u00e1 completamente listo y este art\u00edculo es precisamente sobre \u00e9l. <br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nEl compresor que implementa el algoritmo RTT-Mid proporciona un grado de compresi\u00f3n comparable con los archivadores est\u00e1ndar como WinRar y 7-Zip, que funcionan en modo r\u00e1pido. A su vez, su velocidad de operaci\u00f3n es al menos un orden de magnitud superior. <\/p>\n<p>La velocidad de empaquetado\/desempaquetado de datos es un par\u00e1metro cr\u00edtico que determina el \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de compresi\u00f3n. Es poco probable que a alguien se le ocurra comprimir un terabyte de datos a una velocidad de 10-15 MB por segundo (exactamente esa es la velocidad de los archivadores en modo de compresi\u00f3n est\u00e1ndar), ya que eso tomar\u00eda casi veinte horas con la CPU completamente cargada.<\/p>\n<p>Por otro lado, el mismo terabyte se puede copiar a velocidades de alrededor de 2-3 GB por segundo en unos diez minutos. <\/p>\n<p>Por lo tanto, la compresi\u00f3n de informaci\u00f3n de gran volumen es relevante si se realiza a una velocidad no inferior a la velocidad de entrada\/salida real. Para los sistemas modernos, esto es al menos 100 MB por segundo. <\/p>\n<p>Tales velocidades solo pueden ser alcanzadas por los compresores modernos en modo 'r\u00e1pido'. Es en este modo actual que compararemos el algoritmo RTT-Mid con compresores tradicionales.<\/p>\n<h4>Pruebas comparativas del nuevo algoritmo de compresi\u00f3n<\/h4>\n<p>\n El compresor RTT-Mid funcion\u00f3 como parte de un programa de prueba. En una aplicaci\u00f3n real, trabaja significativamente m\u00e1s r\u00e1pido, ya que utiliza adecuadamente el multihilo y aplica un compilador 'normal', no C#. <\/p>\n<p>Dado que los compresores utilizados en la prueba comparativa se basan en diferentes principios y diferentes tipos de datos se comprimen de manera distinta, para objetividad de la prueba se utiliz\u00f3 el m\u00e9todo de medici\u00f3n de 'la temperatura media del hospital'...<\/p>\n<p>Se cre\u00f3 un archivo de volcado sectorial del disco l\u00f3gico con el sistema operativo Windows 10, esta es la mezcla m\u00e1s natural de diversas estructuras de datos que realmente se encuentra en cada computadora. La compresi\u00f3n de este archivo permitir\u00e1 realizar una comparaci\u00f3n de la velocidad y el grado de compresi\u00f3n del nuevo algoritmo con los compresores m\u00e1s avanzados utilizados en los archivadores modernos.<\/p>\n<p>Aqu\u00ed est\u00e1 este archivo de volcado:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/39fc5bfe9812ac2417d6eb8ef1dde0a8.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEl archivo de volcado fue comprimido por los compresores RTT-Mid, 7-zip, WinRar. Los compresores WinRar y 7-zip fueron configurados para la m\u00e1xima velocidad de operaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El compresor est\u00e1 funcionando <b>7-zip<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/1b088a99fb7b04d5b6ccb500ff74c73e.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEst\u00e1 cargando el procesador al 100%, mientras que la velocidad media de lectura del volcado original es de alrededor de 60 Megabytes\/segundo.<\/p>\n<p>El compresor est\u00e1 funcionando <b>WinRar<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/462024e8304a90a885ef3857fbd119e1.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLa situaci\u00f3n es similar, la carga del procesador es pr\u00e1cticamente del 100%, la velocidad media de lectura del volcado es de alrededor de 125 Megabytes\/segundo.<\/p>\n<p>Al igual que en el caso anterior, la velocidad de operaci\u00f3n del archivador est\u00e1 limitada por las capacidades del procesador.<\/p>\n<p>Ahora est\u00e1 funcionando el programa de prueba del compresor <b>RTT-Mid<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/f46fabcbb362dcf99a8b55877954c3a8.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLa captura de pantalla muestra que el procesador est\u00e1 cargado al 50% y se encuentra inactivo el resto del tiempo, porque no hay lugar para descargar los datos comprimidos. El disco de descarga de datos (Disco 0) est\u00e1 pr\u00e1cticamente completamente cargado. La velocidad de lectura de datos (Disco 1) fluct\u00faa considerablemente, pero en promedio supera los 200 Megabytes\/segundo.<\/p>\n<p>La velocidad de operaci\u00f3n del compresor est\u00e1 limitada en este caso por la posibilidad de escribir los datos comprimidos en el Disco 0.<\/p>\n<p>Ahora el grado de compresi\u00f3n de los archivos resultantes:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/1e0740937909c6a5860ef35d15da9e7f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/6e74c8ceab741943a59eca87f092e25b.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/3b2f8bed83ea72917f87a3a9813294fc.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSe observa que el compresor RTT-Mid se desempe\u00f1\u00f3 mejor en la compresi\u00f3n, el archivo creado por \u00e9l es 1.3 Gigabytes m\u00e1s peque\u00f1o que el archivo de WinRar y 2.1 Gigabytes m\u00e1s peque\u00f1o que el archivo de 7z.<\/p>\n<p>Tiempo gastado en crear el archivo:<\/p>\n<ul>\n<li> 7-zip \u2013 26 minutos 10 segundos;<\/li>\n<li> WinRar \u2013 17 minutos 40 segundos;<\/li>\n<li> RTT-Mid \u2013 7 minutos 30 segundos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAs\u00ed, incluso un programa de prueba no optimizado, utilizando el algoritmo RTT-Mid, pudo crear un archivo m\u00e1s de dos veces y media m\u00e1s r\u00e1pido, y adem\u00e1s el archivo result\u00f3 ser significativamente m\u00e1s peque\u00f1o que el de la competencia...<\/p>\n<p>Aquellos que no creen en las capturas de pantalla pueden verificar su validez por s\u00ed mismos. El programa de prueba est\u00e1 disponible en <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/9CkY30b1lRcLYw\">el enlace<\/a><\/noindex>, desc\u00e1rgalo y compru\u00e9balo.<\/p>\n<p>Pero solo en procesadores que soportan AVX-2, sin soporte para estas instrucciones el compresor no funciona, y no pruebe el algoritmo en procesadores AMD antiguos, son lentos en la ejecuci\u00f3n de comandos AVX...<\/p>\n<h4>M\u00e9todo de compresi\u00f3n utilizado<\/h4>\n<p>\nEl algoritmo utiliza un m\u00e9todo de indexaci\u00f3n de fragmentos de texto repetidos en granularidad de bytes. Este m\u00e9todo de compresi\u00f3n es conocido desde hace tiempo, pero no se hab\u00eda utilizado, ya que la operaci\u00f3n de b\u00fasqueda de coincidencias era muy costosa en recursos y requer\u00eda mucho m\u00e1s tiempo que la construcci\u00f3n de un diccionario. Por lo tanto, el algoritmo RTT-Mid es un cl\u00e1sico ejemplo del movimiento 'hacia atr\u00e1s en el futuro'...<\/p>\n<p>El compresor RTT utiliza un esc\u00e1ner de b\u00fasqueda de coincidencias \u00fanico y r\u00e1pido, que ha permitido acelerar el proceso de compresi\u00f3n. El esc\u00e1ner es de fabricaci\u00f3n propia, es 'mi tesoro...', 'costoso, ya que es completamente hecho a mano' (escrito en ensamblador).<\/p>\n<p>El esc\u00e1ner de b\u00fasqueda de coincidencias est\u00e1 dise\u00f1ado seg\u00fan un esquema probabil\u00edstico de dos niveles, primero se escanea la presencia de un 'signo' de coincidencia, y solo despu\u00e9s de identificar el 'signo' en ese lugar se inicia el procedimiento de detecci\u00f3n de la coincidencia real. <\/p>\n<p>La ventana de b\u00fasqueda de coincidencias tiene un tama\u00f1o impredecible, que depende del grado de entrop\u00eda en el bloque de datos procesado. Para datos completamente aleatorios (no comprimibles) tiene un tama\u00f1o de megabytes, mientras que para datos que contienen repeticiones siempre tiene un tama\u00f1o mayor a un megabyte.<\/p>\n<p>Pero muchos formatos de datos modernos son no comprimibles y 'hacer trabajar' un esc\u00e1ner que consume muchos recursos es in\u00fatil y desperdiciado, por lo tanto, el esc\u00e1ner utiliza dos modos de operaci\u00f3n. Primero se buscan secciones del texto original con posibles repeticiones, esta operaci\u00f3n tambi\u00e9n se lleva a cabo por un m\u00e9todo probabil\u00edstico y se ejecuta muy r\u00e1pido (a una velocidad de 4-6 gigabytes\/segundo). Luego, las secciones con posibles coincidencias son procesadas por el esc\u00e1ner principal. <\/p>\n<p>La compresi\u00f3n indexada no es muy eficiente, se tiene que reemplazar los fragmentos repetidos por \u00edndices, y el array de \u00edndices reduce significativamente el coeficiente de compresi\u00f3n. <\/p>\n<p>Para aumentar el grado de compresi\u00f3n, se indexan no solo las coincidencias completas de cadenas de bytes, sino tambi\u00e9n las parciales, cuando en la cadena hay bytes coincidentes y no coincidentes. Para ello, se ha incluido en el formato del \u00edndice un campo de m\u00e1scara de coincidencias que indica los bytes coincidentes de dos bloques. Para una compresi\u00f3n a\u00fan mayor, se utiliza la indexaci\u00f3n superpuesta de varios bloques parcialmente coincidentes sobre el bloque actual. <\/p>\n<p>Todo esto ha permitido que el compresor RTT-Mid alcance un grado de compresi\u00f3n comparable a los compresores que utilizan m\u00e9todos de diccionario, pero funcionando a una velocidad mucho mayor.<\/p>\n<h4>La velocidad de trabajo del nuevo algoritmo de compresi\u00f3n<\/h4>\n<p>\nSi el compresor trabaja con uso exclusivo de la cach\u00e9 de memoria (se requieren 4 Megabytes por hilo), la velocidad oscila entre 700 y 2000 Megabytes\/seg. por n\u00facleo de procesador, dependiendo del tipo de datos comprimidos y depende poco de la frecuencia de trabajo del procesador. <\/p>\n<p>En una implementaci\u00f3n multihilo del compresor, la escalabilidad efectiva se determina por el volumen de la cach\u00e9 de nivel tres. Por ejemplo, con 9 Megabytes de cach\u00e9, no tiene sentido iniciar m\u00e1s de dos hilos de compresi\u00f3n, ya que la velocidad no aumentar\u00e1. Pero con 20 Megabytes de cach\u00e9, ya se pueden iniciar cinco hilos de compresi\u00f3n.<\/p>\n<p>Un par\u00e1metro importante que tambi\u00e9n determina la velocidad de trabajo del compresor es la latencia de la memoria RAM. El algoritmo utiliza accesos aleatorios a la RAM, parte de los cuales no entran en la cach\u00e9 (alrededor del 10%) y se ve obligado a esperar datos de la RAM, lo que reduce la velocidad de trabajo. <\/p>\n<p>La velocidad del compresor tambi\u00e9n se ve significativamente afectada por el funcionamiento del sistema de entrada\/salida de datos. Las solicitudes a la RAM desde la entrada\/salida bloquean los accesos a los datos por parte de la CPU, lo que tambi\u00e9n reduce la velocidad de compresi\u00f3n. Este problema es notable para laptops y desktops, para <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/es\/server\/\"   title=\"servidores\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"1458\">servidores<\/a> es menos significativo gracias a un bloque de control de acceso m\u00e1s avanzado al bus del sistema y a la memoria RAM multicanal.<\/p>\n<p>En todo el texto del art\u00edculo se habla de compresi\u00f3n, dejando la descompresi\u00f3n fuera del alcance de este art\u00edculo, ya que all\u00ed \"todo est\u00e1 bien\". La descompresi\u00f3n se lleva a cabo significativamente m\u00e1s r\u00e1pida y est\u00e1 limitada por la velocidad de entrada\/salida. Un n\u00facleo f\u00edsico en un solo hilo puede f\u00e1cilmente proporcionar velocidades de descompresi\u00f3n de 3-4 gigabytes\/segundo.<\/p>\n<p>Esto se debe a la ausencia de la operaci\u00f3n de b\u00fasqueda de coincidencias en el proceso de descompresi\u00f3n, que \"consume\" los recursos principales del procesador y de la memoria cach\u00e9 durante la compresi\u00f3n. <\/p>\n<h4>Confiabilidad del almacenamiento de datos comprimidos<\/h4>\n<p>\nComo sugiere el nombre de toda la clase de herramientas de software que utilizan compresi\u00f3n de datos (archivadores), est\u00e1n destinadas al almacenamiento prolongado de informaci\u00f3n, no por a\u00f1os, sino por siglos y milenios...<\/p>\n<p>Con el tiempo, los medios de informaci\u00f3n pierden parte de los datos, aqu\u00ed hay un ejemplo:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compresi\u00f3n de alta velocidad y tolerante a fallos (Continuaci\u00f3n)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/b85564e175204e70ed7c3c3ed0fbf008.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nEste soporte de informaci\u00f3n \"anal\u00f3gico\" tiene mil a\u00f1os, algunos fragmentos se han perdido, pero en general la informaci\u00f3n es \"legible\"...<\/p>\n<p>Ninguno de los fabricantes responsables de los sistemas modernos de almacenamiento de datos digitales y de los medios digitales asociados ofrece garant\u00edas de integridad de los datos por m\u00e1s de 75 a\u00f1os.<br \/>\nY este es un problema, pero un problema diferido, resolver\u00e1n esto nuestros descendientes...<\/p>\n<p>Los sistemas de almacenamiento de datos digitales pueden perder datos no solo despu\u00e9s de 75 a\u00f1os; los errores en los datos pueden aparecer en cualquier momento, incluso durante su escritura. Estos errores intentan minimizarse mediante redundancia y corrigi\u00e9ndose con sistemas de correcci\u00f3n de errores. La redundancia y los sistemas de correcci\u00f3n pueden recuperar informaci\u00f3n perdida, aunque no siempre, y si lo hacen, no hay garant\u00edas de que la operaci\u00f3n de recuperaci\u00f3n se haya realizado correctamente.<\/p>\n<p>Y este tambi\u00e9n es un gran problema, pero no diferido, sino actual.<\/p>\n<p>Los compresores modernos utilizados para archivar datos digitales est\u00e1n construidos sobre varias modificaciones del m\u00e9todo de diccionario y para tales archivos, la p\u00e9rdida de un fragmento de informaci\u00f3n ser\u00eda un evento fatal; incluso existe un t\u00e9rmino com\u00fanmente aceptado para tal situaci\u00f3n: \"archivo da\u00f1ado\"...<\/p>\n<p>La baja confiabilidad del almacenamiento de informaci\u00f3n en archivos con compresi\u00f3n de diccionario se relaciona con la estructura de los datos comprimidos. La informaci\u00f3n en dicho archivo no contiene el texto original, sino que almacena n\u00fameros de registro en el diccionario, el cual se modifica din\u00e1micamente con el texto que se est\u00e1 comprimiendo. Ante la p\u00e9rdida o distorsi\u00f3n de un fragmento del archivo, no es posible identificar todos los registros subsiguientes ni por su contenido ni por la longitud del registro en el diccionario, ya que no se sabe a qu\u00e9 corresponde el n\u00famero del registro del diccionario.<\/p>\n<p>Es imposible recuperar informaci\u00f3n de un archivo \"da\u00f1ado\" como este.<\/p>\n<p>El algoritmo RTT se basa en un m\u00e9todo m\u00e1s confiable para el almacenamiento de datos comprimidos. Utiliza un m\u00e9todo de \u00edndice para registrar fragmentos repetidos. Este enfoque de compresi\u00f3n permite minimizar las consecuencias de distorsiones en la informaci\u00f3n almacenada y, en muchos casos, corregir autom\u00e1ticamente las distorsiones que ocurren al almacenar informaci\u00f3n.<br \/>\nEsto se debe a que el archivo comprimido, en el caso de la compresi\u00f3n por \u00edndice, contiene dos campos:<\/p>\n<ul>\n<li>un campo con el texto original del cual se han eliminado las secciones repetidas;<\/li>\n<li>un campo de \u00edndices. <\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEl campo de \u00edndices, que es cr\u00edtico para la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, no es grande y puede ser duplicado para mayor seguridad en el almacenamiento de datos. Por lo tanto, incluso si se pierde un fragmento del texto original o del arreglo de \u00edndices, toda la informaci\u00f3n restante se puede recuperar sin problemas, como en la imagen con un medio de informaci\u00f3n \"anal\u00f3gico\".<\/p>\n<h4>Desventajas del algoritmo<\/h4>\n<p>\nNo hay ventajas sin desventajas. El m\u00e9todo de compresi\u00f3n por \u00edndice no comprime secuencias repetidas peque\u00f1as. Esto se debe a las limitaciones del m\u00e9todo de \u00edndice. Los \u00edndices tienen un tama\u00f1o m\u00ednimo de 3 bytes y pueden ser de hasta 12 bytes. Si aparece una repetici\u00f3n de menor tama\u00f1o que el \u00edndice que la describe, no se toma en cuenta, sin importar cu\u00e1n frecuentes sean esas repeticiones en el archivo comprimido.<\/p>\n<p>El m\u00e9todo de compresi\u00f3n tradicional y basado en diccionario comprime eficazmente m\u00faltiples repeticiones de corta longitud y, por lo tanto, alcanza un mayor coeficiente de compresi\u00f3n que la compresi\u00f3n indexada. Sin embargo, esto se logra a costa de una alta carga en la CPU, ya que para que el m\u00e9todo de diccionario comience a comprimir los datos de manera m\u00e1s eficiente que el m\u00e9todo indexado, debe reducir la velocidad de procesamiento de datos a 10-20 megabytes por segundo en instalaciones computacionales reales con la CPU completamente cargada.<\/p>\n<p>Estas bajas velocidades son inaceptables para los sistemas de almacenamiento de datos modernos y representan m\u00e1s un inter\u00e9s 'acad\u00e9mico' que pr\u00e1ctico.<\/p>\n<p>El grado de compresi\u00f3n de la informaci\u00f3n se incrementar\u00e1 significativamente en la pr\u00f3xima modificaci\u00f3n del algoritmo RTT (RTT-Max), que ya est\u00e1 en desarrollo.<\/p>\n<p>As\u00ed que, como siempre, esto continuar\u00e1\u2026<br \/>\n<br \/>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/479888\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043c\u0435 \u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0431\u044b\u043b \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 10\u0413\u0431\u0430\u0439\u0442\/\u0441\u0435\u043a. \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0434\u0440\u043e (\u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435, RTT-Min). \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440, \u0443\u0436\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d \u0432 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0434\u0430\u043c\u043f\u043e\u0432 \u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u0439\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d \u0438 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-53906","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.2 - 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