{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/skorostnaya-otkazoustojchivaya-kompressiya-prodolzhenie","title":{"rendered":"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Questo articolo \u00e8 il secondo della serie sulla compressione veloce dei dati. Nel primo articolo \u00e8 stato descritto un compressore che lavora a una velocit\u00e0 di 10 Gbyte\/sec. per ogni core della CPU (compressione minima, RTT-Min). <\/p>\n<p>Questo compressore \u00e8 gi\u00e0 stato integrato nell'hardware dei duplicatori forensi per la compressione rapida dei dump dei supporti informatici e per potenziare la resistenza della crittografia; pu\u00f2 anche essere utilizzato per comprimere immagini di macchine virtuali e file di swap della memoria RAM quando vengono salvati su unit\u00e0 SSD ad alte prestazioni.<\/p>\n<p>Nel primo articolo \u00e8 stata anche annunciata la progettazione di un algoritmo di compressione per comprimere i backup di unit\u00e0 HDD e SSD (compressione media, RTT-Mid) con parametri di compressione dei dati notevolmente migliorati. Al momento attuale, questo compressore \u00e8 completamente pronto e questo articolo \u00e8 specificamente su di esso. <br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nIl compressore che implementa l'algoritmo RTT-Mid garantisce un tasso di compressione paragonabile a quello degli archivi tradizionali come WinRar e 7-Zip operanti in modalit\u00e0 veloce. Tuttavia, la sua velocit\u00e0 di esecuzione \u00e8 almeno dieci volte superiore. <\/p>\n<p>La velocit\u00e0 di imballaggio\/scomprimente dei dati \u00e8 un parametro cruciale che determina il campo di applicazione delle tecnologie di compressione. \u00c8 difficile immaginare di comprimere un terabyte di dati a una velocit\u00e0 di 10-15 MegaByte al secondo (questa \u00e8 la velocit\u00e0 degli archivi in modalit\u00e0 di compressione standard), poich\u00e9 ci\u00f2 richiederebbe quasi venti ore a pieno carico della CPU\u2026<\/p>\n<p>D'altra parte, lo stesso terabyte pu\u00f2 essere copiato a velocit\u00e0 di circa 2-3 GigaByte al secondo in circa dieci minuti. <\/p>\n<p>Pertanto, la compressione di informazioni di grande volume \u00e8 pertinente solo se viene eseguita a una velocit\u00e0 non inferiore a quella di ingresso\/uscita reale. Per i sistemi moderni, questo \u00e8 di almeno 100 MegaByte al secondo. <\/p>\n<p>Queste velocit\u00e0 possono essere raggiunte dai moderni compressori solo in modalit\u00e0 \"fast\". In questa modalit\u00e0 attuale, confronteremo l'algoritmo RTT-Mid con i tradizionali compressori.<\/p>\n<h4>Test comparativo del nuovo algoritmo di compressione<\/h4>\n<p>\n Il compressore RTT-Mid ha funzionato all'interno di un programma di test. In un'applicazione \"reale\" lavora significativamente pi\u00f9 veloce, utilizzando correttamente il multithreading e un compilatore \"normale\", non C#. <\/p>\n<p>Poich\u00e9 i compressori utilizzati nel test comparativo sono basati su principi diversi e comprimono vari tipi di dati in modo diverso, per garantire l'oggettivit\u00e0 del test \u00e8 stato impiegato il metodo della \"temperatura media in ospedale\"...<\/p>\n<p>\u00c8 stato creato un file di dump settoriale del disco logico con il sistema operativo Windows 10, che rappresenta la combinazione pi\u00f9 naturale di diverse strutture di dati realmente presenti su ogni computer. La compressione di questo file permetter\u00e0 un confronto in termini di velocit\u00e0 e grado di compressione del nuovo algoritmo con i compressori pi\u00f9 avanzati utilizzati negli attuali archivi.<\/p>\n<p>Ecco questo file di dump:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/39fc5bfe9812ac2417d6eb8ef1dde0a8.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIl file di dump \u00e8 stato compresso dai compressori RTT-Mid, 7-zip, WinRar. I compressori WinRar e 7-zip sono stati impostati sulla massima velocit\u00e0 di lavoro.<\/p>\n<p>Funziona il compressore <b>7-zip<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/1b088a99fb7b04d5b6ccb500ff74c73e.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nUtilizza il 100% della CPU, mentre la velocit\u00e0 media di lettura del dump originale \u00e8 di circa 60 MegaByte\/sec.<\/p>\n<p>Funziona il compressore <b>WinRar<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/462024e8304a90a885ef3857fbd119e1.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSituazione simile, il carico della CPU \u00e8 praticamente al 100%, la velocit\u00e0 media di lettura del dump \u00e8 di circa 125 MegaByte\/sec.<\/p>\n<p>Come nel caso precedente, la velocit\u00e0 di funzionamento dell'archiviatore \u00e8 limitata dalle capacit\u00e0 della CPU.<\/p>\n<p>Ora \u00e8 in esecuzione il programma di prova del compressore <b>RTT-Mid<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/f46fabcbb362dcf99a8b55877954c3a8.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLo screenshot mostra che la CPU \u00e8 caricata al 50% e inattiva il resto del tempo, poich\u00e9 non ci sono destinazioni per scaricare i dati compressi. L'unit\u00e0 di scarico dati (Disco 0) \u00e8 quasi completamente carica. La velocit\u00e0 di lettura dei dati (Disco 1) oscilla notevolmente, ma in media supera i 200 MegaByte\/sec.<\/p>\n<p>La velocit\u00e0 di lavoro del compressore \u00e8 limitata in questo caso dalla capacit\u00e0 di scrittura dei dati compressi su Disco 0.<\/p>\n<p>Ora il grado di compressione degli archivi ottenuti:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/1e0740937909c6a5860ef35d15da9e7f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/6e74c8ceab741943a59eca87f092e25b.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/3b2f8bed83ea72917f87a3a9813294fc.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n\u00c8 evidente che il compressore RTT-Mid ha ottenuto i migliori risultati in termini di compressione, l'archivio creato da lui \u00e8 di 1,3 GigaByte pi\u00f9 piccolo dell'archivio WinRar e di 2,1 GigaByte pi\u00f9 piccolo dell'archivio 7z.<\/p>\n<p>Tempo impiegato per creare l'archivio:<\/p>\n<ul>\n<li> 7-zip \u2013 26 minuti 10 secondi;<\/li>\n<li> WinRar \u2013 17 minuti 40 secondi;<\/li>\n<li> RTT-Mid \u2013 7 minuti 30 secondi.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPertanto, anche un programma di prova non ottimizzato, utilizzando l'algoritmo RTT-Mid, \u00e8 riuscito a creare un archivio pi\u00f9 di due volte e mezzo pi\u00f9 velocemente, e l'archivio \u00e8 risultato significativamente pi\u00f9 piccolo rispetto ai concorrenti...<\/p>\n<p>Coloro che non credono agli screenshot possono verificarne l'autenticit\u00e0 personalmente. Il programma di prova \u00e8 disponibile su <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/yadi.sk\/d\/9CkY30b1lRcLYw\">link<\/a><\/noindex>, scaricatelo e verificate.<\/p>\n<p>Ma solo su processori con supporto AVX-2, senza supporto per queste istruzioni il compressore non funziona, e non testate l'algoritmo su processori AMD obsoleti, sono lenti nell'esecuzione dei comandi AVX\u2026<\/p>\n<h4>Metodo di compressione utilizzato<\/h4>\n<p>\nL'algoritmo utilizza un metodo di indicizzazione dei frammenti di testo ripetuti in granuli di byte. Questo metodo di compressione \u00e8 noto da tempo, ma non \u00e8 stato utilizzato poich\u00e9 l'operazione di ricerca delle corrispondenze era molto costosa in termini di risorse richieste e richiedeva molto pi\u00f9 tempo rispetto alla costruzione di un dizionario. Quindi, l'algoritmo RTT-Mid \u00e8 un classico esempio di un passo indietro verso il futuro\u2026<\/p>\n<p>Nel compressore RTT si utilizza uno scanner di ricerca delle corrispondenze unico e veloce, proprio lui ha permesso di velocizzare il processo di compressione. Lo scanner \u00e8 di fabbricazione propria, \u00e8 \"la mia preziosit\u00e0...\", \"il costo \u00e8 notevole, poich\u00e9 \u00e8 completamente fatto a mano\" (scritto in assembly).<\/p>\n<p>Lo scanner di ricerca delle corrispondenze \u00e8 realizzato secondo uno schema probabilistico a due livelli, prima viene scansionata la presenza di un \"segno\" di corrispondenza, e solo dopo aver individuato il \"segno\" in quel punto viene avviata la procedura per scoprire la corrispondenza reale. <\/p>\n<p>La finestra di ricerca delle corrispondenze ha una dimensione imprevedibile, che dipende dal grado di entropia nel blocco di dati elaborato. Per i dati completamente casuali (non comprimibili) ha una dimensione di megabyte, mentre per i dati con ripetizioni ha sempre una dimensione superiore al megabyte.<\/p>\n<p>Tuttavia, molti formati di dati moderni non sono comprimibili e \"far girare\" su di essi uno scanner impegnativo in termini di risorse \u00e8 inutile e sprecherebbe tempo, quindi nello scanner vengono utilizzati due modi di funzionamento. Inizialmente si cercano sezioni del testo sorgente con possibili ripetizioni; questa operazione viene eseguita anch'essa tramite un metodo probabilistico e viene completata molto rapidamente (alla velocit\u00e0 di 4-6 Gigabyte\/sec). Successivamente, le sezioni con possibili corrispondenze vengono elaborate dallo scanner principale. <\/p>\n<p>La compressione indicizzata non \u00e8 molto efficiente, si deve sostituire i frammenti ripetuti con gli indici, e l'array degli indici riduce significativamente il coefficiente di compressione. <\/p>\n<p>Per aumentare il grado di compressione, vengono indicizzati non solo i corrispondenze complete delle stringhe di byte, ma anche quelle parziali, quando nella stringa sono presenti byte corrispondenti e non corrispondenti. A questo scopo, nel formato dell'indice \u00e8 incluso un campo di maschera di corrispondenza che indica i byte corrispondenti di due blocchi. Per una compressione ancora maggiore, si utilizza l'indicizzazione sovrapponendo pi\u00f9 blocchi parzialmente corrispondenti al blocco attuale. <\/p>\n<p>Tutto questo ha permesso di ottenere nel compressore RTT-Mid un grado di compressione comparabile con i compressori realizzati con il metodo basato su dizionario, ma funzionante con molta pi\u00f9 rapidit\u00e0.<\/p>\n<h4>La velocit\u00e0 di funzionamento del nuovo algoritmo di compressione<\/h4>\n<p>\nSe il compressore funziona con utilizzo monopolistico della cache della memoria (per un thread sono richiesti 4 MegaByte), la velocit\u00e0 di funzionamento oscilla tra 700 e 2000 MegaByte\/sec. per ogni core della CPU a seconda del tipo di dati compressi e dipende poco dalla frequenza di lavoro del processore. <\/p>\n<p>Nella realizzazione multithreading del compressore, l'efficacia della scalabilit\u00e0 \u00e8 determinata dal volume della cache di terzo livello. Ad esempio, avendo \"a bordo\" 9 MegaByte di cache, non ha senso avviare pi\u00f9 di due thread di compressione, la velocit\u00e0 non aumenter\u00e0 per questo. Ma con 20 MegaByte di cache, \u00e8 possibile avviare fino a cinque thread di compressione.<\/p>\n<p>Un altro parametro significativo che determina la velocit\u00e0 di funzionamento del compressore \u00e8 la latenza della memoria operativa. L'algoritmo utilizza accessi casuali alla memoria temporanea, parte dei quali non va nella cache (circa il 10%) e deve attendere i dati dalla memoria operativa, il che riduce la velocit\u00e0 di funzionamento. <\/p>\n<p>Influisce significativamente sulla velocit\u00e0 del compressore anche il funzionamento del sistema di input\/output dei dati. Le richieste alla memoria operativa da input\/output bloccano gli accessi ai dati da parte della CPU, il che riduce anche la velocit\u00e0 di compressione. Questo problema \u00e8 significativo per i laptop e i desktop, per <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/it\/server\/\"   title=\"server\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"1458\">server<\/a> \u00e8 meno significativo grazie a un modulo di gestione dell'accesso al bus di sistema pi\u00f9 avanzato e alla memoria operativa multicanale.<\/p>\n<p>Ovunque nel testo dell'articolo si parla di compressione, la decompressione rimane al di fuori di questo articolo poich\u00e9 l\u00ec \u00ab\u00e8 tutto a posto\u00bb. La decompressione avviene molto pi\u00f9 velocemente ed \u00e8 limitata dalla velocit\u00e0 di input\/output. Un singolo core fisico in un unico thread fornisce tranquillamente velocit\u00e0 di estrazione nell'ordine di 3-4 Gigabyte al secondo.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 \u00e8 dovuto all'assenza, nel processo di estrazione, di operazioni di ricerca delle corrispondenze, che \u00abconsumano\u00bb le risorse principali della CPU e della cache durante la compressione. <\/p>\n<h4>Affidabilit\u00e0 della conservazione dei dati compressi<\/h4>\n<p>\nCome suggerisce il nome dell'intera classe di strumenti software che utilizzano la compressione dei dati (archivatori), sono destinati a una conservazione a lungo termine delle informazioni, non per anni, ma per secoli e millenni...<\/p>\n<p>Nel corso della conservazione, i supporti di informazione perdono parte dei dati, ecco un esempio:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Compressione rapida a prova di guasto (Continua)\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/b85564e175204e70ed7c3c3ed0fbf008.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nQuesto supporto di informazione \u00abanalogico\u00bb ha mille anni, alcuni frammenti sono andati perduti, ma in generale l'informazione \u00e8 \u00ableggibile\u00bb...<\/p>\n<p>Nessuno dei produttori responsabili dei moderni sistemi di archiviazione dati digitali e dei supporti digitali ad essi associati offre garanzie di completa integrit\u00e0 dei dati per pi\u00f9 di 75 anni.<br \/>\nE questo \u00e8 un problema, ma un problema rimandato, da risolvere saranno i nostri discendenti...<\/p>\n<p>I sistemi di archiviazione di dati digitali possono perdere dati non solo dopo 75 anni, ma anche durante la registrazione, possono presentarsi errori in qualsiasi momento; queste distorsioni cercano di essere minime attraverso l'uso di ridondanza e sistemi di correzione degli errori. La ridondanza e i sistemi di correzione non possono sempre ripristinare le informazioni perse e, anche se lo fanno, non ci sono garanzie che l'operazione di ripristino sia avvenuta correttamente.<\/p>\n<p>E questo \u00e8 anche un grande problema, ma non rinviato, bens\u00ec attuale.<\/p>\n<p>I moderni compressori utilizzati per l'archiviazione di dati digitali si basano su diverse modifiche del metodo del dizionario e per tali archivi la perdita di un frammento di informazione sarebbe un evento fatale; esiste anche un termine consolidato per tale situazione - \u00abarchivio danneggiato\u00bb...<\/p>\n<p>La bassa affidabilit\u00e0 nel salvataggio delle informazioni in archivi con compressione lessicale \u00e8 legata alla struttura dei dati compressi. Le informazioni in tale archivio non contengono il testo originale, ma conservano i numeri di registro nel dizionario, il quale viene dinamicamente modificato dal testo attualmente compresso. In caso di perdita o distorsione di un frammento dell'archivio, tutte le registrazioni successive dell'archivio non possono essere identificate n\u00e9 in base al contenuto n\u00e9 in base alla lunghezza della registrazione nel dizionario, poich\u00e9 non \u00e8 chiaro a cosa corrisponde il numero della registrazione dizionario.<\/p>\n<p>Ripristinare informazioni da un tale archivio \"incrinato\" \u00e8 impossibile.<\/p>\n<p>L'algoritmo RTT si basa su un metodo di archiviazione dei dati compressi pi\u00f9 affidabile. Utilizza un metodo indicizzato per tenere conto dei frammenti ripetuti. Questo approccio alla compressione consente di minimizzare le conseguenze della distorsione delle informazioni sul supporto, e in molti casi di correggere automaticamente le distorsioni verificatesi durante il salvataggio delle informazioni.<br \/>\nCi\u00f2 \u00e8 dovuto al fatto che il file di archivio, nel caso di compressione indicizzata, contiene due campi:<\/p>\n<ul>\n<li>il campo del testo originale con le sezioni di ripetizione rimosse;<\/li>\n<li>il campo degli indici. <\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIl campo degli indici, critico per il ripristino delle informazioni, non \u00e8 di grande dimensione e pu\u00f2 essere duplicato per garantire l'affidabilit\u00e0 del salvataggio dei dati. Pertanto, anche se si perde un frammento del testo originale o dell'array degli indici, tutte le altre informazioni possono essere recuperate senza problemi, come nell'immagine di un supporto informativo \"analogico\".<\/p>\n<h4>Svantaggi dell'algoritmo<\/h4>\n<p>\nNon ci sono vantaggi senza svantaggi. Il metodo di compressione indicizzato non comprime le sequenze ripetute di lunghezza ridotta. Ci\u00f2 \u00e8 legato ai limiti del metodo indicizzato. Gli indici hanno una dimensione minima di 3 byte e possono avere una dimensione fino a 12 byte. Se viene trovata una ripetizione di dimensioni inferiori rispetto all'indice che la descrive, non viene conteggiata, indipendentemente da quanto spesso tali ripetizioni vengano rinvenute nel file compresso.<\/p>\n<p>Il metodo di compressione tradizionale basato su dizionario comprime efficacemente numerosi ripetizioni di breve durata e pertanto raggiunge un coefficiente di compressione maggiore rispetto alla compressione basata su indice. Tuttavia, ci\u00f2 viene ottenuto a scapito di un alto carico sulla CPU centrale, il che significa che, affinch\u00e9 il metodo basato su dizionario inizi a comprimere i dati pi\u00f9 efficacemente rispetto al metodo basato su indice, \u00e8 costretto a ridurre la velocit\u00e0 di elaborazione dei dati a 10-20 megabyte al secondo su installazioni computazionali reali a pieno carico della CPU.<\/p>\n<p>Tali velocit\u00e0 elevate sono inaccettabili per i moderni sistemi di archiviazione dati e rappresentano pi\u00f9 un interesse \u00abaccademico\u00bb che pratico.<\/p>\n<p>Il grado di compressione delle informazioni sar\u00e0 notevolmente aumentato nella prossima modifica dell'algoritmo RTT (RTT-Max), attualmente in fase di sviluppo.<\/p>\n<p>Quindi, come sempre, seguiteci\u2026<br \/>\n<br \/>Fonte: <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 5.0.1.1 - 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