Блануца В.И.Опубликовано в журнале:
Креативная экономика
– Том 12, Номер 5 (Май 2018)

JEL classification: L86, O18, P25, R11

Ключевые слова: автономная система, оператор связи, Российская Федерация, территориальный кластер, экономическая связность


Поделиться этой страницей:

Аннотация:

: Ранее было установлено, что существует физический, экономический и социальный уровня связности пространства Интернет. В статье рассматривается только второй уровень, на котором связность обусловлена экономическими отношениями между операторами связи. Каждый оператор может заключать соглашения о покупке, продаже и обмене IP-трафиком с любыми другими операторами, владеющими автономными системами (сетями) в различных регионах (странах). В результате получается огромное количество разнонаправленных информационных потоков между всеми автономными системами. Для управления потоками необходимо решить проблему их кластеризации, чтобы выявить преобладающие направления перераспределения трафика. Это позволяет идентифицировать территориальные кластеры как группы регионов, в пределах которых автономные системы взаимодействуют между собой сильнее, чем с сетями на других территориях. Решение этой проблемы для 85 регионов Российской Федерации позволило выявить десять территориальных кластеров с разной связностью автономных систем.

Основные тезисы:

● Операторы связи, владеющие автономными системами, заключают между собой соглашения о перераспределении IP-трафика и таким образом формируют экономическую связность пространства Интернет. Управление связностью должно опираться на знание о пространственной структуре, представленной кластерами. В России и других странах такие кластеры ранее не выделялись.
● Территориальным кластером является группа регионов, внутри которой обмен IP-трафиком между автономными системами происходит сильнее, чем с системами остальных регионов.
● Для определения всех направления перераспределения IP-трафика между автономными системами России использовался полный снимок топологии Интернет. Это позволило установить, что в России существует «столица-ориентированная» пространственная структура Интернета.
● Экономическая связность российских регионов замыкается в десяти территориальных кластерах, среди которых самым большим является Московский кластер. Он объединяет 73 из 85 регионов России.
● Выявленная пространственная структура не является приемлемой в силу ее гипертрофированной зависимости от автономных систем одного города. Для обеспечения национальной безопасности и эффективного функционирования Интернет в России необходима децентрализованная многокластерная пространственная структура.

---

Источники:
Автономные системы (Россия). Expertsvyazi.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.expertsvyazi.ru/index.php?id=bgpcity ( дата обращения: 02.07.2017 ).
2. Блануца В.И. Становление информационно-сетевой географии как ответ на вызовы XXI века // Региональные исследования. – 2015. – № 1(47). – С. 4-13.
Блануца В.И. Развертывание информационно-коммуникационной сети как географический процесс (на примере становления сетевой структуры сибирской почты). Znanium.com. [Электронный ресурс]. URL: http://www.znanium.com/bookread2.php?book=557032.
4. Блануца В.И. Территориальная структура специализации российских регионов на телекоммуникационных услугах // Региональные исследования. – 2017. – № 1. – С. 16-24.
5. Блануца В.И. Существует ли «Сибнет» как сегмент Интернета? Определение связности автономных систем Сибири // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Политология. Религиоведение. – 2017. – С. 195-202.
Блануца В.И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных. Znanium.com. [Электронный ресурс]. URL: http://www.znanium.com/bookread2.php?book=923729.
Плахин А.Е. Стратегическое управление развитием промышленных парковых структур кластерного типа. / Монография. - М.: ИНФРА-М, 2017. – 218 с.
Черепанов К.А. Оценка интернет-трафика между центрами автономных систем Иркутской области // Инновационное развитие территориальных кластеров и технологических платформ: Сб. ст. Межд. науч.-практ. конф. (1 сент. 2017 г., Волгоград). Уфа, 2017. – С. 129-132.
9. Щербакова Н.Г. Анализ IP-трафика методами Data Mining. Проблема кластеризации // Проблемы информатики. – 2013. – № 1. – С. 42-55.
Яковлева-Чернышева А.Ю. Кластерный подход к управлению развитием предпринимательских структур в рекреационной системе. / Монография. - М.: ИНФРА-М, 2016. – 208 с.
11. Caloffi A., Mariani M. Regional policy mixes for enterprise and innovation: A fuzzy-set clustering approach // Environment and Planning. – 2017.
Chang H., Jamin S., Wilinger W. Internet connectivity at the AS-level: An optimization-driven modeling approach // Proceedings of the ACM SIGCOMM Workshop on Models, Methods and Tools for Reproducible Network Research (Karlsruhe, Germany, August 25–27, 2003). N. Y.: ACM, 2003. P. 33–46
13. Choi J.H., Barnett G.A., Chon B.-S. Comparing world city networks: A network analysis of Internet backbone and air transport intercity linkages // Global Networks. – 2006. – № 1. – С. 81-99.
14. Comunian R. Temporary clusters and communities of practice in the creative economy: Festivals as temporary knowledge networks // Space and Culture. – 2016. – № 3. – С. 329-343.
15. Delgado M., Zeuli K. Clusters and regional performance // Economic Development Quarterly. – 2016. – № 2. – С. 117-136.
IP адресация (Россия). Expertsvyazi.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.expertsvyazi.ru/index.php?id=bgp2ip ( дата обращения: 02.07.2017 ).
17. Malecki E.J. The economic geography of the Internet’s infrastructure // Economic Geography. – 2002. – № 4. – С. 399-424.
Mateos-Garcia J., Bakhshi H. The Geography of Creativity in the UK: Creative Clusters, Creative People and Creative Networks. - London: Nesta, 2016. – 46 с.
19. Njos R., Jakobsen S.-E., Aslesen H. W., Floysand A. Encounters between cluster theory, policy and practice in Norway // European Urban and Regional Studies. – 2016. – № 3. – С. 274-289.
20. Vinciguerra S., Frenken K., Valente M. The geography of Internet infrastructure: An evolutionary simulation approach based on preferential attachment // Urban Studies. – 2010. – № 9. – С. 1969-1984.
Wool A., Sagie G. A clustering approach for exploring the Internet structure // Proceedings of 23rd IEEE Convention of Electrical & Electronics Engineers in Israel. New York: IEEE, 2004. P. 149–152
22. Yook S.-H., Jeong H., Barabasi A.-L. Modeling the Internet’s large-scale topology // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. – 2002. – № 21. – С. 13382-13386.