Содержание

Как проверить код ответа HTTP в zabbix?



У меня есть Zabbix-сервер 2.2 и несколько хостов linux с веб-сайтами. Как я могу получить уведомление от Zabbix, если код ответа HTTP(s) не равен 200?

Я пробовал эти триггеры без всякого успеха:

    {owncloud:web.test.rspcode[Availability of owncloud,owncloud availability].last(,10)}#200

    {owncloud:web.test.error[Availability of owncloud].count(10,200)}<1

    {owncloud:web.test.error[Availability of owncloud].last(#1,10)}=200

Но ничего не работает. Я никогда не получал уведомления о том, что код больше не 200, даже если он был 404, потому что я переименовал index.php owncloud в index2.php

triggers zabbix http-response-codes
Поделиться Источник Sebbo     23 июля 2015 в 14:29

4 ответа


  • Сервер вернул Http код ответа : 707

    В то время как я собираюсь ударить клиента URL, чтобы проверить зарядку конкретного устройства, я получаю ошибку, так как сервер вернул код ответа HTTP: 707 для URL : in Java Почему я получаю этот код ответа?

  • Zabbix frontend webinterface выдает ошибку 404 (ubunutu server 14. 04)

    Я не могу открыть интерфейс zabbix URL через http:/ / zabbixservername /zabbix Ошибка 404 выдается: не найдено Запрошенный URL /zabbix не был найден на этом сервере. Apache/2.4.7 (Ubuntu) сервер на IP-адресе порт 80 Я бегу Ubuntu 14.04 LTS (GNU/Linux 3.13.0-27-универсальный x86_64) Я установил…



2

Я настроил приложение и веб-сценарий следующим образом: если вы уже настроили хост, перейдите к шагу 1

1) Выберите хост по конфигурации-> Группы хостов -> выберите хост (пример сервера 1)

2) Перейдите в раздел Конфигурация > Хосты > [Хост, созданный выше] > Приложения

и нажмите кнопку Создать приложение

3) Теперь вам нужно создать веб-сценарий с проверкой кода состояния, в моем случае я проверил код состояния 200. Поэтому перейдите в раздел Конфигурация > Хосты > [Хост, созданный выше] > Веб-сценарии и нажмите кнопку Создать веб-сценарий .

Примечание: вы должны выбрать предыдущее приложение, созданное на шаге 2

4) После этого, не нажимая на кнопку Добавить, перейдите в окно Шаги , и вам нужно настроить хост и параметры для чека. После этого нажмите кнопку Добавить . В моем случае проверьте код состояния 200 ответа на запрос HTTP.

Поделиться

Stefano     02 октября 2018 в 08:57



1

Я нашел проблему. Вам нужно указать URL для проверки файла. Например, как это в вашем веб-сценарии:

    https://owncloud.example.com/index.php

«Обратите внимание, что интерфейс Zabbix использует перенаправление JavaScript при входе в систему, поэтому сначала мы должны войти в систему, и только на дальнейших шагах мы можем проверить наличие функций входа в систему. Кроме того, шаг входа в систему должен использовать полный файл URL — index. php.» — https://www.zabbix.com/документация/2.4/руководство/web_monitoring/пример

Я также использовал следующее выражение в качестве триггера:

    {owncloud:web.test.fail[Availability of owncloud].last()}>0

Поделиться Sebbo     24 июля 2015 в 07:42



1

вы задали триггерное выражение bye

{host name:web.test.rspcode[Scenario name,Steps name].last()}=200

Поделиться rafie     18 сентября 2017 в 15:29


  • Как проверить доступность сервера из нескольких стран в Zabbix

    Я хочу использовать zabbix для мониторинга протоколов ICMP и HTTP на сервере. Сервер Zabbix находится во Франции, а хост-в USA. Я хочу следить за его доступностью из USA, Франции и Германии, например, так же, как uptimerobot.

    com или hetrixtools.com. Есть ли какой-нибудь способ реализовать такую…

  • Ошибка установки Zabbix сервера

    Я получаю следующую ошибку при попытке установить zabbix-сервер. Не удалось запустить zabbix-server.service: блок zabbix-server.service не удалось загрузить: такого файла или каталога нет. Я могу запустить zabbix-агент, но когда я добавляю другой сервер в качестве хоста, я получаю следующие…



0

На этот вопрос был дан адекватный ответ, но я предложу гораздо более продвинутое решение, которое вы могли бы использовать для всех кодов состояния HTTP.

Я создал элемент, который отслеживает все HTTP кода состояния прокси-сервера, строит их графики, а затем настраивает несколько различных типов триггеров для просмотра последнего значения и подсчета за последние N минут.

regex, который я использовал для извлечения всех значений из журнала доступа Nginx или Apache, — это ^(\S+) (\S+) (\S+) \[([\w:\/]+\s[+\-]\d{4})\] \"(\S+)\s?(\S+)?\s?(\S+)?\" (\d{3}|-) (\d+|-)\s?\"?([^\"]*)\"?\s?\"?([^\"]*)\"?\s

Затем я устанавливаю множество триггеров, соответствующих моей конкретной ситуации

  • 101 Переключение Протоколов
  • 301 Окончательно Перемещено
  • 302 редирект
  • 304 не изменено
  • 400 Плохой Запрос
  • 401 несанкционированный
  • 403 запрещено
  • 404 не найдено
  • Ошибка Сервера 500

Также важно, чтобы ваш Zabbix-агент имел разрешения на чтение файла журнала на хосте. Вы можете добавить zabbix-агент в группу www-data с помощью этой команды.

$ sudo usermod -a -G www-data Zabbix

Смотрите учебник для всех шагов более подробно.

Поделиться Sean Bradley     02 августа 2019 в 08:31


Похожие вопросы:


Как включить HTTPS для Zabbix

Как настроить доступ к Zabbix с помощью HTTPS? — Ubuntu Apache! В настоящее время Zabbix доступен в интрасети через http: / / 192.160.1.1/zabbix , где я хотел бы настроить доступ к нему, как https:…


Как получить только код ответа из запроса HTTP в Ruby

У меня есть список URL-адресов, мне нужно проверить, какие из следующих URL-адресов действительны. Код, который я использовал, таков require ‘net/http’ url = ‘http://mysite.com’ res =…


Лучшая альтернатива zabbix для мониторинга веб-сайта, сервера http, веб-сервиса, имитации get, post

Кто-нибудь знает альтернативы zabbix с открытым исходным кодом для мониторинга веб-сайта, производительности, имитации get, поддержки post authentication, https. .. Другие инструменты…


Сервер вернул Http код ответа : 707

В то время как я собираюсь ударить клиента URL, чтобы проверить зарядку конкретного устройства, я получаю ошибку, так как сервер вернул код ответа HTTP: 707 для URL : in Java Почему я получаю этот…


Zabbix frontend webinterface выдает ошибку 404 (ubunutu server 14.04)

Я не могу открыть интерфейс zabbix URL через http:/ / zabbixservername /zabbix Ошибка 404 выдается: не найдено Запрошенный URL /zabbix не был найден на этом сервере. Apache/2.4.7 (Ubuntu) сервер на…


Как проверить доступность сервера из нескольких стран в Zabbix

Я хочу использовать zabbix для мониторинга протоколов ICMP и HTTP на сервере. Сервер Zabbix находится во Франции, а хост-в USA. Я хочу следить за его доступностью из USA, Франции и Германии,…


Ошибка установки Zabbix сервера

Я получаю следующую ошибку при попытке установить zabbix-сервер. Не удалось запустить zabbix-server.service: блок zabbix-server.service не удалось загрузить: такого файла или каталога нет. Я могу…


Аутентификация Zabbix HTTP с помощью Keycloak-прокси

Я пытаюсь интегрировать Zabbix UI с Keycloak SSO, используя keycloak-proxy. Моя установка заключается в следующем: Nginx — это точка входа: он обрабатывает виртуальный хост, перенаправляя запросы на…


HTTP проверка состояния с активным режимом Zabbix агента

У меня есть Zabbix Agent , работающий под защитой брандмауэра в интрасети, и Zabbix Server , установленный в Digital Ocean (интернет). Zabbix Server не может связаться с Zabbix Agent из-за…


Монитор REST API с использованием zabbix

Я совершенно новичок в zabbix и не имею большого представления о функциях keys & в zabbix. Я хочу отправить уведомление email всякий раз, когда тело ответа содержит up:false

9. Веб-мониторинг [Zabbix Documentation 5.

4]
Обзор

Благодаря Zabbix вы можете проверять несколько аспектов доступности веб-сайтов.

Для выполнения веб-мониторинга Zabbix сервер должен быть изначально сконфигурирован с поддержкой cURL (libcurl).

Для активации веб-мониторинга вам необходимо определить веб-сценарии. Веб-сценарий состоит из одного или нескольких запросов HTTP или “шагов”. Шаги периодически выполняются Zabbix сервером в предопределенном порядке. Если узел сети наблюдается через прокси, тогда шаги выполняются на этом прокси.

Начиная с Zabbix 2.2 веб-сценарии привязываются к узлам сети/шаблонам тем же образом как элементы данных, триггеры и т.д. Это означает, что веб-сценарии можно создавать не уровне шаблона и далее применять к нескольким узлам сети одним движением.

Каждым веб-сценарием собирается следующая информация:

  • средняя скорость загрузки в секунду для всех шагов для всего сценария

  • номер шага, который завершился с ошибкой

  • последнее сообщение об ошибке

На каждом шаге веб-сценария собирается следующая информация:

Для получения более детальных сведений смотрите элементы данных веб мониторинга.

Собранные данные с выполненных веб-сценариев хранятся в базе данных. Эти данные автоматически используются для графиков, триггеров и оповещений.

Zabbix может также проверять содержит ли полученная HTML страница заданную строку. Он может выполнить эмуляцию входа и следовать пути, эмулируя нажатия мышкой на странице.

Веб-мониторинг в Zabbix поддерживает и HTTP, и HTTPS. При выполнении веб-сценария, Zabbix сервер будет следовать перенаправлениям (смотрите опцию Следовать перенаправлениям ниже). Максимальное количество перенаправлений жестко задано в исходном коде и равняется 10 (используется cURL опция CURLOPT_MAXREDIRS). Все cookies запоминаются на протяжении выполнения одного сценария.

Смотрите также известные проблемы по веб-мониторингу при использовании HTTPS протокола.

Настройка сценария

Для настройки веб-сценария:

  • Перейдите: Настройка → Узлы сети (или Шаблоны)

  • Нажмите на Веб в строке с узлом сети/шаблоном

  • Нажмите на Создать сценарий в верхнем правом углу (или на имени сценария для редактирования существующего сценария)

  • Введите в диалоге параметры сценария

Вкладка Сценарий позволяет вам настроить общие параметры веб-сценария.

Все обязательные поля ввода отмечены красной звёздочкой.

Параметры сценария:

ПараметрОписание
Узел сети Имя узла сети/шаблона к которому принадлежит сценарий.
Имя Уникальное имя сценария.
Начиная с Zabbix 2.2 поддерживаются пользовательские макросы и {HOST.*} макросы.
Группа элементов данныхВыберите группу элементов данных к которой будет принадлежать сценарий.
Элементы данных веб-сценария будут сгруппированы под выбранной группой элементов данных в Мониторинг→Последние данные.
Новая группа элементов данныхВведите название новой группы элементов данных для сценария.
Интервал обновления Как часто сценарий будет выполняться.
Начиная с Zabbix 3.4.0, поддерживаются суффиксы времени, например, 30s, 1m, 2h, 1d.
Пользовательские макросы поддерживаются, начиная с 3.4.0.
Обратите внимание что, если используется пользовательский макрос и его значение изменилось (к примеру, 5m → 30s), следующая проверка будет выполнена в соответствии с предыдущим значением (в далеком будущем с примерами значений).
ПопытокКоличество попыток выполнения шагов веб-сценария. В случае сетевых проблем (превышено время ожидания, отсутствие подключения и прочего) Zabbix может повторить выполнение шагов несколько раз. Указанное количество будет одинаково действовать для каждого шаг сценария. Можно указать до 10 попыток, значение по умолчанию равно 1.
Примечание: Zabbix не повторит шаг из-за ошибочного кода ответа или несовпадении необходимой строки.
Данный параметр поддерживается начиная c Zabbix 2.2.
Агент Выбор агента клиента.
Zabbix будет представляться выбранным браузером. Полезно для мониторинга Веб-сайтов, которые генерируют различное содержимое для разных браузеров.
Начиная с Zabbix 2.2, в этом поле можно использовать пользовательские макросы.
HTTP прокси
Вы можете указать необходимый HTTP прокси, следуя следующему формату: http://[имя пользователя[:пароль]@]прокси.mycompany.com[:порт]
По умолчанию будет использоваться порт 1080.
Если указан, прокси заменит переменные окружения связанные с прокси такие как http_proxy, HTTPS_PROXY. Если не указан, переменные окружения не будут заменены.
Введённое значение передается “как есть”, проверка правильности не производится. Вы также можете указать адрес SOCKS прокси. Если вы укажите ошибочный протокол, подключение провалится и элемент данных станет неподдерживаемым. Если протокол не указан, прокси будет считаться HTTP прокси.
Примечание: Для HTTP прокси поддерживается только простая аутентификация.
В этом поле можно использовать пользовательские макросы.
Данный параметр поддерживается начиная с Zabbix 2.2.
Переменные Переменные, которые можно использовать в шагах сценария (URL, переменные post).
Переменные имеют следующий формат:
{макрос1}=значение1
{макрос2}=значение2
{макрос3}=regex:<регулярное выражение>
Например:
{username}=Alexei
{password}=kj3h5kJ34bd
{hostid}=regex: hostid is ([0-9]+)
На эти макросы затем можно ссылаться в шагах сценария, используя {username}, {password} и {hostid}. Zabbix автоматически заменит их на актуальные значения. Обратите внимание, что переменным с regex: требуется по крайней мере один шаг, чтобы получить значение с регулярного выражения, поэтому извлечённое значение можно применять только в последующих шагах.
Если часть значения начинается с regex:, тогда последующая часть обрабатывается как регулярное выражение, которое будет искать указанную часть веб-страницы, и если найдет, запомнит найденное значение в переменную. Должна присутствовать как минимум одна подгруппа так, чтобы найденные значения можно было извлечь.
Переменные, которые ищут совпадение части веб-страницы по регулярному выражению, поддерживаются начиная с Zabbix 2.2.
Пользовательские макросы и {HOST.*} макросы поддерживаются начиная с Zabbix 2.2.
Переменные автоматически URL кодируются, когда используются в полях запросов или в данных формы для переменных post, но их необходимо вручную URL кодировать, когда они используются в сыром post или напрямую в
URL
.
Заголовки Пользовательские HTTP заголовки, которые будут отправлены при выполнении запроса.
Заголовки следует передавать списком используя тот же синтаксис как они могут появиться в HTTP протоколе, опционально можно использовать некоторые дополнительные возможности поддерживаемые CURLOPT_HTTPHEADER опциями cURL.
Например: Accept-Charset:​ utf-8
Accept-Language:​ en-US
Content-Type:​ application/​xml;​ charset=utf-8
Пользовательские макросы и {HOST.*} макросы поддерживаются начиная с Zabbix 2.2.
Возможность указать пользовательские заголовки поддерживается начиная с Zabbix 2.4.
Активирован Сценарий активирован, если параметр отмечен, в противном случае — деактивирован.

Обратите внимание, что при редактировании существующего сценария, в диалоге будут доступны две дополнительные кнопки:

Создание другого сценария на основе свойств существующего.
Удаление у сценария данных истории и динамики изменений. Эта опция заставит сервер выполнить сценарий сразу после удаления данных.
Если поле HTTP прокси оставить пустым, можно воспользоваться другим способом указать HTTP прокси, для этого необходимо задать переменные окружения.

Для HTTP проверок — укажите переменную окружения http_proxy для пользователя Zabbix сервера. Например, http_proxy=http://proxy_ip:proxy_port.

Для HTTPS проверок — укажите переменную окружения HTTPS_PROXY. Например, HTTPS_PROXY=http://proxy_ip:proxy_port

. Более подробную информацию можно получить, выполнив в shell команду # man curl.

Вкладка Шаги позволит вам настроить шаги веб-сценария. Чтобы добавить шаг веб-сценария, нажмите на Добавить в блоке Шаги.

Настройка шагов

Параметры шага:

ПараметрОписание
Имя Уникальное имя шага.
Начиная с Zabbix 2.2, имя может содержать поддерживаемые макросы.
URL

Ответы на часто задаваемые вопросы ЕИАС — ЕИАС — Деятельность — Главная — Региональная энергетическая комиссия Свердловской области официальный сайт

 

 1.  Вопрос: Куда обращаться в случае возникновения проблем при работе с программой «ЕИАС Мониторинг»?

Ответ:

1) Если проблемы имеют технический характер (например, не отправляются шаблоны, программа выдает ошибку сервера, при входе в программу появляется ошибка, связанная с сертификатом), то Вам необходимо обратиться в службу технической поддержки ЕИАС. Контакты указаны в разделе «Техническая поддержка».

2) Если проблемы связаны с заполнением шаблонов, вопросами в области регулируемой деятельности, то необходимо обращаться к уполномоченным соответствующих отделов РЭК Свердловской области.

3) При отсутствии Вашей организации в общем списке шаблона, при отсутствии подключения к региональному серверу (сервер «Свердловская область»), при появлении сообщения об ошибке при входе в программу «ЕИАС Мониторинг» — следует обращаться к специалистам РЭК Свердловской области, ответственным за Региональный сегмент системы ЕИАС по телефону (343) 312-00-30 (доб. 86).

4) При возникновении проблем с регистрацией организации на портале регионального сегмента http://tariff.egov66.ru/, следует обращаться в Службу поддержки пользователей регионального сегмента ЕИАС по адресу http://tariff.expert или по телефону (343) 384-56-91.

 

2. Вопрос: Как проверить настройки программы «ЕИАС Мониторинг» для работы с регионом Свердловская область?

Ответ:

После входа в программу «ЕИАС Мониторинг» необходимо переместить указатель мыши к нижнему правому углу окна программы (где указано название сервера). Появится всплывающее окно «Текущие серверы», в котором будут указаны серверы, выбранные для работы в системе, а также их статус. Рабочее состояние серверов отображается зеленым круглым индикатором. В случае, если цвет подключенного сервера имеет цвет, отличный от зеленого (желтый или красный), необходимо обратиться к разделу по настройке и работе с программой (находится в разделе «Инструкции»). Если решить проблему самостоятельно не удается, необходимо обратиться в службу технической поддержки ЕИАС (см. раздел сайта «Техническая поддержка».

 

3. Вопрос: Почему при заполнении шаблонов ЕИАС не обновляется реестр организаций или муниципальных образований?

Ответ:

Для того, чтобы данные в шаблоне успешно обновились, необходимо наличие подключение компьютера с заполняемыми шаблонами к сети Интернет. Также обновлению шаблонов может препятствовать установленное программное обеспечение – попробуйте запустить программу «ЕИАС Мониторинг» на другом компьютере, имеющем доступ в сеть Интернет. В ряде случаев обновлению шаблонов может препятствовать работа компьютера через прокси-сервер.

 

4. Вопрос: После настройки региона «Свердловская область» и попытки входа в программу «ЕИАС Мониторинг» возникает ошибка сертификата. Почему?

Ответ:

В большинстве случаев эта проблема решается через удаление и повторную загрузку сертификата в личном кабинете регионального портала ЕИАС. Для этого необходимо зайти на сайт регионального портала ЕИАС по адресу: http://tariff.egov66.ru/ (логин и пароль те же, что используются в программе «ЕИАС Мониторинг»), войти в раздел «Личный кабинет/Сертификаты», удалить существующий сертификат пользователя и снова загрузить его в систему. Для получения более детальной информации по осуществлению этой операции можно обратиться к специалистам РЭК Свердловской области, ответственным за Региональный сегмент программы «ЕИАС Мониторинг» по телефону (343) 312-00-30 (доб. 86).

 

5. Вопрос: Как узнать причину отклонения шаблона ЕИАС?

Ответ:

Для просмотра причины отклонения необходимо зайти в раздел «Узнать результат рассмотрения» программы «ЕИАС Мониторинг», найти и открыть нужный запрос, затем двойным щелчком выделить строку с названием отправленного шаблона. Далее ещё раз выделить строку с названием отправленного файла. В результате станут доступны две кнопки «История ответов по этому файлу» (многоточие) и «Комментарий по файлу ответа» (знак вопроса). Причину отклонения можно узнать, нажав знак вопроса.

 

6. Вопрос: Как выгрузить шаблон и ответить на запрос, срок которого истёк?

Ответ:

Находясь в программе «ЕИАС Мониторинг», нужно зайти в раздел «Запросы регулятора» и нажать на кнопку «В архиве Х запросов с истекшим сроком. Нажмите, чтобы перейти в архив». В архиве запросов необходимо выбрать требуемый запрос, двойным щелчком мыши зайти в него и действовать так же, как и при работе с действующими запросами раздела «Запросы регулятора» (сохранить шаблон на компьютер или отправить уже заполненный шаблон). 

ВАЖНО! Выгрузить шаблон запроса с истекшим сроком можно ТОЛЬКО через подраздел «Архив запросов» раздела «Запросы регулятора»! В случае, если Вы зашли в раздел «Посмотреть архив запросов» из главного меню программы, то сможете только ответить на данный запрос, без выгрузки прикрепленного к нему шаблона!

 

7. Вопрос: Что делать, если при регистрации организации на портале ЕИАС отсутствует организация, за которую необходимо отчитываться?

Ответ:

Данная ситуация означает, что организация отсутствует в Реестре ФАС. В случае, если заявку на регистрацию формирует администрация муниципального образования, либо Вы планируете заполнить это поле позднее, Вы можете выбрать на текущей странице только регион и нажать кнопку «Далее». Для уточнения данных и добавления организации в Реестр ФАС необходимо связаться со специалистами РЭК Свердловской области по телефону (343) 312-00-30 (доб. 86) или с помощью письма, отправленного на электронную почту [email protected]

 

8. Вопрос: Какой срок предоставления отчетности является приоритетным – указанный в сопроводительном письме, либо указанный в запросе к шаблону?

Ответ:

Необходимо ориентироваться на сроки, указанные в официальном письме к шаблону, так как в программе «ЕИАС Мониторинг» по техническим причинам не всегда есть возможность указать точный срок предоставления отчетности.

 

9. Вопрос: Как обновить файл базы данных «ЕИАС Мониторинг»?

Ответ:

1.  Закрыть программу «ЕИАС Мониторинг».

2. Удалить файл базы данных пользователя — ххххх.MDB (где ххххх — логин пользователя в ЕИАС), который может храниться по следующим адресам:

Windows 7:

c:\Users\»Пользователь»\AppData\Roaming\ФАС России\ЕИАС Мониторинг — АРМ Специалиста\

C:\Users\Все пользователи\ФАС России\ЕИАС Мониторинг — АРМ Специалиста\

Windows XP:

C:\Documents and Settings\»Пользователь»\Application data\ФАС России\ЕИАС Мониторинг — АРМ Специалиста\

где «Пользователь» — имя пользователя компьютера.

3.  Удалить файлы настроек — ххххх_SETTINGS.MDB (где ххххх — логин пользователя в ЕИАС) и SETTINGS.MDB, которые хранятся в папке по адресу:

Windows 7

c:\Users\»Пользователь»\AppData\Roaming\ ФАС России\ЕИАС Мониторинг — АРМ Специалиста\Settings\

C:\Users\Все пользователи\ ФАС России\ЕИАС Мониторинг — АРМ Специалиста\ Settings\

Windows XP

C:\Documents and Settings\All users\Application data\ ФАС России\ЕИАС Мониторинг — АРМ Специалиста\Settings\

4.  Запустить «ЕИАС Мониторинг», зайти в раздел «Настройки» и провести повторную настройку (адреса серверов отчетности, сертификаты и пр.).

 

10. Вопрос: Почему у запроса в программе «ЕИАС Мониторинг» долгое время не меняется статус «Отправлен» или «В обработке»?

Ответ:

 По умолчанию статусы «Отправлен» и «В обработке» являются промежуточными и отображаются на короткий срок, после чего должны измениться на «Обработан, на рассмотрении». В том случае, если изменение статуса не происходит длительное время (несколько дней), необходимо:

1. Проверить актуальность версии программы «ЕИАС Мониторинг». Самые новые версии располагаются на официальном сайте ЕИАС по адресу: http://eias.ru/?page=show_distrs.

2. Возможен сбой в работе базы данных программы. Необходимо удалить файл базы данных ххххх.MDB, где ххххх — логин пользователя в ЕИАС (см. предыдущий пункт).

 

11. Вопрос: Какие действия необходимы при регистрации новой организации с видами деятельности «электроэнергетика» и/или «тепловая энергетика», с необходимостью заполнения форм статистической отчетности с кодами 46EE. 2011, 46TE.2011, 46EP.2011?

Ответ:

Необходимым и достаточным условием сдачи отчетности вышеуказанной организацией является подключение её к системе ЕИАС и наличие организации в Реестре ФАС. Алгоритм подключения указан в разделе «Инструкции» по адресу: http://rek.midural.ru/article/show/id/107. По вопросам наличия организации в Реестре ФАС необходимо обратиться к специалистам РЭК Свердловской области по телефону (343) 312-00-30 (доб. 86) или по электронной почте [email protected]

 

12. Вопрос: Каким документом подтверждается подключение к системе ЕИАС?

Ответ:

Основным способом является представление копии электронного письма, полученного на официальный почтовый ящик регулируемой организации, которое содержит подтверждение принятия заявки на подключение к ЕИАС. Также можно представить скриншот с официальной страницы статистики регионального сегмента ЕИАС, находящейся по следующей ссылке: http://tariff.egov66.ru/Portal3/EiasConnect/RegionReg?reg=RU.5.66.

После перехода по вышеуказанной ссылке необходимо отфильтровать список организаций, указав часть названия организации или её ИНН в поле фильтрации, сделать снимок экрана (скриншот), и распечатать его из любого графического или текстового редактора.

 

13. Вопрос: В программе ЕИАС Мониторинг не отображается список региональных серверов

Ответ:

Для получения регионального списка серверов необходимо выполнить несколько действий:

1. Загрузите файл alternate_server.reg и запустите, после этого система попросит внести изменения в реестр, подтвердите это нажатием на кнопку «Да»;

2. Запустите модуль ЕИАС Мониторинг и в настройках обновите список серверов, нажатием на соответствующую кнопку .

После выполненных действий в списке серверов появится полный перечень регионов.

ВАЖНО! Во время запуска файла alternate_server.reg модуль ЕИАС Мониторинг должен быть закрыт на рабочем месте пользователя.

Советы по организации системы мониторинга

Иван Сидоров Исполнительный директор

Полноценная система мониторинга должна играть несколько ролей: а) выступать как система оповещения о проблемах на сайте; б) выступать как средство анализа, с помощью которого можно изучить состояние системы в заданный момент времени; в) выступать как система, предоставляющая необходимые данные для принятия решений о конфигурации инфраструктуры, ближайших и стратегических задачах. Для каждой из этих ролей есть определенные требования. Вот об этих нюансах мы и хотим вам подробно рассказать в нашей статье.

В предыдущей статье мы писали о тонкостях организации резервного копирования веб-проекта. Проработка стратегии мониторинга и дальнейшая грамотная поддержка проекта — не менее сложные процессы. В данной статье мы раскроем что и как нужно мониторить для стабильной работы веб-проекта.

Полноценная система мониторинга должна играть несколько ролей:

  • выступать как система оповещения о проблемах на сайте;
  • выступать как средство анализа, с помощью которого можно изучить состояние системы в заданный момент времени;
  • выступать как система, предоставляющая необходимые данные для принятия решений о конфигурации инфраструктуры, ближайших и стратегических задачах.

Для каждой из этих ролей есть определенные требования. Они обязательно должны выполняться для обеспечения стабильной поддержки.

 

Мониторинг как система оповещения о проблемах на сайте

Базовая роль мониторинга — это информирование о приближении проекта к критическим значениям, а также об уже случившихся проблемах, авариях, нарушении бизнес-функций проекта.

Система мониторинга должна быть максимально независима от самого проекта. Если разместить её на той же площадке, то система не заметит недоступность площадки для внешнего мира. А если разместить мониторинг на тех же серверах, где размещен и сам проект, то в случае серверной аварии мониторинг будет недоступен.

Система мониторинга должна максимально быстро оповещать о достижении критических показателей и авариях. Если информация о проблеме не приходит к дежурным или приходит слишком поздно, то не будет возможности принять эффективные меры по предотвращению или решению проблемы. Казалось бы, что это очевидное требование, однако речь идет не просто о быстрой доставке оповещений, но и об уверенности в том, что дежурные администраторы получат сообщение об ошибке. Прежде всего, оповещения должны приходить не только по e-mail. Если дежурных несколько, хорошо бы добавить в смс-сообщение ссылку для подтверждения получения. Если дежурный администратор не перешел по ссылке в течение нескольких минут — смс уходит следующему администратору в цепочке эскалации.

Ко всему прочему система мониторинга должна не только быстро, но и надежно оповещать о происшествиях в системе. Не сработавшее оповещение может повлечь за собой часы простоя или достижение такой ситуации, в которой для исправления проблемы придется затратить огромное количество времени. Поэтому если метрики проекта достигли критических показателей — оповещение об этом должно быть непременно сделано. Для проверки системы оповещения мы рекомендуем регулярно принудительно создавать «критические» показатели.

Что же следует «закрыть» системой мониторинга?

Очень часто в своей практике мы встречаемся с проектами, на которых мониторинг закрывает только технические показатели серверной системы. Однако на деле этим никак нельзя ограничиваться. В случае, например, ошибок в коде в новой версии сайта на сервере не будет происходить никакой нагрузки, но это совсем не означает что с проектом всё хорошо. Мы считаем, что правильная система оповещения должна проверять работоспособность трех слоев проекта:

  • фиксировать проблемы на уровне сервера;
  • проверять работоспособность системы на уровне приложения;
  • понимать и замечать проблемы на уровне бизнес-логики приложения.

Эти три слоя позволяют максимально обеспечить уверенность в том, что с система работает именно так, как должна.

Базовым уровнем является мониторинг серверных показателей. Обязательно стоит следить за нагрузкой на CPU (создавая оповещения на Load Average, растущий больше чем число ядер в системе, и снижение CPU idle до минимальных значений), анализировать статистику по нагрузке на дисковую подсистему (увеличение времени avio, рост дисковых операций iops, рост «busy» диска), следить за использованием оперативной памяти, контролируя значение used memory, а на больших объемах памяти — значение free. Работа с памятью в Linux — тема отдельной статьи, которую мы обязательно напишем. Естественно, надо следить за использованием swap, причем не столько за изменением swap used (приложение может находиться в swap-е долгое время, но при этом не использоваться), сколько за числом swap fre, чтобы при исчерпании процессы системы не уничтожались по out of memory, и, главное, swap in/swap out — непосредственным использованием swap. Необходимо следить за показателями ПО, работающего на сервере (статистикой БД, кэшей, статистикой веб-сервера). Все эти показатели представляют собой базис от которого следует отталкиваться, но которым нельзя ограничиваться.

Следующим уровнем мониторинга является наблюдение за техническими данными самого приложения. Сюда нужно включить контроль за числом ошибок приложения (5xx и 40x ошибки в access-логах, анализ лога ошибок самого приложения) — их резкий рост может свидетельствовать о серьезных проблемах. Практически всегда в access-логах будут 404-е ошибки, но если их число стало слишком большим — возможно что-то случилось со статическими данными. Это не всегда можно быстро обнаружить при визуальном просмотре сайта, а оповещение на такую ошибку позволит среагировать своевременно. Важно собирать статистику по числу запросов к подсистемам и узлам системы — резко увеличившееся число SQL запросов к базе может означать плохую выкладку кода, падение запросов к API внешнего сервиса (который постоянно должен использоваться) возможную аварию.

Стоит также следить и за временем доступа ко внешним сервисам — падение внешнего API является довольно частой и трудно локализуемой ошибкой, которую при мониторинге времени взаимодействия становится довольно просто локализовать. Падение числа отправленных писем может означать проблемы с почтой (перестала отправляться). И, наоборот, резкий рост отправленных писем может оказаться следствием того, что с сервера начали рассылать спам.

Естественно, систему стоит проверять и снаружи. По нашему опыту, необходимо следить не только за временем ответа и кодом ответа страниц сайта, но также и за их размером — довольно часто в случае ошибки страницы сайта продолжают выдавать код ответа HTTP 200, и это очень тяжелая ситуация. Поисковый движок воспримет такую страницу как актуальную и проиндексирует ее без любых данных. Это не единственный случай, когда такая метрика может пригодиться. Очень важно собирать метрики и по статистике резервного копирования — об этом мы говорили в нашей статье про бэкапы здесь https://www.itsumma.ru/blog/5/. Таких метрик можно придумать еще довольно много, но для полного контроля необходим третий слой защиты.

Даже если приложение будет работать хорошо, даже если на сервере не будет проблем — падение внешнего биллинга приведет к невозможности провести платеж, отсутствию заказов и потере денег. Мы считаем, что контроль бизнес-метрик является важнейшей и часто упускаемой частью полноценного мониторинга. Начать такой контроль можно с простейшего сбора времени, прошедшего с последнего заказа. Если заказов не было очень давно — это не означает проблему на самом проекте, однако может означать, например, остановленную рекламную кампанию или проблемы в SEO-трафике. Подобные проблемы зачастую можно обнаружить уже спустя очень долгое время, когда исправить их почти невозможно. Для предотвращения проблем мы рекомендуем периодически эмулировать действия пользователя на сайте (например, вход на сайт, выполнение определенных действий на сайте), чтобы иметь дополнительную уверенность. Даже если ошибки проекта будут пропущены на первых двух уровнях мониторинга, то сработают оповещения об изменениях в бизнес-процессах проекта, которые можно будет расследовать.

 

Мониторинг как средство анализа

Система мониторинга не должна ограничиваться только информированием о проблемах. При достижении критических значений важно понять — в первый ли раз такая проблема случилась или она системна? Может ли система продолжить работать в таком состоянии, как скоро произойдет сама авария? Для этого система мониторинга должна содержать достаточное количество данных, которые можно проанализировать, адекватно и быстро отобразить с максимальной детализацией и иметь возможность выбрать нужный промежуток времени.

Грамотно построенная система мониторинга должна давать возможность сравнить однотипные данные по разным серверам системы, иметь возможность провести сравнение текущих метрик с историческими (день назад, неделя назад, месяц назад и т.п.), для того чтобы понять насколько текущие метрики отклоняются от нормы.

В идеальном случае система мониторинга как средство анализа должна предоставлять возможность сложной статистической агрегации метрик — как минимум вычисление скользящей средней, процентили, группировки серии данных по их минимуму/максимуму и другие значения.

 

Мониторинг как средство принятия решений

Данные в мониторинге следует использовать не только для анализа причин текущих аварий, но и для понимания развития проекта. Регулярный анализ роста нагрузки, посещаемости, взаимодействия систем позволит понять предел роста проекта и, исходя из этого, спланировать его дальнейшее развитие: планы на разработку, планы по изменению архитектуры и т.п. Таким образом в мониторинг не стоит заходить лишь в случае аварии. Регулярный аудит собираемых метрик должен стать основой для регулярного аудита всей системы и оценки перспектив ее развития.

Среди внешних систем, которые мы видели и можем рекомендовать в качестве простого решения на старте, выделим SaaS-системы NewRelic, Server Density и NewRelic (при этом NewRelic, конечно же, стоит использовать также на больших и сложных проектах). Для сложного сбора данных на месте мы рекомендуем Graphite и старый-добрый Zabbix. Особо отметим российский SaaS-сервис мониторинга okmeter.io, который сейчас рекомендует огромное количество наших друзей. Мониторинг можно автоматически развернуть на веб-сервере за 5 минут, его просто настроить даже под нестандартные вещи — в этом поможет подробная документация и техподдержка сервиса. Дополнительные преимущества: Okmeter «из коробки» поддерживает сбор кучи метрик Nginx, Mysql, Postgres, Redis, Memcached и другого, и строит наглядные графики, что также важно при анализе проблем.

В нашем случае из-за сложных требований к мониторингу как сервису, который следит за огромным числом разных проектов и содержит в себе сложную систему эскалации дежурств, мы используем собственную разработку. О ней мы расскажем отдельно в ближайшем будущем.

AWS Lambda – Вопросы и ответы

Вопрос. Что такое поддержка образа контейнера для AWS Lambda?

AWS Lambda теперь позволяет упаковывать и развертывать функции в виде образа контейнера. Клиенты могут создавать приложения, используя гибкость и привычные инструменты для работы с контейнерами, а также адаптивность и простоту использования AWS Lambda.

Вопрос. Как использовать поддержку образа контейнера для AWS Lambda?

Можно начать с предоставленных AWS базовых образов для Lambda или использовать один из предпочтительных образов сообщества или частных корпоративных образов. Затем просто используйте Docker CLI, чтобы создать образ, загрузите его в Amazon ECR, после чего создайте функцию, используя все знакомые интерфейсы и инструменты Lambda, такие как Консоль управления AWS, CLI AWS, AWS SDK, AWS SAM и AWS CloudFormation.

Вопрос. Какие типы образов контейнеров поддерживаются?

В дополнение к предоставленным в Lambda образам можно развертывать сторонние базовые образы Linux (например, Alpine или Debian). AWS Lambda будет поддерживать все образы на основе таких форматов манифеста образов: Docker Image Manifest V2 Schema 2 (используется с Docker версии 1.10 и новее) или Open Container Initiative (OCI) Spec (версии 1.0 и выше). Lambda поддерживает образы размером до 10 ГБ.

Вопрос. Какие базовые образы можно использовать?

Клиенты могут расширить множество базовых образов, предоставляемых AWS Lambda, а также использовать предпочтительные образы на базе Linux размером до 10 ГБ.

Вопрос. Какие контейнерные инструменты можно использовать, чтобы упаковывать и развертывать функции в виде образа контейнера?

Можно использовать любые контейнерные инструменты, если они поддерживают один из таких форматов манифеста образов контейнера: Docker Image Manifest V2 Schema 2 (используется с Docker версии 1.10 и новее) или Open Container Initiative (OCI) Specifications (версии 1.0 и выше). Например, можно использовать встроенные контейнерные инструменты (такие как docker run, docker compose, Buildah и Packer), чтобы определить свои функции как образ контейнера и развернуть в Lambda.

Вопрос. Какие возможности AWS Lambda доступны для функций, развернутых как образы контейнеров?

С функциями, развернутыми как образы контейнеров, можно использовать все существующие возможности AWS Lambda, кроме уровней Lambda и подписания кода. После развертывания AWS Lambda будет рассматривать образ как неизменяемый. Клиенты могут использовать уровни контейнера в процессе сборки, чтобы включить зависимости.

Вопрос. Поддерживает ли AWS Lambda исправление и обновление развернутого образа контейнера?

В настоящий момент нет. После развертывания в AWS Lambda образ станет неизменяемым. Сервис не будет исправлять и обновлять образ. Однако AWS Lambda опубликует специальные базовые образы для всех поддерживаемых сред выполнения, основанных на управляемой среде Lambda. Такие опубликованные образы будут исправляться и обновляться наряду с обновлениями управляемых сред выполнения AWS Lambda. Можно извлечь и использовать последний базовый образ из DockerHub или Amazon ECR Public, заново создать образ контейнера и развернуть его в AWS Lambda через Amazon ECR. Это позволяет создавать и тестировать обновленные образы и среды выполнения перед их развертыванием в рабочей среде.

Вопрос. В чем разница между функциями, созданными с использованием архивов в формате ZIP, и образами контейнеров?

Существует три главных отличия между функциями, созданными с использованием архивов в формате ZIP, и образами контейнеров.

  1. Максимальный размер пакета кода функций, созданных с помощью архивов в формате ZIP, в распакованном виде составляет 250 МБ, а максимальный размер образа функций, созданных с использованием образов контейнеров, – 10 ГБ. 
  2. Lambda использует Amazon ECR как базовое хранилище кода для функций, определенных как образы контейнеров, поэтому функцию невозможно применить, когда базовый образ удален из ECR. 
  3. Чтобы обеспечить новейшую безопасность во время исполнения и исправление ошибок, для ZIP-функции применяются автоматические исправления. Функции, определенные как образы контейнеров, являются неизменяемыми, и клиенты несут ответственность за компоненты, упакованные в их функции. Клиенты могут использовать предоставленные AWS базовые образы, которые AWS регулярно обновляет для обеспечения безопасности и исправления ошибок, используя при этом последние доступные исправления.

Вопрос. Есть ли разница в производительности между функциями, определенными как ZIP-образы и образы контейнеров?

Нет. AWS Lambda гарантирует, что профили производительности для функций, упакованных как образы контейнеров и как ZIP-архивы, одинаковы, включая обычное время запуска менее секунды.

Вопрос. Как оплачивается развертывание функций Lambda в виде образов контейнеров?

AWS Lambda не взимает дополнительную плату за упаковывание и развертывание функций в виде образов контейнеров. Когда вызывается функция, развернутая как образ контейнера, взимается обычная плата за запросы и время выполнения. Подробнее см. в ценах на AWS Lambda. С вас будет взиматься плата за хранение образов контейнеров в Amazon ECR по стандартным ценам ECR. Подробнее см. в ценах на Amazon ECR.

Вопрос. Что такое эмулятор интерфейса среды выполнения Lambda?

Эмулятор интерфейса среды выполнения Lambda – это прокси-сервер для Runtime API в Lambda, с помощью которого клиенты могут локально тестировать свою функцию Lambda, упакованную в виде образа контейнера. Это облегченный веб-сервер, который преобразует HTTP-запросы в события JSON и эмулирует Runtime API в Lambda. С его помощью можно локально тестировать функции, используя знакомые инструменты, такие как cURL и Docker CLI (при тестировании функций, упакованных как образы контейнеров). Кроме того, он упрощает запуск приложения во время использования дополнительных вычислительных сервисов. Эмулятор интерфейса среды выполнения Lambda можно включить в образ контейнера, чтобы он изначально принимал HTTP-запросы вместо событий JSON, необходимых для развертывания в Lambda. Этот компонент не эмулирует оркестратор Lambda или конфигурации безопасности и аутентификации. Эмулятор интерфейса среды выполнения распространяется с открытым исходным кодом на GitHub. Для начала работы его можно загрузить и установить на локальный компьютер.

Вопрос. Зачем нужен эмулятор интерфейса среды выполнения Lambda во время локального тестирования?

Runtime API в Lambda во время работы сервиса Lambda принимает события JSON и возвращает ответы. Эмулятор интерфейса среды выполнения Lambda позволяет функции, упакованной в виде образа контейнера, принимать HTTP-запросы во время локального тестирования с помощью таких инструментов, как cURL, и локально отображать их для функции через тот же интерфейс. Это позволяет использовать команду docker run или docker-compose up для локального тестирования приложения Lambda.

Вопрос. Какое поведение функций можно протестировать локально с помощью эмулятора?

Эмулятор можно использовать, чтобы проверить, совместим ли код функции со средой Lambda, работает ли успешно и обеспечивает ли ожидаемый результат. Например, можно имитировать тестовые события из разных источников событий. Кроме того, можно использовать его для тестирования расширений и агентов, встроенных в образ контейнера, на соответствие API расширений для Lambda.

Вопрос. Как эмулятор интерфейса среды выполнения помогает запускать образ, совместимый с Lambda, на дополнительных вычислительных сервисах?

Клиенты могут добавить эмулятор интерфейса среды выполнения в качестве точки входа к образу контейнера или упаковать его в качестве сопутствующего элемента, чтобы гарантировать, что образ контейнера теперь принимает HTTP-запросы вместо событий JSON. Это упрощает внесение изменений, необходимых для запуска образа контейнера в дополнительных вычислительных сервисах. Клиенты несут ответственность за соблюдение всех рекомендаций по безопасности, производительности и параллельности для выбранной среды. Эмулятор интерфейса времени исполнения предварительно упакован в образы, предоставленные AWS Lambda, и по умолчанию доступен в AWS SAM CLI. Поставщики базовых образов могут использовать документацию, чтобы обеспечить одинаковый опыт взаимодействия для своих базовых образов.

Вопрос. Как развернуть существующее контейнерное приложение в AWS Lambda?

Контейнерное приложение можно развернуть в AWS Lambda, если оно соответствует указанным ниже требованиям.

  1. Образ контейнера должен внедрять Runtime API в Lambda. У нас есть набор пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом (клиенты интерфейса среды выполнения), которые реализуют Runtime API в Lambda, что позволяет легко расширять предпочтительные базовые образы для обеспечения совместимости с Lambda.
  2. Образ контейнера должен иметь возможность работать в файловой системе, доступной только для чтения. Ваш код функции может получить доступ к доступному для записи хранилищу каталога /tmp размером 512 МБ. Если используется образ, которому требуется доступный для записи корневой каталог, настройте его для записи в каталог /tmp.
  3. Пользователь Lambda по умолчанию может читать файлы, необходимые для выполнения кода функции. Lambda определяет пользователя Linux по умолчанию с наименее привилегированными разрешениями, который выполняет рекомендации по безопасности. Вам необходимо убедиться, что код приложения не полагается на файлы, выполнение которых ограничено другими пользователями Linux.
  4. Это образ контейнера на базе Linux.

Проверка ответа сайта и загрузки страницы

Тип запроса к серверу

GETPOSTHEAD

Максимальное время загрузки данных*

Параметры для POST-запроса

Сервера для проверки Вашего сайта:

сервер Россия (Москва)

сервер Россия (Санкт-Петербург)

сервер Россия (Новосибирск)

Выбранная страница сайта скачивается на сервера мониторингов по HTTP/HTTPS.

Проверяется скорость загрузки кода страницы или заголовка ответа.

На сервер не скачиваются картинки и дополнительные скрипты, а только код выбранной страницы.

Другие проверки Выберите чтобы перейти к проверке————————————————————Комплексная проверка сайта————————————————————Проверка доступности сайта PINGПроверка загрузки страницы HTTP/HTTPSПроверка ответа от DNSПроверка доменаПроверка сертификатаПроверка сайта на вирусыПроверка доступности FTPПроверка произвольного порта

Эти данные будут собраны онлайн со всех серверов, которые Вы отметили для проверки.

Для того, чтобы статистика о Вашем ресурсе собиралась постоянно — запустите постоянный мониторинг

ЗАПУСТИТЬ ПОСТОЯННЫЙ МОНИТОРИНГ БЕСПЛАТНО!

Для новых пользователей бесплатный мониторинг одного сайта — 15 дней!


Анализ сайта

Для анализа работы сайта недостаточно только одной проверки PING до сервера (проверить доступность сайта), т.к. там передаются только небольшие пакеты.

Для более тщательного анализа, необходимо производить периодическую загрузку страницы на сервера проверок и проверять время загрузки.

Причины медленной загрузки сайта

Скорость загрузки может зависеть от загрузки проверяемого веб-сервера, от скорости и качества его интернет-соединения, от работы промежуточных узлов сети.

Но также все те же проблемы могут быть на проверяющем сервере. Так что для уверенности в мониторинге необходимо проверять ресурс с нескольких серверов одновременно. Для таких целей лучше использовать сервера, которые располагаются на территории потенциальных пользователей сайта, но на удаленности друг от друга. Это уменьшит погрешность результатов мониторинга.

Настройка параметров мониторинга

Вам необходимо выбрать тип запроса к серверу:

  • GET

    скачивание указанной страницы, с переданными параметрами в строке запроса

  • POST

    отправка параметров к странице, и скачивание результирующей страницы (это имитация заполнения формы на сайте, удобно использовать для проверки работоспособности разнообразных сервисов (авторизация пользователя, обратная связь, оставление заявок))

  • HEAD

    принимаются только заголовки ответа сервера на запрос страницы. Вся страница не скачивается. Такая проверка нужна только для проверки доступности сайта и анализа кодов ответа сервера

При проверке необходимо определить максимальное время загрузки данных. Превышение этого времени будет считаться ошибкой.

Также эта проверка сайта позволяет проверять слова на странице, их можно указать через провел или запятую. Если любое из указанных слов перестало быть в ответе страницы — сервис выдаст ошибку.

При необходимости, возможно отметить галочку для перехода по редиректу, если страница может временно перенаправляться на другую.

Но лучше указывать конечную правильную страницу, с правильным протоколом (http или https).

Основные причины необходимости проверок HTTP/HTTPS:

Проверка ответа сервера

Сервер может отвечать на запросы пользователей, но с ошибками. Необходимо постоянно отслеживать ответ сервера.

Работоспособность сайта

Необходимо проверять время ответа сервера и контент, который отдается сервером. Также важно проверять несколько ключевых слов со страницы, чтобы определять возможные ошибки веб-сервера.

Проверка загрузки страницы и ответа сервера — основной метод мониторинга работоспособности сайтов

Если необходимо проверить нестандартный порт сервера — проверить порт

Перед запуском ежеминутного мониторинга попробуйте проверить сайт онлайн

Московский Центр Качества Образования

Единый контактный телефон ЦНД +7 (499) 110-36-84

Пишите нам [email protected]

Получение результатов в электронном виде

Через личный кабинет
Результаты в электронном виде будут размещены на сайте mcko.ru в личном кабинете.

Вам будет направлено письмо с уведомлением о получении результатов на почту, указанную при регистрации на сайте mcko.ru.

Ввод кода регистрации и ПИН-кода

На сайте mcko.ru в разделе ЦНД (вкладка «Получение результатов») необходимо ввести в соответствующие поля код и уникальный ПИН-код, указанные в талоне, полученном при регистрации в терминале ЦНД.

Проверить результаты >

Уважаемые посетители!

С целью определения у обучающихся 8–11 классов уровня сформированности функциональной грамотности по информационной безопасности в области защиты персональных данных с 12 августа 2021 года в Центре независимой диагностики открыта запись по индивидуальным и групповым заявкам на диагностическую работу, которая будет проводиться в очной и онлайн-форме.

C 2 августа 2021 года независимые диагностики для обучающихся, а также независимые диагностики/ознакомительные тренинги для иных категорий участников проводятся в очной форме в ЦНД «Кантемировская» и в онлайн-форме.

Диагностики/тренинги в формате ЕГЭ по иностранным языкам (письменная и устная части) проводятся только в очной форме в ЦНД «Кантемировская».

Регистрация на диагностические мероприятия всех категорий участников осуществляется на добровольной основе и доступна только по индивидуальным заявкам (за исключением обучающихся образовательных организаций города Москвы*).
* Для обучающихся образовательных организаций города Москвы регистрация доступна как по индивидуальным заявкам, так и по групповым.

Информация для участников, зарегистрированных по индивидуальной заявке на внебюджетной основе

Обращаем внимание на необходимость произвести оплату в течение 72-х часов после регистрации на диагностику/тренинг. В личном кабинете размещен таймер обратного отсчета времени. По истечении установленного времени заявка аннулируется. Оплата производится онлайн в личном кабинете участника на сайте ГАОУ ДПО МЦКО (mcko.ru) в разделе «Мои диагностики».

При прохождении диагностики/тренинга участнику необходимо иметь при себе ОДИН из документов, идентифицирующих личность*: паспорт гражданина РФ, заграничный паспорт, карту москвича, водительское удостоверение, справку, заверенную образовательной организацией и содержащую ФИО и фотографию обучающегося, и др.

* Документ, идентифицирующий личность — документ, в котором имеется личная фотография, указаны полные фамилия, имя, отчество (при наличии), срок действия документа и иные данные; документ должен быть скреплён печатью и заверен подписью должностного лица или руководителя выдавшей его организации.

Зарегистрироваться на диагностические мероприятия можно как по индивидуальной, так и по групповой заявке. Для удобства регистрации большого количества участников одномоментно доступна регистрация по групповой заявке от образовательной организации. Все диагностические мероприятия МЦКО проводятся на добровольной основе и не являются обязательными.

Для записи на диагностические мероприятия Центра независимой диагностики необходимо зарегистрироваться на сайте МЦКО https://mcko.ru. Далее выбрать и подтвердить тип и дату проведения диагностики/тренинга.

Внимание! При записи обучающихся на предметную диагностику, выбирайте класс, за который требуется пройти диагностику (может отличаться от класса, в котором учится участник).

Результаты диагностики/тренинга с метапредметным и предметным содержанием, в том числе в формате ОГЭ/ЕГЭ, публикуются на сайте ГАОУ ДПО МЦКО www.mcko.ru в течение 10 календарных дней начиная с даты, следующей за днем выполнения работы.

Контакты:
  • +7 (499) 110-36-84
    [email protected]
  • Создание информационной панели с метриками мониторинга Stackdriver SLI | Чарльз | Google Cloud — Сообщество

    Если вы действительно хотите знать, насколько надежен ваш сервис, вы должны иметь возможность измерять количество успешных и неудачных запросов. Индикатор уровня обслуживания (SLI) является прямым измерением поведения службы и может использоваться при установке целевого уровня обслуживания (SLO).

    Когда вы создаете свои приложения в облачной инфраструктуре, такой как Google Cloud Platform, вы хотите создать приложение, чтобы рабочие группы (DevOps или SRE) могли эффективно контролировать ваше приложение.Stackdriver Transparent SLI предоставляют подробные метрики для более чем 130 облачных сервисов Google и сообщают об этих показателях, полученных в результате выполнения вашего индивидуального проекта (ов). Эти показатели SLI можно использовать в панелях мониторинга Stackdriver Monitoring вместе с другими соответствующими показателями для ваших приложений, чтобы ускорить работу ваших операционных групп и их анализ корней.

    Используя метрики Stackdriver Transparent SLI, вы можете оценить следующие метрики для каждой службы:

    • Имя службы
    • Метод
    • Версия API
    • Идентификатор учетных данных
    • Местоположение
    • Протокол
    • (HTTP / gRPC)
    • Код ответа HTTP (е.г. 402)
    • Класс кода ответа HTTP (например, 4xx)
    • Код состояния gRPC

    Это подробные показатели, представленные для вашего конкретного проекта, которые дают вам подробное представление об использовании вашим приложением облачных сервисов Google.

    Итак, как это помогает вам с наблюдаемостью? Проще говоря, Stackdriver Transparent SLI дают вам возможность просматривать взаимодействия между вашим программным обеспечением и сервисами Google Cloud. Вам будет проще определить, является ли код вашего приложения основной причиной проблемы или службы Google Cloud являются частью основной причины.

    Недавно я построил приборную панель для приложения, которое включало метрики с использованием Stackdriver SLI. Приложение включало логику Cloud Functions, связь через Pub / Sub, вызовы API Cloud Vision и Video Intelligence, а также набор данных BigQuery. Я изучил показатели Stackdriver SLI, а затем использовал их для создания панели мониторинга с помощью Stackdriver Monitoring. Вот шаги, которые я использовал, чтобы оценить, какие метрики использовать, а затем создать панель мониторинга для своего приложения.

    Я развернул это приложение, которое включает в себя серию из 4 облачных функций, которые вызывают API Vision и Video Intelligence для изображений и видео соответственно.

    Приложение представляет собой серверную часть для обработки файлов изображений и видео, которая классифицирует их как явные или нет. Функции управляются с помощью уведомлений Cloud Storage и Cloud Pub / Sub. Результаты API Vision и Video Intelligence хранятся в BigQuery для анализа.

    В книге Site Reliability Engineering (SRE) (которую вы можете бесплатно прочитать в Интернете) подробно рассказывается о методах SRE. Раздел 6 книги посвящен мониторингу распределенных систем и описывает следующие 4 золотых сигнала мониторинга:

    1. Задержка
    2. Трафик
    3. Ошибки
    4. Насыщенность

    Метрики Stackdriver SLI обеспечивают задержку запросов, количество запросов, размеры запросов и размеры ответа на обращения в службу поддержки GCP.Эти показатели SLI охватывают показатели задержки, трафика, ошибок и насыщения, описанные в книге SRE. Это обеспечивает хорошее покрытие сервисов Google Cloud, используемых моим приложением.

    В дополнение к метрикам Stackdriver SLI я также хотел отслеживать специфические для сервиса метрики для компонентов приложения, таких как Pub / Sub, Cloud Storage, BigQuery и Cloud Functions. В совокупности с показателями Stackdriver SLI эти показатели обеспечивают глубокое понимание поведения приложения.

    Я использовал службу Stackdriver Metrics Explorer в пользовательском интерфейсе Stackdriver Monitoring для проверки деталей метрик, доступных для каждой из метрик Stackdriver SLI.

    Сначала я посмотрел на метрику задержки запроса, указав тип ресурса «Consumed_api» и выбрав метрику «Задержки запроса». Я сгруппировал показатели по сервисам, чтобы отобразить индивидуальные задержки, а затем выбрал агрегирование «99-го процентиля».

    Я также сгруппировал службы по методам, чтобы посмотреть на отдельные методы вызова службы и их задержку. Это полезный показатель для изучения того, имеет ли общий сервис, такой как cloudfunctions.googleapis.com , большую задержку.Разбивка по методам позволила мне увидеть задержки для каждого конкретного метода, такого как google.cloud.functions.v1.CloudFunctionService.UpdateFunction .

    Затем я изучил метрику количества запросов. Я выбрал тип ресурса «Consumed_api» и выбрал метрику «Количество запросов». Я сгруппировал показатели по «сервису», чтобы отобразить отдельные подсчеты, а затем выбрал агрегирование «сумма». Это обеспечивало скорость запросов, полученных различными службами, и хорошо соответствовало метрике трафика для приложения, которое я хотел отслеживать.

    Чтобы получить метрику ошибки, я использовал тот же тип ресурса «Consumed_api» и метрику «Количество запросов», но на этот раз я добавил фильтр для «response_code! = 200» для просмотра трафика, который вернул коды состояния ошибки.

    Чтобы увидеть ошибки GRPC, я использовал тот же график, но заменил фильтр «grpc_status_code! = 0», а затем сгруппировал его по «grpc_status_code». Оба они полезны для просмотра ошибок, возвращаемых при вызовах службы GCP.

    Это исследование дало представление о показателях SLI, которые я хотел бы включить в свою панель инструментов.Я также провел аналогичное исследование типов ресурсов, которые, как я знал, были включены в мой проект, включая следующие ресурсы:

    • cloud_function
    • pubsub_topic
    • gcs_bucket
    • bigquery_dataset

    Теперь, когда я изучил метрики, у меня появился здравый смысл в отношении показателей, которые я бы включил в диаграммы на своей панели инструментов. Затем я запустил новую панель мониторинга в пользовательском интерфейсе Stackdriver Monitoring, выбрав «Панель мониторинга => Создать панель мониторинга».Я нажимал кнопку «Добавить диаграмму», чтобы добавить каждую диаграмму.

    Частота запросов

    Первой диаграммой, которую я добавил, было количество запросов на мониторинг SLI. Целью этой диаграммы было отобразить частоту запросов для сервисов Google Cloud. Эта диаграмма может быть полезна для понимания того, какие услуги вызывают более высокие тарифы на вызовы.

    • Тип ресурса: Consumed_api
    • Метрика: request_count
    • Group By: service
    • Aggregation: sum

    Задержки запросов

    Целью этой диаграммы было отображение задержек для сервисов Google Cloud.Эта диаграмма может быть полезна при корреляции с общей задержкой вашего приложения, чтобы помочь определить, является ли задержка в сервисах Google Cloud причиной или вкладом в общую задержку вашего приложения.

    • Тип ресурса: Consumed_api
    • Метрика: request_latencies
    • Группа по: service
    • Агрегация: 99-й процентиль

    Частота ошибок

    Следующая диаграмма, которую я добавил, охватывает процент ответов на ошибки с использованием запроса метрики мониторинга SLI счетчик, но отфильтрован на предмет ошибок.Для этой диаграммы я добавил 2 разных показателя, чтобы охватить как коды ответов HTTP, так и коды ответов GRPC. Целью этой диаграммы было отображение частоты ошибок для сервисов Google Cloud. Эта диаграмма может быть полезна, чтобы понять, генерируют ли ваши приложения ошибки из-за неудачных вызовов сервисов Google Cloud.

    ответов об ошибках HTTP:

    • Тип ресурса: Consumed_api
    • Метрика: request_count
    • Фильтр: response_code_class! = 2XX
    • Группировать по: service, response_code
    • Агрегация: сумма

    GRPC 9000 ответов при ошибке 8:

    Тип: Consumed_api
  • Метрика: request_count
  • Фильтр: grpc_status_code! = 0
  • Группа по: service, grpc_status_code
  • Агрегация: sum
  • Размер ответа

    Последний I SLI включал размер ответа, в который был включен мониторинг метрики .Цель этой диаграммы состояла в том, чтобы отобразить размеры ответов для сервисов Google Cloud. Этот показатель может быть полезен при отладке высокой задержки в сервисах вашего приложения и определении того, какие части вашего приложения могут быть оптимизированы для обработки больших результатов.

    • Тип ресурса: Consumed_api
    • Метрика: response_sizes
    • Группировать по: service
    • Агрегация: 99-й процентиль

    Вот и все, что касается показателей Stackdriver SLI на панели управления. Я также добавил метрики мониторинга Stackdriver для Pub / Sub, Cloud Storage, Cloud Functions и BigQuery.Вы можете проверить подробности этих показателей на github. Вот полная панель инструментов для справки.

    Ссылки:

    Мониторинг использования API | Облачные API | Google Cloud

    На этой странице описывается, как использовать метрики API для отслеживания и понимания вашего использования. API Google и API Google Cloud.

    API Google предоставляют подробные метрики использования, которые могут вам помочь:

    • Отслеживайте и анализируйте использование API Google.
    • Следите за производительностью ваших приложений и API Google.
    • Обнаружьте проблемы между вашими приложениями и API Google.

    Это может значительно ускорить время разрешения при устранении проблем или вам нужна техническая поддержка Google.

    Метрики, производимые API Google, являются стандартными сигналами, которые Google собственные инженеры по надежности сайта используют для оценки работоспособности службы. Эти показатели включают количество запросов, частоту ошибок, общие задержки, серверную часть. задержки, размеры запросов и размеры ответов. Для определений показателей API, видеть Документация по облачному мониторингу.

    Вы можете просмотреть показатели API в двух местах: Панель управления API и Облачный мониторинг. Показатели, которые вы видите, относятся к ваш проект, и они не отражают общий статус службы.

    Использование панели управления API

    Самый простой способ просмотреть ваши показатели API — использовать Google Cloud. Панель API консоли. Вы можете увидеть обзор всего вашего использования API, или вы можете подробно изучить использование конкретный API.

    Чтобы увидеть обзор использования вашего API:

    1. Посетите раздел API и сервисы Cloud Console.По умолчанию отображается основная панель управления API. На этой странице вы можете просмотреть все API-интерфейсы, которые вы сейчас включили для своего проекта, а также обзорные диаграммы для следующих показателей:

      • Трафик : количество запросов в секунду, сделанных вашим проект для включенных API
      • Ошибки : процент запросов к включенным API, которые привело к ошибке
      • Median latency : средняя задержка для запросов к включенным API, если доступно».
    Примечание: Разрешения IAM «Project Viewer» достаточно для просмотра этой панели.

    Для просмотра сведений об использовании конкретного API:

    1. Выберите API, который вы хотите просмотреть, в основном списке API Dashboard. На странице обзора API представлена ​​более подробная диаграмма трафика с разбивка по коду ответа.
    2. Для получения более подробной информации об использовании выберите Просмотреть метрики . По умолчанию отображаются следующие предварительно созданные диаграммы: хотя доступны и другие:

      • Трафик по коду ответа
      • Ошибки по методу API
      • Общая задержка на 50-м, 95-м и 99-м процентилях
      • Задержка по методу API (медиана)
    3. Если вы хотите добавить больше диаграмм, вы можете выбрать дополнительные предварительно построенные диаграммы из раскрывающегося меню Выбрать графики .

    Использование облачного мониторинга

    Если вы используете облачный мониторинг, вы можете глубже изучить доступные метрики данные с помощью Metrics Explorer, чтобы лучше понять, как вы используете API. Cloud Monitoring поддерживает широкий спектр показателей, которые вы можете комбинировать. с фильтрами и агрегатами для новых и глубоких представлений о вашем приложении представление. Например, вы можете объединить метрику количества запросов с фильтром. в классе кода ответа HTTP для создания панели мониторинга, которая показывает частоту ошибок более времени, или вы можете посмотреть 95-ю процентиль задержки запросов к облаку Pub / Sub API.

    Чтобы просмотреть показатели API в Metrics Explorer, выберите Consumed API в качестве ресурса. type, а затем используйте параметры фильтра и агрегирования для уточнения данных. Один раз вы нашли нужную информацию об использовании API, вы можете использовать Облачный мониторинг для создания настраиваемых информационных панелей и предупреждений, которые помогут вам продолжать отслеживать и поддерживать надежное приложение. Вы можете узнать, как сделайте это на следующих страницах:

    Для получения дополнительной информации см. Обозреватель показателей.

    Устранение неполадок с метриками API

    Метрики

    API могут быть особенно полезны, если вам нужно связаться с Google, когда что-то идет не так, и может даже показать вам, что вам не нужно связываться поддержка вообще.Например:

    • Если все ваши вызовы службы не работают для одного идентификатора учетных данных, но ни какой другой, есть вероятность, что с этой учетной записью что-то не так, что вы легко можно починить, не открывая билет.
    • Вы устраняете проблему с приложением и заметили корреляцию между снижением производительности вашего приложения и устойчивым увеличением 50-й процентиль задержки критически важной службы GCP. Обязательно позвоните нам и укажите нам эти данные, чтобы мы могли начать работу над проблемой так быстро, как возможно.
    • Задержки для отчета службы GCP выглядят хорошо и не изменились по сравнению с предыдущими, но ваши показатели в приложении сообщают, что задержка при вызове службы ненормально высокий. Это говорит о том, что в сети возникли проблемы. Позвоните своему сетевому провайдеру (в некоторых случаях в Google), чтобы получить отладку. процесс начался.

    Лучшие практики

    Хотя метрики API — чрезвычайно полезный инструмент, есть проблемы, которые необходимо подумайте, чтобы убедиться, что они предоставляют полезную информацию, особенно при настройке вверх оповещения на основе значений метрики.Следующие передовые практики помогут вам получить максимум от данных метрик API.

    Задержка вызывает проблемы?

    В то время как некоторые службы довольно чувствительны к задержке, другие масштабируются и надежность важнее. Некоторые API, облачное хранилище или BigQuery, например, может иметь несколько секунд высокого задержка незаметна для клиентов. Используя данные из показателей API, вы можете узнать что вашим пользователям нужно от данной службы.

    Ищите изменения от нормы

    Прежде чем вы решите подать сигнал о конкретном значении метрики, подумайте, что на самом деле считается необычным поведением.Анализ ваших показателей API может показать вам, что результаты задержки для большинства сервисов попадают в нормальное распределение: большой горб посередине и выбросы с обеих сторон. Метрики помогут вам понять нормальное распределение, чтобы вы могли спроектировать свое приложение так, чтобы оно хорошо работало в кривая распределения. Метрики также могут помочь вам соотнести изменения распределения в случаях, когда ваше приложение не работает должным образом, чтобы помочь вам найти корень причина проблемы. Мы ожидаем, что 99-й процентиль будет сильно отличаться от медиана — чего мы не ожидаем, так это резких изменений в этих процентилях через некоторое время.

    Также вы можете увидеть, что некоторые типы запросов занимают больше времени, чем другие. Если средний размер фотографии, загруженной в Google Фото, составляет 4 МБ, но обычно вы загрузите 20 МБ файлов RAW, среднее время загрузки 20 фотографий, вероятно, будет существенно хуже, чем у большинства пользователей, но все равно ваш нормальный поведение.

    Все это означает, что предупреждать первый раз, когда Обнаружен второй длинный вызов RPC или 5xx HTTP. Вместо этого при исследовании Служба Google как возможная причина проблемы, в которой ваше приложение опыта, сравните коды возврата и скорость задержки с течением времени и ищет устойчивые отклонения от нормы, которые коррелируют с наблюдаемыми проблемами в вашем приложении. .

    Скорость движения

    Метрики

    API наиболее полезны там, где у вас большой объем трафика, идущего на API. Если вы вызываете службу только с перерывами, ваши показатели API не будут статистически достоверны и не дадут вам значимой информации о сортировке.

    Например, если вы хотите отслеживать задержку 99,5-го процентиля для службы, и вы делаете всего 100 звонков в час, наблюдая за измерением в течение двух часов период даст вам только одну точку данных для представления 99.5-й процентиль, который мало что скажет вам о нормальном поведении API или вашего применение. Убедитесь, что скорость трафика, процентиль, который вы отслеживаете, и временное окно, которое вы рассматриваете, генерируют много интересных точек данных или данные мониторинга не будут вам полезны.

    Поддерживаемые API

    Все API Google и Google Cloud API, а также API, построенные поверх облака Конечные точки и API-шлюз, поддерживают метрики API. Если вы потребитель API, вы можете просмотреть показатели потребляемого API в Панель управления API.если ты производитель API, вы можете просмотреть метрики производимого API в Панель управления конечными точками.

    10 факторов, которые следует учитывать при выборе монитора для редактирования видео

    Мониторы для видеопроизводства могут предложить потрясающий набор функций с ценами, охватывающими весь диапазон (не каламбур), от нескольких сотен долларов до цены нового машина. Итак, хотя ваш бюджет будет, по понятным причинам, главным фактором, на что еще вы должны обращать внимание на монитор при настройке системы редактирования? Прочтите некоторые общие факторы, которые следует учитывать при выборе монитора для редактирования видео.

    1. Размер экрана

    Найдите монитор, достаточно большой для комфортного длительного просмотра во время дневных (или ночных!) Сеансов редактирования. К популярным размерам относятся экраны 19, 21,5, 24, 27 и 32 дюйма, также доступны сверхширокие модели. Если у вас достаточно места для просмотра на подходящем расстоянии, можно использовать более крупные мониторы с диагональю 40 дюймов и выше. Если вы планируете выполнять какую-либо работу на съемочной площадке, 19-дюймовый монитор предлагает хороший компромисс между размером экрана и портативностью с множеством дорожных футляров на выбор.

    2. Разрешение экрана

    Если вы редактируете в формате 4K и можете снизить стоимость монитора 4K или выше, выберите более высокое разрешение. С другой стороны, если ваша существующая система редактирования совместима с 1080p, и вы не готовы перейти на более высокие требования к обработке и хранению 4K, вы можете редактировать отснятый материал 4K с помощью прокси при просмотре на мониторе 1080p. Отснятый материал с более низким разрешением может отображаться на мониторе с более высоким разрешением (хотя он будет в меньшей, «оконной» форме), поэтому, если вы хотите сначала обновить свой монитор до 4K, вы можете это сделать.Конечно, если вы занимаетесь цветокоррекцией каким-либо образом, вам лучше выбрать разрешение 4K +.

    3. Поддерживаемые разрешения видео

    Большинство производственных мониторов поддерживают множество входных разрешений; когда вы используете форматы с более высокой или низкой частотой кадров или с меньшей частотой кадров, важно подтвердить совместимость. Такие разрешения, как DCI 4K (4096 x 2160), NTSC стандартной четкости или PAL для устаревших проектов и частота кадров, например 1080PsF 23.98/24 попадают в эту категорию.

    4. Типы панелей

    ЖК-мониторы

    широко используются для редактирования и предлагают высококачественные коэффициенты контрастности, уровни яркости и совместимость с цветовым охватом. ЖК-панели IPS (переключение в плоскости) предлагают лучшие углы обзора, чем их предшественники TN (скрученный нематик), и поддерживают профессиональные цветовые пространства. OLED-мониторы предлагают широкие углы обзора, высокие уровни контрастности и яркости, а также истинный черный цвет; они, как правило, дороже, чем ЖК-дисплеи того же размера.

    5.Поддержка HDR (расширенного динамического диапазона)

    Технология

    HDR значительно повышает интенсивность цвета и контраст ваших изображений. Уровни яркости монитора, выраженные в кд / м 2 (канделы на квадратный метр или нит), играют ключевую роль в отображении HDR; ищите 1000 кд / м 2 или выше для оптимального редактирования HDR. HDR10 — это более распространенный стандарт HDR с Dolby Vision или HDR10 +, доступный на некоторых мониторах; ищите стандарт, поддерживаемый вашей системой редактирования.

    6.Поддержка цвета: гамма, глубина цвета, субдискретизация цветности

    Поддержка цветовой гаммы (цветового диапазона) выражается в процентах, которые покрывает монитор. Более широкие гаммы, такие как Rec.2020, Adobe RGB и DCI-P3, обеспечивают экспоненциально более тонкую детализацию цвета, чем более старые стандарты, такие как sRGB / Rec.709. Используйте 10-битный цвет, чтобы максимально расширить динамический диапазон, особенно при работе с отснятым материалом с логарифмической гаммой. Более глубокая глубина цвета обеспечивает больше деталей, которыми вы можете манипулировать по своему вкусу при постобработке, но помните, что 10-битные цветные мониторы требуют наличия вашего графического процессора, ОС и т. Д.может обрабатывать 10-битный поток. Если вы влогер или ведущий шоу, который просто обрезает ваши клипы и, возможно, корректирует баланс белого перед публикацией в социальной сети, вы можете выбрать более доступные 8-битные цветные мониторы.

    7. Возможности подключения

    Какие соединения обеспечивает плата видео ввода / вывода вашего компьютера? Входные порты монитора включают HDMI, 12G / 6G / 3G-SDI (BNC), Thunderbolt ™, DisplayPort, USB и оптические варианты; убедитесь, что ваш дисплей совместим с видеовыходом вашей системы.Выходной порт — это удобная функция для подачи сигнала на большой монитор для просмотра директором или клиентом во время пост-обработки. Некоторые мониторы предлагают параметры ввода / вывода звука, которые позволяют выводить встроенный звук на внешние динамики.

    8. Настройка двух мониторов

    Убедитесь, что в вашем компьютере есть специальная карта для вывода цветовых профилей вашей системы NLE, если вы выбираете редактирование в одном «окне» и отображение полноразмерного воспроизведения в другом, или если вы используете один монитор для редактирования треков, а другой для цветокоррекции.

    9. Инструменты отображения

    Поддержка

    LUT (таблица поиска) позволяет просматривать записи журнала без их характерного плоского вида; некоторые мониторы могут отображать бок о бок изображения HDR и SDR (стандартный динамический диапазон) для сравнения. Популярные LUT предварительно загружены в некоторые мониторы и / или могут быть загружены через порт USB или слот для SD-карты. Стандартные инструменты отображения на многих мониторах включают вектороскоп, гистограмму, зебру экспозиции и маркеры кадра.

    10.Калибровка

    И последнее, но не менее важное: создайте процедуру калибровки монитора. Это приводит его в соответствие с установленным стандартом и важно для сохранения единообразия в вашем проекте. Некоторые мониторы поставляются с программным обеспечением для калибровки или их можно настроить, загрузив калибровочную таблицу LUT. Лучшим вариантом может быть программа калибровки с привязанным датчиком, поскольку ее можно использовать с несколькими моделями мониторов, или, в качестве альтернативы, вы можете нанять специалиста для выполнения первой калибровки и ознакомления с процессом.

    Хотя может показаться, что функции монитора постоянно обновляются, мы надеемся, что приведенные выше советы послужат основой для выбора монитора для редактирования видео. Более подробно о записи в формате журнала можно прочитать в статье моего коллеги Дэвида Адлера. Увидеть — значит поверить — зайдите в B&H Photo SuperStore, чтобы лично взглянуть на мониторы и изучить наш широкий выбор на веб-сайте B&H Photo.

    Работа с API данных

    API данных обеспечивает доступ к данным меток и метрик, захваченным агентами Sysdig и хранящимся в хранилищах данных Sysdig.Агенты Sysdig собирают данные о процессах, сети, системе и другой инфраструктуре с разрешением в 1 секунду и отправляют их в службу Sysdig worker с разрешением 10 секунд.

    API данных позволяет получать данные с исходным разрешением 10 секунд или ниже. Вы можете указать разрешение для возврата данных с помощью параметра sampling . У каждого разрешения разные периоды хранения данных. Поскольку сбор собственных данных выполняется с разрешением в 1 секунду, для каждой метрики необходимо указать агрегирование по времени.Сохранение данных

    Аналогичным образом данные, связанные с отдельными модулями, процессами и т. Д., Могут быть агрегированы на более высоком уровне. Например, на уровне хоста или пространства имен. Этот тип агрегирования зависит от указанного вами списка меток. Например, вы можете агрегировать данные на уровне хоста, указав метку хоста. Чтобы это работало, вам нужно указать групповое агрегирование.

    Дополнительные сведения об агрегировании данных см. В разделе «Агрегация данных».

    Общие рекомендации по использованию API данных

    • Максимальное количество выборок, которое вы можете получить через API данных, составляет 600.Следовательно, чем больше временное окно для извлечения данных, тем ниже будет разрешение.

    • API обеспечивает тайм-аут ответа 30 секунд. Большие временные окна, большее количество показателей, несколько сегментов (большее количество столбцов и строк) могут привести к увеличению времени отклика.

    • Некоторые метки могут не применяться к определенным объектам. Когда эти метки получены, значение метки будет нулевым.

    • Из-за текущего ограничения одно и то же имя метрики не может быть указано более одного раза независимо от агрегирования.

    Общие соглашения и аутентификация см. В разделе «Соглашения Sysdig REST API».

    Поле

    Описание

    последний

    Задает временное окно. Отметка времени выражается в секундах.

    начало

    конец

    Альтернатива последний для указания временного окна.

    Отметка времени выражается в секундах.

    отбор проб

    Разрешение данных, выраженное в секундах. Выборка дает единое агрегированное значение по всему окну. Его значение может быть одним из следующих;

    фильтр

    Определяет область для возвращаемых данных. Простое выражение для фильтрации данных:

     (не) значение оператора метки 

    Фильтр также может быть набором выражений, например, expr1 AND expr2 OR expr3 .

    • label: Любая метка, допускающая сегментацию

    • operator: Поддерживаемые операторы:

    • значение может быть одним из следующих:

    Например:

     POST / api / data
    
    {
      "фильтр": "kubernetes.node.name = 'n1'",
      ...
     

    metrics

    Задает метки или метрики, или и то, и другое, которые должны быть возвращены. Ярлыки требуют только идентификатора, тогда как метрики требуют идентификатора, а также агрегирования времени и групп.

    Агрегации времени: timeAvg (скорость), среднее, минимум, максимум, сумма

    Групповые агрегации: среднее, минимум, максимум, сумма

     «метрики»: [
        {"id": "container.name"},
        {
          "id": "cpu.cores.used",
          "aggregations": {"time": "avg", "group": "avg"}
        }
     

    Первой метрикой, запрошенной в запросе, является имя контейнера. Это показатель сегментации, поэтому критерии агрегирования не указаны. Эта вторая метрика запрашивает загрузку ЦП каждого контейнера отдельно.Показатель агрегирован как среднее значение.

    dataSourceType

    Задает тип объекта, для которого извлекаются метрики. Это особенно полезно, когда одно и то же имя метрики, например cpu.cores.used , используется для разных источников.

    Допустимые значения: host и container .

    подкачка

    Задает количество строк данных, которые должны быть возвращены.По умолчанию возвращаются строки от 0 до 9 (10 строк). Разбивка на страницы применяется к отсортированным строкам в соответствии со следующими критериями:

    • Если метрика доступна, отсортировать по первому значению метрики (по убыванию)

    • Если метрика недоступна, отсортировать по первому значению метки (по убыванию)

    Поле

    Описание

    данные

    Возвращает список точек данных.

    Каждая точка данных однозначно идентифицируется меткой времени и списком значений меток.

    t : метка времени в секундах.

    d : список значений, представляющих метки и метрики, отсортированный, как указано в запросе.

    начало

    конец

    Возвращает фактическое временное окно отрисованных данных.

    Время может отличаться от времени, когда API запрашивал данные (например,для согласования с графиком)

    Пример запроса и ответа

    В этом примере извлекаются ядра ЦП для контейнеров.

     POST / api / data
    
    {
      «последний»: 600,
      «выборка»: 600,
      "фильтр": ноль,
      "метрики": [
        {
          "id": "cpu.cores.used",
          "агрегаты": {"время": "среднее", "группа": "сумма"}
        }
      ],
      "dataSourceType": "контейнер",
      "paging": {
        "от": 0,
        «к»: 99
      }
    }
     

    Ниже приведен образец ответа:

     {
        "данные": [
            {
                «т»: 1582756200,
                "d": [
                    6.481
                ]
            }
        ],
        "старт": 1582755600,
        «конец»: 1582756200
    } 

    Библиотека сценариев Python для API данных

    Клиент Sysdig Python для взаимодействия с API данных. См. Python SDC Client для исчерпывающих примеров и документации.

    Функция: sysdig_api.get_data

     sdclient.get_data (metrics, start_ts, end_ts, sampling_s, filter, paging, datasource_type) 

    Возвращает запрошенные данные метрик.

    Аргументы

    Описание

    start_ts

    Начало временного окна запроса.Отметка времени выражается в секундах.

    end_ts

    Конец временного окна запроса. Отметка времени выражается в секундах.

    sampling_s

    Разрешение данных в секундах.

    фильтр

    Определяет область для возвращаемых данных.

    метрики

    Список метрик для запроса.

    datasource_type

    Источник показателей.

    Допустимые значения: host и container .

    подкачка

    Задает количество строк данных, которые должны быть возвращены. По умолчанию возвращаются строки от 0 до 9 (10 строк).

    Возвращает запрошенные данные метрик в файле JSON.

     нормально, res = sysdig_api.получить данные(
      start_ts = -600,
      end_ts = 0,
      sampling_s = 600,
      filter = None,
      метрики = [
        {
          "id": "cpu.cores.used",
          "агрегаты": {
              "время": "среднее",
              "группа": "сумма"
          }
        }
      ],
      datasource_type = "контейнер",
      paging = {"from": 0, "to": 99}
    )
     

    Архив бизнес-советов — RocketRez

    Проблемы прошедшего года выявили важность сбалансированной стратегии распределения для туристических компаний и компаний по организации аттракционов. Многие операторы, которые слишком сильно полагались на сторонние каналы, такие как OTA, столкнулись с трудностями при переходе на прямой маркетинг во время пандемии.И наоборот, тем брендам туров и аттракционов, которые владели данными о клиентах посредством прямого приобретения, было легче продвигать социально отдаленные варианты, такие как виртуальные туры и впечатления.

    Теперь, когда самое худшее позади в индустрии туризма, все признаки указывают на очень хороший весенне-летний сезон. По данным TripAdvisor, 67% американцев планируют хотя бы одну поездку этим летом. По мере того, как туристический бизнес и аттракционы начинают восстанавливаться, а потребители активно ищут ваши продукты и впечатления, привлечение клиентов и распространение должны быть в центре внимания.

    Может быть, у вашей компании уже есть надежная стратегия прямого цифрового маркетинга или вы хотите ее разработать.

    Ниже мы представили дорожную карту о том, как продумать свою стратегию прямого привлечения клиентов, начиная с органических каналов в качестве основы.

    Построение стратегии прямого маркетинга

    Многие туристические компании предпочитают платные каналы, например рекламу в Google и Facebook. Эти платформы относительно просты в настройке и могут дать немедленные результаты.Но результаты и ROI — это разные вещи. При отсутствии тщательного управления платная реклама может быстро исчерпать маркетинговый бюджет, в результате чего у вас не останется масштабируемой стратегии прямого привлечения. Затем компании обращаются к сторонним дистрибьюторам и полагаются на них, что оказывает понижательное давление на маржу и прибыльность.

    Это не означает, что платным цифровым технологиям нет места в вашей стратегии. Безусловно, это так, и мы коснемся этого более подробно ниже. Однако для многих компаний создание прочного фундамента, построенного на органических каналах, обеспечивает более устойчивую стратегию долгосрочного роста.

    Вот некоторые органические области, на которых следует сосредоточиться, а также практические советы, которые необходимо немедленно реализовать.

    SEO

    Мир SEO и оптимизации огромен. Однако есть несколько относительно простых действий, которые вы можете предпринять немедленно, чтобы дать вашим веб-страницам наилучшие шансы на высокий рейтинг в результатах поиска.

    1. Оптимизируйте свои метаданные

    Метаданные для SEO — это такие элементы, как теги заголовков и метаописания.Они рассказывают Google и пользователям, о чем ваша страница. Обязательно используйте ключевые слова с высокой ценностью в теге заголовка. Использование ключевых слов не требуется для метаописаний, поскольку они не имеют прямого влияния на рейтинг. Однако хорошо написанное метаописание означает более высокий рейтинг кликов (CTR).

    Анатомия результатов обычного поиска

    1. Установите приоритет мобильных

    Теперь Google официально отдает предпочтение мобильным страницам вашего сайта над настольными. Это означает, что если у вас есть полностью отзывчивый и молниеносный мобильный опыт, у вас больше шансов занять высокое место на страницах результатов поисковых систем (SERP).Чтобы получить представление о том, что Google думает о вашем мобильном опыте, войдите в Google Search Console, найдите Experience , а затем Mobile Useability в левом меню.

    Если вы видите весь зеленый цвет, это хорошо! Если ваш сайт выдает ошибки, например слишком мелкий текст, вы сможете увидеть эти сведения под диаграммой.

    1. Проверьте свои основные веб-данные.

    Не менее важны, чем мобильные возможности, новые Google Core Web Vitals, которые являются частью общих сигналов взаимодействия с вашей страницей.Начиная с июня 2021 года, Google начнет учитывать такие аспекты, как максимальная отрисовка контента (LCP), задержка первого ввода (FID) и совокупный сдвиг макета (CLS) в свой алгоритм.

    Это много сокращений, но не волнуйтесь!

    LCP измеряет, насколько быстро загружается страница. FID измеряет, насколько быстро эта страница становится интерактивной, а CLS показывает, насколько быстро страница стабилизируется.

    Опять же, все эти замечательные отзывы о вашем сайте можно найти в Google Search Console в разделе Experiences–> Core Web Vitals.

    1. Знайте свои ключевые слова и отслеживайте их

    Да, ключевые слова все еще имеют значение. Нет, не стоит слепо впихивать их в свой контент.

    Скорее всего, у вас уже есть список основных ключевых слов. Если нет, то это отличное место для начала. Проверьте, по каким ключевым словам ваши веб-страницы уже ранжируются. Затем используйте такой инструмент, как Ahrefs, для анализа разрывов между текущим рейтингом ключевых слов и другими ключевыми словами с большим объемом, имеющими отношение к вашим продуктам.

    Естественным образом вплетите эти термины в содержание вашей страницы (подробнее об этом ниже) . Наконец, используйте такой инструмент, как Wincher, чтобы отслеживать свои ключевые слова и ранжирование с течением времени, чтобы измерить успех.

    Контент-маркетинг

    Невозможно говорить о SEO без контент-маркетинга. Хотя контент может принимать самые разные формы — подкасты, видео, инфографика — сосредоточение внимания на вашем блоге может быть отличным способом привлечь вашу аудиторию и увеличить органический трафик.

    Вот несколько способов максимально эффективно использовать ваши усилия по контент-маркетингу:

    1. Составьте план

    Постоянный поток ценного контента — отличный способ масштабирования и привлечения потенциальных клиентов.Проактивно подходите к своему контенту и создайте простой календарь с темами и заголовками статей. Начните с трех месяцев и продолжайте строить оттуда. Все компании разные, но рекомендуется публиковать свежий контент не реже одного раза в две недели.

    1. Пишите для людей, а не для Google

    Этот совет нельзя переоценить. Да, при написании нового контента следует помнить о популярных ключевых словах. Но пишите естественно, как если бы вы хотели прочитать статью.Помните, что вы можете использовать варианты одного и того же слова или термина — Google достаточно умен, чтобы понимать синонимы и намерения пользователя. Например, если вы работаете в аквариуме и пишете статью 10 потрясающих фактов о большой белой акуле , Google знает, что большая белая акула и белая акула — одно и то же животное.

    1. Не изобретайте велосипед

    Итак, вы опубликовали статью в блоге, занимаете позицию на первой странице и получаете огромное количество органического трафика.Поздравляю! Но ваша работа на этом не заканчивается. Удвойте эту тему и превратите этот ценный письменный контент в инфографику, короткое видео или серию историй в Instagram. Все дело в том, чтобы показать своим клиентам и Google, что ваш бренд является экспертом в определенных темах. Часто этого можно добиться, просто перепрофилировав высокоэффективный контент.

    Роль платная

    Как упоминалось ранее, платные маркетинговые каналы, такие как Google Ads и Facebook, должны быть частью любой сбалансированной стратегии прямого маркетинга.Ключевым моментом является знание того, как использовать эти каналы.

    Рассматривайте Google Рекламу как дополнительный канал для привлечения трафика на условиях, по которым вы в настоящее время не занимаетесь органическим рейтингом. Если вы отслеживаете самые популярные ключевые слова, как было предложено выше, это должно быть несложным упражнением. Ищите те ключевые слова, которые имеют коммерческое значение для вашего бизнеса, но по которым ваша позиция в обычных результатах поиска недостаточно высока для получения значимого трафика.

    Возьмите эти ключевые слова и используйте такой инструмент, как Ahrefs, SEMRush или Google Keyword Planner, чтобы получить представление об объеме поиска и приблизительной цене за клик (цена за клик).

    Затем настройте свою кампанию Google Рекламы, используя строго структурированные группы объявлений, не более 15 ключевых слов в каждой группе. Не забывайте всегда проводить A / B-тестовую копию объявления, чтобы найти наиболее эффективное объявление.

    И не забывайте, что вы можете интегрировать свой аккаунт Google Рекламы с RocketRez, чтобы беспрепятственно отслеживать конверсии по мере их возникновения.

    Для брендов туров и мероприятий с ограниченным бюджетом рассмотрите возможность использования Facebook Ads для создания своей базы данных.

    Чтобы отслеживать электронные письма клиентов, создайте простую рекламную акцию или конкурс.Сделайте предложение чем-нибудь простым для понимания, но от которого трудно отказаться — например, бесплатный вход на аттракцион или эксклюзивное мероприятие, недоступное для широкой публики. Привлекайте пользователей на специальную целевую страницу и запрашивайте только минимальные личные данные, такие как имя и адрес электронной почты .

    Собираем все вместе

    Есть старая SEO-шутка, которая звучит примерно так: лучшее время для начала вашей SEO-стратегии — вчера. Второе лучшее время — сегодня.

    Хотя для создания устойчивого канала прямого привлечения клиентов требуются определенные усилия, в долгосрочной перспективе это стоит потраченного времени. Знание того, что у вашего бизнеса есть проверенный и масштабируемый способ привлечения клиентов, означает уменьшение влияния сторонних OTA на вашу модель продаж и распространения.


    Джаред Альстер — соучредитель и директор по стратегии Dune7, агентства по цифровой стратегии и бренд-маркетингу, ориентированного на растущие туристические и технологические компании.

    Подходящие индикаторы, использующие индексы, полученные на основе изменения диаметра стебля, для мониторинга состояния воды тепличных растений томатов

    Abstract

    Очень важно найти простой неразрушающий метод непрерывного измерения состояния воды в растениях для планирования полива. Изменения диаметра стебля в зависимости от водного статуса растений и содержания влаги в почве (SWC) были экспериментально исследованы в течение вегетационного периода 2011/2012 и 2012/2013 годов у выращиваемых в горшках томатов ( Lycopersicon esculentum L.) растения в пластиковой теплице. Это исследование было проведено для определения подходящих индексов SDV (изменение диаметра стебля) в качестве индикаторов состояния воды у растений томата для планирования полива. Эксперимент был разработан как двухфакторный рандомизированный блок с использованием SWC и стадий роста в качестве переменных. SWC контролировали на уровне 70-80% (полив с хорошим поливом), 60-70% (полив с небольшим дефицитом), 50-60% (полив с умеренным дефицитом воды) от полноты (FC), и предписанные стадии роста были вегетативными, этапы цветения и плодообразования, а также стадии сбора урожая.Регрессионный анализ показал, что SD 6 (разница между значением диаметра стержня в 06:00 и начальным показанием датчика) тесно связано с SWC (p <0,01) во время быстрого вегетативного роста, тогда как MDS (максимальное значение суточная усадка) была тесно связана с SWC (p <0,01) во время медленного вегетативного роста. Наши результаты показывают, что индикаторы, полученные из SDV, могут использоваться для определения водного статуса растений и для планирования полива на разных стадиях роста / развития.

    Образец цитирования: Meng Z, Duan A, Chen D, Dassanayake KB, Wang X, Liu Z, et al. (2017) Подходящие индикаторы, использующие индексы изменения диаметра стебля для мониторинга состояния воды тепличных растений томатов. PLoS ONE 12 (2): e0171423. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171423

    Редактор: П. Парда-Саради, Университет Дели, ИНДИЯ

    Поступила: 26 апреля 2016 г .; Одобрена: 20 января 2017 г .; Опубликовано: 3 февраля 2017 г.

    Авторские права: © 2017 Meng et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

    Доступность данных: Все данные содержатся в документе.

    Финансирование: Исследование финансировалось за счет целевого фонда Национальной программы китайских исследований и разработок в области высоких технологий (Китайская программа 863, номера грантов: 2011AA100509), ключевой и открытой лаборатории регулирования требований к воде для сельскохозяйственных культур Министерства внутренних дел. Сельское хозяйство и средства китайской исследовательской станции сельскохозяйственных угодий в открытой местности в Шан Цю.

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

    Введение

    Мониторинг состояния воды в растениях является важным источником информации для планирования полива. Поэтому простой, стабильный, неразрушающий метод непрерывного мониторинга состояния воды в растениях долгое время находился в поиске в исследованиях взаимосвязи между почвой, водой и растениями. Такой метод нужен для изучения влияния различных факторов окружающей среды на состояние воды и последующий рост растений.Многочисленные методы измерения состояния воды в растениях признаны учеными и экспертами. Однако единого мнения о наиболее подходящем индикаторе не достигнуто [1]. Часто используется предрассветный потенциал воды в листьях [2, 3], в то время как другие показатели, такие как потенциал воды в стеблях [4, 5], методы диффузии пара и относительное содержание воды в листьях, были приняты. Большинство из этих методов требуют разрушения растительной ткани, и все они обеспечивают периодические и локальные измерения, а не непрерывный и неразрушающий мониторинг состояния воды в растениях, что, возможно, ограничило применение этих методов для расчета требований к орошению больших площадей сельскохозяйственных угодий.

    Надежный показатель состояния воды в растениях может быть получен только на основе измерений растений [6]. Поскольку состояние воды в растении контролирует многие физиологические процессы и урожайность сельскохозяйственных культур, эта информация может быть очень полезна при планировании полива. Постоянный контроль состояния воды для растений имеет решающее значение, особенно в условиях недостаточного орошения, чтобы не допустить перерастания умеренного и потенциально полезного водного стресса в слишком серьезный и снижения урожайности. По этим причинам мониторинг реакции всего растения на состояние воды на основе изменения диаметра стебля стал популярным в области управления орошением во всем мире [7–17].

    Многие исследователи во всем мире стремятся определить полезные индикаторы, основанные на изменениях диаметра стебля и его пороговых значений в ответ на состояние воды в растениях для планирования полива. Ортуно и др. [18] показали, что когда рост ствола был очень низким, максимальная суточная усадка ствола (MDS) была лучшим показателем, в то время как минимальный диаметр ствола (MNTD) и максимальный диаметр ствола (MXTD) были самыми надежными показателями в условиях более быстрого роста. цитрусовых деревьев. Nortes et al.[19] указали, что MDS и скорость роста ствола (TGR) были чувствительны к водному стрессу и что TGR был полезен в качестве индикатора стресса и мог помочь в принятии решений об орошении молодых миндальных деревьев. Результаты эксперимента, проведенного Moreno et al. [20] на взрослых оливковых деревьях показали, что можно получить базовые значения для MDS, и поведение MDS лучше всего коррелировало с полуденным дефицитом давления пара и полуденной температурой воздуха. Пороговые значения интенсивности сигнала MDS (фактическая MDS / эталонная MDS) подходят для корректировки графика полива на основе работы, проводимой с миндалем [21, 22], лимоном [23–25], взрослым лимоном Fino [26], цитрусовыми [27]. и лимонные деревья [7].Swaef et al. [8] определили контрольные значения потенциала стволовой воды и максимальной суточной усадки ствола молодых яблонь на основе реакции растений на дефицит воды. Согласно Cuevas et al. [9], интенсивность сигнала MDS и DR (ежедневное восстановление) может быть полезными индикаторами для предотвращения усыхания плодов в орошаемых в недостаточном количестве оливковых садах для производства масла хорошего качества. Кроме того, надежные справочные уравнения для планирования полива с использованием подхода интенсивности сигнала были получены из регрессии значений MDS по сравнению ссуточная максимальная температура воздуха и дефицит давления пара воздуха. Moriana et al. [10] сообщили, что полуденный потенциал стволовой воды (SWP) был лучшим индикатором состояния воды на основе растений по сравнению с параметрами TDF (колебания диаметра ствола), когда планирование недостаточного орошения не выполнялось, и разница в TGR (DTGR), по-видимому, была быть хорошим индикатором водного стресса на основе порогового значения примерно -1,4 МПа для оливковых деревьев. Бадал и др. [11] предположили, что MDS является чувствительным индикатором состояния воды у деревьев каки и может в дальнейшем использоваться в качестве индикатора планирования полива для оптимального управления поливом этой культуры; тем не менее, при выборе количества деревьев для мониторинга в саду следует принимать во внимание большую изменчивость MDS от дерева к дереву.Ливеллара и др. [12] сообщили, что пороговое значение дефицита воды было связано с критическим значением потенциала стволовой воды (SWP) -0,50 МПа; Использование этого критического значения SWP и его корреляция с MDS и TGR привело к критическим значениям 165 мкм и 86 мкм в день -1 для MDS и TGR, соответственно.

    Однако самая последняя работа по полученным из SDV индексам как индикаторам водного стресса растений проводилась на садовых древесных породах. В отличие от большого количества исследований на фруктовых деревьях, только несколько исследований изучали травянистые виды [28–31], тогда как очень мало исследований оценивали SDV для овощей, таких как томаты [32, 33].Следовательно, основными целями данной работы были: (i) охарактеризовать поведение вариации диаметра стебля и его взаимосвязь с другими растительными индикаторами воды на разных фенологических стадиях у томатов, (ii) определить индексы, полученные из SDV, в качестве индикаторов и пороговые значения водного статуса растений в томате для планирования полива, и (iii) анализ взаимосвязей между вариацией диаметра стебля и метеорологическими переменными во время медленного вегетативного роста томатов для создания имитационной модели, основанной на множестве факторов, для количественного мониторинга воды в растениях. статус.Это обеспечит теоретическую основу и технические параметры для дальнейшего изучения и определения полезных индикаторов, основанных на изменении диаметра стебля в ответ на состояние воды в растениях, для автоматического полива различных видов растений в различных экологических условиях.

    Материалы и методы

    Опытный участок и сведения об обрезке

    Эксперимент в горшке с помидорами проводился в течение вегетационного периода 2011/2012 и 2012/2013 годов в пластиковой теплице (40 м длиной на 8,5 м).5 м) на экспериментальной ферме по орошению сельскохозяйственных культур Научно-исследовательского института ирригации сельскохозяйственных угодий Китайской академии сельскохозяйственных наук (35 ° 19 N, 113 ° 53 E, высота 73,2 м) в городе Синьсян, Провинция Хэнань, Китай, на равнине Хуан-Хуай-Хай. Климат типично умеренный, местность от полузасушливого до полувлажного. Среднегодовая температура воздуха составляет 13,5 ° C, годовая суммарная температура выше 0 ° C составляет 5070,2 ° C, продолжительность солнечного сияния в год составляет 2497 часов, безморозный период составляет 220 дней, количество осадков составляет 580 мм, а потенциальное испарение (измерено с 20-сантиметровая чаша) составляет 2000 мм на основе средних данных о погоде за 50 лет, собранных на метеостанции Синьсян в непосредственной близости от экспериментальной площадки.Уровень грунтовых вод выше 8 м. Почва представляет собой супесчаный суглинок со средней насыпной плотностью 1,38 г / см -3 , средней полевой емкостью 24% (гравитационное содержание) и средней постоянной точкой увядания 8% (гравитационное содержание) в профиле 0–100 см. . В теплице содержание органического вещества почвы, общего азота и фосфора и доступных N, P и K составляло 18,85 г кг -1 , 1,10 и 2,22 г кг -1 и 15,61, 72,0 и 101 мг кг — 1 соответственно. Неотапливаемая пластиковая теплица имела ориентацию восток-запад и пассивно вентилировалась.

    В качестве экспериментального материала выбраны

    растения томата ( Licopersicum esculetum L., Jindin № 1, местный сорт). Семена томатов были посажены 15 декабря, и эксперимент был начат с использованием 10-недельных трансплантатов. Цилиндрические железные горшки, использованные в эксперименте, состояли из внутренних горшков (диаметр 29,5 см, глубина 38 см) и внешних горшков (диаметр 31,0 см, глубина 38 см). Наружные горшки были заделаны на глубине 33 см под землей (т.е. край горшка располагался на 5 см над землей), а внутренние горшки были помещены во внешние горшки, что было удобно для взвешивания внутренних горшков.На дно внутреннего горшка помещался слой песка (толщиной 5 см), который использовался в качестве фильтрующего слоя для регулирования состояния почвенной воды и воздуха. Две перфорированные пластиковые трубки (внутренний диаметр 3 см) были завернуты в марлю и помещены по бокам каждого горшка для подачи воды или слива. Грунт во внутренних горшках был слегка утрамбован до насыпной плотности 1,25 г / см -3 . Уплотненная почва имела полевую продуктивность (FC) 24% (в пересчете на массу), содержание органического вещества 9,30 г / кг -1 , общее содержание N 0.98 г кг -1 , и доступное в почве содержание азота, фосфора и калия 44,02, 6,2 и 112 мг кг -1 , соответственно. Сложное удобрение (20 г; N: P: K = 15:15:15) добавляли в каждый горшок в качестве основного удобрения для обеспечения достаточного количества питательных веществ в течение экспериментального периода. Растения томатов пересаживали во внутренние горшки (одно растение / горшок), заполненные суглинком.

    Обработка орошения и экспериментальный дизайн

    Для горшков использовался двухфакторный рандомизированный блочный дизайн.Фактор водоподготовки содержал три уровня относительного содержания влаги в почве (SWC): 70–80% FC (влагоемкость поля), 60–70% FC и 50–60% FC, что представляет собой хорошо поливную, слегка недостаточную поливную и умеренно дефицитную. поливал соответственно. Вторым фактором были различные фенологические стадии растения, то есть стадии прорастания, цветения и сбора урожая. Всего было повторено 9 обработок 3 раза, что дало 27 горшков. Горшки ежедневно взвешивали на электронных весах.Все обработки получали поливную воду в соответствии с заданными уровнями (т.е. когда относительное содержание воды в почве опускалось ниже заданного нижнего предела, оно пополнялось до заданного верхнего предела) для каждой фенологической стадии, тогда как все растения хорошо орошались во время других этапов. Общий объем воды, нанесенной во время экспериментального цикла, измеряли с помощью мерного цилиндра. Эвапотранспирацию определяли методом водного баланса.

    Чтобы исследовать динамику изменения диаметра стебля томата и его связь с содержанием влаги в почве во время цикла сушки (от FC до точки увядания), одновременно был проведен эксперимент в сушильном горшке.Этот эксперимент состоял из 8 горшков; 4 горшка использовались для прикрепления датчиков диаметра стержня для измерения вариации диаметра стержня (SDV), а остальные 4 горшка использовались для мониторинга изменений содержания влаги в почве методом взвешивания. Верхняя поверхность почвы в горшках была покрыта пластиковым листом для предотвращения испарения. Перед началом цикла сушки горшки полностью орошали ранним вечером, и на следующий день утром измеряли относительное содержание влаги в почве (SWC) (методом сушки в печи). Позже набор из 4 горшков взвешивался каждое утро и вечер для определения потери воды каждый день.Ежедневный SWC рассчитывался по средним значениям утра и вечера. Когда предрассветный водный потенциал листьев резко снижался и достигал точки увядания, цикл сушки останавливали, и горшки хорошо орошали объемом воды, эквивалентным 100% FC. Через несколько дней после восстановления снова начали сушку растений.

    Измерения и методы

    Ежедневные метеорологические данные, включая температуру воздуха (T a ), относительную влажность (RH) и солнечную радиацию (Rs), регистрировались автоматической метеорологической станцией, расположенной в теплице, а дефицит атмосферного давления пара (VPD) рассчитывался из данные T a и относительной влажности (Таблица 1).

    Таблица 1. Среднесуточные значения основных метеорологических факторов, включая температуру воздуха ( T a ), относительную влажность ( RH ), солнечную радиацию ( Rs ) и дефицит давления пара ( VPD ) во время период с 8 по 15 апреля и с 8 по 15 июня 2012/2013 в теплице.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171423.t001

    SDV непрерывно измеряли у трех растений на обработку в разных повторяющихся горшках на протяжении всего экспериментального периода с использованием набора линейных датчиков переменного смещения (LVDT) ( модель DF ± 2.5 мм, точность ± 10 мкм, Solartron Metrology, Богнор-Реджис, Великобритания) на держателях из алюминия и «инвара» (сплава железа и никеля) с минимальным тепловым расширением. Датчики были прикреплены к основному стеблю отобранных растений томата на высоте примерно 10–15 см над уровнем земли. Точка контакта датчика соприкасалась с поверхностью стержня, для чего использовалась пружина и цианоакрилатный клей. Датчики были подключены к регистратору данных (модель CR10 X с мультиплексором AM416, Campbell Scientific, Логан, Юта, США), запрограммированному на автоматическое сканирование выходных сигналов датчиков каждые 10 секунд и сохранение средних значений каждые 30 минут.Регистратор данных был снабжен системой передачи данных на компьютер. В течение всего экспериментального периода датчики сбрасывались с интервалом в 3 дня (во время стадии активного роста) или 5 дней (во время стадии неактивного роста).

    Следующие показатели были получены на основе непрерывных измерений изменения диаметра стержня: максимальный суточный диаметр стержня (MXSD), минимальный суточный диаметр стержня (MNSD), максимальная суточная усадка стержня (MDS) (то есть разница между MXSD и MNSD) [ 21], и суточное изменение диаметра ствола в 06:00 (SD 6 ) (разница между значением диаметра ствола, измеренным в 06:00).Суточные скорости роста диаметра ствола (SGR) были рассчитаны с использованием значений MXSD, измеренных в течение двух последовательных дней.

    Горшки взвешивали ежедневно с использованием электронных весов для контроля влажности почвы, необходимой для обработки. Влажность почвы определяли гравиметрическим методом. Потенциал воды в листьях (ψ L ) измерялся периодически (примерно каждый час) на недавно полностью распустившихся листьях с восточной и западной сторон растений, на которых были размещены датчики LVDT; сообщалось среднее значение для двух образцов.Ψ L был измерен в середине утра с использованием барокамеры (модель ZLZ-4). Относительное содержание воды в листьях (соотношение между фактическим содержанием воды и содержанием воды в пухлых листьях, определенным после регидратации, LRWC) измеряли сушкой в ​​печи и взвешиванием. Все измерения растений проводились в одно и то же время в ясных условиях (с 08:00 до 18:00).

    Статистический анализ

    Все данные представлены как средние. Статистический анализ проводился с использованием Excel 2007 и DPS v 7.05. Различия между обработками исследовали с помощью теста ANOVA. Если статистически значимые различия (P <0,05) были обнаружены с помощью дисперсионного анализа, многократное сравнение средних значений выполнялось с использованием метода Дункана. Регрессионный анализ был проведен для установления уравнения множественной регрессии между MDS и переменными окружающей среды, а корреляционный анализ был использован для определения корреляций между индексами, полученными из SDV, SWC, метеорологическими факторами и другими показателями состояния воды на основе растений.Различия считались значимыми, когда P <0,05 (обозначено * в таблицах и на рисунках), и чрезвычайно значимыми, когда P <0,01 (обозначено ** в таблицах и на рисунках). Excel 2007 использовался для создания иллюстраций, а Photoshop CS3 версии 10.1 использовался для дальнейшей компиляции.

    Результаты

    Динамика изменения диаметра стержня за один цикл сушки

    На рис. 1 показана динамика изменения диаметра стержня (SDV) в цикле сушки. Диаметр стебля у растения томата характеризовался типичным изменением 24-часового цикла с колебаниями «зубчатой ​​формы» во время цикла сушки (с 22.06.2011 по 30.06.2011).Во все солнечные дни диаметр стебля днем ​​уменьшался, а ночью возвращался к исходному размеру. Однако с уменьшением доступности почвенной воды ранее сморщенный стебель не мог полностью вернуться к своему первоначальному размеру в ночное время. При снижении влажности почвы до 50–60% FC величина суточного прироста диаметра стебля была отрицательной. Подобные результаты наблюдались и с фруктовыми деревьями. Эти результаты показали, что SDV был чувствителен к изменениям водного статуса растений.

    Наблюдались явные суточные колебания диаметра ствола из-за факторов окружающей среды, таких как солнечная радиация (Rs) и дефицит давления паров воздуха (VPD). В типичном дневном цикле SDV в летние дни были отмечены три отдельные фазы, как сообщалось в предыдущих исследованиях SDV на деревьях [34–36]. На рисунке 1 показаны эти три фазы, а именно фаза усадки, определяемая как период, в течение которого диаметр ствола уменьшался, обычно с 06:00 до 08:00 часов утра, увеличение поступающей солнечной радиации, вызванное увеличением транспирации, как следствие. , водный потенциал листа и тургор клеток снизились, что, в свою очередь, привело к уменьшению диаметра стебля, постепенно достигая суточного минимального диаметра стебля (MNSD) до 14: 00–16: 00 ч; фаза восстановления, определяемая как часть цикла, во время которой диаметр ствола начал увеличиваться с уменьшением солнечной радиации и VPD примерно до 06:00 следующего утра, когда он достиг значения, зарегистрированного на этом утреннем максимуме; и фаза приращения, определяемая как период, в течение которого диаметр стержня продолжал увеличиваться, пока не достигал суточного максимального значения диаметра стержня (MXSD).Затем начинается фаза усадки следующего суточного цикла. Однако, как правило, когда растение испытывало серьезный дефицит воды, стебель не подвергался фазе прироста, а значения суточного прироста (DG) были даже отрицательными.

    Влияние моделей роста стеблей на индексы, полученные из SDV, как индикатор дефицита воды

    Динамика MDS во время фазы цветков и плодов (фаза быстрого вегетативного роста) при трех водных обработках показана на рис. 2А. Не было устойчивых статистически значимых различий (P> 0.05, LSD) в значениях MDS. Были большие колебания между растениями, орошаемыми разным количеством воды; временами MDS у хорошо поливаемых растений был выше, чем у растений с дефицитом воды, а в других случаях наблюдалась обратная картина. Неясно, что вызвало несоответствия в MDS во время быстрого вегетативного роста. Вполне вероятно, что естественный рост диаметра стебля сыграл роль, то есть более высокие темпы роста могли скрыть связанные с водой различия в MDS между растениями, поливаемыми разным количеством воды.Похоже, что MDS не может использоваться в качестве индикатора состояния воды в растениях на стадии цветков и плодов.

    Рис. 2. Динамика максимальной суточной усадки (МДС) диаметра стебля при различной схеме роста.

    Динамика МДС на стадии быстрого вегетативного роста растения томата с 8 по 15 апреля 2012 г. (а) и динамика МДС на стадии сбора урожая томата с 8 по 15 июня 2012 г. (б) при различных водных режимах (светлые треугольники) △: 50–60% FC; белые кружки ○: 60–70% FC; черные кружки ●: 70–80% FC).Каждая точка представляет собой среднее значение трех измерений. Звездочки ** указывают на статистически значимые различия между обработками LSD 0,01 . Вертикальные полосы соответствуют стандартной ошибке наблюдений.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171423.g002

    Динамика MDS по диаметру стебля в течение 9 дней подряд при уборке урожая (т.е. на стадии медленного вегетативного роста) томатов при различных водных режимах в теплице показаны на фиг. 2В.Устойчивые и статистически значимые различия (P <0,01) в MDS с некоторыми колебаниями между растениями, поливаемыми разными количествами, наблюдались у медленнорастущих зрелых растений. В обработках 50–60% FC (умеренно недостаточное орошение) и 60–70% FC (слегка дефицитное орошение) значения MDS оставались относительно постоянными в диапазоне 0,11–0,15 мм и 0,04–0,09 мм, соответственно, с соответствующим средним значением. значения в 6,75 и 3,25 раза больше, чем при обработке 70–80% FC (хорошо поливные растения).В это время значения MDS у растений 70–80% FC составляли в основном 0,00–0,04 мм. Регрессионный анализ показал, что MDS был тесно связан с SWC (R 2 из 0,9333; p <0,01), то есть MDS в диаметре стержня увеличивался с уменьшением SWC. Эти результаты предполагают, что MDS можно использовать в качестве индикатора состояния воды для растений на стадии сбора урожая (стадия медленного вегетативного роста) растений томата.

    Различия в суточном изменении диаметра ствола, измеренного в 06:00 (SD 6 ) (т.е., разница между значением диаметра ствола в 06:00 утра и начальным показанием датчика) между обработками воды была постоянной и статистически значимой (p <0,01). Регрессионный анализ показал сильную квадратичную взаимосвязь с коэффициентом детерминации (R 2 ) 0,9091 (p <0,01) между SD 6 и относительным содержанием воды в почве (SWC) в диаметре стебля на стадиях быстрого роста (рис. 3). Таким образом, SD 6 можно использовать в качестве чувствительного индикатора состояния воды у растений томата во время быстрого роста диаметра стебля.SD 6 эффективно отразил естественное увеличение диаметра ствола и его способность восстанавливать после усадки в различных условиях воды. SD 6 практически не пострадал от климатических факторов, таких как солнечная радиация (R s ), дефицит давления пара (VPD) и относительная влажность (RH), но на него повлияла температура воздуха (T) (Таблица 2).

    Рис. 3. Связь между дифференциалом вариации диаметра стебля в 06:00 (SD 6 ) и относительным содержанием влаги в почве (SWC) во время стадии быстрого роста растения томата в теплице.

    Уравнение корреляции: y = -2,0721x 2 + 4,0684x-1,8121; коэффициент детерминации (R 2 ) = 0,9091. Данные были собраны с 8 апреля по 6 мая.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171423.g003

    Связь между индексами, полученными из SDV, и относительной влажностью почвы

    Регрессионный анализ был использован для установления взаимосвязи между SD 6 и MDS и SWC (показано в таблице 3). Зависимости были линейными с коэффициентами детерминации (R 2 ), равными 0.9091 и 0,9853 для SD 6 и SWC, а также MDS и SWC соответственно. Эти отношения были статистически значимыми (P <0,01), что указывает на то, что индексы, полученные из SDV, могут чутко реагировать на SWC. Различные пороговые значения степени дефицита воды в почве, определенные предыдущим исследованием [37], были подставлены в соответствующие уравнения, а пороговые значения SD 6 и MDS для определения водного статуса растений представлены в таблице 4. В солнечные дни эти пороговые значения можно использовать в качестве показателей для автоматического планирования полива растений томатов.

    Связь между SDV и метеорологическими переменными и его эталонное уравнение

    Усадка стебля отражает перераспределение запасов воды из-за изменения градиентов водного потенциала и различных сопротивлений потоку воды внутри растения. Поскольку растения расположены в середине континуума почва-растение-атмосфера, любое измерение водного статуса растений, если оно проводится в солнечные часы, будет зависеть от содержания воды в почве, а также от условий окружающей среды.Следовательно, прежде чем индикаторы состояния воды на основе растений можно будет использовать для планирования полива, необходимо получить эталонное значение для растений в неограничивающих условиях почвенной воды.

    Результаты регрессионного анализа между MDS для хорошо поливаемых (70–80% FC, неограничивающие условия почвенной воды) зрелых растений и переменных окружающей среды представлены в таблице 5. MDS достоверно (P <0,01) коррелировал с Rs. , VPD, RH, APR и AP (r 2 = 0,3024, 0,8297, 0,7656, 0,3239 и 0.5750 соответственно). Эти результаты показали, что VPD был преобладающим фактором, влияющим на MDS, за которым следовал RH. Уравнение множественной регрессии было получено между MDS и переменными окружающей среды (VPD, RH, Rs, APR и AP), которые можно использовать для установления контрольного значения для обнаружения водного стресса растений на основе моделей MDS.

    (1)

    Результат F-теста показал, что уравнение регрессии с коэффициентом детерминации (R 2 ) 0,9557 было статистически значимым (P <0.01). Относительная ошибка между рассчитанными и измеренными значениями MDS находилась в диапазоне ± 0,06–5,80%. Тем не менее, не было значительных различий между рассчитанными и измеренными значениями MDS, но была статистически значимая линейная связь с коэффициентом детерминации (R 2 ) 0,9130 (P <0,01) между значениями MDS, рассчитанными по справочному уравнению, и фактическими. измеренные значения MDS (рис. 4). Следовательно, уравнение регрессии можно использовать для оценки эталонных значений MDS у растений томата в неограничивающих водных условиях почвы.При диагностике водного статуса растений на основе индексов, полученных из SDV, подходящий подход состоит в том, чтобы связать фактические значения MDS для данной обработки с эталонными значениями MDS, полученными для хорошо орошаемых растений на том же участке. Фактическое соотношение MDS / эталонного MDS и / или абсолютные различия между фактическим и эталонным MDS затем можно использовать в качестве индикатора состояния воды в растении для планирования полива.

    Рис. 4. Корреляция между значениями MDS, рассчитанными по эталонному уравнению, и фактическими измеренными значениями MDS.

    Уравнение корреляции: y = -0,9133x 2 + 0,0142x-1,8121; коэффициент детерминации (R 2 ) = 0,9133.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171423.g004

    Взаимосвязь между SDV и другими индикаторами состояния воды на основе растений

    Результаты экспериментов показали линейную зависимость между SDV (указанным значением диаметра стебля) и потенциалом воды в листьях (ψ L ) с использованием объединенных наборов данных для трех обработок воды (рис. 5A).Эта линейная зависимость была статистически значимой (P <0,01) и имела коэффициент детерминации (R 2 ) 0,751. Связь между SDV и относительным содержанием воды в листьях (LRWC) (рис. 5B) была аналогичной из-за тесной взаимосвязи между LRWC и ψ L ; коэффициент детерминации (R 2 ) 0,751 был статистически значимым (P <0,01).

    Рис. 5.

    Взаимосвязь между вариацией диаметра стебля (SDV) и потенциалом воды в листьях (a), и относительным содержанием воды в листьях (b). Уравнения корреляции: y = -20,339x-39,918 и y = 24,004x + 50,489 соответственно; коэффициенты детерминации (R 2 ) равны 0,7517 и 0,9312 соответственно. Данные были за сезон 2011/2012.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171423.g005

    Обсуждение

    Наблюдались очевидные различия в величине усадки и набухания диаметра стебля в зависимости от условий воды в почве, которые проявляли различные характеристики в зависимости от фенологической стадии.Во время фазы вегетативного роста и периодов быстрого роста стебля реакция роста диаметра стебля на водный статус растений была более очевидной по сравнению с MDS между водными обработками, в то время как было несколько заметных различий в суточном увеличении диаметра (DI). Вероятно, что у этих растений рост MDS может больше зависеть от уровня водного дефицита. В условиях обильного полива диаметр стебля быстро увеличивался, таким образом, значение DI было выше, в то время как в условиях дефицита воды диаметр стебля увеличивался медленно, а значение DI было ниже или даже отрицательным.Подобные результаты наблюдались на молодых персиках [21], оливковых [38], лимонных [39] и миндальных [19] деревьях. Однако у зрелых растений и в периоды медленного / незначительного роста значения MDS у хорошо поливаемых растений были ниже, и диаметр стебля быстро восстанавливался, тогда как значения MDS у растений с дефицитом воды были выше, а диаметры стебля восстанавливались медленно или не восстанавливались. в состоянии восстановить. Тот факт, что SDV характеризовался более высоким DI у быстрорастущих молодых растений по сравнению с более высоким MDS у зрелых растений с небольшим ростом стебля, обеспечил важную основу для определения подходящих индикаторов, полученных из SDV, для определения водного статуса растений в томатах.

    Многие исследователи во всем мире давно ищут полезные индикаторы, основанные на изменениях диаметра стебля и их пороговых значениях в зависимости от состояния воды в растениях для планирования полива. Стато и Хасегава [40] продемонстрировали, что соотношение между относительным соотношением диаметра стебля (RSD) и содержанием влаги в почве (SWC) было значительным для парниковых дынь, и что RSD ниже порогового значения можно было использовать в качестве индикатора для начала полива. ; однако определить критическое значение индикатора сложно из-за изменений RSD со временем в течение одного дня.Ли Бён Ву и Шин [41] использовали суточное увеличение диаметра (DI) (то есть разницу между диаметром стебля, измеренным в 6:00 утра в два последовательных дня) в качестве индикатора полива томатов и определили DI = 0 как пороговое значение для начала полива. DI тесно связан со стадиями роста. В период вегетативного роста диаметр стебля быстро увеличивается, что приводит к значительным различиям в значениях DI, которые соответствуют различным условиям воды. Возможно, будет целесообразно использовать DI в качестве индикатора для начала полива.В период репродуктивного роста диаметр стебля увеличивается медленно или может полностью прекратиться, что приводит к аналогичным значениям DI в разных условиях воды. В результате невозможно использовать DI в качестве индикатора для начала полива на стадиях репродуктивного роста. Gallardo et al. [42] обнаружили, что соотношение максимальной суточной усадки (MDS) и дефицита давления паров воздуха (VPD) сохраняло относительную стабильность в периоды без водного стресса, и что соотношение MDS / VPD значительно увеличивалось при водном стрессе.Следовательно, кажется более разумным использовать соотношение MDS / VPD в качестве индикатора, который позволяет количественно оценить влияние VPD на изменения диаметра ствола. Однако Gallardo et al. [42] не учитывали корреляцию между изменениями диаметра стебля и стадиями роста, что привело к ненадежной диагностике водного статуса растений. Основываясь на исследованиях, упомянутых выше, в этой статье проанализировано и доказано, что суточные колебания диаметра стебля, измеренные в 06:00 (SD 6 ), дают зависимость квадратичной кривой, которая близко приближается к относительному содержанию воды в почве на стадиях быстрого вегетативного роста томатов. , тогда как на стадиях медленного вегетативного роста MDS в значительной степени зависел от относительного содержания влаги в почве.В результате более практическое значение имеет выбор различных индексов, полученных из SDV, в качестве ключевых индикаторов для планирования орошения в соответствии с различными моделями роста диаметра ствола.

    Интенсивность сигнала (т.е. соотношение фактического значения MDS / эталонного значения MDS), предложенная Голдхамером и Ферересом [21] для оценки и сравнения чувствительности индикаторов для определения дефицита воды в растениях, широко использовалась для древесных пород [35, 43, 44 ]. Однако этот подход имеет ограниченное применение в томате; это было неприемлемо, когда член знаменателя был близок к нулю или был отрицательным.В нашем исследовании отношение имело более высокие значения коэффициента вариации (CV) по сравнению с абсолютными различиями: значения CV составляли 62–68% для отношения по сравнению с 14–37% для абсолютных различий. Таким образом, использование абсолютных различий между фактическими и эталонными значениями MDS для контрольных растений при неограничивающих водных условиях почвы предлагается в качестве подхода для определения водного статуса растений томата. Например, абсолютная разница между фактическими значениями MDS для растений с 60–70% FC (с небольшим дефицитом полива) и эталонными значениями MDS для растений с 70–80% FC (с хорошим поливом) находилась в диапазоне 0.03–0,08 мм (рис. 2B), что указывает на небольшой дефицит воды у растений томата и абсолютные различия между фактическими значениями MDS для растений с 50–60% FC (полив умеренного дефицита) и эталонными значениями MDS из 70–80% FC растений находились в диапазоне 0,10–0,14 мм, что указывает на умеренный дефицит воды у растений томата. Этот метод может привести к большей сложности управления (например, к разным графикам полива на одних и тех же участках) по сравнению с использованием контрольных линий, а также к увеличению инвестиционных затрат (например,г., большее количество датчиков). Однако в масштабе участка в теплице растения, используемые в качестве эталона, можно «лучше орошать» путем увеличения количества капельниц или их расхода, без необходимости использования других участков для орошения. Лучшим вариантом будет разработка динамических имитационных моделей, которые оценивают исходные значения MDS в соответствии с различными репрезентативными типами климатических лет.

    Стратегии дефицитного орошения и точного орошения необходимы в засушливых и полузасушливых районах, где не хватает воды.Традиционно решения по графику орошения часто основываются на определении содержания влаги в почве или напряженности влажности почвы. Однако локальные измерения водного статуса почвы имеют тот недостаток, что они не дают прямой информации о водных потребностях растений [45]. По этой причине использование индикаторов состояния воды на основе растений стало очень популярным в последние годы для изучения отношений между растениями и водой и для планирования более точных программ орошения, поскольку признано, что само растение является лучшим индикатором состояния воды. , а определение показателей водного стресса на основе растений обеспечивает оптимальное орошение и, следовательно, высокоэффективное использование дефицитных водных ресурсов во всем мире [46].Поскольку водный статус растений контролирует многие физиологические процессы и урожайность сельскохозяйственных культур, эта информация может быть очень полезна при планировании полива [21, 47]. В частности, в условиях недостаточного орошения постоянный контроль состояния воды для растений имеет решающее значение для предотвращения того, чтобы умеренный, потенциально полезный, водный стресс не стал слишком серьезным и закончился снижением урожайности [48, 49].

    В настоящее время доступно несколько методов, таких как потенциал воды в листьях, потенциал воды в стеблях, диффузия пара и относительное содержание воды в листьях для мониторинга состояния воды в растениях.Однако эти методы мониторинга состояния воды в растениях не могут быть легко автоматизированы и требуют разрушения растительных тканей, и все они обеспечивают периодические и локализованные измерения, а не непрерывный и неразрушающий мониторинг состояния воды в растениях, что могло ограничить внедрение этих методов для расчета требования к орошению больших площадей сельскохозяйственных угодий. Напротив, мониторинг состояния воды растений на основе индексов, полученных из SDV, имеет преимущества простого, надежного, чувствительного, неразрушающего и непрерывного сбора и передачи данных в течение всего поливного сезона [50, 51, 52], а затем может быть используется в качестве показателей для автоматизированного планирования полива томатов.Это позволяет планировать автоматический полив на основе показателей воды на основе растений, а не на основе оценок климатических факторов или содержания влаги в почве.

    Существует множество факторов, которые могут повлиять на производные индексы SDV, такие как факторы окружающей среды (например, доступность почвенной воды, Rs и VPD) и биологические факторы (например, виды сельскохозяйственных культур, фенологический период, возраст растений и нагрузка на растения). ), что предполагает, что вариации диаметра стебля следует рассматривать в контексте водного баланса, а также углеродного баланса растений.Более того, тот или иной индикатор не может быть пригоден только для диагностики водного статуса растений; необходимо тщательно изучить влияние других связанных аспектов на индикаторы, полученные из SDV, особенно динамические имитационные модели, которые оценивают исходные значения MDS при изменении климатических переменных. Многофакторное эталонное уравнение, установленное в этой работе, было всего лишь попыткой, которую необходимо было протестировать и улучшить в будущих исследованиях и разработке протоколов планирования полива для томатов.

    Примечательно также, что этот эксперимент проводился в чугунных горшках. При этом цель заключалась в том, чтобы легко и точно поддерживать влажность почвы в установленных пределах оросительной обработки во время экспериментального цикла. Тем не менее, вероятно, что рост корней в горшках был ограничен. Хотя во время эксперимента были приняты методы строгого контроля, в текущих результатах, полученных в экспериментах с горшечными культурами, были некоторые ограничения по сравнению с результатами, полученными в полевых экспериментах.

    Выводы

    Наше исследование с томатом показало, что суточные колебания диаметра стебля, измеренные в 06:00 (SD 6 ), были тесно связаны с относительным содержанием влаги в почве (R 2 = 0,9091, p <0,01) во время быстрой вегетации. стадии роста, тогда как во время стадии медленного вегетативного роста максимальная суточная усадка (MDS) была тесно связана с относительной влажностью почвы (R 2 = 0,9333, p <0,01). Пороговое значение SD 6 и MDS для различных уровней дефицита воды в почве может быть определено уравнениями взаимосвязи между SD 6 и MDS и относительным содержанием влаги в почве (SWC).Эти пороговые значения можно использовать в качестве показателей планирования автоматического полива томатов.

    Благодарности

    Мы благодарим Jingsheng Sun за предоставленные условия для экспериментов. Мы признательны Цзияну Чжану, Джинглей Вану, Ян Гао и Сяоцзюню Шену за бесценные обсуждения; Yiming Wang, Xiaoyi Ma, Zhengying Wei, Xingke Fan и др. за предоставление существенного понимания этого исследования; Сяо Чангу и Юю Чжану за помощь в проведении экспериментов. Мы очень признательны команде специалистов по корректуре за услуги по редактированию и копированию.

    Вклад авторов

    1. Концептуализация: ZJM AWD.
    2. Обработка данных: XSW ZGL.
    3. Формальный анализ: ZJM HL.
    4. Получение финансирования: ZJM AWD.
    5. Расследование: ZJM XSW ZGL HL SGG.
    6. Методология: ZJM AWD.
    7. Администрация проекта: ZJM AWD.
    8. Контроль: ZJM AWD.
    9. Подтверждение: ZJM XSW HL ZGL.
    10. Визуализация: ZJM DLC KBD.
    11. Написание — черновик: ZJM.
    12. Написание — просмотр и редактирование: ZJM DLC KBD.

    Список литературы

    1. 1. Katerji N, Itier B, Ferreira I. Etude de quelques crite`res указывает на то, что культура Hydrique d’une de tomate en re’gion semi-aride. Агрономия. 1988; 8: 425–433.
    2. 2. Феррейра М.И., Пачеко Калифорния, Валанкогне С., Михаэльсен Дж., Амельо Т., Доде Ф.А.Эвапотранспирация, индикаторы водного стресса и водный баланс почвы в саду Prunus persica в центральной Португалии. Acta Hort. 1997; 449: 379–385.
    3. 3. Valancogne C, Dayau S, Ame’glio T, Archer P, Daudet FA, Gama MIF и др. Связь между относительной транспирацией и предрассветным потенциалом воды в листьях у разных видов фруктовых деревьев. Acta Hort. 1997; 449: 423–429.
    4. 4. McCutchan H, Shackel KA. Потенциал стебля и воды как чувствительный индикатор водного стресса у черносливых деревьев (Prunus domestica L.резюме. Французский язык). J Am Soc Hort Sci. 1992; 117: 607–611.
    5. 5. Наор А., Кляйн И., Хуперт Х, Гринблат Ю., Перес М., Кауфман А. Взаимодействие водного стресса и уровня урожая в зависимости от урожайности нектарина, распределения плодов по размеру и водного потенциала. J Am Soc Hort Sci. 1999; 124: 189–183.
    6. 6. Kramer PJ. Водные отношения растений. Academic Press, Нью-Йорк. 1983; 489.
    7. 7. Ортуньо М.Ф., Гарсиа-Орельяна Ю., Конехеро В., Перес-Сармьенто Ф., Торресильяс А.Оценка пороговых значений интенсивности сигнала максимальной суточной усадки ствола при дефицитном орошении лимонных деревьев. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2009; 96: 80–86.
    8. 8. Сваеф Т.Д., Степь К., Лемер Р. Определение контрольных значений потенциала стволовой воды и максимальной суточной усадки ствола молодых яблонь на основе реакции растений на дефицит воды. Agric. Управление водными ресурсами. 2009; 96: 541–550.
    9. 9. Куэвас М.В., Торрес-Руис Дж. М., Альварес Р., Хименес М. Д., Куэрва Дж., Фернандес Дж. Э..Оценка полученных показателей изменения диаметра ствола как индикаторов водного стресса у зрелых оливковых деревьев. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2010; 97: 1293–1302.
    10. 10. Мориана А., Хирон И.Ф., Мартин-Паломо М.Дж., Конехеро В., Ортуно М.Ф., Торресильяс А. и др. Новый подход к планированию полива оливковых деревьев с использованием датчиков диаметра ствола. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2010; 97: 1822–1828.
    11. 11. Бадал Э., Буэса I, Герра Д., Бонет Л., Феррер П., Интриглиоло Д.С. Максимальная суточная усадка ствола является чувствительным индикатором водного стресса у растений Diospyros kaki (хурма).Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2010; 98: 143–147.
    12. 12. Ливеллара Н., Сааведра Ф., Сальгадо Э. Индикаторы на основе растений для планирования полива молодых вишневых деревьев. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2011; 98: 684–690.
    13. 13. Фернандес Дж. Э., Торрес-Руис Дж. М., Диас-Эспехо А., Монтеро А., Альварес Р., Хименес М. Д. и др. Использование измерений максимального диаметра ствола для определения водного стресса у зрелых оливковых деревьев ‘Arbequina’ при недостаточном орошении. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве.2011; 98, 12: 1813–1821.
    14. 14. Конехеро В., Меллишо С.Д., Ортуньо М.Ф., Мориана А., Морено Ф., Торресильяс А. Использование датчиков диаметра ствола для составления расписания регулируемого полива при дефиците раннеспелых персиковых деревьев. Экологическая и экспериментальная ботаника. 2011; 71, 3: 409–415.
    15. 15. Хайри Н.М., Шах Ризам МСБ, Наима М.И., Нооритавати М.Т., Хусна З.А. Оценка датчика обнаружения изменений диаметра стержня с использованием тензодатчика различного размера на стержне дендробия. Разработка процедур.2012; 41: 1421–1425.
    16. 16. Де ла Роса Дж. М., Конеса М. Р., Доминго Р., Торрес Р., Перес-Пастор А. Возможность использования контрольных линий колебаний диаметра ствола и потенциала стволовой воды для планирования полива ранних нектариновых деревьев. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2013; 126: 133–141.
    17. 17. Мориана А., Корелл М., Хирон И.Ф., Конехеро В., Моралес Д., Торресильяс А. и др. Регулируемый дефицитный полив на основе пороговых значений показателей колебаний диаметра ствола столовых оливковых деревьев.Scientia Horticulturae. 2013; 164: 102–111.
    18. 18. Ортуньо М.Ф., Аларкон Дж. Дж., Никола Э., Торресильяс А. Сравнение постоянно регистрируемых индикаторов водного стресса на основе растений для молодых лимонных деревьев. Почва растений. 2004; 267: 263–270.
    19. 19. Nortes PA, Pe´rez-Pastor A, Egea G, Conejero W., Domingo R. Сравнение изменений диаметра ствола и значений водного потенциала для определения водного стресса у молодых миндальных деревьев. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2005; 77: 296–307.
    20. 20. Морено Ф., Конехеро В., Мартин-Паломо М.Дж., Джиро’н И.Ф., Торресильяс А. Контрольные значения максимальной суточной усадки ствола для планирования полива оливковых деревьев. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2006; 84: 290–294.
    21. 21. Голдхамер Д.А., Феререс Э. Протоколы планирования полива с использованием непрерывно записываемых измерений диаметра ствола. Irrig Sci. 2001; 20: 115–125.
    22. 22. Гольдхамер Д.А., Феререс Э. Планирование орошения миндальных деревьев с помощью датчиков диаметра ствола.Irrig Sci. 2004; 23: 11–19.
    23. 23. Ортуньо М.Ф., Аларкон Дж. Дж., Никола Э., Торресильяс А. Колебания сокосного потока и диаметра ствола молодых лимонных деревьев в условиях водного стресса и повторного полива. Экологическая и экспериментальная ботаника. 2005; 54: 155–162.
    24. 24. Ортуньо М.Ф., Гарсиа-Орельяна Ю., Конехеро В., Руис-Санчез М.С., Аларкон Дж.Дж., Торресильяс А. Потенциал воды в стеблях и листьях, газообмен, сокодвижение и колебания диаметра ствола для определения водного стресса у лимонных деревьев .Деревья. 2006; 20: 1–8.
    25. 25. Ортуньо М.Ф., Гарсиа-Орельяна Й., Конехеро В., Руис-Санчез М.С., Маунзер О., Аларкоин Дж. Дж. И др. Связь между климатическими переменными и сокодвижением, потенциалом стволовой воды и максимальной суточной усадкой ствола лимонных деревьев. Почва растений. 2006; 279: 229–242.
    26. 26. Гарсия-Орельяна Й., Руис-Санчес М.С., Аларкон Дж. Дж., Конехеро В., Ортуно М. Ф., Никола Е и др. Предварительная оценка возможности использования максимальной суточной усадки ствола при планировании полива лимонных деревьев.Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2007; 89: 167–171.
    27. 27. Велес Дж. Э., Интриглиоло Д. С., Кастель Дж. Р. Планирование дефицитного полива цитрусовых деревьев с максимальной суточной усадкой ствола. Управление водными ресурсами в сельском хозяйстве. 2007; 90: 197–204.
    28. 28. Чен Л. Х., Медерски Х. Дж., Карри РБ. Влияние водного стресса на фотосинтез и диаметр стебля растений сои. Наука о растениеводстве. 1971; 11, 3: 428
    29. 29. Гек М.Г., Клеппер Б. Водные отношения хлопка. II. Непрерывная оценка водного потенциала растений по измерениям диаметра стебля.Агрономический журнал. 1977; 69, 4: 593.
    30. 30. Итак, HB. Анализ взаимосвязи между диаметром стебля и водным потенциалом листа. Агрономический журнал. 1979; 71, 4: 675.
    31. 31. Yatapanage KG, So HB. Взаимосвязь между водным потенциалом листьев и диаметром стебля у сорго. Агрономический журнал. 2001; 93, 6: 1341.
    32. 32. Сваеф Т.Д., Степ К. Связывание вариаций диаметра стебля с сокодвижением, тургором и водным потенциалом томатов. Функциональная биология растений.2010; 37, 5: 429.
    33. 33. Макберни Т., Костиган, Пенсильвания. Зависимость диаметра стебля от водного потенциала стеблей молодых растений капусты. Журнал экспериментальной ботаники. 1984; 35, 12: 1787–1793.
    34. 34. Ю К.С., Ли Ш., Мэн З.К., Ло Г.Г. Микровариации диаметра ствола четырех разных фруктовых деревьев в условиях водного стресса. Журнал науки о фруктах. 1999; 2: 86–91.
    35. 35. Даунс Дж., Бидл С., Уорледж Д. Суточные модели роста стеблей у орошаемых Eucalyptus globulus и E.нитены по отношению к климату. Деревья. 1999; 14: 102–111.
    36. 36. Deslauriers A, Morin H, Urbinati C, Carrer M. Ежедневная реакция погоды на увеличение радиуса ствола пихты бальзамической (Abies balsamea (L.) Mill.) По результатам дендрометрического анализа в бореальных лесах Квебека (Канада). Деревья. 2003; 17, 477–484.
    37. 37. Юань XK, Ян ZQ, Ли YX, Лю Q, Хан В. Влияние различных уровней водного стресса на фотосинтетические характеристики листьев и активность антиоксидантных ферментов тепличных помидоров.Фотосинтетика. 2015; 53, 2: 1–13.
    38. 38. Мориана А., Феререс Э. Индикаторы растений для планирования полива молодых оливковых деревьев. Irrig Sci. 2002; 21: 83–90.
    39. 39. Ортуньо М.Ф., Аларкон Дж. Дж., Никола Э., Торресильяс А. Интерпретация изменений диаметра ствола молодых лимонных деревьев при недостаточном орошении. Plant Sci. 2004; 167: 275–280.
    40. 40. Stao N, Hasegawa K. Система орошения дыни с компьютерным управлением и датчиком диаметра ствола.Acta Horticulturae. 1995; 226: 91–98.
    41. 41. Ли Б.В., Шин Дж. Х. Оптимальная система управления орошением тепличных томатов на основе диаметра стебля и мониторинга транспирации. Сельскохозяйственные информационные технологии в Азии и Океании. 1998; 87–90.
    42. 42. Галлардо М, Томпсон РБ, Фернндез Мэриленд. Реакция диаметра стебля на водный стресс у овощных культур, выращиваемых в теплицах. http://biomet.ucdavis.Edu. 2014.
    43. 43. Реморини Д., Массаи Р. Сравнение показателей состояния воды для молодых персиковых деревьев.Irrig Sci. 2003; 22: 39–46.
    44. 44. Интриглиоло Д.С., Кастель-младший. Непрерывное измерение водного статуса растений и почвы для планирования полива сливы. Irrig Sci. 2004; 23: 93–102.
    45. 45. Наор А., Нашиц С., Перес М., Гал Ю. Реакция размера плодов яблони на состояние воды в дереве и нагрузку на урожай. Физиология деревьев. 2008; 28: 1255–1261. pmid: 18519256
    46. 46. Стедуто П., Сяо Т.С., Ферререс Э. О консервативном поведении продуктивности воды биомассы.Ирригационная наука. 2007; 25: 189–207.
    47. 47. Голдхамер Д.А., Феререс Э., Салинас М. Могут ли миндальные деревья напрямую определять свои потребности в орошении? Калифорния Agric. 2003; 57: 138–144.
    48. 48. Доминго Р., Руис-Санчез М.С., Санчес-Бланко М.Дж., Торресильяс А. Водные отношения, рост и урожайность лимонных деревьев Фино при регулируемом дефицитном орошении. Ирриг. Sci. 1996; 16: 115–123.
    49. 49. Джонсон Р.С., Хэндли Д.Ф. Использование водного стресса для контроля вегетативного роста и продуктивности фруктовых деревьев умеренного пояса.Hort Sci. 2000; 35: 1048–1050.
    50. 50. Гольдхамер Д.А., Феререс Э. Планирование орошения миндальных деревьев с помощью датчиков диаметра ствола. Ирриг. Sci. 2004; 23: 11–19.
    51. 51. Наор А. Планирование полива и оценка водного статуса деревьев в лиственных садах. Hortic. Ред. 2006; 32: 111–165.
    52. 52. Галлардо М, Томпсон РБ, Вальдес ЛК, Фернандес Мэриленд. Реакция изменения диаметра стебля на водный стресс у овощных культур, выращиваемых в теплицах.Журнал садоводства и биотехнологии. 2006; 81, 3: 483–495.

    % PDF-1.6 % 794 0 obj> эндобдж xref 794 227 0000000016 00000 н. 0000007574 00000 н. 0000007710 00000 н. 0000007943 00000 п. 0000007986 00000 п. 0000008114 00000 п. 0000008431 00000 н. 0000009474 00000 н. 0000009534 00000 п. 0000009771 00000 п. 0000010392 00000 п. 0000010446 00000 п. 0000011495 00000 п. 0000011740 00000 п. 0000012779 00000 п. 0000013009 00000 п. 0000025373 00000 п. 0000070459 00000 п. 0000119296 00000 н. 0000168646 00000 н. 0000168906 00000 н. 0000169494 00000 н. 0000169587 00000 н. 0000169679 00000 н. 0000169771 00000 н. 0000169863 00000 н. 0000170039 00000 н. 0000170150 00000 н. 0000170243 00000 н. 0000170335 00000 н. 0000170427 00000 н. 0000170519 00000 н. 0000170695 00000 н. 0000170813 00000 н. 0000170884 00000 н. 0000170962 00000 н. 0000171066 00000 н. 0000171109 00000 н. 0000171319 00000 н. 0000171362 00000 н. 0000171565 00000 н. 0000171608 00000 н. 0000171790 00000 н. 0000171833 00000 н. 0000171997 00000 н. 0000172040 00000 н. 0000172228 00000 н. 0000172271 00000 н. 0000172452 00000 н. 0000172495 00000 н. 0000172679 00000 н. 0000172722 00000 н. 0000172816 00000 н. 0000172859 00000 н. 0000172948 00000 н. 0000172991 00000 н. 0000173082 00000 н. 0000173125 00000 н. 0000173263 00000 н. 0000173385 00000 н. 0000173428 00000 н. 0000173573 00000 н. 0000173671 00000 н. 0000173714 00000 н. 0000173858 00000 н. 0000173995 00000 н. 0000174078 00000 н. 0000174121 00000 н. 0000174212 00000 н. 0000174368 00000 н. 0000174498 00000 н. 0000174541 00000 н. 0000174667 00000 н. 0000174854 00000 н. 0000175022 00000 н. 0000175065 00000 н. 0000175210 00000 н. 0000175353 00000 н. 0000175457 00000 н. 0000175500 00000 н. 0000175602 00000 н. 0000175773 00000 н. 0000175886 00000 н. 0000175929 00000 н. 0000176061 00000 н. 0000176193 00000 н. 0000176277 00000 н. 0000176319 00000 н. 0000176401 00000 н. 0000176490 00000 н. 0000176532 00000 н. 0000176628 00000 н. 0000176670 00000 н. 0000176713 00000 н. 0000176834 00000 н. 0000176877 00000 н. 0000177025 00000 н. 0000177068 00000 н. 0000177110 00000 н. 0000177153 00000 н. 0000177301 00000 н. 0000177344 00000 н. 0000177465 00000 н. 0000177508 00000 н. 0000177628 00000 н. 0000177671 00000 н. 0000177714 00000 н. 0000177757 00000 н. 0000177875 00000 н. 0000177918 00000 н. 0000178043 00000 н. 0000178086 00000 н. 0000178129 00000 н. 0000178172 00000 н. 0000178257 00000 н. 0000178300 00000 н. 0000178390 00000 н. 0000178433 00000 н. 0000178539 00000 н. 0000178582 00000 н. 0000178684 00000 н. 0000178727 00000 н. 0000178770 00000 н. 0000178862 00000 н. 0000178905 00000 н. 0000179058 00000 н. 0000179167 00000 н. 0000179210 00000 н. 0000179297 00000 н. 0000179444 00000 н. 0000179546 00000 н. 0000179589 00000 н. 0000179696 00000 н. 0000179835 00000 н. 0000179933 00000 н. 0000179976 00000 н. 0000180085 00000 н. 0000180216 00000 н. 0000180309 00000 н. 0000180352 00000 н. 0000180446 00000 н. 0000180580 00000 н. 0000180687 00000 н. 0000180730 00000 н. 0000180837 00000 н. 0000180880 00000 н. 0000180923 00000 н. 0000180966 00000 н. 0000181074 00000 н. 0000181117 00000 н. 0000181232 00000 н. 0000181275 00000 н. 0000181375 00000 н. 0000181418 00000 н. 0000181529 00000 н. 0000181572 00000 н. 0000181682 00000 н. 0000181725 00000 н. 0000181768 00000 н. 0000181811 00000 н. 0000181854 00000 н. 0000181897 00000 н. 0000181940 00000 н. 0000181983 00000 н. 0000182082 00000 н. 0000182125 00000 н. 0000182232 00000 н. 0000182275 00000 н. 0000182318 00000 н. 0000182361 00000 н. 0000182466 00000 н. 0000182509 00000 н. 0000182608 00000 н. 0000182651 00000 н. 0000182759 00000 н. 0000182802 00000 н. 0000182845 00000 н. 0000182888 00000 н. 0000182931 00000 н. 0000183050 00000 н. 0000183093 00000 н. 0000183181 00000 н. 0000183290 00000 н. 0000183333 00000 н. 0000183443 00000 н. 0000183486 00000 н. 0000183626 00000 н. 0000183669 00000 н. 0000183785 00000 н. 0000183828 00000 н. 0000183952 00000 н. 0000183995 00000 н. 0000184119 00000 н. 0000184162 00000 н. 0000184275 00000 н. 0000184318 00000 н. 0000184456 00000 н. 0000184499 00000 н. 0000184628 00000 н. 0000184671 00000 н. 0000184800 00000 н. 0000184843 00000 н. 0000184967 00000 н. 0000185010 00000 н. 0000185155 00000 н. 0000185257 00000 н. 0000185300 00000 н. 0000185401 00000 п. 0000185445 00000 н. 0000185582 00000 н. 0000185626 00000 н. 0000185756 00000 н. 0000185800 00000 н. 0000185929 00000 н. 0000185973 00000 п. 0000186086 00000 н.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *