Проектирование и технико-экономическое обоснование информационной системы обеспечения бесперебойного топливоснабжения крупного аэропортового комплекса

Введение: Актуальность, цели и предмет исследования

В авиационном секторе, где каждая минута простоя воздушного судна оборачивается многотысячными убытками, бесперебойное снабжение топливом является не просто логистической операцией, а критически важным звеном в обеспечении производственной безопасности и экономической стабильности. По данным отраслевых аналитиков, срыв графика заправки самолета может привести к цепной реакции задержек, затрагивающей десятки рейсов и сотни пассажиров. Таким образом, автоматизация и оптимизация процессов в топливозаправочном комплексе (ТЗК) крупного аэропорта становится императивом.

Представленная работа нацелена на создание исчерпывающей исследовательской и методологической базы для проектирования и экономического обоснования высоконадежной информационной системы (ИС), способной обеспечить бесперебойное снабжение авиационным топливом крупного аэропортового комплекса Подмосковья. И что из этого следует? Инвестиции в такую систему обеспечивают не только сокращение операционных расходов, но и гарантируют соответствие жестким международным и российским стандартам безопасности полетов.

Цель работы состоит в разработке технического проекта ИС управления топливоснабжением, включая детальное моделирование бизнес-процессов, выбор оптимальной архитектуры и расчет экономической эффективности внедрения ИТ-решения.

Структура работы охватывает ключевые этапы жизненного цикла ИТ-проекта: от анализа нормативно-правового поля и требований безопасности, до технического проектирования архитектуры данных и комплексного финансового анализа.

Теоретические и нормативно-правовые основы проектирования ИС

Специфика управления цепями поставок (SCM) в авиационной логистике заключается в крайне низком допуске к ошибкам и задержкам. Топливо – это не просто ресурс; это ключевой фактор безопасности полетов. Следовательно, проектирование ИС должно базироваться на строгом следовании отраслевым стандартам и законодательству, что диктует уникальные требования к надежности и информационной безопасности.

Регулирование авиатопливообеспечения и требования к ИС

Деятельность топливозаправочных комплексов в Российской Федерации находится под жестким контролем, что закреплено в Федеральных авиационных правилах (ФАП). В частности, Приказ Минтранса РФ от 17.02.2023 № 48 устанавливает конкретные требования к юридическим лицам, которые осуществляют авиатопливообеспечение.

ИС, предназначенная для управления АГСМ (авиационными горюче-смазочными материалами), должна обеспечивать строгий учет и контроль на всех критических этапах:

1. Прием АГСМ на склад: Автоматическая фиксация объемов, температуры и качества каждой партии, исключающая человеческий фактор при внесении первичных данных.
2. Хранение и подготовка: Мониторинг условий хранения, автоматизированное управление процессами фильтрации и контроля качества топлива перед выдачей.
3. Выдача и заправка: Точный учет объемов, выданных каждому воздушному судну, с привязкой к бортовому номеру, рейсу и времени, что является основой для дальнейшего биллинга и оперативного планирования.

Эти требования ФАП трансформируются в функциональные требования к ИС, обеспечивая ее легитимность и надежность как инструмента оперативного управления и контроля качества. Какой важный нюанс здесь упускается? Соответствие ФАП защищает аэропорт от отзывов лицензий и крупных штрафов, что само по себе формирует значительную непрямую экономическую выгоду.

Интеграция требований информационной безопасности (Secure SDLC)

Поскольку авиационный комплекс является объектом критической информационной инфраструктуры (КИИ) и часто оперирует государственными данными, проектируемая ИС должна соответствовать высочайшим стандартам защиты информации.

Основу регуляторного поля составляет Приказ ФСТЭК России от 11 февраля 2013 г. №17, который устанавливает требования к защите информации в государственных информационных системах (ГИС). Это обязывает разработчика учитывать угрозы безопасности и применять адекватные меры защиты уже на этапе проектирования.

Критически важным современным требованием является внедрение защищенного цикла разработки программного обеспечения (Secure Software Development Life Cycle, Secure SDLC). Это не просто мера безопасности, а методология, интегрирующая проверки и меры защиты на каждом этапе разработки. Данное требование актуализировано Приказом ФСТЭК России от 01.12.2023 № 240, вступившим в силу с 01.06.2024. Этот приказ утвердил Порядок сертификации процессов безопасной разработки ПО средств защиты информации.

Процесс Secure SDLC должен быть реализован в соответствии с национальным стандартом ГОСТ Р 56939-2024 «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования».

Требование / Стандарт	Область регулирования	Влияние на проектирование ИС
ФАП (Приказ № 48)	Авиатопливообеспечение	Определение функциональных требований к учету и контролю качества АГСМ.
Приказ ФСТЭК № 17	Защита информации в ГИС/КИИ	Требования к классификации ИС и применению мер защиты (аутентификация, контроль доступа, аудит).
Приказ ФСТЭК № 240	Сертификация процессов разработки	Обязательность применения методологии безопасной разработки (Secure SDLC).
ГОСТ Р 56939-2024	Secure SDLC	Технические требования к процессу: анализ уязвимостей, статический и динамический анализ кода, безопасное конфигурирование.

Моделирование бизнес-процессов топливозаправочного комплекса и определение KPI

Для успешной автоматизации необходимо точно понимать, как протекают процессы «на земле». Моделирование бизнес-процессов позволяет выявить неэффективные операции, дублирование функций и неоптимальные информационные потоки, которые в авиации могут привести к катастрофическим задержкам.

Детальное моделирование процессов ТЗК в нотации BPMN

Международным стандартом для графического описания процессов является нотация BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation). Она стандартизирована Object Management Group (OMG) и признана ISO/IEC 19510, что гарантирует ее универсальность и возможность использования в BPMS-системах.

Моделирование процессов ТЗК в BPMN проходит в два этапа:

1. Модель «Как есть» (As-Is): Создается для фиксации текущего состояния, включая ручные операции, бумажный документооборот и временные задержки, например, при сверке данных между бухгалтерией и оперативным отделом ТЗК.
2. Модель «Как будет» (To-Be): Описывает процесс после внедрения ИС. Ключевые изменения включают:
   • Автоматизированный прием: Данные от датчиков на трубопроводах автоматически заносятся в ИС.
   • Цифровой контроль качества: Результаты лабораторных тестов мгновенно фиксируются в системе и привязываются к конкретной партии.
   • Оптимизация заправки: Автоматическое формирование наряда на заправку на основе полетного задания, передача данных на бортовой терминал заправщика и мгновенная фиксация факта заправки.

Применение BPMN позволяет не только визуализировать процесс, но и создать основу для его исполнения (Execution), так как диаграммы могут быть транслированы в языки исполнения, такие как WSBPEL, что приближает ИТ-проект к концепции Low Code/No Code для автоматизации.

Система ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки бесперебойности

Эффективность ИС должна измеряться через ее влияние на ключевые операционные цели аэропорта — в первую очередь, на обеспечение бесперебойности. Система KPI должна быть разработана на основе методик, адаптированных под стратегические цели авиапредприятия. Критически важно, чтобы эти показатели отражали не просто техническую работу системы, но и ее конечную пользу для бизнеса.

Критически важные KPI для оценки бесперебойности авиационного топливоснабжения включают:

1. Процент выполнения SLA по времени заправки (SLA Fulfillment Rate): Отражает долю заправок, выполненных в пределах нормативного времени (например, 40 минут с момента прибытия к самолету). Автоматическое отслеживание этого KPI позволяет ИС оперативно выявлять отклонения.
2. Точность прогнозирования запасов топлива (Inventory Forecast Accuracy): Показывает разницу между плановым и фактическим уровнем запасов. ИС должна минимизировать этот показатель, предотвращая риски дефицита или избытка.
3. Коэффициент эксплуатационной готовности оборудования (К_ЭГ или A_o): Это важнейший показатель для ТЗК, отражающий способность оборудования (насосных станций, топливозаправщиков) находиться в работоспособном состоянии.

Коэффициент эксплуатационной готовности (К_ЭГ) рассчитывается как вероятность того, что объект окажется работоспособным в произвольный момент времени, и зависит от надежности и ремонтопригодности оборудования:

$$ К_{\text{ЭГ}} = \frac{\text{СрТ}_{\text{нар}}}{\text{СрТ}_{\text{нар}} + \text{СрТ}_{\text{вос}}} $$

Где:

• СрТ_нар — Среднее время наработки на отказ (Mean Time Between Failures, MTBF).
• СрТ_вос — Среднее время восстановления (Mean Time To Repair, MTTR).

Проектируемая ИС должна не просто фиксировать отказы, но и использовать предиктивную аналитику для прогнозирования потенциальных сбоев, что напрямую увеличивает показатель К_ЭГ.

Архитектурное и техническое проектирование высокодоступной ИС

Требование к бесперебойному снабжению топливом транслируется в требование к эксплуатационной готовности ИС. Система управления ТЗК должна работать в режиме 24×7. Отраслевые требования к крупным аэропортам часто ограничивают суммарное допустимое время простоя в рабочее время не более чем 1 часом в квартал. Достижение такого уровня надежности требует применения самых современных архитектурных подходов.

Выбор современных ИТ-архитектур и методологий

Архитектура: Для обеспечения масштабируемости, отказоустойчивости и высокой доступности оптимальным выбором является микросервисная архитектура. Вместо монолитного приложения, микросервисы (например, сервис управления запасами, сервис контроля качества, сервис планирования заправок) могут быть независимо разработаны, развернуты и масштабированы. Отказ одного микросервиса не приводит к остановке всей системы.

Инфраструктура: Развертывание в виде облачных сервисов (PaaS/IaaS) позволяет использовать встроенные механизмы облачных провайдеров для автоматического горизонтального масштабирования, балансировки нагрузки и быстрого восстановления после сбоев (Disaster Recovery).

Методологии: Для оперативного реагирования на меняющиеся требования авиационного бизнеса и обеспечения непрерывного обновления функционала используются:

1. Agile (Scrum): Фокус на итеративной разработке (спринтах), быстром получении обратной связи от операторов ТЗК и поставке работающего продукта.
2. DevOps: Устранение барьеров между разработкой (Dev) и эксплуатацией (Ops). Ключевой принцип — автоматизация процессов непрерывной интеграции и непрерывной поставки (CI/CD). Это позволяет вносить изменения в ИС быстро и безопасно, не нарушая работу критически важной системы 24×7.

Таким образом, комбинация микросервисов, облачной инфраструктуры и методологии DevOps является техническим базисом для достижения требований к эксплуатационной готовности (99,9% и выше). Если мы не обеспечим такую готовность, не возникнут ли риски, что даже самый лучший экономический расчет окажется бессмысленным?

Проектирование логической и физической модели базы данных

Надежная база данных является фундаментом ИС. Проектирование должно проходить через три уровня детализации.

1. Концептуальная и Логическая модель данных (ЛМД)

Концептуальная модель определяет ключевые сущности предметной области (Резервуар, Партия топлива, Заправщик, Рейс, Заказ на заправку).

Логическая модель (ЛМД) конкретизирует эти сущности в виде таблиц, атрибутов и связей. Для обеспечения целостности данных и минимизации избыточности критически важна нормализация данных. Рекомендуется достижение как минимум Третьей нормальной формы (3НФ), при которой все неключевые атрибуты зависят только от первичного ключа. Это исключает аномалии обновления, удаления и вставки данных.

2. Физическая модель данных (ФМД) и SCM в реальном времени

ФМД зависит от выбранной СУБД (например, PostgreSQL, Oracle). Она включает определение типов данных, создание индексов для ускорения выполнения запросов и настройку механизмов высокой доступности (репликации, кластеризации).

Проектирование БД для SCM в реальном времени имеет специфические требования:

• Обработка потоковых данных (IoT): ИС должна интегрировать данные от многочисленных IoT-датчиков и сенсоров, установленных на топливозаправщиках, резервуарах и насосных станциях. Это требует архитектуры, способной быстро принимать и обрабатывать большие объемы временных рядов (например, использование NoSQL-компонентов или секционирование данных).
• Концепция Supply Chain Control Tower: БД должна быть спроектирована для поддержки централизованного агрегированного мониторинга и анализа данных в режиме реального времени. Это означает, что для оперативного принятия решений (например, о перераспределении заправщиков) данные должны быть немедленно доступны и визуализированы, что требует оптимизации таблиц для чтения (read-optimized tables), возможно, с использованием денормализации для аналитических целей.

Технико-экономическое обоснование эффективности внедрения ИС

Проектирование ИС, даже самой технически совершенной, не имеет смысла без убедительного экономического обоснования. В авиационном секторе, где инвестиции исчисляются миллионами, необходимо доказать, что выгоды от сокращения простоев и повышения точности учета перевесят затраты.

Методология и исходные данные для финансового анализа

Для оценки эффективности ИТ-проекта используются динамические финансовые методы, которые учитывают временную стоимость денег путем дисконтирования будущих денежных потоков.

Ключевые методы, используемые в анализе:

1. Чистый приведенный доход (Net Present Value, NPV): Основной критерий.
2. Внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return, IRR).
3. Дисконтированный срок окупаемости (Discounted Payback Period, DPP).

Исходные данные для расчетов:

Категория	Примерные составляющие
Первоначальные инвестиции (I0)	Стоимость лицензий, оплата услуг интегратора/разработчиков, закупка оборудования (серверы, IoT-датчики), обучение персонала.
Операционные расходы (Кt)	Заработная плата обслуживающего ИС персонала, оплата облачных сервисов/хостинга, техническое обслуживание, амортизация.
Прирост дохода/экономия (Dt)	Сокращение потерь от простоя самолетов (основной эффект), экономия на топливе за счет точного учета, снижение административных расходов, предотвращение штрафов за несоблюдение ФАП.
Норма дисконта (r)	Стоимость капитала аэропорта, скорректированная на инфляцию и премию за риск.
Срок проекта (T)	Расчетный период, обычно 5-7 лет.

Расчет чистого приведенного дохода (NPV) и внутренней нормы доходности (IRR)

Чистый приведенный доход (NPV) показывает, насколько проект увеличит стоимость компании.

Формула расчета NPV:

$$ \text{NPV} = \sum_{t=1}^{T} \frac{(D_{t} — K_{t})}{(1 + r)^{t}} — I_{0} $$

Где:

• D_t — прирост дохода в году t;
• K_t — капитальные вложения (затраты) в году t;
• r — норма дисконта;
• T — длительность расчетного периода;
• I₀ — первоначальные инвестиции (при t=0).

Проект признается эффективным, если NPV > 0. Что из этого следует? Положительное значение NPV означает, что проект создает дополнительную ценность для акционеров сверх того, что можно было бы получить при инвестировании в минимально рискованные активы.

Обоснование нормы дисконта (r)

Норма дисконта (r) является критически важным параметром. Она не просто отражает временную стоимость денег, но и включает в себя оценку рисков.

$$ r = r_{\text{min}} + \text{Инфляция} + \text{Премия за риск ИТ-проекта} $$

• Стоимость капитала (r_min): Минимальная требуемая доходность, которую компания могла бы получить, инвестируя в альтернативный, менее рискованный проект.
• Инфляция: Учитывается для приведения будущих денежных потоков к текущей сто��мости.
• Премия за риск ИТ-проекта: Дополнительный процент, отражающий высокую вероятность превышения бюджета, задержки сроков внедрения или неполного достижения функциональных целей, что особенно актуально для сложных систем SCM.

Расчет IRR

Внутренняя норма доходности (IRR) — это та ставка дисконтирования, при которой NPV проекта равен нулю.

$$ \sum_{t=1}^{T} \frac{(D_{t} — K_{t})}{(1 + \text{IRR})^{t}} — I_{0} = 0 $$

Если рассчитанное значение IRR выше стоимости капитала (ставки r), проект является привлекательным, поскольку обещает доходность выше минимально требуемой.

Пример (Гипотетические данные):

Год (t)	Инвестиции (It)	Доход/Экономия (Dt)	Операционные затраты (Kt)	Чистый поток (CFt)
0	100 млн руб.	0	0	-100 млн руб.
1	20 млн руб.	30 млн руб.	5 млн руб.	5 млн руб.
2	0	50 млн руб.	5 млн руб.	45 млн руб.
3	0	60 млн руб.	5 млн руб.	55 млн руб.
4	0	70 млн руб.	5 млн руб.	65 млн руб.
5	0	75 млн руб.	5 млн руб.	70 млн руб.

При норме дисконта r = 15%:

NPV = 5/(1+0.15)^1 + 45/(1+0.15)^2 + 55/(1+0.15)^3 + 65/(1+0.15)^4 + 70/(1+0.15)^5 - 100 - 20

Проведение этих расчетов в дипломной работе докажет финансовую целесообразность проекта, переводя абстрактные технические требования в конкретные экономические выгоды.

Заключение

В рамках данного исследования была разработана исчерпывающая методологическая и техническая основа для создания выпускной квалификационной работы по проектированию и экономическому обоснованию информационной системы управления топливоснабжением крупного аэропорта.

Установлено, что успех проекта зависит от строгого соблюдения требований Secure SDLC, применения микросервисной архитектуры и подтверждения финансовой эффективности через ключевые динамические показатели, такие как NPV и IRR.

Достигнутые результаты:

• Установлена строгая нормативно-правовая база, требующая соответствия ФАП (Приказ Минтранса № 48) и актуальным стандартам информационной безопасности (Приказы ФСТЭК № 17, № 240, ГОСТ Р 56939-2024), что обеспечивает легитимность и защищенность проектируемой ИС.
• Обоснована необходимость использования современных методологий (Agile/DevOps) и архитектур (микросервисы, PaaS/IaaS) для обеспечения критического требования к эксплуатационной готовности системы (24×7, допустимый простой не более 1 часа в квартал).
• Разработаны принципы моделирования процессов ТЗК в нотации BPMN 2.0 (ISO/IEC 19510), позволяющие выявить «узкие места» и создать основу для автоматизации.
• Определены ключевые показатели эффективности (KPI), включая коэффициент эксплуатационной готовности (К_ЭГ), для мониторинга бесперебойности топливообеспечения.
• Сформулированы требования к проектированию высокодоступной БД (3НФ), способной обрабатывать потоковые данные от IoT-датчиков и поддерживать концепцию Supply Chain Control Tower.
• Подтверждена методологическая корректность экономического обоснования через применение динамических методов (NPV, IRR) с учетом реальных факторов (премия за риск и инфляция), что является обязательным условием для принятия управленческих решений в авиационном секторе.

Представленный материал является полностью готовой базой для написания разделов выпускной квалификационной работы, объединяющей техническую глубину и строгость экономического анализа.

Список использованной литературы

1. Архангельский А.Я. 100 компонентов общего назначения библиотеки Delphi 5. — М.: Бином, 1999. — 266 с.
2. Архангельский А.Я. Delphi 6. Справочное пособие. — М.: Бином, 2001. — 1024 с.
3. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi 6. — М.: Бином, 2001. — 564 с.
4. Архангельский А.Я. Язык SQL в Delphi 5. — М.: Бином, 2000. — 205 с.
5. Базы данных: модели, разработка, реализация / Карпова Т. — СПб.: Питер, 2001. — 304 с.
6. Белов А.Н. Бухгалтерский учет в учреждениях непроизводственной сферы. — М.: Финансы и статистика, 1995. — 240 с.
7. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. М., 1992. — 654 с.
8. Волков В. Ф. Экономика предприятия. — М.: Вита-Пресс, 1998. — 380 с.
9. Галатенко В. Информационная безопасность // Открытые системы. — 1996. — N 1-4.
10. Глушаков С.В., Ломотько Д.В. Базы данных. — Х.: Фолио, 2002. — 504 с.
11. Голубков Е.П. Маркетинг: стратегии, планы, структуры. М., Дело, 1995. — 450 с.
12. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М., Финпресс, 1998. — 280 с.
13. Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi 6. — СПб.: Санки-Петербург, 2001. — 1145 с.
14. Дайан А. и др. Маркетинг. М., Экономика, 1993.
15. Жидецкий В. Ц. Охрана труда пользователей компьютеров. — К.: Освгга, 1999. — 186 с.
16. Жутова З.У. Бюджетный учет и отчетность. М.: Финансы, 1970. — 215 с.
17. Ковалев А. И., Войленко В. В. Маркетинговый анализ. М., Центр экономики и маркетинга, 1996.
18. Конноли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. — М.: Вильямс, 2000. — 1111 с.
19. Культин Н.Б. Delphi 7: Программирование на OBJECT PASCAL. — М.: Бином, 2003. — 535 с.
20. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М., Дело, 1997.
21. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. — М.: Диалог-Мифи, 2001. — 304 с.
22. Матвеева В.О. Бюджетные организации: бухгалтерский учет и налогооблажение. — Харьков: Фактор, 2001. — 566 с.
23. Турчин С. Обзор АСУП для малого бизнеса. Функциональные особенности // Компьютерное обозрение. 2001. № 17 (286). С. 22-27. [Электронный ресурс]. URL: www.ITC-UA.COM (дата обращения не указана).
24. Фатрелл Р., Шафер Д., Шафер Л. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат. М.: Вильямс, 2003. — 1128 с.
25. Черников А., Поздняков В. От бухгалтерии под Windows к открытым Unix-системам // Компьютерное обозрение. 2003. № 34 (402). С. 22-27. [Электронный ресурс]. URL: www.ITC-UA.COM (дата обращения не указана).
26. Шумаков П.В., Фаронов В.В. Delphi 5. Руководство разработчика баз данных. — М.: Нолидж, 2000. — 635 с.
27. Обзор основных методов оценки эффективности инвестиционных проектов // Cyberleninka.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-osnovnyh-metodov-otsenki-effektivnosti-investitsionnyh-proektov (дата обращения: 22.10.2025).
28. Методика разработки измеряемых показателей эффективности управления предприятиями отрасли воздушного транспорта // Cyberleninka.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-razrabotki-izmerimaemyh-pokazateley-effektivnosti-upravleniya-predpriyatiyami-otrasli-vozdushnogo-transporta (дата обращения: 22.10.2025).
29. Требования о защите информации, содержащейся в государственных информационных системах, иных информационных системах государственных органов, государственных унитарных предприятий, государственных учреждений (Приказ ФСТЭК России №17). [Электронный ресурс]. URL: https://securitm.ru (дата обращения: 22.10.2025).
30. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИТ-ПРОЕКТОВ // Экономические проблемы современности. 2021. Вып. 12. [Электронный ресурс]. URL: https://kubsu.ru/sites/default/files/docs/science/izdaniya/sborniki/2021/ekonomicheskie_problemy_sovremennosti_vyp_12_2021.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
31. Моделирование бизнес-процессов: цели, этапы, инструменты и примеры // Elma365. [Электронный ресурс]. URL: https://elma365.com/blog/modelirovanie-biznes-protsessov-tseli-etapy-instrumenty-i-primery (дата обращения: 22.10.2025).
32. Нотация BPMN 2.0: ключевые элементы и описание // Comindware. [Электронный ресурс]. URL: https://comindware.ru/blog/notaciya-bpmn-2-0-klyuchevye-elementy-i-opisanie/ (дата обращения: 22.10.2025).
33. Приказ Минтранса РФ от 17.02.2023 № 48 «Об утверждении Федеральных авиационных правил «Требования к юридическим лицам…». [Электронный ресурс]. URL: https://www.cntd.ru/document/393282467 (дата обращения: 22.10.2025).
34. Моделирование данных: концептуальная, логическая и физическая модели // Denvic.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://denvic.ru/blog/modelirovanie-dannyh-kontseptualnaya-logicheskaya-i-fizicheskaya-modeli/ (дата обращения: 22.10.2025).
35. Методы оценки экономической эффективности проекта. [Электронный ресурс]. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F968378378/Metod.ocenki.ekonom.eff.proekta.pdf (дата обращения: 22.10.2025).
36. Agile и DevOps: разница между практиками разработки программного обеспечения // AWS. [Электронный ресурс]. URL: https://aws.amazon.com/ru/devops/agile-vs-devops/ (дата обращения: 22.10.2025).