Экономическая связность российских регионов в пространстве Интернет

Блануца В.И.1
1 Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, Россия, Иркутск

 Скачать PDF | Загрузок: 66 | Цитирований: 14

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 5 (Май 2018)

Цитировать эту статью:

Блануца, В. И. Экономическая связность российских регионов в пространстве Интернет / В. И. Блануца // Креативная экономика. – 2018. – Т. 12, № 5. – С. 701-716. – DOI 10.18334/ce.12.5.39144
Blanutsa, V. I. (2018). Economic connectivity of Russian regions in the Internet space. Creative Economy, 12(5), 701-716. https://doi.org/10.18334/ce.12.5.39144

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=35100878
Цитирований: 14 по состоянию на 07.12.2023

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

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

Тезисы (Highlights):

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

Источники:

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

Страница обновлена: 27.01.2026 в 22:12:02

 
 

 Download PDF | Downloads: 66 | Citations: 14

Economic connectivity of Russian regions in the Internet space

Blanutsa V.I.

Journal paper

Creative Economy
Volume 12, Number 5 (May 2018)

Citation:

Blanutsa, V. I. (2018). Economic connectivity of Russian regions in the Internet space. Creative Economy, 12(5), 701-716. https://doi.org/10.18334/ce.12.5.39144

Abstract:
It was previously established that there is a physical, economic and social level of connectivity of the Internet space. The article considers only the second level, in which connectivity is due to economic relations between telecom operators. Each operator can enter into agreements on the purchase, sale and exchange of IP traffic with any other operators that own autonomous systems (networks) in different regions (countries). As a result, there is a huge amount of multidirectional information flows between all autonomous systems. To manage the threads, you need to solve the problem of clustering them in order to reveal the prevailing directions of traffic redistribution. This makes it possible to identify territorial clusters as groups of regions within which autonomous systems interact more strongly than with networks in other territories. The solution of this problem for 85 regions of the Russian Federation made it possible to identify ten territorial clusters with different connectivity of autonomous systems.

Keywords: Russian Federation, economic coherence, communication operator, autonomous system, territorial cluster

JEL-classification: O18, R11, L86, P25

Highlights:

  • ● Communication operators owning Autonomous Systems conclude agreements on the redistribution of IP traffic among themselves and thus form the economic connectivity of the Internet space. The management of connectivity must be based on knowledge of the spatial structure represented by clusters. In Russia and other countries, such clusters were not previously allocated.
  • ● Territorial cluster is a group of regions within which the exchange of IP traffic between Autonomous Systems is stronger than with the systems of other regions.
  • ● BGP Full View of the Internet topology was used to determine all the direction of IP traffic redistribution between Russian Autonomous Systems. This allowed us to establish that in Russia there is a "capital-oriented" spatial structure of the Internet.
  • ● Economic connectivity of Russian regions is closed in ten territorial clusters, among which the largest is the Moscow cluster. It unites 73 of the 85 Russian regions.
  • ● Identified spatial structure is not acceptable due to its hypertrophied dependence on the Autonomous Systems of one city. To ensure national security and the effective operation of the Internet in Russia, a decentralized multicluster spatial structure is necessary.

References:

Blanutsa V.I. (2015). Stanovlenie informatsionno-setevoy geografii kak otvet na vyzovy XXI veka [Becoming of information-network geography as answer to challenges of the 21 st century]. Regional research. (1(47)). 4-13. (in Russian).
Blanutsa V.I. (2017). Suschestvuet li «Sibnet» kak segment Interneta? Opredelenie svyaznosti avtonomnyh sistem Sibiri [Is There the “Sibnet” as a Segment of the Internet? Identification of Siberian Autonomous Systems Connectivity]. Izvestiya Irkutskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Politologiya. Religiovedenie. 22 195-202. (in Russian).
Blanutsa V.I. (2017). Territorialnaya struktura spetsializatsii rossiyskikh regionov na telekommunikatsionnyh uslugakh [The territorial structure of specialization of the Russian regions on the telecommunications services]. Regional research. (1). 16-24. (in Russian).
Caloffi A., Mariani M. (2017). Regional policy mixes for enterprise and innovation: A fuzzy-set clustering approach Environment and Planning.
Cherepanov K.A. (2017). Otsenka internet-trafika mezhdu tsentrami avtonomnyh sistem Irkutskoy oblasti [Evaluation of Internet traffic between the centers of autonomous systems of the Irkutsk region] Innovative development of territorial clusters and technology platforms. 129-132. (in Russian).
Choi J.H., Barnett G.A., Chon B.-S. (2006). Comparing world city networks: A network analysis of Internet backbone and air transport intercity linkages Global Networks. 6 (1). 81-99.
Comunian R. (2016). Temporary clusters and communities of practice in the creative economy: Festivals as temporary knowledge networks Space and Culture. 20 (3). 329-343.
Delgado M., Zeuli K. (2016). Clusters and regional performance Economic Development Quarterly. 30 (2). 117-136.
IP адресация (Россия)Expertsvyazi.ru. Retrieved July 02, 2017, from http://www.expertsvyazi.ru/index.php?id=bgp2ip
Malecki E.J. (2002). The economic geography of the Internet’s infrastructure Economic Geography. 78 (4). 399-424.
Mateos-Garcia J., Bakhshi H. (2016). The Geography of Creativity in the UK: Creative Clusters, Creative People and Creative Networks London: Nesta.
Njos R., Jakobsen S.-E., Aslesen H. W., Floysand A. (2016). Encounters between cluster theory, policy and practice in Norway European Urban and Regional Studies. 24 (3). 274-289.
Plakhin A.E. (2017). Strategicheskoe upravlenie razvitiem promyshlennyh parkovyh struktur klasternogo tipa [Strategic management of the development of industrial park structures of cluster type] M.: INFRA-M. (in Russian).
Scherbakova N.G. (2013). Analiz IP-trafika metodami Data Mining. Problema klasterizatsii [Analysis of IP-traffic by Data Mining methods. Clustering problem]. Problemy informatiki. (1). 42-55. (in Russian).
Vinciguerra S., Frenken K., Valente M. (2010). The geography of Internet infrastructure: An evolutionary simulation approach based on preferential attachment Urban Studies. 47 (9). 1969-1984.
Yakovleva-Chernysheva A.Yu. (2016). Klasternyy podkhod k upravleniyu razvitiem predprinimatelskikh struktur v rekreatsionnoy sisteme [Cluster approach to managing the development of business structures in the recreational system] M.: Infra-M. (in Russian).
Yook S.-H., Jeong H., Barabasi A.-L. (2002). Modeling the Internet’s large-scale topology Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 99 (21). 13382-13386.
Автономные системы (Россия)Expertsvyazi.ru. Retrieved July 02, 2017, from http://www.expertsvyazi.ru/index.php?id=bgpcity
Блануца В.И. Развертывание информационно-коммуникационной сети как географический процесс (на примере становления сетевой структуры сибирской почты)Znanium.com. (in Russian). Retrieved from http://www.znanium.com/bookread2.php?book=557032
Блануца В.И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данныхZnanium.com. (in Russian). Retrieved from http://www.znanium.com/bookread2.php?book=923729