Руководство по лучшим практикам active directory

Большой разрыв в данных

Что мы на самом деле подразумеваем под данными? Ответ зависит от того, кого вы спрашиваете. Сегодняшний ландшафт делится на оперативные данные (operational data) и аналитические данные (analytical data). Оперативные данные хранятся в базах данных за бизнес-способностями, обслуживаемыми микросервисами, они имеют транзакционный характер, сохраняют текущее состояние и удовлетворяют потребности приложений, работающих в бизнесе. Аналитические данные — это временное и агрегированное представление фактов бизнеса с течением времени, часто моделируемое для получения ретроспективной или перспективной информации; на них обучают ML модели (машинного обучения) или используют в аналитических отчетах.

Современное состояние технологий, архитектуры и организационного дизайна отражает расхождение этих двух плоскостей данных — двух уровней существования, интегрированных, но отдельных. Это расхождение привело к хрупкой архитектуре. Постоянные сбои в заданиях ETL (Extract, Transform, Load) (извлечение, преобразование, загрузка) и постоянно растущая сложность лабиринта конвейеров данных — это знакомое зрелище для многих, кто пытается соединить эти две плоскости, передавая данные из плоскости операционных данных в аналитическую плоскость и обратно в операционную плоскость.

Сама аналитическая плоскость данных разделилась на две основные архитектуры и технологические стеки: озеро данных (data lake) и хранилище данных (data warehouse, DWH) (ссылка); с озером данных, поддерживающим шаблоны доступа к научным данным, и хранилищем данных, поддерживающим шаблоны доступа к аналитическим и бизнес-аналитическим отчетам. В этом разговоре я отложу в сторону танец между двумя технологическими стеками: хранилище данных, пытающееся внедрить рабочие процессы обработки данных, и озеро данных, пытающееся обслуживать аналитиков данных и бизнес-аналитику. В оригинальной статье о сети данных рассматриваются проблемы существующей архитектуры плоскости аналитических данных.

Дальнейшее разделение аналитических данных — хранилище данных:

Дальнейшее разделение аналитических данных — озеро данных:

Модель сети данных признает и уважает различия между этими двумя плоскостями: природу и топологию данных, различные варианты использования, индивидуальные особенности потребителей данных и, в конечном счете, их различные схемы доступа. Однако она пытается соединить эти две плоскости в рамках другой структуры — перевернутой модели и топологии, основанной на доменах, а не на стеке технологий, с акцентом на плоскости аналитических данных. Различия в современных доступных технологиях управления двумя архетипами данных не должны приводить к разделению организации, команд и людей, работающих над ними. На мой взгляд, технологии и топологии операционных и транзакционных данных являются относительно зрелыми и в значительной степени зависят от архитектуры микросервисов; данные скрыты внутри каждого микросервиса, управляются и доступны через API-интерфейсы микросервиса. Да, есть возможности для инноваций, чтобы действительно создать многооблачные решения для операционных баз данных, но с точки зрения архитектуры это отвечает потребностям бизнеса. Однако именно управление и доступ к аналитическим данным остаются точкой трения при увеличении объема. Именно здесь фокусируется сеть данных.

Я действительно верю, что в какой-то момент в будущем наши технологии будут развиваться, чтобы еще больше сблизить эти два варианта работы с данными, но пока я предлагаю разделить их проблемы.

Связанные механизмы: Микросервисы и автономные системы.

На сайте также изложены семь характеристик SCS:

Каждый SCS является автономным веб-приложением.
Для домена SCS все логические данные, логика обработки этих данных и весь код для визуализации веб-интерфейса содержатся в SCS.
SCS может выполнять свои основные сценарии использования самостоятельно, не полагаясь на другие доступные системы.
Каждый SCS принадлежит одной команде. Это не обязательно означает, что только одна команда может изменить код,
но команда-владелец имеет решающее значение в отношении того, что входит в базу кода, например, путем объединения pull-requests.
Связь с другими SCS или сторонними системами является асинхронной, где это возможно.
В частности, к другим SCS или внешним системам нельзя обращаться синхронно в пределах собственного цикла запроса/ответа SCS.
Это разъединяет системы, уменьшает последствия отказа и, таким образом, поддерживает автономию.
Цель состоит в том, чтобы развязать время выполнения задач: SCS должен работать, даже если другие SCS временно отключены.
Это может быть достигнуто, даже если связь на техническом уровне является синхронной, например, путем репликации данных или запросов буферизации.
SCS может иметь дополнительный сервисный API. Поскольку у SCS есть собственный веб-интерфейс, он может взаимодействовать с пользователем, не обращаясь к службе UI. Однако API для мобильных клиентов или для других SCS может быть полезен.
Каждая SCS должна включать данные и логику. Чтобы действительно реализовать какие-либо значимые функции, необходимы оба компонента.
SCS должен сделать свои функции доступными для конечных пользователей с помощью собственного пользовательского интерфейса.
Поэтому у SCS не должно быть общего пользовательского интерфейса с другими SCS. SCS могут по-прежнему иметь ссылки друг на друга.
Однако асинхронная интеграция означает, что SCS все еще должен работать, если пользовательский интерфейс другого SCS недоступен.
Чтобы избежать тесной связи SCS, не следует делиться бизнес-кодом с другими SCS.
Может быть хорошо создать pull-request для SCS или использовать общие библиотеки, например: драйверы базы данных или oAuthclients.

Упражнение

Обсудите плюсы и минусы распределенных архитектур с вашими коллегами по работе. Подумайте об использовании разных языков,
процессов развертывания, отвественности за инфраструктуру и так далее.

Что может администратор сети через Active Directory?

Не всем в вашей организации обязательно нужен доступ ко всем файлам/документам, имеющим отношение к вашей компании. С помощью Active Directory вы можете предоставить отдельным пользователям разрешение на доступ к любым файлам/дискам, подключённым к сети, чтобы все участвующие стороны могли использовать ресурсы по мере необходимости. Кроме того, вы можете указать ещё более точные разрешения. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим пример: предположим, у вашей компании есть каталог в сети для всех документов, относящихся к кадрам. Сюда могут входить любые формы, которые нужны сотрудникам для подачи в отдел кадров (официальные запросы, официальные жалобы и так далее). Предположим также, что в каталоге есть таблица, в которой указано, когда сотрудники будут в отпуске и отсутствовать в офисе. Ваш сетевой администратор может предоставить всем пользователям доступ к этому каталогу только для чтения, что означает, что они могут просматривать документы и даже распечатывать их, но они не могут вносить какие-либо изменения или удалять документы. Затем администратор может предоставить расширенные права вашему менеджеру/директору по персоналу или любому другому сотруднику отдела кадров, которому потребуется редактировать файлы, хранящиеся в каталоге.

Ещё одним огромным плюсом для сетевых администраторов, использующих Active Directory, является то, что они могут выполнять обновления в масштабе всей сети одновременно. Когда все ваши машины автономны и действуют независимо друг от друга, вашим сетевым администраторам придётся переходить от машины к машине каждый раз, когда необходимо выполнить обновления. Без Active Directory им пришлось бы надеяться, что все сотрудники обновят свои машины самостоятельно.

AD позволяет централизовать управление пользователями и компьютерами, а также централизовать доступ к ресурсам и их использование.

Вы также получаете возможность использовать групповую политику, когда у вас настроена AD. Групповая политика — это набор объектов, связанных с подразделениями, которые определяют параметры для пользователей и/или компьютеров в этих подразделениях. Например, если вы хотите сделать так, чтобы в меню «Пуск» не было опции «Завершение работы» для 500 лабораторных ПК, вы можете сделать это с помощью одного параметра в групповой политике. Вместо того, чтобы тратить часы или дни на настройку правильных записей реестра вручную, вы создаёте объект групповой политики один раз, связываете его с правильным OU (organizational units, организационные единицы) или несколькими OU, и вам больше никогда не придётся об этом думать. Существуют сотни объектов групповой политики, которые можно настроить, и гибкость групповой политики является одной из основных причин доминирования Microsoft на корпоративном рынке.

Определение DDD

DDD это не серебряная пуля; как и все в программном обеспечении, всё зависит от контекста.
Старайтесь использовать этот подход чтобы упростить ваш Домен (Domain), а не добавляйте сложности.
Если разрабатываемое вами приложение ориентировано на работу с данными и ваши сценарии в основном подразумевают CRUD операции (создание, чтение, обновление, удаление), то вам не нужен DDD. Вам всего лишь нужен интерфейс манипуляцией данными в вашей хранилище.

Если в вашем приложении реализует менее 30 сценариев использования (Use Cases), может вам проще использовать фреймворки Symfony или Laravel, для управления всей бизнес логикой.

Однако, если ваше приложение имеет более 30 сценариев использования, ваша система подвержена движению в сторону Большого Комка Грязи (Big Ball of Mud). Если вы точно знаете что ваша система будет достаточно сложной, то вам следует рассмотреть возможность использования DDD для борьбы с этой сложностью.

Если вы знаете, что ваше приложение будет расти и, вероятно, часто изменяться, то DDD определенно
поможет вам в контроле сложности и реализации рефакторинга вашей модели с течением времени.

Если вам не понятен домен (Domain), над которым вы работаете, потому что он новый и никто ранее не вкладывал средства в это решение, это может означать, что он достаточно сложен для того чтобы с ходу начать применять DDD.
В этом случае вам стоит в первую очередь начать тесное взаимодействии с экспертами предметной области (Domain Experts) для построения правильной модели.

Некоторые нюансы

Применять DDD не просто. Необходимо время и усилия, чтобы построить Бизнес-Домен, создать терминалогию, провести иследования
и организовать сотрудничество с Экспертами Предметной Области используя Единый Язык, без профессиональных терминов программистов.

Вам потребуется участие Экспертов Предметной Области. Это в свою очередь потребует открытого, здорового и
непрерывного диалога, чтобы успешно перенести их терминалогию в модель програмного обеспечения.

Вдобавок ко всему, вам придется приложить усилия, чтобы избежать технических моментов реализации на начальном этапе, а
сосредоточеться в первую очередь о поведени объектов и создани Единого Языка (Ubiquitous Language).

Бизнес-консультант в малом и среднем-бизнесе. Кто это и зачем он нужен? Промо

Я не буду здесь давать сухие определения, думаю, они никому не интересны. Бизнес-консультант – это тот самый человек, которого приглашают со стороны, чтобы он помог найти решение каких-то проблем. Также очевидно, что взгляд «со стороны» очень часто помогает выявить то, что вы никогда не обнаружите, будучи сотрудником компании.
Я хочу с вами поговорить исключительно о бизнес-консультантах, которые работают с малым и средним бизнесом, т.к. с предприятиями с численностью сотрудников ориентировочно от 5 до 70 человек. Эта работа во многом отличается от того, что делают специалисты, которых привлекают в подобных случаях крупные компании. И, как раз, с этими нюансами есть смысл разобраться.

Что такое master-данные?

Мастер-данные («основные данные» или «нормативно-справочная информация») — это данные, записывающие справочную информацию, то есть значения, которые могут использоваться для указания, к чему какие данные относятся. Самый простой пример применения мастер-данных – разного рода справочники или классификаторы.

MDM-системы — это решения для управления справочной информацией. Их главная цель — обеспечить единство представления массивов данных во всех информационных системах. Кроме того, такой тип решений позволяет решить проблемы несоответствия, дублирования и несопоставимости данных.

Для того, чтобы разобраться в том, как MDM-система должна функционировать, важно понять, как устроены процессы по работе с данными. Процессы можно поделить на несколько видов

Процессы можно поделить на несколько видов.

Reference Data Management — это простые линейные справочники, в которых не требуется какая-либо сложная логика, например, справочники стран или валют. Cамый многочисленный набор справочных данных, с которыми приходится работать.
MDM— это данные линейных или иерархических справочников с идентичной структурой хранения, где одна запись по своему составу и атрибутам похожа на другую. Пример таких справочников —клиенты, контрагенты, абоненты, организационная структура (например, сотрудники и все, что с ними связано).

Такие данные чаще всего подвергаются обязательной функции дедубликации (выявление и слияние дубликатов данных), поскольку работа с дублированными справочными данными может приводить к несоответствию отчетности, неверным решениям в части работы с клиентами и т.д.. Так, если для многих справочников (продуктовых/материальных ценностей) характерно централизованное ведение, то для клиентских справочников, где присутствуют физические лица, используют другую схему работы, которая называется консолидацией данных или гармонизацией мастер-данных.

Процесс консолидации начинается с появления данных во фронтальных системах, например, на интернет-порталах, после чего происходит их расшифровка и перемещение в систему управления нормативно-справочной информацией для поиска дубликатов, далее начинается разработка единой записи на основе всех, которые были найдены ранее. Затем данные направляются в хранилища, озера данных и другие системы как единая версия правды.

Сложные иерархические справочники, часто зависящие от других справочников. Самый частый пример — продукты, товары, услуги, работы.

Исходя из потребностей работы с мастер-данными, промышленные системы MDM в своем составе имеют возможность:

моделирования справочников;
выполнения интеграционных процессов по наполнению и последующему предоставлению мастер-данных;
слияния записей, которые были найдены как потенциальные дубликаты, или их разделения. Поскольку система может принять неверное решение, специалист должен иметь возможность вручную разделить записи и указать, что они уникальны. Для оптимизации этого процесса можно настроить систему так, чтобы она позволяла найти способ создать золотую запись или мастер-запись, которая соберет несколько дубликатов с различными полями и значениями;
установки вертикальных и горизонтальных связей между используемыми значениями. Так, если справочники иерархические, — например, справочник холдингов, — специалистам необходимо управлять составными частями холдингов и их частями, например, дочерними организациями, и «привязывать» туда людей. При этом между справочниками должны быть и горизонтальные связи. Например, есть клиент, у которого есть продукт, который он приобрел в конкретной торговой точке. Горизонтальная связь здесь формируется между этими тремя объектами.

Проблемы… Системы…

В Ростелекоме есть множество информационных систем и каждая из них решает свою специфическую задачу. Это могут быть как биллинги, ERP, CRM, так и совсем специфические решения.

Положение усугубляется тем, что информационные системы разрабатывали разные люди в разное время и каждый решал локальную специфическую задачу, основываясь лишь на своём понимании эффективного решения. В результате, компания Ростелеком получила разрозненные информационные системы, которые иногда не совместимы между собой. Кроме того, бизнес-процессы компании построены таким образом, что операционные системы часто сами являются источниками мастер-данных, и архитектура этих систем не позволяет переключиться на другой режим работы без значительного ухудшения процессов продаж и обслуживания клиентов.

Перед нами стояла задача каким-то способом извлечь данные из всего этого многообразия ИТ-систем, привести к единому виду и дать возможность эффективного построения аналитической отчетности, и вместе с тем не ухудшить показатели операционных процессов компании.

Выбор лучших инструментов для безопасности Active Directory

Трудно идти в ногу со всеми лучшими практиками Active Directory. К счастью, вам не нужно идти в одиночку. Существует множество программ, платформ и сервисов, которые помогут вам ориентироваться в этой сложной среде.

Вот несколько наиболее распространенных:

Анализаторы разрешений: Этот инструмент помогает быстро и легко определить, какие права и группы доступа кому-то назначены. Просто введите имя пользователя, и программное обеспечение предоставит иерархическое представление действующих разрешений и прав доступа, что позволит вам быстро определить, как каждый пользователь получил свои права.
Менеджеры прав доступа: Внедрение менеджера прав доступа может помочь вам управлять разрешениями пользователей, удостовериться что доступ в нужных руках и предоставить вам возможность отслеживать общую активность вашей AD. Эти инструменты также оснащены интуитивно понятными панелями оценки рисков и настраиваемыми отчетами, что позволяет легко продемонстрировать соответствие нормативным требованиям.
Платформы мониторинга: программное обеспечение для управления серверами и приложениями позволяет быстро и легко получить снимок общего состояния вашего каталога, а также предоставляет способы углубленного изучения контроллеров домена. Вы можете использовать эти платформы для создания пользовательских порогов оповещений и определения того, что является нормальным для вашего сервера, что позволяет избежать невосприимчивости к оповещениям. Они помогают быть на шаг впереди и принимать превентивные меры.
ПО для удаленного управления: данное ПО разработано, чтобы помочь вам решить проблемы быстро и из любой точки мира. С помощью удаленного доступа вы можете получить контроль над компьютерами, когда пользователь вошел в систему, что дает вам возможность взглянуть на проблемы, с которыми они сталкиваются. Это дает вам лучшее представление о проблеме.
Менеджеры автоматизации: эти инструменты довольно просты и часто включают в себя интерфейс интерактивных сценариев для создания повторяющихся процессов. У вас есть много задач, которые нужно выполнять на регулярной основе? Менеджер автоматизации позволит вам свернуть эти задачи в «политику», а затем настроить расписание для этой политики.

И все же, писать или покупать?

Поддержка доменов. Исторически многие MDM-системы развивали архитектуры с поддержкой какого-то одного домена, например, Клиентов. Такие системы часто плохо поддерживают другие домены и не специализируются на них. Например, принципы работы с данными домена Клиентов и с данными домена Продукции очень сильно отличаются

Поэтому категорически недостаточно проанализировать функционал системы на примере какого-то одного домена, нужно смотреть все.
Если у вас планируется внедрять коллективный метод использования (Collaborative method of use), то обратите внимание на удобство настройки бизнес-процессов и ролей пользователей. Это должно по возможности делаться без программирования, в параметрическом режиме, т.к

процессы и регламенты часто меняются.
Если же вы планируете внедрять операционный метод использования (Operational method of use) с максимальной автоматизацией функций обработки данных и с минимальным привлечением дата-стюардов, то нужно обратить внимание на наличие механизмов автоматической обработки и механизмов по настройке последовательности их использования, на наличие быстрых способов передачи данных между системами-источниками и MDM.

Вот некоторые пункты, которые нужно обязательно проверить:

Попросите потенциального поставщика MDM смоделировать объект мастер-данных наибольшего объема и загрузить эти данные в MDM. Оцените скорость загрузки данных.
Проведите разного рода поиски по загруженным данным: поиск по основным атрибутам, поиск по дополнительным атрибутам, нечеткий поиск по разным алгоритмам, полнотекстовый поиск. Оцените скорость поиска. Это очень важный базовый параметр. От скорости и качества поиска зависят многие другие функции системы и скорость их работы. Если на этом этапе наблюдается медленная работа системы, то дальше будет только хуже.
Измените модель какого-либо объекта мастер-данных или ее атрибут. Оцените скорость реструктуризации информации и скорость откатки назад в случае непредвиденной ситуации.
Проанализируйте время отклика системы на стандартные запросы в том режиме использования, который планируется к внедрению у вас в компании. Например, многие MDM-системы удовлетворительно работают в режиме Transactional Hub, когда все данные вводятся непосредственно в MDM и потом распределяются по системам-подписчикам, но при этом их производительности не хватает при работе в режиме Coexistence Hub, когда нужно очень быстро взаимодействовать между системами в двухстороннем режиме в реальном времени.
Проанализируйте, какие интеграционные механизмы поддерживает MDM система и насколько это согласуется с теми системами, с которыми предполагается взаимодействовать. Проверьте легкость подключения новых систем-подписчиков и скорость их подключения. Также важна возможность изменять логику и маршруты получения и распространения данных без глубокой модификации всех систем и с минимальными простоями.

Три столпа DDD

Domain-Driven Design это подход к разработке программного обеспечения, который сфокусирован на трёх основных принципах:

Единый Язык (Ubiquitous Language): Эксперты предметной области (Domain Experts) и разработчики программного обеспечения работают вместе,
чтобы создать общий язык для разрабатываемых бизнес-сфер. Тут не может быть противопоставления, это единая команда.
Разработка программного обеспечения это инвестиция в бизнес, а не просто статья расходов. Усилия, прилагаемые к созданию
Единого Языка (Ubiquitous Language), помогают распространить глубокое понимание Домена (Domain) среди всех членов команды.
Стратегическое моделирование (Strategic Design): DDD направлен на стратегию управления бизнесом, а не только на технические
аспекты его работы. Это помогает определить внутренние отношения и системы обратной связи раннего предупреждения.
С технической стороны, стратегический дизайн защищает каждую бизнес-услугу, обеспечивая мотивацию для достижения
сервис-ориентированной архитектуры.
Тактическое моделирование (Tactical Design): DDD предоставляет инструменты и строительные блоки для итеративной разработки
программного обеспечения. Инструменты тактического моделирования позволяют создать программное
обеспечение, которое не только предельно корректно, но и является тестируемым и менее подверженным ошибкам.

Единый язык (Ubiquitous Language)

Итак, как найти, изучить и запечатлеть этот особый язык, следующие подсказки помогут вам в этом:

Определить ключевые бизнес-процессы, их входы и выходы.
Создать глоссарий терминов и определений.
Определить важные концепции программного обеспечения с хорошей документацией.
Обменивайтесь этими знаний со всеми членами команды (разработчиками и экспертами предметной области)

С распространением DDD, появились новые методы улучшающие и упрощающие процесс создания единого языка (Ubiquitous Language). Самый важный и наиболее часто используемый метод это Событийный штурм (Event Storming).

Big Data и Machine Learning для MDM

Исследовательское бюро Gartner не случайно включило расширенное управление данными в ТОП-10 трендов в области Data & Analytics. Алгоритмы машинного обучения и другие методы искусственного интеллекта могут выявить взаимосвязи между разными записями для обнаружения дублей и сопоставления различных представлений одного объекта. Так средства Machine Learning позволяют автоматизировать и сделать MDM-процессы самонастраивающимися . А интерактивный полнотекстовый поиск корректных наименований справочных объектов можно реализовать с помощью Apache Solr или Elasticsearch. Например, именно так отечественный маркетплейс одежды и аксессуаров Lamoda сделал на своем сайте сервис подсказок, который помогает пользователям найти нужную вещь среди 4 миллионов товаров и 3 тысяч брендов. По сути, все эти объекты представляют собой мастер-данные или записи справочников НСИ. Подробнее об этом кейсе мы писали здесь.

Также имеет смысл интегрировать MDM-системы не только с бизнес-приложениями, но и с корпоративными хранилищами и озерами данных на базе Apache Hadoop для анализа исторической информации. В свою очередь, пакетный обмен данными между MDM-системой и локальными СУБД клиентских систем, может быть реализован с помощью ETL-процессов, например, Apache Airflow. Таким образом, технологии Big Data позволяют средствам Master Data Management отвечать потребностям современного бизнеса .

Компоненты сервиса подсказок на сайте Lamoda: Apache AirFlow, Solr, Docker, Prometheus, PostgreSQL, Grafana

В следующей статье мы продолжим разговор про Big Data Management и рассмотрим, что такое Data Lineage и Provenance. А как обеспечить эффективное управление НСИ с помощью больших данных и Machine Learning, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:

Аналитика больших данных для руководителей
Архитектура Модели Данных

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

https://ru.wikipedia.org/wiki/Управление_основными_данными
https://www.ibmbigdatahub.com/blog/what-marketing-campaigns-are-missing-mdm-express
https://www.osp.ru/os/2007/05/4260254/
https://www.gartner.com/reviews/market/master-data-management-solutions
https://habr.com/ru/company/navicon/blog/260927
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-analytics-trends/
https://www.cmswire.com/digital-experience/5-master-data-management-trends-to-watch/

Будущее Active Directory

Поскольку Active Directory является центральным ИТ-инструментом для управления контролем доступа и безопасностью, то независимо от того, идет ли речь о ИТ-безопасности или нет, вы можете повысить свою эффективность, а в большинстве случаев, добиться и того и другого. Внедрение лучших практик Active Directory является неотъемлемой частью любой ИТ-стратегии. Начиная с платформ мониторинга и заканчивая программным обеспечением для удаленного доступа, существуют десятки инструментов, которые помогут вам в этом процессе. Выберите то, что вам нужно для оптимизации рабочего процесса, обеспечения безопасности и, в конечном итоге, улучшения как ИТ-операций, так и взаимодействия с пользователем.

Выводы

Реализовать персональный подход в управлении компанией крайне сложно. Не обязательно сразу расписывать модель дерева KPI на всех уровнях — от генерального директора до рядового сотрудника. Для начала достаточно выразить успех компании математической формулой и назначить прямыми подчинёнными гендиректора менеджеров, которые отвечают за главные KPI в этой формуле. Это уже сделает управление компанией значительно эффективнее.

Как составить такие рекомендации и как организовать рабочий процесс, чтобы сотрудники с разным опытом принимали верные решения в типовых ситуациях, рассказываем в статье «Как принимать управленческие решения эффективнее».