Conceptual Model of Web Page Loading

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article discusses the conceptual model of web page loading developed by the authors. The model consists of three entities: Backend (characterized by the metrics: Page creation time, Number of SQL queries, SQL query execution time, Cache size, Page size, Number of errors) environment (characterized by the metrics: DNS, TLS, Connection, Load speed), frontend (characterized by metrics: FCP, LCP, TBT, CLS, SI). The presented conceptual model proposes to consider the process of loading a page, including all stages of its formation from the user requesting a page to rendering the received content. Its use in the process of optimizing the loading speed of a web page gives a new look at possible problems of a web project. The paper presents an example of using this model to solve the current problem of optimizing page loading speed.

About the authors

Stanislav V. Zhukov

Derzhavin Tambov State University

Author for correspondence.
Email: i@coder-stas.ru

Рostgraduate student

Russian Federation, Tambov

Olga A. Kovaleva

Derzhavin Tambov State University

Email: solomina-oa@yandex.ru

Dr. Sc., Tech., Professor

Russian Federation, Tambov

Sergei V. Kovalev

Derzhavin Tambov State University

Email: sseedd@mail.ru

Dr. Sc., Tech., Professor

Russian Federation, Tambov

References

  1. Özkan B., Özceylan E., Kabak M., Dağdeviren M. Evaluating the websites of academic departments through SEO cri- teria: a hesitant fuzzy linguistic MCDM approach. Artificial Intelligence Review. 2020; 53:875-905. doi: 10.1007/s10462-019-09681-z
  2. Zherebtsova K.O. SEO website promotion: specifics, me- chanics, features. EKONOMIKA v TEORII i na PRAKTIKE: AKTUALNIE VOPROSI i sovremennie ASPEKTI. 2021; 9:33-38. (In Russ).
  3. Elikhanov V.G., Guzueva E.R., Mutsurova Z.M. Mobile site positioning. Ekonomika: vchera, segodnya, zavtra. 2020; 10(9-1):567-572.(In Russ).doi: 10.34670/AR.2020.79.17.066
  4. Polukhin N.V., Ekkert N.V., Kozlov V.V. Information pref- erences of patients in the context of communication on the websites of medical organizations. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2021; 13(5):226-246. (In Russ). doi: 10.12731/2658-6649-2021-13-5-226-246
  5. Biryukov M., Yakubova O. Review of methods to increase web page loading speed. Aktualnie problemi infotelekom- munikatsii v nauke i obrazovanii (APINO 2022). 2022; 1:160-165. (In Russ).
  6. Goryachkin B.S., Khanmurzin T.I. Increasing the effi- ciency of working with a web resource using system pro- grammer tools. Dinamika slozhnikh sistem - XXI vek. 2022; 16(3):26-39. (In Russ). doi: 10.18127/j19997493-
  7. -03
  8. Voronova A.M. Technology to increase website loading speed. Nauka XXI veka: Vizovi, stanovlenie, razvitie. 2023; 8:267-272. (In Russ).
  9. Vogel L., Springer T. User Acceptance of Modified Web Page Loading Based on Progressive Streaming. Web Engineering. 2022; 13362:391-405. doi: 10.1007/978-3- 031-09917-5_27
  10. Vogel L., Springer T. Speed Up the Web with Universal CSS Rendering. Web Engineering. 2023; 13893:191-205. doi: 10.1007/978-3-031-34444-2_14
  11. Vogel L., Springer T. An In-Depth Analysis of Web Page Structure and Efficiency with Focus on Optimization Potential for Initial Page Load. Web Engineering. 2022; 13362:101-116. doi: 10.1007/978-3-031-09917-5_7
  12. Kloos J., Majumdar R., McCabe F. Deferrability Analysis for JavaScript. Hardware and Software: Verification and Testing. 2017; 10629:(35-50). doi: 10.1007/978-3-319- 70389-3_3
  13. Toropkin R.A., Zinovev YA.V., Rasskazov N.S., Mitrokhin M.A. Technologies for optimizing website performance us- ing the example of the analytical system of publication ac- tivity of Penza State University. Modeli, sistemi, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obshchestve. 2020; 4(36): 71-78. (In Russ). doi: 10.21685/2227-8486-2020-4-7
  14. Zarifis K., Holland M., Jain M., Katz-Bassett E., Govindan R. Modeling HTTP/2 Speed from HTTP/1 Traces. Passive and Active Measurement. 2016; 9631:233-247. doi: 10.1007/978-3-319-30505-9_18
  15. Priya M.D., Sabarinathan B., Surya M. Optimization of Web Applications Using Eager Loading. Proceedings of 6th International Conference on Recent Trends in Computing. 2021; 177:711-722. doi: 10.1007/978-981-33-4501-0_66
  16. Shkonda D.N., Shchelkunova M.E. Testing the performance of Internet pages. Nauka, innovatsii i tekhnologii: ot idei k vnedreniyu. 2022; 75-77 (In Russ).
  17. Slobodyanyuk A.S., Shchelkunova M.E. Carrying out load testing of the VKontakte website. Vestnik nauchnogo obshchestva studentov, aspirantov i molodikh uchenikh. 2023; 1:93-97. (In Russ).
  18. Buinevich M.V., Maksimov A.V., Vostrykh A.V. Analysis of the results of an audit of network information resources of the Russian Ministry of Emergency Situations. 2020; 1:101-110. (In Russ).
  19. Solozobov, O.A. The state and problems of technical optimization of Russian bookmaker websites for mobile search. Vestnik nauki i obrazovaniya. 2019; 4-2(58):37-42. (In Russ).
  20. Tolstikh, M.A. Using the Lighthouse tool to analyze the quality of a web application. KONTsEPTsII, TEORIYa i METODIKA FUNDAMENTALNIKh i PRIKLADNIKh nauchnikh issledovanii. 2021; 67-69. (In Russ).
  21. Namoun A., Alrehaili A., Tufail A. A Review of Automated Website Usability Evaluation Tools: Research Issues and Challenges. Design, User Experience, and Usability: UX Research and Design. 2021; 12779:292-311. doi: 10.1007/978-3-030-78221-4_20
  22. Khairutdinov, K.M. Analysis of the impact of web page load- ing optimization on user experience. Problemi i perspektivi razvitiya APK regiona. 2023; 427-430. (In Russ).
  23. Arika O. How web browsers work - navigation (part 1, with illustrations). Available from:https://dev.to/arikatu-rika/how-web-browsers-work-part-1-with-illustrations- 1nid [Accessed February 04, 2024].
  24. Pavel N. The impact of HTTPS on search engine rankings. Available from: https://www.demis.ru/articles/vliyanie-https-na-ranzhirovanie-saita/ [Accessed February 04, 2024].
  25. Koray. T. How does a browser create a web page? Available from: https://www.oncrawl.com/technical-seo/how-does-a-browser-create-a-web-page/ [Accessed February 04, 2024].
  26. Populating the page: how browsers work. Available from: https://developer.mozilla.org/en- US/docs/Web/Performance/How_browsers_work [Ac- cessed February 04, 2024].
  27. Overview. Available from: https://devel-oper.chrome.com/docs/lighthouse/overview [Accessed February 04, 2024].

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».