Haqiqiy Foydalanuvchi Monitoring: TTFB Tahlili uchun RUM Amalga Oshirish

Real User Monitoring (RUM) veb-saytga haqiqiy tashrif buyuruvchilar qanday tajriba olishlarini tushunishda ajralmas yondashuvga aylandi. Foydalanuvchilarning o‘zaro aloqalaridan real vaqt ma’lumotlarini yig‘ish orqali, RUM faqat sintetik monitoring taqdim eta olmaydigan amaliy tushunchalarni beradi. Turli ko‘rsatkichlar orasida, Time to First Byte (TTFB) foydalanuvchi qoniqishi va qidiruv tizimi reytinglariga bevosita ta’sir qiluvchi muhim o‘lchov sifatida ajralib turadi.

Real User Monitoring (RUM) va uning ishlash samaradorligini tahlil qilishdagi roli

Real User Monitoring, odatda RUM deb ataladi, foydalanuvchilar veb-sayt yoki ilovada harakatlanayotganda haqiqiy ma’lumotlarni yig‘ish texnikasini anglatadi. Ushbu usul veb ishlashining haqiqiy ko‘rinishini taqdim etadi, chunki u foydalanuvchilar duch keladigan haqiqiy sharoitlarni, jumladan tarmoq o‘zgaruvchanligi, qurilma farqlari va geografik joylashuvni aks ettiradi. RUM zamonaviy veb ishlash monitoringi ning asosidir, chunki u bizneslarga sun’iy test muhitlariga tayanmasdan, o‘z saytlarining real sharoitlarda qanday ishlashini o‘lchash imkonini beradi.

Sintetik monitoringdan farqli o‘laroq, u boshqariladigan joylardan skriptlangan testlarni foydalanuvchi xatti-harakatlarini simulyatsiya qilish uchun ishlatadi, RUM esa haqiqiy foydalanuvchi ma’lumotlarini doimiy ravishda yig‘adi. Ushbu farq muhimdir, chunki sintetik testlar, asosiy tekshiruvlar uchun foydali bo‘lsa-da, foydalanuvchi muhitlarining xilma-xilligini to‘liq takrorlay olmaydi. Masalan, sintetik monitoring uzoq hududdagi sekin mobil tarmoq yuklanish vaqtiga qanday ta’sir qilishini yoki ma’lum qurilmalar SSL qo‘l berish jarayonini qanday boshqarishini e’tibordan chetda qoldirishi mumkin. Aksincha, RUM jamoalarga foydalanuvchilarga haqiqatan ta’sir qiluvchi muammolarni aniqlashga imkon beruvchi batafsil va keng qamrovli nuqtai nazarni taqdim etadi.

RUM doirasidagi muhim ko‘rsatkichlardan biri Time to First Byte (TTFB) hisoblanadi. TTFB foydalanuvchi so‘rov yuborganidan boshlab, brauzer javobning birinchi baytini olgan vaqtgacha o‘tgan vaqtni o‘lchaydi. Ushbu ko‘rsatkich muhimdir, chunki u serverning javob berish tezligi va backend ishlov berish samaradorligini aks ettiradi. Tez TTFB server javobining silliq va tez ekanligini bildirsa, yuqori TTFB kechikishlarni anglatadi, bu foydalanuvchilarni ranjitishi va chiqish ko‘rsatkichlarini oshirishi mumkin.

RUM va TTFB tahlili o‘rtasidagi munosabat sinergikdir. RUMdan foydalanish orqali tashkilotlar haqiqiy o‘zaro aloqalardan olingan aniq TTFB o‘lchovlari ma’lumotlariga ega bo‘lib, bu ishlashdagi to‘siqlarni aniqlash va foydalanuvchi tajribasini optimallashtirish uchun bebaho hisoblanadi. Doimiy RUM monitoringi orqali bizneslar vaqt o‘tishi bilan TTFB tendentsiyalarini kuzatishi, muammoli naqshlarni aniqlashi va haqiqiy foydalanuvchi ta’siriga asoslangan yaxshilanishlarni ustuvor qilishlari mumkin.

Veb ishlash monitoringi kontekstida, RUMni TTFB tahlili bilan birlashtirish jamoalarga taxminlardan uzoqlashib, ma’lumotlarga asoslangan yondashuvni qabul qilish imkonini beradi. Ushbu yondashuv ishlashni sozlash harakatlarini oxirgi foydalanuvchilarga eng muhim bo‘lgan omillarga, masalan server javob vaqtlari, kontent yetkazib berish tezligi va tarmoq kechikishiga qaratishni ta’minlaydi. Natijada, bu foydalanuvchi qoniqishini oshirish, ishtirokni yaxshilash va qidiruv tizimi reytinglarini kuchaytirishga olib keladi, chunki qidiruv tizimlari sahifa tezligi va sayt javob berishini tobora ko‘proq hisobga oladi.

RUMni tushunish va TTFBni kuzatishdagi roli samarali veb-sayt ishlashini boshqarish uchun poydevor hisoblanadi. Ushbu tushunchalarni monitoring strategiyalariga integratsiya qilish orqali bizneslar foydalanuvchi kutishlariga mos keladigan, tezroq va ishonchli veb tajribalarini

RUMda aniq TTFB o‘lchovi uchun asosiy ko‘rsatkichlar va ma’lumot yig‘ish usullari

TTFB va unga bog‘liq vaqtlarni aniq o‘lchash samarali Real User Monitoringning asosidir. RUM vositalari foydalanuvchining so‘rovdan javobgacha bo‘lgan safarini batafsil tasvirlaydigan turli ishlash ko‘rsatkichlarini yig‘adi. TTFBdan tashqari, ushbu ko‘rsatkichlarga DNS so‘rovi vaqti, TCP ulanish vaqti hamda SSL qo‘l berish davomiyligi kiradi. Har bir ushbu vaqtlar server javob kechikishi va tarmoq kechikishini aniqlashda yordam beradi, qayerda tıxalishlar yuz berayotganini ko‘rsatadi.

Masalan, DNS so‘rovi vaqti brauzer domen nomini IP manzilga yechish uchun qancha vaqt ketishini o‘lchaydi, TCP ulanish vaqti esa mijoz va server o‘rtasida ulanish o‘rnatish uchun zarur bo‘lgan davomiylikni kuzatadi. SSL qo‘l berish vaqti esa xavfsiz HTTPS ulanishlari uchun muhim bo‘lib, shifrlash kalitlarini o‘rnatish jarayonini ifodalaydi. TTFB bilan birgalikda, ushbu ko‘rsatkichlar tarmoq va server ishlashining to‘liq ko‘rinishini taqdim etadi.

Zamonaviy brauzerlar ushbu vaqtlarni standartlashtirilgan APIlar orqali taqdim etadi, ularni RUM vositalari aniq ma’lumot yig‘ish uchun ishlatadi. Ayniqsa, Navigation Timing API muhim bo‘lib, sahifa yuklanishi davomida so‘rov yuborilgan va birinchi bayt olingan vaqt kabi asosiy voqealarning vaqt belgilari (timestamp) ni beradi. Bunga qo‘shimcha sifatida, Resource Timing API rasm, skript va uslub jadvallari kabi alohida resurslarning ishlashiga oid batafsil ma’lumotlarni taqdim etadi.

Ushbu brauzer APIlaridan foydalanish orqali RUM yechimlari haqiqiy foydalanuvchi ma’lumotlarini yig‘ishni minimal yuk bilan amalga oshiradi va yuqori aniqlikdagi vaqt ma’lumotlarini taqdim etadi. Bu dasturchilar va ishlash tahlilchilarga sahifa yuklanish jarayonining har bir bosqichini tahlil qilish va TTFB ning keng ishlash manzarasidagi o‘rnini tushunishga imkon beradi.

Biroq, aniq TTFB ma’lumotlarini olish qiyinchiliklarsiz emas. Foydalanuvchi muhitlarining xilma-xilligi — turli qurilma imkoniyatlari, brauzer versiyalari va tarmoq sharoitlarining nomutanosibligi — o‘lchovlarga shovqin va o‘zgaruvchanlik olib kiradi. Masalan, qishloq joylarda sekin mobil aloqa TTFB qiymatlarini oshirishi mumkin, shahar markazidagi tez optik tolali aloqa esa ancha past vaqtlarni ko‘rsatadi. Ushbu geografik va tarmoq o‘zgaruvchanligini RUM ko‘rsatkichlarini tahlil qilishda diqqat bilan hisobga olish kerak, noto‘g‘ri xulosalardan saqlanish uchun.

Real User Monitoring ning kuchli tomonlaridan biri — ushbu o‘zgaruvchanlikni keng miqyosda qamrab olish qobiliyatidir. Millionlab sessiyalar bo‘yicha ma’lumotlarni yig‘ish orqali, RUM platformalari TTFB natijalarini qurilma turi, geografik hudud, tarmoq operatori va hatto brauzer versiyasi bo‘yicha segmentlarga ajratishi mumkin. Ushbu nozik segmentatsiya yomon ishlashni boshdan kechirayotgan aniq foydalanuvchi guruhlarini ajratib ko‘rsatishga yordam beradi va maqsadli optimallashtirish choralari ko‘rishga imkon yaratadi.

Bundan tashqari, RUM vositalari ko‘pincha kontent yetkazib berish tarmoqlari (CDN) va backend tizimlari bilan integratsiyalashib, TTFB ma’lumotlarini server tomonidagi loglar bilan solishtiradi. Bu vaqt qayerda sarflanayotganini — mijoz tarmog‘ida, CDN chekkasida yoki asosiy serverda — yaxshiroq tushunishga yordam beradi. Bunday tushunchalar keng qamrovli tashxis va muammoni bartaraf etishda bebaho hisoblanadi.

Xulosa qilib aytganda, samarali TTFB o‘lchovi RUM orqali brauzer APIlari, masalan Navigation Timing API yordamida bog‘liq ko‘rsatkichlar to‘plamini yig‘ish, ma’lumotlarning o‘zgaruvchanligi muammolarini yengish va batafsil segmentatsiyadan foydalanishga bog‘liq. Ushbu yondashuv ishlash jamoalariga foydalanuvchilar duch kelayotgan haqiqiy sharoitlarni aks ettiruvchi aniq va amaliy tushunchalarni

TTFB tahlilini samarali amalga oshirish uchun RUMni bosqichma-bosqich joriy etish bo‘yicha qo‘llanma

TTFB tahlili uchun Real User Monitoringni joriy etish aniq ishlash maqsadlarini belgilash va ushbu maqsadlarga erishish uchun to‘g‘ri vositalarni tanlashdan boshlanadi. Har qanday skriptlar yoki SDKlarni joylashtirishdan oldin, veb ishlashining qaysi jihatlarini kuzatmoqchi ekanligingizni aniqlash muhimdir, masalan, server javob vaqtlari, sahifa yuklanish tezligi yoki geografik ishlash farqlari. Ushbu maqsadlarni belgilash RUM joriy etilishining aniq va amaliy tushunchalar berishini ta’minlaydi.

Keyingi qadam — texnik muhit va biznes ehtiyojlaringizga mos keladigan RUM joriy etish yechimini tanlashdir. New Relic, Datadog va Google Analytics kabi mashhur platformalar TTFB monitoringini kuchli qo‘llab-quvvatlaydi va ishlash ma’lumotlarini vizualizatsiya qilish uchun qulay boshqaruv panellarini taqdim etadi. Ushbu vositalar oldindan yaratilgan integratsiyalar va sozlanadigan parametrlar bilan birga keladi, bu esa ma’lumot yig‘ish, filtrlash va ogohlantirishlarni talablaringizga moslashtirish imkonini beradi.

Vosita tanlangach, RUM skriptlari yoki SDKlarini veb ilovangizga joylashtirish jarayoni boshlanadi. Odatda, bu HTML sahifalaringizning <head> qismiga yoki <body> yopilishidan oldin kichik JavaScript kodini qo‘shishni o‘z ichiga oladi. Ushbu skript foydalanuvchi brauzerida jimlik bilan ishlaydi, TTFB kabi vaqt ko‘rsatkichlarini yig‘adi va monitoring platformasiga yuboradi. Ko‘plab RUM provayderlari mahalliy mobil ilovalar yoki yagona sahifali ilovalar uchun SDKlarni ham taklif qiladi, bu esa platformalar bo‘ylab to‘liq qamrovni ta’minlaydi.

Ishlash boshqaruv panellarini sozlash — sozlamaning muhim bosqichidir. Ushbu boshqaruv panellari jamoalarga TTFB haqidagi tushunchalarga e’tibor qaratishga imkon beradi, tendentsiyalar, taqsimotlar va anomaliyalarni vizual tarzda ko‘rsatadi. Moslashtiriladigan diagrammalar va jadvallar hudud, qurilma turi yoki tarmoq sharoitlari bo‘yicha sekin javob vaqtlarini ajratib ko‘rsatishda yordam beradi. Ma’lumotlarni segmentlash imkoniyati muayyan foydalanuvchi guruhlari yoki geografik joylashuvlarga ta’sir qiluvchi muammolarni aniqlash uchun juda muhimdir.

Tahlilni yanada takomillashtirish uchun ma’lumotlarni filtrlash va segmentlash funksiyalari jamoalarga TTFB ishlashini turli o‘lchovlar bo‘yicha chuqur o‘rganishga imkon beradi, masalan, foydalanuvchi segmentlari, brauzer versiyalari yoki ulanish turlari. Masalan, bot trafikini yoki ichki IP manzillarni chiqarib tashlash ma’lumotlarning haqiqiy foydalanuvchi tajribasini aks ettirishini ta’minlaydi. Hudud bo‘yicha segmentlash esa umumiy ko‘rsatkichlarda yashirinib qoladigan mahalliy server yoki CDN muammolarini aniqlashga yordam beradi.

Misol uchun ish jarayoni quyidagicha bo‘lishi mumkin:

1. TTFBni kamaytirishga qaratilgan ishlash maqsadlarini belgilash.
2. Kuchli TTFB monitoring imkoniyatlariga ega RUM vositasini tanlash.
3. RUM skripti yoki SDKni veb-sayt yoki ilovaga joylashtirish.
4. TTFB ko‘rsatkichlari va bog‘liq tarmoq vaqtlarini ko‘rsatish uchun boshqaruv panellarini sozlash.
5. Ishlash muammolarini ajratib ko‘rsatish uchun filtrlash va segmentlarni qo‘llash.
6. Anormal TTFB o‘sishlari yoki regressiyalar uchun ogohlantirishlarni sozlash.

Mashhur TTFB monitoring vositalari orasida New Relic server loglarini haqiqiy foydalanuvchi ma’lumotlari bilan chuqur integratsiyalashni taklif qiladi. Datadog moslashuvchan boshqaruv panellari va real vaqt ogohlantirishlarini beradi, Google Analytics esa Site Speed hisobotlari bilan foydalanuvchi sessiyalari bo‘yicha TTFB haqida keng qamrovli ma’lumot beradi. Har bir vositaning o‘ziga xos kuchli tomonlari bor, shuning uchun tanlov mavjud infratuzilma va monitoring ehtiyojlariga bog‘liq.

Oxir-oqibat, muvaffaqiyatli real user monitoring sozlamasi doimiy sozlash va tekshirishni talab qiladi. Veb-saytingiz rivojlanib borar ekan, RUM konfiguratsiyasini yangilab borish TTFB va boshqa muhim ko‘rsatkichlarning aniqligi va dolzarbligini saqlashga yordam beradi. Boshqaruv panellarini muntazam ko‘rib chiqish va filtrlashni takomillashtirish ma’noli ma’lumotlarga e’tiborni saqlab qolishga xizmat qiladi, bu esa veb ishlashini optimallashtirish tashabbuslarini ilgari suradi.

Ushbu bosqichlarni bajarish orqali tashkilotlar RUMni samarali joriy etib, aniq TTFB tushunchalarini olishlari

RUM orqali olingan TTFB ma’lumotlarini tahlil qilish va veb-sayt ishlashini yaxshilash uchun diagnostika

Real User Monitoring yordamida to‘plangan TTFB ma’lumotlarini tahlil qilish veb-sayt ishlashidagi muammolarni aniqlash uchun kuchli vositadir. TTFB tendentsiyalari va naqshlarini o‘rganish orqali jamoalar foydalanuvchilarning serverdan dastlabki javobni qanchalik tez olishini bevosita ta’sir qiluvchi to‘siqlarni aniqlay oladi. Ushbu tahlil ko‘pincha server sog‘lig‘i, backend ishlov berish samaradorligi va tarmoq xatti-harakatlari haqida muhim ma’lumotlarni ochib beradi.

TTFB ko‘rsatkichlarini talqin qilishda o‘rtacha qiymatlardan tashqari, turli foydalanuvchi segmentlari bo‘yicha taqsimot va o‘zgaruvchanlikni ham o‘rganish muhimdir. Masalan, ma’lum bir hududdagi foydalanuvchilar uchun doimiy yuqori TTFB server kechikishlari yoki shu hududga xos CDN noto‘g‘ri sozlamalarini ko‘rsatishi mumkin. Shuningdek, TTFBdagi vaqti-vaqti bilan yuzaga keladigan o‘sishlar yuqori trafik davrlarida backend resurslarining raqobatlashuvi haqida signal berishi mumkin.

TTFBning oshishiga olib keladigan keng tarqalgan sabablar:

• Server javob kechikishlari: Haddan tashqari yuklangan yoki optimallashtirilmagan serverlar so‘rovlarni qayta ishlash uchun ko‘proq vaqt talab qiladi, bu TTFBni oshiradi.
• Backend ishlov berish samaradorligining pastligi: Murakkab ma’lumotlar bazasi so‘rovlari, sekin API chaqiriqlari yoki samarali bo‘lmagan ilova logikasi server javobidan oldingi kechikishni oshiradi.
• Kontent yetkazib berish tarmog‘i (CDN) muammolari: Noto‘g‘ri sozlangan yoki haddan tashqari yuklangan CDN tugunlari kechiktirilgan keshlangan kontentni yetkazib bera olmaydi va so‘rovlarni asl serverlarga qaytaradi.
• Tarmoq kechikishi: Foydalanuvchilar va serverlar o‘rtasidagi uzoq marshrutlar yoki barqaror bo‘lmagan ulanishlar, ayniqsa geografik jihatdan uzoq foydalanuvchilar uchun, TTFBni oshirishi mumkin.

Ushbu asosiy sabablarni batafsil TTFB tahlili orqali tushunish rivojlantirish va operatsiyalar jamoalariga muammolarni samarali hal qilish uchun ustuvorlik berishga yordam beradi.

RUM asosidagi TTFB ma’lumotlari asosida amalga oshiriladigan amaliy strategiyalar quyidagilarni o‘z ichiga oladi:

1. Server sozlamalarini optimallashtirish: Server konfiguratsiyalarini yaxshilash, apparat resurslarini oshirish yoki infratuzilmani kengaytirish orqali trafik o‘sishlarini boshqarish va javob vaqtini qisqartirish mumkin. Masalan, veb-server ip havzalarini sozlash yoki ma’lumotlar bazasi serverlarini yangilash sezilarli ta’sir ko‘rsatishi mumkin.

2. Keshni joriy etish: Teskari proksi, ilova keshini yoki ma’lumotlar bazasi natijalari keshini joriy etish yoki yaxshilash backend ishlov berish vaqtini sezilarli darajada kamaytirib, TTFBni yaxshilaydi.

3. CDNni optimallashtirish: CDN chekka tugunlarining yaxshi taqsimlangan va dinamik hamda statik kontentni to‘g‘ri kesh qilishi uchun sozlanganligiga ishonch hosil qilish, asl server yukini kamaytiradi va global foydalanuvchilar uchun TTFBni qisqartiradi.

4. Backend ishlashini yaxshilash: Ilova kodini soddalashtirish, ma’lumotlar bazasi so‘rovlarini optimallashtirish va API samaradorligini oshirish serverlarning javob tayyorlash vaqtini qisqartiradi.

Amaliy misollar RUM asosidagi TTFB tahlilining qiymatini ko‘rsatadi. Masalan, bir elektron tijorat kompaniyasi o‘z RUM vositasi orqali ma’lum hududlarda yuqori TTFBni aniqladi. CDN loglari bilan solishtirganda, ular kechikishlarga sabab bo‘layotgan zaif ishlayotgan chekka tugunlarni topdilar. CDNni qayta sozlash va ushbu hududlarga yaqin qo‘shimcha tugunlar qo‘shish orqali ular TTFBni 30% ga kamaytirdilar, bu esa sahifa yuklanish tezligini oshirdi va konversiya ko‘rsatkichlarini yaxshiladi.

Yana bir misolda, SaaS provayderi RUM ma’lumotlari orqali yuqori trafik vaqtlarida TTFB oshayotganini ko‘rdi. Backend loglari samarali bo

RUM asosidagi TTFB ma’lumotlarini doimiy ishlash strategiyasiga integratsiya qilish orqali foydalanuvchi tajribasini maksimal darajada oshirish

Doimiy Real User Monitoring (RUM) raqamli muhitdagi o‘zgaruvchan sharoitlarda veb-sayt ishlashini saqlash va yaxshilash uchun muhimdir. RUM orqali olingan TTFB ma’lumotlarini kengroq ishlash strategiyasiga integratsiya qilish orqali tashkilotlar foydalanuvchi tajribasini proaktiv boshqarish va optimallashtirish imkoniyatiga ega bo‘ladi.

Doimiy ishlash monitoringi TTFB yoki unga bog‘liq ko‘rsatkichlardagi pasayishlarni erta aniqlashni ta’minlaydi, bu esa foydalanuvchilar jiddiy muammolarga duch kelmasdan oldin tezkor tuzatish choralarini ko‘rishga imkon beradi. RUM platformalari ko‘pincha TTFB belgilangan chegaralardan oshganda yoki g‘ayritabiiy naqshlar paydo bo‘lganda jamoalarni xabardor qiluvchi RUM ogohlantirishlarini qo‘llab-quvvatlaydi, bu esa proaktiv hodisa boshqaruvini ta’minlaydi.

TTFB ma’lumotlarini First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP) va Time to Interactive (TTI) kabi boshqa ishlash ko‘rsatkichlari bilan birlashtirish foydalanuvchi tajribasining to‘liq ko‘rinishini yaratadi. Ushbu keng qamrovli nuqtai nazar jamoalarga server javob vaqtlari frontend rendering va interaktivlik bilan qanday o‘zaro ta’sir qilishini tushunishga yordam beradi, bu esa backend va mijoz tomon omillarini muvozanatli optimallashtirishga imkon beradi.

RUM ma’lumotlariga asoslangan ogohlantirish va hisobot berish bo‘yicha eng yaxshi amaliyotlar quyidagilarni o‘z ichiga oladi:

• Normal trafik naqshlari va mavsumiy o‘zgarishlarga moslashadigan dinamik chegaralarni belgilash.
• Turli foydalanuvchi guruhlari yoki hududlar uchun segmentlangan ogohlantirishlar yaratish, shunda shovqinni kamaytirib, ma’noli anomaliyalarga e’tibor qaratish mumkin bo‘ladi.
• TTFB tendentsiyalarini yorituvchi va ularni biznesning asosiy ko‘rsatkichlari, masalan, konversiya darajalari yoki chiqish ko‘rsatkichlari bilan bog‘laydigan muntazam ishlash hisobotlarini tayyorlash.

Ishlab chiqish va operatsiyalar jamoalari o‘rtasidagi hamkorlik TTFBni samarali kamaytirish uchun juda muhimdir. RUM ma’lumotlarini bo‘lishish ishlash muammolarini yagona tushunishni rivojlantiradi va yechimlarga birgalikda egalik qilishni rag‘batlantiradi. Masalan, ishlab chiquvchilar backend kodini va ma’lumotlar bazasi so‘rovlarini optimallashtirishi mumkin, operatsiyalar jamoalari esa real foydalanuvchi ma’lumotlariga asoslanib infratuzilma va CDN sozlamalarini yaxshilashi mumkin.

Bundan tashqari, RUM asosidagi TTFB ma’lumotlarini agil ishlab chiqish tsikllariga kiritish ishlash masalalarini mahsulot hayot aylanishi davomida ustuvor qilishni ta’minlaydi. Doimiy fikr-mulohaza aylanalari yangi funksiyalar yoki infratuzilma o‘zgarishlari natijasida yuzaga kelgan muammolarni tez aniqlash va hal qilish imkonini beradi.

Natijada, RUM orqali doimiy ishlash monitoringi tashkilotlarga doimiy ravishda tez va ishonchli veb-tajriba taqdim etishga imkon beradi. Ushbu foydalanuvchi tajribasini optimallashtirishga bo‘lgan sodiqlik brend obro‘sini mustahkamlaydi, foydalanuvchi jalb qilishni oshiradi va barqaror biznes muvaffaqiyatini ta’minlaydi.

RUM asosidagi TTFB tahlilini o‘zlarining doimiy ishlash strategiyasining markaz