\section{Теоретические основы разработки программного продукта с открытым исходным кодом}

\subsection{Программное обеспечение: определение, классификация, особенности open-source}

В современной цифровой экономике программное обеспечение (ПО) является ключевым активом и средством производства. Согласно межгосударственному стандарту ГОСТ 19781-90, программное обеспечение определяется как «совокупность программ системы обработки информации и программных документов, необходимых для эксплуатации этих программ» \cite[п. 3]{gost_19781_90}. Это определение подчёркивает комплексный характер ПО, включающий не только исполняемый код, но и сопровождающую документацию, что важно для оценки полного объёма работ при его создании.

С функциональной точки зрения тот же стандарт устанавливает классификацию ПО по назначению, выделяя три основные категории \cite[пп. 4, 7, 8]{gost_19781_90}:
\begin{itemize}
	\item Системные программы, предназначенные для поддержания работоспособности системы обработки информации (операционные системы, драйверы, утилиты сопровождения).
	\item Прикладные программы, решающие задачи в определённой области применения (текстовые и графические редакторы, системы управления базами данных, инженерные пакеты).
	\item Программы обслуживания (утилиты), оказывающие услуги общего характера пользователям и обслуживающему персоналу. К этому классу относятся средства архивации, диагностики, управления файлами и другие инструменты для обслуживания системы.
\end{itemize}

Внутри этих категорий, согласно исследованиям, доминирующую роль в инфраструктуре начинают играть решения с открытым исходным кодом \cite{eu_report}. Рассмотрим подробнее, что представляет собой феномен открытого ПО и на каких принципах он основывается.

Феномен ПО с открытым исходным кодом (Open-Source Software, OSS) базируется на двух взаимодополняющих, но идеологически различных концепциях: «свободное программное обеспечение» (Free Software) и «открытое программное обеспечение» (Open Source).

Концепция свободного ПО, продвигаемая Фондом свободного программного обеспечения (Free Software Foundation, FSF), делает акцент на этических и социальных свободах пользователя. Она определяет свободное ПО через четыре неотъемлемых права: свободу запуска программы с любой целью, изучения и адаптации её исходного кода, распространения точных копий, а также распространения модифицированных версий \cite{gnu_free_software_definition}. Данный подход, сформулированный в 1980-х годах, рассматривает доступ к коду как необходимое условие для контроля пользователя над технологиями.

Более поздняя и прагматичная концепция открытого ПО, формализованная организацией Open Source Initiative (OSI), фокусируется на практических преимуществах открытой модели разработки для качества, безопасности и скорости инноваций. Её критерии, изложенные в The Open Source Definition (OSD), включают свободное распространение, обязательное наличие исходного кода, разрешение на создание производных работ и недискриминационный характер лицензии \cite{osi_definition_2024}.

Несмотря на различия в философском обосновании, на практике набор лицензий, удовлетворяющих определению OSI, почти полностью совпадает с лицензиями, соответствующими критериям FSF. Для целей настоящего исследования, сфокусированного на экономических аспектах, используется термин «open-source software» (OSS) как более распространённый в деловой и академической среде, подразумевая соблюдение как критериев OSD, так и базовых свобод пользователя.

Юридической основой, регулирующей использование, модификацию и распространение OSS, являются лицензии открытого кода. Они определяют баланс между свободой сообщества и правами авторов. Наиболее распространённые лицензии можно разделить на две основные категории, представленные в таблице 1.

\begin{longtable}{|p{0.25\textwidth}|p{0.3\textwidth}|p{0.35\textwidth}|}
	\caption{Сравнительная характеристика основных лицензий открытого программного обеспечения}
	\label{tab:oss_licenses}\\[-4pt]
	\hline
	Лицензия & Ключевой принцип (тип) & Основные условия и особенности \\ \hline
	\endfirsthead
	
	\multicolumn{3}{|l|}{\small Продолжение таблицы \thetable{}} \\[-4pt]
	\hline
	Лицензия & Ключевой принцип (тип) & Основные условия и особенности \\ \hline
	\endhead
	
	\hline
	\endfoot
	
	\hline
	\endlastfoot
	
	GNU GPL (General Public License) & Копилефт (Copyleft) & Обязательное лицензирование производных работ на условиях той же лицензии. Гарантирует сохранение открытости всех последующих модификаций. Является основой для многих проектов, включая ядро Linux. \\ \hline
	MIT License & Разрешительная (Permissive) & Предоставляет максимальную свободу при минимальных ограничениях. Позволяет использование, изменение, распространение, в том числе в составе проприетарного ПО, с обязательным сохранением уведомления об авторских правах и лицензии. \\ \hline
	\pagebreak[2]
	Apache License 2.0 & Разрешительная (Permissive) & Аналогична MIT, но дополнительно содержит явное предоставление патентных прав от contributors пользователям и защиту от патентного троллинга. Также требует сохранения уведомлений об изменениях. \\ \hline
	BSD 2-Clause/3-Clause License & Разрешительная (Permissive) & Краткая лицензия, близкая по духу к MIT. Основное различие в 3-пунктной версии — наличие условия о запрете использования имени авторов для одобрения производных продуктов. \\
\end{longtable}

Выбор лицензии имеет прямые экономические последствия. Копилефт-лицензии (GPL) способствуют сохранению экосистемы полностью открытых проектов, но могут ограничивать коммерческое использование в проприетарных продуктах. Разрешительные лицензии (MIT, Apache) обеспечивают максимальную гибкость для бизнеса, позволяя интегрировать код в коммерческие решения, что способствует их широкому распространению в отраслевых стандартах и облачных сервисах \cite{linux_census3_2024}.

Для практической части данного исследования особенно важны программы обслуживания — класс утилит, к которому относятся архиваторы. В контексте классификации ГОСТ 19781-90, программы-архиваторы относятся к категории программ обслуживания (утилит). Их основное функциональное назначение — уменьшение объёма данных (сжатие) для экономии дискового пространства и ускорения передачи по сетям, а также упаковка множества файлов в единый архив для удобства хранения и переноса.

Исторически и технологически развитие компрессоров и архиваторов тесно связано с открытым исходным кодом. Классические консольные утилиты, такие как \texttt{gzip} (использующий алгоритм DEFLATE), \texttt{bzip2} и \texttt{xz}, являются стандартными компонентами любой UNIX-подобной системы и распространяются под свободными лицензиями (GPL). Кроссплатформенный архиватор \texttt{7-Zip}, поддерживающий современный формат 7z с высоким коэффициентом сжатия, также является open-source проектом (лицензия LGPL).

С алгоритмической точки зрения, компрессоры реализуют фундаментальные методы сжатия данных:
\begin{itemize}
	\item Алгоритмы словарного сжатия (LZ77, LZ78), которые заменяют повторяющиеся последовательности символов ссылками на их предыдущие вхождения.
	\item Энтропийное кодирование (Алгоритм Хаффмана, Арифметическое кодирование), которое присваивает более короткие коды более частым символам.
\end{itemize}
Наиболее распространённый алгоритм DEFLATE, используемый в форматах ZIP и gzip, комбинирует метод LZ77 с кодированием Хаффмана.

Таким образом, консольный архиватор представляет собой типичный и технологически содержательный пример open-source утилиты. Его разработка требует реализации нетривиальных алгоритмов, но при этом проект обладает чётко очерченным функционалом, что делает его идеальным объектом для детального экономического анализа в рамках данной работы.


\subsection{Состав материально-технической базы и специфика организации труда в ИТ}

Материально-техническая база (МТБ) современного ИТ-предприятия представляет собой комплекс материальных активов, необходимых для осуществления деятельности по разработке, тестированию и эксплуатации программного обеспечения. К основным фондам традиционно относятся \cite{gost_19781_90}:
\begin{itemize}
	\item Здания и сооружения: офисные помещения, дата-центры.
	\item Вычислительная техника: рабочие станции разработчиков и инженеров, серверное оборудование для сборки, тестирования и развёртывания.
	\item Сетевое и телекоммуникационное оборудование: маршрутизаторы, коммутаторы, системы бесперебойного питания.
	\item Мебель и оргтехника.
\end{itemize}

Срок полезного использования такого оборудования для целей налогового учёта определяется в соответствии с Классификацией основных средств, включаемых в амортизационные группы (утверждённой Постановлением Правительства РФ № 1). Согласно данному классификатору, вычислительная техника (код ОКОФ 330.28.23.23) относится ко Второй амортизационной группе со сроком полезного использования от 2 до 3 лет включительно \cite{postanovlenie_1_amort_groups}, что коррелирует с периодом её морального устаревания в ИТ-отрасли.

Особенностью ИТ-отрасли является высокая доля активов с быстрым моральным устареванием (3-5 лет), таких как серверы и компьютеры. В бухгалтерском учёте, согласно ФСБУ 6/2020, организация вправе выбирать способ начисления амортизации, в том числе линейный или способ уменьшаемого остатка, исходя из характера будущих экономических выгод \cite{fsbu_6_2020}. В налоговом же учёте, наряду с линейным и нелинейным методами, Налоговый кодекс РФ (ст. 259.3) предусматривает возможность применения повышающих коэффициентов к норме амортизации для основных средств, используемых в условиях повышенной сменности, агрессивной среды или имеющих высокую энергетическую эффективность \cite{nk_rf_259_3}.

Таким образом, для быстроустаревающего ИТ-оборудования экономически обосновано применение ускоренных методов амортизации, что важно для корректного вычисления себестоимости разработки и налогового планирования. Однако материально-техническая база включает не только физические активы, но и программную экосистему.

Наряду с материальными активами, критически важной частью МТБ является программная экосистема. Согласно глобальному опросу разработчиков Stack Overflow (2025), доминирующими инструментами являются \cite{stackoverflow_survey_2025}:
\begin{itemize}
	\item Среды разработки (IDE): Visual Studio Code (используется 75.9\% респондентов), Visual Studio (29\%), IntelliJ IDEA (27.1\%). Преимущество open-source и условно-бесплатных решений (VS Code) подтверждает общий тренд на снижение лицензионных затрат.
	\item Системы контроля версий и коллаборации: Git как стандарт де-факто, с GitHub как самой желаемой платформой для совместной работы (желаема для 59.3\% против 25.6\% для GitLab и 22\% для Jira) \cite{stackoverflow_survey_2025}.
	\item Языки программирования и инфраструктура: Широкое распространение Python (57.9\%), JavaScript (66\%), а также инструментов контейнеризации и оркестрации (Kubernetes, Docker), что отражает переход к микросервисным и облачным архитектурам.
\end{itemize}
Эта стандартизированная экосистема снижает порог входа в проекты и формирует единую технологическую основу как для коммерческих, так и для open-source команд.

Для понимания полной картины затрат необходимо рассмотреть типовое рабочее место разработчика. Типовая рабочая станция для разработки программного обеспечения представляет собой высокопроизводительный компьютер, характеристики которого (производительность процессора, объём оперативной памяти, скорость накопителя) определяются необходимостью одновременной работы со средами разработки (IDE), виртуальными машинами, контейнерами и инструментами сборки проектов. Такое рабочее место требует значительных единовременных капитальных вложений в МТБ. Это соответствует общей тенденции роста инвестиций в основной капитал ИТ-отрасли, которая, согласно данным НИУ ВШЭ, в 2023 году составляла десятки миллиардов рублей и демонстрировала высокие темпы прироста \cite{hse_ict_2023}.

К операционным затратам (OPEX), связанным с МТБ, помимо амортизации, относятся: аренда помещений и облачных мощностей (IaaS, PaaS), оплата лицензий на проприетарное ПО (где оно применяется), расходы на электроэнергию и высокоскоростной доступ в интернет, что является критическим ресурсом для распределённых команд. Данный состав затрат характерен для управленческого учёта в ИТ-проектах и соответствует принципам классификации и калькулирования, описанным в литературе по предмету \cite{isaev_upravl_uchet_2006}.

Важно отметить, что МТБ проектов, разрабатываемых в парадигме открытого кода, имеет существенные отличия, вытекающие из их философских основ \cite{raymond_cathedral} и экономических моделей.
\begin{itemize}
	\item Смещение затрат с CAPEX на OPEX: Максимальное использование бесплатных open-source инструментов (Linux, Git, VS Code, GCC) и публичной облачной инфраструктуры (GitHub Actions, GitLab CI) минимизирует первоначальные капитальные вложения (CAPEX) в лицензионное ПО, но может увеличивать операционные расходы на облачные сервисы.
	\item Распределённая и удалённая инфраструктура: Модель «базара» по Реймонду изначально предполагает географическую распределённость команды. Это подтверждается данными Stack Overflow: 32.4\% разработчиков работают полностью удалённо, а ещё 29.5\% — в гибридном формате \cite{stackoverflow_survey_2025}. МТБ такой команды — это совокупность личных или корпоративных устройств разработчиков, связанных через интернет, а не централизованный офис.
	\item Сообщество как расширенная МТБ: В open-source проектах тестирование на различных аппаратных и программных конфигурациях часто осуществляется добровольцами из сообщества, что, как отмечалось в Census III, особенно важно для обеспечения совместимости и безопасности \cite{linux_census3_2024}. Таким образом, сообщество выступает как «виртуальный» и масштабируемый тестовый полигон.
	\item Приоритет экосистемы над отдельным инструментом: Успех проекта зависит от интеграции в существующие экосистемы пакетов (npm, PyPI, Crates.io). Census III отмечает растущую зависимость от облачно-специфичных пакетов и компонентов, написанных на memory-safe языках, таких как Rust \cite{linux_census3_2024}.
\end{itemize}

На основании проведённого анализа структуры МТБ, данных об инструментах разработки \cite{stackoverflow_survey_2025} и специфики open-source проектов \cite{raymond_cathedral, linux_census3_2024} можно сформулировать следующие сравнительные характеристики:

\begin{longtable}{|p{0.35\textwidth}|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|}
	\caption{Сравнительная характеристика МТБ коммерческой и open-source разработки} \label{tab:mtb_comparison} \\
	\hline
	Компонент МТБ & Традиционная коммерческая разработка & Типичный open-source проект \\
	\hline
	\endfirsthead
	
	\multicolumn{3}{|l|}{\small Продолжение таблицы \thetable{}} \\
	\hline
	Компонент МТБ & Традиционная коммерческая разработка & Типичный open-source проект \\
	\hline
	\endhead
	
	\hline
	\endfoot
	
	\hline
	\endlastfoot
	
	Лицензии на инструменты & Крупные статьи CAPEX (проприетарные IDE, ОС) & Минимальные (доминируют бесплатные OSS-инструменты) \\ \hline
	Инфраструктура разработки & Корпоративные серверы, выделенные линии & Публичные облачные платформы (GitHub, GitLab), интернет \\ \hline
	Рабочее место & Стандартизированная офисная рабочая станция & Личное устройство разработчика, удалённый доступ \\ \hline
	Тестовые среды & Выделенный парк устройств, стенды & Добровольное сообщество, эмуляторы, ограниченный CI/CD \\ \hline
	Ключевые затраты & CAPEX (оборудование, лицензии), OPEX (аренда, зарплата) & OPEX (облачные сервисы, хостинг), альтернативная стоимость времени \\
\end{longtable}

Таким образом, материально-техническая база open-source проектов характеризуется высокой степенью виртуализации, зависимостью от публичных экосистем и смещением финансовой модели с прямых капитальных вложений на операционные расходы и нематериальные ресурсы сообщества. Это необходимо учитывать при построении методики экономического обоснования подобных проектов.

\subsection{Методики экономической оценки разработки программного обеспечения}

Данный подраздел посвящён анализу классических и современных методик оценки трудоёмкости и стоимости создания программного обеспечения. Понимание этих методик является теоретическим фундаментом для последующего практического расчёта экономических показателей разработки open-source архиватора.

Проблема прогнозирования затрат на разработку ПО является одной из центральных в экономике программной инженерии. Исторически сложилось два основных подхода: параметрическое моделирование, основанное на метриках исходного кода, и функционально-ориентированное оценивание.

Наиболее известной параметрической моделью является COCOMO (Constructive Cost Model), разработанная Барри Боэмом. Её базовая форма (COCOMO I) устанавливает зависимость между объёмом кода в тысячах строк (KSLOC) и требуемыми для разработки трудозатратами (в человеко-месяцах) \cite[с. 87]{polyansky_ekonomika_2017}. Формула модели имеет вид:
\begin{equation}
	\text{PM} = a \times (\text{KSLOC})^b \times \prod_{i=1}^{n} EMF_i,
	\label{eq:cocomo}
\end{equation}
где:
\begin{itemize}[nosep, leftmargin=*, labelwidth=1.5em]
	\item[PM] (Person-Month) – оценка трудозатрат;
	\item[a, b] – эмпирические коэффициенты, зависящие от типа проекта (органический, полунезависимый, встроенный);
	\item[EMF] (Effort Multiplier Factor) – поправочные коэффициенты, учитывающие атрибуты проекта (надёжность, опыт команды, современность инструментов и др.).
\end{itemize}
Несмотря на свою структурированность, прямое применение COCOMO к небольшим open-source проектам затруднено из-за неявного учёта таких факторов, как волонтёрский труд и отсутствие формальных процессов.

Альтернативой является метод функциональных точек (Function Point Analysis, FPA IFPUG). Вместо строк кода он оценивает объём функциональности, предоставляемой пользователю, через пять типов компонентов: входы, выходы, запросы, файлы и интерфейсы \cite[с. 86]{polyansky_ekonomika_2017}. Метод лучше подходит для проектов с высокоуровневыми требованиями и менее зависит от реализации, однако требует высокой квалификации оценщика и также ориентирован на коммерческую разработку с чётко определёнными границами проекта.

Экономическая оценка проекта не ограничивается трудозатратами; она требует учёта полной структуры затрат. В общем виде себестоимость разработки программного продукта (С) можно представить как сумму следующих статей \cite[с. 36-41]{polyansky_ekonomika_2017}:
\begin{equation}
	C = C_{\text{ФОТ}} + C_{\text{соц}} + C_{\text{аморт}} + C_{\text{наклад}} + C_{\text{проч}},
	\label{eq:cost}
\end{equation}
где:
\begin{itemize}[nosep, leftmargin=*, labelwidth=2em]
	\item[$C_{\text{ФОТ}}$] – фонд оплаты труда ключевого персонала (аналитиков, разработчиков, тестировщиков);
	\item[$C_{\text{соц}}$] – страховые взносы и иные обязательные отчисления от ФОТ;
	\item[$C_{\text{аморт}}$] – амортизация оборудования и нематериальных активов (лицензий);
	\item[$C_{\text{наклад}}$] – накладные расходы (аренда, коммунальные услуги, административный персонал);
	\item[$C_{\text{проч}}$] – прочие прямые затраты (лицензии на инструменты, облачные услуги).
\end{itemize}

Для коммерческого проекта расчёт каждой статьи является обязательным. Однако, как показано ранее, для open-source проектов характерно смещение структуры: затраты на лицензионное ПО ($C_{\text{проч}}$) стремятся к нулю, амортизация ($C_{\text{аморт}}$) часто не учитывается при использовании личного оборудования, а накладные расходы ($C_{\text{наклад}}$) минимизируются за счёт удалённой работы \cite{stackoverflow_survey_2025}. Это приводит к тому, что основной статьёй затрат в открытой разработке становится альтернативная стоимость времени разработчиков ($C_{\text{ФОТ}}$), которая в случае волонтёрского участия не имеет прямого денежного выражения.

Экономика свободного и открытого ПО строится на принципиально иных, по сравнению с проприетарной моделью, основаниях \cite[с. 99]{polyansky_ekonomika_2017}. Если классическая модель ориентирована на максимизацию прибыли от продажи лицензий, то open-source проекты часто следуют моделям, основанным на предоставлении сопутствующих платных услуг (поддержка, кастомизация, хостинг), продаже branded-версий или получении грантов.

Классические методики, такие как COCOMO и FPA, создавались для «соборной» модели разработки и не учитывают ключевые особенности «базарной» модели \cite{raymond_cathedral}:
\begin{enumerate}
	\item Асинхронный и распределённый вклад: Трудозатраты складываются из неравномерных усилий множества независимых контрибьюторов, что делает оценку в «человеко-месяцах» некорректной.
	\item Нематериальная мотивация: Весомую часть стоимости составляет мотивация, основанная на репутации, обучении или идеализме («egoboo»), которая не конвертируется напрямую в денежный эквивалент.
	\item Экосистемная зависимость: Стоимость проекта резко снижается за счёт повторного использования существующих открытых компонентов, что отражено в данных Census III о повсеместном использовании языковых пакетов \cite{linux_census3_2024}. Однако это создаёт скрытые затраты на поддержание совместимости и безопасность зависимостей.
	\item Парадокс «критического ресурса»: Как показано в Census III, многие жизненно важные для инфраструктуры проекты поддерживаются 1-2 разработчиками \cite{linux_census3_2024}. С точки зрения классической оценки это «низкозатратный» проект, но с макроэкономической позиции — актив с высокой ценностью и высокими рисками.
\end{enumerate}

Таким образом, в научной и методической литературе существует пробел: отсутствует адаптированная методика, которая бы, с одной стороны, использовала формальный аппарат классических моделей (например, для оценки внутренней сложности алгоритмов), а с другой — адекватно учитывала специфику открытой разработки: распределённость, нематериальную мотивацию, экосистемную интеграцию и парадоксальное соотношение затрат и общественной ценности.

\subsection{Модели монетизации программного обеспечения с открытым исходным кодом}

Традиционная модель продажи лицензий, основанная на ограничении доступа к интеллектуальной собственности, вступает в прямое противоречие с принципами Open Source, закрепленными в лицензиях семейства MIT, Apache или GNU GPL~\cite{snyk_licenses, osi_definition_2024}. Эти лицензии гарантируют пользователям «четыре свободы»: запускать, изучать, распространять и изменять программу~\cite{gnu_free_software_definition, gnu_four_principles_philosophy}. В таких условиях классическая монетизация через продажу «копий» становится невозможной. Тем не менее, рынок Open Source продолжает расти, привлекая миллиардные инвестиции и порождая компании с многомиллиардной капитализацией~\cite{thenewstack_2025, infoworld_2025}.

Современные методы монетизации сместились от продажи самого кода к продаже сопутствующей ценности, которую невозможно легко скопировать: экспертизы, операционной надежности, удобства эксплуатации и гарантий безопасности~\cite{palark_monetization, wikipedia_business_models}. В 2024–2025 годах наметился четкий тренд на профессионализацию открытых проектов, где разделение на «хобби-проекты» и «профессиональные решения» становится все более выраженным~\cite{infoworld_2025, duckalignment_trends2025}. Ключевым фактором выживания становится не просто качество кода, а наличие жизнеспособной бизнес-стратегии, которая позволяет поддерживать критическую массу разработчиков и обеспечивать безопасность цепочки поставок~\cite{thenewstack_2025, palark_monetization}.

Для понимания экономических механизмов, лежащих в основе open source, необходимо обратиться к фундаментальным работам в этой области. Йохай Бенклер, профессор Гарвардской школы права, в своей работе «Freedom in the Commons» вводит концепцию «commons-based peer production» — производства, основанного на сотрудничестве равноправных участников в цифровой среде~\cite{benkler_freedom_2003}. Бенклер показывает, что открытое программное обеспечение является наиболее ярким примером новой формы экономической организации, где мотивация участников не сводится к прямому денежному вознаграждению, а включает репутационные, социальные и идеалистические стимулы. Эта теоретическая рамка объясняет, почему тысячи разработчиков добровольно вносят вклад в открытые проекты, создавая колоссальную экономическую стоимость без традиционных рыночных механизмов.

Урсула Хольтгрюве в статье «Articulating the Speed(s) the Internet» дополняет этот анализ социологическим измерением~\cite{holtgrewe_articulating_2004}. Она исследует, как самоорганизованные open source проекты создают особую временную и социальную динамику. Добровольный труд в таких проектах, по ее мнению, основывается на сочетании креативности, обучения и обмена знаниями, что формирует устойчивую экосистему, способную конкурировать с коммерческими разработками. Эти теоретические положения служат базой для понимания того, как open source проекты могут генерировать экономическую ценность даже при отсутствии прямых продаж.

\paragraph{Классификация бизнес-моделей открытого ПО}

Карл Михаэль Попп в книге «Best Practices for commercial use of open source software» предлагает систематизацию бизнес-моделей, используемых компаниями, которые строят свой бизнес на открытом коде~\cite{popp_best_practices_2015}. Он выделяет несколько основных подходов, которые получили развитие в последние десятилетия. В более ранней работе «Profit from Software Ecosystems» Попп и Мейер рассматривают open source в контексте более широких программных экосистем, анализируя, как компании могут извлекать прибыль, участвуя в них~\cite{popp_meyer_profit_2010}. Дирк Рихле в статье «The Single-Vendor Commercial Open Source Business Model» детально исследует модель, при которой одна компания контролирует разработку открытого продукта и монетизирует его через дополнительные проприетарные компоненты или услуги~\cite{riehle_single_vendor_2012}.

Основываясь на этих работах, а также на современных обзорах рынка, можно выделить следующие ключевые модели монетизации.

Одной из наиболее исторически сложившихся и надежных моделей является коммерциализация экспертизы. Компания-разработчик или сервисный интегратор не взимает плату за программный продукт, а продает свое время и знания, необходимые для его успешного внедрения и эксплуатации в корпоративной среде~\cite{palark_monetization, wikipedia_business_models}. Для крупных организаций переход на Open Source связан с высокими операционными рисками. Отсутствие вендорской поддержки в классическом понимании означает, что в случае критического сбоя ответственность ложится на внутреннюю ИТ-команду. Модель платной поддержки решает эту проблему, предлагая бизнесу привычный уровень защиты.

Как отмечает Майк Олсон, основатель Cloudera, в своей лекции в Стэнфорде, построение бизнеса на open source технологиях требует фокуса на услугах для корпоративных клиентов, которые ценят гарантии и операционную надежность выше, чем сам код~\cite{olson_opportunities_2013}. Основным продуктом в сервисной модели является не код, а гарантия времени реакции и восстановления системы, закрепленная в соглашении об уровне обслуживания (SLA). Параметры SLA, такие как время реакции на критический инцидент (обычно от 1 часа для премиум-поддержки), доступность системы на уровне 99,9\% или 99,99\%, превращают открытое ПО в надежный корпоративный актив. Дополнительным источником дохода выступает профессиональное обучение и сертификация, что подтверждается практикой Red Hat, IBM и других вендоров.

Так-же стоит упомянуть о модели «Открытого ядра» (Open Core). Модель Open Core на сегодняшний день является доминирующей для коммерческих компаний, создающих программные продукты на базе открытого кода. Ее суть заключается в разделении продукта на две части: базовое «ядро» (Core), распространяемое под свободной лицензией, и проприетарные дополнения (Extensions), доступные только платным клиентам~\cite{popp_best_practices_2015, riehle_single_vendor_2012}. Ключевым искусством в этой модели является проведение границы между бесплатным и платным функционалом. Если ядро будет слишком слабым, проект не наберет популярности и не сформирует сообщество. Если же ядро будет слишком мощным, у пользователей не будет стимула переходить на платную версию.

Как правило, корпоративные (платные) функции включают в себя инструменты управления и мониторинга (графические панели для администрирования сотен узлов), безопасность корпоративного уровня (интеграция с Single Sign-On, LDAP, Active Directory и расширенный аудит), масштабируемость и отказоустойчивость (модули для автоматического шардирования, гео-репликации и расширенного резервного копирования), а также оптимизацию производительности (специфические алгоритмы сжатия данных или ускорения запросов, не включенные в общую ветку).

Примером успешной реализации этой модели является Nginx. Свободная версия проекта решила проблему C10k и завоевала более 36\% рынка веб-серверов~\cite{wikipedia_nginx}. Это позволило компании Nginx Inc. успешно продавать Nginx Plus — коммерческую версию с расширенными функциями балансировки и мониторинга~\cite{blog_nginx_thanks}. Данные IPO компаний, использующих модель Open Core (Elastic, MongoDB, Mulesoft), демонстрируют впечатляющую финансовую эффективность. Так, Elastic при выходе на IPO в 2018 году имел капитализацию \$2,5 млрд при годовой выручке \$227 млн и среднем чеке \$38 тыс.~\cite{opencoreventures_building}.

Несмотря на финансовый успех, модель Open Core создает внутреннее напряжение в сообществе. Рихле отмечает, что независимые участники часто ощущают, что их волонтерский труд используется для обогащения корпоративного владельца~\cite{riehle_single_vendor_2012}. Это приводит к тому, что независимые участники реже вкладываются в разработку новых функций, ограничиваясь исправлением ошибок в ядре. Более того, агрессивное стремление монетизировать проприетарные части может подтолкнуть сообщество к созданию форка (ответвления) проекта, как это произошло с Nginx после приобретения компанией F5~\cite{slashdot_nginx_quit}.

Не лишним будет рассказать о такой модули как "программное обеспечение как сервис" (SaaS) и облачном хостинге. В эпоху облачных вычислений модель SaaS стала наиболее динамично развивающимся методом монетизации Open Source. По данным исследований, до 67\% организаций, платящих за открытое ПО, делают это ради удобства облачного развертывания~\cite{getmonetizely_balance}. Многие современные системы (ClickHouse, Kafka, Kubernetes) обладают чрезвычайно высоким порогом входа в плане администрирования. Для бизнеса зачастую дешевле платить ежемесячную подписку облачному провайдеру, чем нанимать штат квалифицированных инженеров для поддержания инфраструктуры в режиме 24/7.

Преимущества SaaS для корпоративного заказчика включают снижение капитальных затрат (отсутствие необходимости инвестировать в собственное серверное оборудование), гарантированную безопасность и соответствие (провайдер берет на себя прохождение аудитов SOC 2, ISO 27001, GDPR, что критически важно для финтеха и медицины), мгновенную масштабируемость (возможность расширения ресурсов по клику мышки в ответ на рост нагрузки) и фокус на продукте (команда разработчиков клиента может заниматься бизнес-логикой, а не администрированием инфраструктуры).

Главным вызовом для создателей Open Source в модели SaaS стала деятельность гиперскейлеров (AWS, Google Cloud, Azure). Эти компании могут взять любой популярный проект, имеющий пермиссивную лицензию (например, Apache 2.0), и предложить его как управляемый сервис в своем облаке, не возвращая прибыли и не всегда возвращая код оригинальным авторам. Это привело к появлению защитных лицензий, таких как SSPL (Server Side Public License) или BSL (Business Source License). Хотя они не являются «чистым» Open Source согласно критериям OSI, они позволяют авторам защитить свою бизнес-модель, запрещая облачным провайдерам перепродавать софт как услугу без коммерческих договоренностей. Примеры Elasticsearch и MongoDB показывают, что переход на такие лицензии часто является вынужденной мерой для выживания компании-разработчика.

Платформы коллективного финансирования и микроспонсорство. Для проектов, которые не имеют амбиций стать крупными корпорациями, но являются критическими узлами программной экосистемы (например, библиотеки cURL или Babel), на первый план выходят альтернативные методы финансирования, основанные на сообществе. Бенклер предвидел появление таких механизмов ещё в 2003 году, описывая, как цифровая среда позволяет создавать новые формы финансирования общественных благ~\cite{benkler_freedom_2003}.

Запуск программы GitHub Sponsors в 2019 году стал важным этапом, позволив пользователям напрямую поддерживать индивидуальных разработчиков. Однако более устойчивой формой для командных проектов оказался Open Collective. Эта платформа обеспечивает финансовую прозрачность, позволяя любому участнику видеть, откуда приходят деньги и на что они тратятся. Преимущества Open Collective для проектов включают фискальное спонсорство (возможность принимать деньги от корпораций без необходимости регистрации собственного юридического лица), децентрализацию власти (поддержка сообщества, а не конкретного человека, что снижает риски при уходе основателя) и прозрачность для доноров (компании-спонсоры видят реальный вклад своих денег в проект). Проекты, такие как Webpack (годовой бюджет ~\$83 тыс., наем первого штатного разработчика), Babel (~\$100 тыс.) и cURL (~\$15 тыс.), успешно используют эту модель для обеспечения своей устойчивости.

Государственное финансирование и концепция цифрового суверенитета. В 2024–2025 годах отчетливо проявился новый вектор монетизации — государственные инвестиции в Open Source как в общественное благо. Это связано с осознанием того, что уязвимость в одной открытой библиотеке может парализовать цифровую экономику целой страны. Германия стала первопроходцем, создав Sovereign Tech Fund (STF). Его миссия — укрепление цифрового суверенитета путем финансирования поддержки «невидимой» инфраструктуры: библиотек, протоколов и инструментов разработки~\cite{sprind_sovereigntech, interoperable_eu_stf}. С 2022 года фонд инвестировал более 24,6 миллионов евро в 60+ проектов по всему миру.

Ключевые аспекты этой модели: фокус на обслуживании, а не на инновациях (деньги выделяются не на создание новых «фич», а на исправление багов и аудит безопасности), борьба с «проблемой безбилетника» (государство берет на себя расходы, которые частный бизнес склонен игнорировать, считая их общими) и экономическая эффективность (по оценкам Еврокомиссии, каждый вложенный в Open Source евро приносит 4 евро экономического эффекта)~\cite{opensource_org_stf}. Европейские лидеры призывают увеличить финансирование до 350 миллионов евро на период до 2034 года, чтобы создать надежный технологический фундамент, независимый от иностранных корпораций.

Россия обладает уникальной школой разработки системного ПО, что позволило ряду проектов занять лидирующие позиции на мировом рынке, используя различные стратегии монетизации.

\begin{itemize}
	\item Postgres Professional: модель Open Core в сегменте СУБД. Компания Postgres Professional, основанная в 2015 году ведущими разработчиками PostgreSQL, является ярким примером трансформации экспертизы в продукт~\cite{tadviser_postgrespro, postgrespro_enterprise}. Их стратегия сочетает активный вклад в международный проект (upstream) с продажей собственной коммерческой версии Postgres Pro Enterprise. Коммерческая версия включает нативные технологии сжатия данных CFS, шифрование TDE, маскирование данных и инструменты горизонтального масштабирования Shardman. Выручка компании в 2023 году выросла на 50\%, достигнув 5 миллиардов рублей. Это доказывает, что в условиях импортозамещения и высоких требований к надежности бизнеса модель «Open Core + Сервис» является максимально эффективной.
	
	\item Nginx: от волонтерского кода до сделки на \$670 млн. История Игоря Сысоева и Nginx иллюстрирует классический путь Open Source стартапа. Начав как решение внутренних проблем портала Rambler в 2002 году, Nginx был открыт под пермиссивной лицензией BSD в 2004-м~\cite{wikipedia_nginx}. Монетизация началась лишь через 9 лет с созданием Nginx Inc. и запуском продукта Nginx Plus~\cite{blog_nginx_thanks}. Успех был обусловлен тем, что команда сохранила верность открытому коду, добавляя в коммерческую версию лишь те функции, которые действительно необходимы только крупным предприятиям. Итогом стала покупка компании американской корпорацией F5 в 2019 году за 670 миллионов долларов — одна из крупнейших сделок в истории российского ПО.
	
	\item ClickHouse: аналитическая СУБД и облачная стратегия. ClickHouse, созданная в Яндексе для задач Метрики, стала глобальным стандартом в области аналитических СУБД (OLAP)~\cite{dev_clickhouse}. После выделения в отдельную компанию ClickHouse Inc. основным методом монетизации стал ClickHouse Cloud (SaaS). Хотя саму систему можно запустить самостоятельно, сложность настройки шардирования, бэкапов и обеспечения отказоустойчивости заставляет клиентов выбирать облачную версию, где эти задачи автоматизированы.
\end{itemize}

Основываясь на свежих исследованиях и вышеописанной информации, так же необходимо рассказать о трендах и прогнозах на 2025–2030 годы.

Будущее монетизации Open Source будет определяться тремя ключевыми факторами: безопасностью, искусственным интеллектом и новыми нормами регулирования.

\begin{itemize}
	\item Искусственный интеллект как драйвер и вызов.
	ИИ радикально меняет процесс разработки. С одной стороны, AI-ассистенты (GitHub Copilot) ускоряют написание кода, но с другой — они могут наводнить проекты низкокачественными патчами, увеличивая нагрузку на мейнтейнеров~\cite{duckalignment_trends2025}. В плане монетизации 2025 год обещает рост моделей, где AI-функции (например, интеллектуальная оптимизация запросов в СУБД) становятся частью премиальных Open Core пакетов.
	\item Безопасность цепочки поставок.
	После инцидентов с закладками (как в случае с xz или Log4Shell) доверие к Open Source стало прагматичным~\cite{infoworld_2025}. Компании все чаще готовы платить за «проверенные» и «подписанные» сборки открытого ПО. Это открывает новые возможности для бизнеса, который специализируется на непрерывном аудите и поставке безопасных репозиториев.
	\item Регуляторное давление.
	Введение в Европе Cyber Resilience Act (CRA) заставляет разработчиков Open Source серьезнее относиться к ответственности за свой код. Это создает рыночную нишу для организаций, которые берут на себя юридическую ответственность и помощь в соблюдении комплаенса для открытых проектов, используемых в критической инфраструктуре.
\end{itemize}

\subsection{Выводы по теоретической части и обоснование методики для практического раздела}

Проведённый анализ позволяет сформулировать следующие выводы, являющиеся основой для практического расчёта в Главе 2:
\begin{enumerate}
	\item Для оценки алгоритмической сложности разрабатываемого архиватора возможно использование аппарата параметрических моделей (адаптированной COCOMO) на этапе проектирования.
	\item Структура затрат для open-source проекта будет кардинально отличаться от коммерческого: необходимо рассчитать два сценария — «коммерческий» (полная калькуляция по формуле \ref{eq:cost}) и «реальный open-source» (учёт только прямых материальных затрат и альтернативной стоимости времени).
	\item Ключевым экономическим показателем для подобного проекта является не прямая прибыль, а соотношение общественной полезности (ценности) к понесённым затратам. Это требует введения в анализ качественных и косвенных количественных метрик.
	\item Предлагаемая в работе методика должна быть гибридной: сочетать формальный расчёт для частей проекта, поддающихся оценке (трудозатраты на реализацию ядра), и экспертную оценку для специфических аспектов open-source (стоимость поддержки сообщества, ценность портфолио). При этом выбор модели монетизации (например, Open Core или SaaS) будет определять структуру потенциальных доходов проекта.
\end{enumerate}

Данный теоретический базис позволяет перейти к практической части работы — экономическому обоснованию разработки конкретного программного продукта с открытым исходным кодом.