Сравнительный технико-экономический анализ методов переноса веб-сайтов в экосистему Connected TV средствами Javascript (к вопросу об использовании Lightning JS и альтернатив) Аннотация: целью исследования является проведение сравнительного технико-экономического анализа методов переноса веб-сайтов в экосистему Connected TV с использованием инструментов JavaScript (Lightning JS, нативные SDK и кроссплатформенные фреймворки). Методы: в качестве методов в представленном исследовании применяются технико-экономический анализ, сравнительный анализ архитектурных решений, структурно-функциональный подход. Проведено сопоставление технических параметров (FPS, RAM, latency) и экономических показателей (затраты на разработку, QA и поддержку, продление жизненного цикла оборудования). Результаты (Findings): в исследовании представлены сравнительные модели, отражающие различия между нативными SDK, веб-подходами и Lightning JS. Установлено, что использование Lightning JS позволяет повысить производительность интерфейса на 40-50%, сократить время отклика до 90-110 мс, снизить совокупную стоимость владения приложением примерно на 35%. Выводы: результаты анализа показали, что Lightning JS занимает оптимальное положение между нативными и веб-решениями по соотношению цены и производительности. Применение Lightning JS в CTV-разработке позволяет минимизировать затраты, повысить UX-качество и ускорить масштабирование сервисов, что делает данный фреймворк перспективным инструментом в стратегии цифровой трансформации медиарынка. Ключевые слова: Connected TV, Smart TV, Lightning JS, JavaScript, кроссплатформенные фреймворки, нативные SDK, технико-экономический анализ, производительность UI, совокупная стоимость владения (TCO) Для цитирования: Коновалик Е.А. Сравнительный технико-экономический анализ методов переноса веб-сайтов в экосистему Connected TV средствами Javascript (к вопросу об использовании Lightning JS и альтернатив) // Modern Economy Success. 2025. № 6. С. 316 – 326. 1 Konovalik E.A., 1 EPAM Systems Comparative techno-economic analysis of methods for porting websites to the Connected TV ecosystem using JavaScript (on the use of Lightning JS and alternatives)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

the purpose of the study is to conduct a comparative techno-economic analysis of methods for porting websites to the Connected TV ecosystem using JavaScript tools (Lightning JS, native SDKs, and cross-platform frameworks). Methods: the research employs techno-economic analysis, comparative analysis of architectural solutions, and a structural-functional approach. A comparison was carried out between technical parameters (FPS, RAM, latency) and economic indicators (development, QA and maintenance costs, as well as equipment life-cycle extension). Findings: the study presents comparative models that highlight the differences between native SDKs, web-based approaches, and Lightning JS. It was established that the use of Lightning JS improves interface performance by 40-50%, reduces response time to 90-110 ms, decreases the total cost of ownership (TCO) of the application by approximately 35%, and extends the lifespan of devices by up to three years. Conclusions: the results show that Lightning JS occupies an optimal position between native and web-based solutions in terms of cost-to-performance ratio. The use of Lightning JS in CTV development helps minimize costs, enhance UX quality, and accelerate service scalability, making this framework a promising tool within the strategy of digital transformation of the media market.

About the authors

E. A Konovalik

EPAM Systems

ORCID iD: 0009-0004-2354-4614

References

  1. Полуэхтова И.А. «Умный телевизор» в контексте повседневности // Знание. Понимание. Умение. 2013. № 3. С. 169 – 174.
  2. Скобелев В.Л. Стратегическое развитие телевещания в России // Петербургский экономический журнал. 2016. № 2. С. 44 – 52.
  3. Ahmed B.S., Bures M. EvoCreeper: Automated Black-Box Model Generation for Smart TV Applications // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 2019. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.02956
  4. Ahmed B. S., Bures M. Testing of Smart TV Applications: Key Ingredients, Challenges and Proposed Solutions // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Vol. 1. P. 241 – 256. doi: 10.1007/978-3-030-02686-8_20.
  5. Ahmed B.S., Gargantini A., Bures M. An Automated Testing Framework For Smart TV Apps Based on Model Separation // ICST2020 and INTUITESTBEDS2020 Workshop. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2002.00404
  6. Breathing new life into old set-tops is a win-win-win. URL: https://www.3ss.tv/blog/legacy-set-top-ux-upgrade-lightningjs
  7. Connected TV Market (2025-2030). URL: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/connected-tv-market-report
  8. Cross-platform tools can save more than 30% of app development time. URL: https://research2guidance.com/cross-platform-tools-can-save-more-than-30-of-app-development-time/
  9. Liu Y., Chen X., Liu Y., Kong P., Bissyande T. F., Klein J., Sun X., Chen C., Grundy J. A Comparative Study of Smartphone and Smart TV Apps. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.01752
  10. Native vs Cross-Platform Apps Development Costs in 2025. URL: https://www.fullestop.com/blog/native-vs-cross-platform-apps-development-costs
  11. Varmarken J., Le H., Shuba A., Shafiq Z., Markopoulou A. The TV is Smart and Full of Trackers: Towards Understanding the Smart TV Advertising and Tracking Ecosystem. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.03447
  12. Zhang Y., Ma S., Chen T., Li J., Deng R. H., Bertino E. EvilScreen Attack: Smart TV Hijacking via Multi-channel Remote Control Mimicry // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/TDSC.2023.3286182

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).