По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Привет! Сегодня в статье мы поговорим о настройке Music on Hold Server в Cisco Unified Communications Manager (CUCM) . Music on Hold – это музыка, которая проигрывается абоненту, когда он поставлен на удержание. Сервер может быть Multicast, когда используется один аудиопоток, посылаемый на групповой адрес, и Unicast, когда для каждого поставленного на удержания вызова используется отдельный аудиопоток.
Файлы, которые будут использоваться для Music on Hold должны отвечать следующим требованиям:
Формат .WAV (16 Bit PCM);
Mono или Stereo;
Частота дискретизации – 8, 16, 32 или 48 кГц;
Настройка Music on Hold в CUCM
Для начала загрузим аудиофайл на наш CUCM. Для этого переходим в раздел Media Resources – MOH Audio File Management. В новом окне нажимаем Upload File и указываем его месторасположение. Файл будет переконвертирован в формат нужного кодека. После этого он появится в таблице.
Затем переходим во вкладку Media Resources – Music on Hold Audio Source и нажимаем Add New для создания нового потока Music on Hold. Тут в поле MOH Audio Stream Number указываем номер нашего потока (начиная с 2, т.к. первый номер занят за стандартным потоком). В строке MOH Audio Source File в выпадающем меню выбираем загруженный нами аудиофайл, а в строке MOH Audio Source Name указываем его имя. Также здесь можно включить Multicasting и повтор проигрывания.
Далее переходим во вкладку Media Resources – Music on Hold Server. Если там ничего нет, то нужно перейти во вкладку Cisco Unified Serviceability – Tools – Service Activation и поставить галочку напротив пункта IP Voice Media Streaming Application для активации сервиса и после этого сервер будет автоматически создан. Теперь можно выбрать сервер и перейти на страницу его настроек.
Для того чтобы выбрать поток Music on Hold на телефоне нужно перейти во вкладку Device – Phone, найти желаемый телефон и в строках User Hold MOH Audio Source и Network Hold MOH Audio Source выбрать созданный поток.
Графовые базы данных (Graph databases) – это нереляционные системы (NoSQL), которые определяют корреляции между сложно взаимосвязанными сущностями. Такая структура позволяет обойти ограничения реляционных БД и уделяет больше внимания отношениям между данными.
Графовая база данных позволяет аккуратно определять взаимосвязи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом.
В данной статье объясняется, что такое графовые базы данных, и как они работают. Но для начала можно быстро познакомиться с другими видами NoSQL.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.
Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.
Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.
Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.
Сравнение графовых и реляционных баз данных
Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.
Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.
Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.
В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:
Тип
Графовые БД
Реляционные БД
Формат
Узлы и ребра со свойствами
Таблицы со строками и столбцами
Связи
Представлены в виде ребер между узлами
Создаются с помощью внешних ключей между таблицами
Гибкость
Гибкие
Жестко заданные
Сложные запросы
Быстрые и отзывчивые
Необходимы сложные соединения
Варианты использования
Системы с взаимосвязанными зависимостями
Системы с транзакциями и более простыми отношениями
Как работают графовые базы данных?
Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.
При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.
По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.
Примеры использования графовых баз данных
Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:
Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.
Какие есть известные графовые базы данных?
С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.
JanusGraph
JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:
Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов
Neo4j
Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:
Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования
DGraph
DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:
Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API
DataStax Enterprise Graph
DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:
DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
Поддержка Gremlin и CQL для запросов
Плюсы и минусы графовых баз данных
В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.
Плюсы
Вот несколько плюсов графовых баз данных:
Гибкая и адаптивная структура
Четкое представление взаимосвязей между сущностями
Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей
Минусы
Ниже перечислены основные минусы системы:
Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
Графы не подходят для систем на основе транзакций
Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку
Заключение
Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.
С момента появления вычислительной техники и интернета компьютерная сеть играет жизненно важную роль для обмена ресурсами и информацией как внутри организации, так и на глобальном уровне. Люди, которым поручено контролировать эти сети, называются сетевыми инженерами или сетевыми администраторами.
Сетевые инженеры и администраторы используют различные инструменты для проектирования, мониторинга или анализа компьютерных систем. Что бы не экспериментировать на реальных сетях (что чревато сбоем или выходом из строя сетевой инфраструктуры) системные администраторы для этого используют инструменты сетевого моделирования.
Сегодня мы рассмотрим 5 лучших инструментов сетевого моделирования, которые могут помочь вам в проектировании и улучшении производительности системы.
После изучения нашего списка инструментов сетевого моделирования, вы сможете выбрать себе наиболее оптимальное программное обеспечение для эмуляции сетей. Данное ПО позволит решить проблемы и провести тесты, которые невозможно применить на реально-существующих сетях из-за риска нарушить нормальное функционирование.
GNS3
GNS3: это одна из самых популярных программ эмуляции сети, которая позволяет наблюдать взаимодействие сетевых устройств в различных топологиях сетей. Это программное обеспечение, которое является интегрированным сегментом в международной сети обучения сертификации. Одного такого факта достаточно, чтобы показать, насколько современным и всеобъемлющим является этот программный инструмент, когда речь заходит об успешном моделировании сети. Он прост в установке и реализации, что делает его популярным выбором как на любительском, так и на профессиональном уровне.
Cisco Packet Tracer
Cisco Packet Tracer: одна из основных причин, по которой этот инструмент моделирования сети, разработанный CISCO systems, занял второе место в ТОП-5, заключается в том, что он кросс-платформенный. Этот уникальный инструмент моделирования поможет вам не только построить топологию сети, но и воспроизвести ее в современных компьютерных сетях. Cisco PT позволяет имитировать соответствующую конфигурацию через CLI. А еще Packet Tracer отлично подходит для VoIP
EVE-NG
EVE-NG: Emulated Virtual Environment Next Generation or EVEN-NG- это единственный в своем роде многопользовательский сетевой симулятор, предназначенный для небольших предприятий и частных лиц. Реализация этого инструмента моделирования виртуальной сети является как платным, так и бесплатным. Бесплатная версия имеет ограничение в 63 узла на лабораторию. Для виртуализации, связывания и настройки сетевых устройств нет необходимости загружать и устанавливать дополнительное приложение помимо сервера. Все проектирование, подключение и управление сетевыми топологиями можно легко выполнить с помощью интегрированного HTML5- клиента.
Важным фактором, который делает EVE-NG одним из лучших инструментов моделирования сети, является то, что приложение экономит время, позволяя вам вносить изменения в топологию сетей во время их одновременного запуска. Кроме того, она подходит как для Ethernet, так и для последовательных интерфейсов.
Boson NetSim
Boson NetSim: это приложение, имитирующее сетевые коммутаторы и маршрутизаторы Cisco. Одна из ключевых особенностей этого инструмента моделирования заключается в том, что он поставляется вместе со всеми лабораторными работами от Boson, и нет необходимости загружать отдельные файлы и импортировать их позже в NetSim. Весь процесс загрузки, отделки и сортировки лабораторных работ осуществляется в самом приложении. Построение и загрузка топологий сетей могут быть легко выполнены с помощью приложения. И наоборот, вы также можете просматривать топологии, загруженные другими участниками сообщества, и загружать их в приложение. Функции терминала чрезвычайно реалистичны.
Также стоит отметить, что Boson NetSim заимствует интуитивно понятную систему настройки от GNS3. Дополнительные модули (называемые надстройками) могут быть включены для настройки сетевого устройства. Когда устройство подключено к топологии сети, программное обеспечение спрашивает, какие именно модули вы хотите добавить.
VIRL
VIRL: Virtual Internet Routing Lab или VIRL- это эмулятор виртуальной сети от Cisco, который был специально разработан для удовлетворения потребностей образовательных учреждений и частных лиц. Будучи одним из топ-5 инструментов моделирования сетей в 2020 году, он поставляется в высоко масштабируемых вариантах, специально разработанных для средних и крупных предприятий. VIRL, поддерживающий клиент-серверную модель и сервер, могут быть легко установлены на виртуальной машине под управлением ESXi от VMware или даже на "голом железе" сервера.
Использование инструмента моделирования VIRL позволяет вам получить доступ к целому ряду лицензированных образов программного обеспечения Cisco, таких, как NX-Osv, IOS-Xrv, ASAv и IOSv (как второго уровня, так и третьего уровня). Хорошо то, что эти образы можно легко извлечь из сервера VIRL и установить поверх других эмуляторов, таких как EVE-NG и GNS3. Кроме того, VIRL ввела функцию, известную как AutoNetKit, которая облегчает базовые функции конфигурации на узлах для автоматического заполнения всей топологии сети. Эта функция очень эффективна в том случае, если вам необходимо быстро оценить модель поведения конкретной технологии или, практически воссоздать всю существующую сеть.
Подведем итоги
Приведенный выше список, безусловно, является кратким, но он определенно является всеобъемлющим для личных целей. Цель этого списка состоит не только в том, чтобы познакомить вас со списком инструментов моделирования сети входящих топ- 5, но и познакомить вас с возможностями специализированных функций этих инструментов.