По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Прежде чем приступить к изучению виртуальной локальной сети (VLAN), необходимо иметь определенное представление о локальной сети. Локальную сеть можно рассмотреть с двух сторон. С одной стороны, локальная сеть это все пользовательские устройства, серверы, коммутаторы, маршрутизаторы, кабели и точки беспроводного доступа, расположенные в одном месте. С другой стороны, в более узком понимании определения локальной сети, позволяет нам освоить концепцию виртуальной локальной сети: локальная сеть включает все устройства в одном широковещательном домене. p> Широковещательный домен это устройства, подключенные к локальной сети, таким образом, что, когда одно из устройств отправляет широковещательный кадр, все остальные устройства получают копию этого кадра. Таким образом, понятие локальной сети и широковещательного домена является практически одинаковым. Коммутатор, с настройками по умолчанию, считает, что все его интерфейсы находятся в одном широковещательном домене. То есть, когда широковещательный кадр приходит на один конкретный порт коммутатора, устройство пересылает этот широковещательный кадр на все остальные свои порты. В связи с таким принципом работы коммутатора, чтобы создать два разных широковещательных домена, придется купить два разных коммутатора для локальной сети Ethernet, как показано на рисунке: Показаны два домена: домен 1 (подсеть 1) и домен 2 (подсеть 2). В первом домене два компьютера, а именно ПК1 и ПК2, подключены к коммутатору SW1 для создания широковещательного домена 1. Аналогично, во втором домене два компьютера, а именно ПК3 и ПК4, подключены к коммутатору SW2 для создания широковещательного домена 2. Используя два VLAN’а, можно организовать те же две сети, что изображены на рисунке 1- создать два широковещательных домена с помощью одного коммутатора. С VLAN’нами коммутатор может настроить некоторые интерфейсы в один широковещательный домен, а некоторые в другой, создавая несколько широковещательных доменов. Эти отдельные широковещательные домены, созданные коммутатором, называются виртуальными локальными сетями (VLAN). Рисунок ниже демонстрирует использование одного коммутатора для создания двух VLAN’ов, рассматривая порты в каждом VLAN’е как полностью самостоятельные. Коммутатор никогда не перешлет кадр, отправленный ПК1 (VLAN 1) либо ПК3 либо ПК4 (VLAN 2). Из рисунка мы видим, что используется один коммутатор для нескольких широковещательных доменов. Из широковещательного домена 1 (подсеть 1) две системы ПК1 и ПК2 подключены к коммутатору SW1. Из широковещательного домена 2 (подсеть 2) к коммутатору SW1 подключены две системы ПК3 и ПК4. Проектирование локальных сетей кампуса с использованием большего количества VLAN’ов, в каждом из которых используется минимальное количество коммутационного оборудования, часто помогает улучшить локальную сеть во многих отношениях. Например, широковещательная передача, отправленная одним узлом во VLAN1, будет приниматься и обрабатываться всеми другими узлами этого VLAN1-но не узлами из другого VLAN. Чем меньше посторонних узлов в сети получают широковещательные кадры, тем выше безопасность локальной сети. Это всего лишь несколько причин для разделения хостов на разные VLAN. В следующем списке перечислены наиболее распространенные причины, по которым следует создавать VLAN’ны: Чтобы уменьшить нагрузку на процессор на каждом устройстве; повышение производительности узла, путем уменьшения числа устройств, которые принимают каждый широковещательный кадр; Повысить уровень безопасности за счет уменьшения числа хостов, получающих копии кадров, которые коммутаторы отправляют (broadcasts, multicasts, and unknown unicasts); Повышение безопасности хостов за счет применения различных политик безопасности для каждого VLAN; Создание подразделений, группирующих пользователей по отделам или группам, которые работают вместе, а не по физическому местоположению; Уменьшение нагрузки для протокола связующего дерева (STP) путем ограничения VLAN одним коммутатором доступа.
img
В сегодняшней статье поговорим об одном очень полезном инструменте Asterisk, который называется Call Flow. Данный инструмент позволяет управлять отправкой вызовов на основании положения переключателя. Переключатель может находиться в режиме Normal и Override. По сути, данный функционал является чем-то наподобие тумблера. Когда он в положении “включено”, входящие звонки будут отправляться по одному назначению, когда “выключено”, по другому. Например, в рабочие часы, необходимо настроить отправку входящих звонков на специальную ринг-группу, а в нерабочие – на IVR. С такой задачей поможет справиться модуль Time Conditions. Но если компания не имеет чётко определенного рабочего времени, то данный модуль уже не поможет, поскольку он переключает режим обработки вызовов автоматически в определенно заданное время. /p> С помощью Call Flow переключить “тумблер” можно в любое время и нужный режим обработки вызовов сохранится до тех пор, пока не будет изменен вручную. Для переключения режимов в Call Flow предусмотрены специальные коды (feature code). Существует 100 кодов (0-99), каждый из которых может включать определенный режим обработки вызовов. Чтобы использовать Call Flow нужно ввести специальный индекс ( 0-99) и дополнить его специальным кодом -28. Например, если индекс– 1, то feature code, включающий Call Flow будет *281. Call Flow Control Рассмотрим модуль Call Flow Control на примере FreePBX 13. Для того, чтобы открыть панель управления модулем, переходим по следующему пути Applications -> Call Flow. По умолчанию, никаких записей нет. Жмём кнопку Add и перед нами открывается панель добавления нового переключателя. Рассмотрим основные параметры, которые нужно настроить: Call Flow Toggle Feature Code Index – Индекс переключателя. Как было сказано ранее, каждый feature code модуля Call Flow начинается с *28. Индекс это последняя часть кода, который может иметь значения от 0 до 99. Если вы выбрали 1 в качестве индекса, то код будет *281, если 78, то *2878 и так далее. Description – Описание помогает быстро идентифицировать нужный переключатель среди остальных в списке. Current Mode – Текущий режим. Выбор начального состояния переключателя Normal (Green/BLF off) или Override (Red/BLF on). Позднее эти кнопки (в дополнение к feature code’у) можно использовать для изменения режима. Normal (Green/BLF off) - Эта настройка говорит о том, что звонки отправляются по стандартному назначению. Если на телефоне есть BLF, запрограммированный под данный feature code, то в данном состоянии лампочка будет гореть зеленым или не гореть вообще. Override (Red/BLF on) – Эта настройка, говорит о том, что звонки отправляются по другому (нестандартному) назначению. Если на телефоне есть BLF запрограммированный под данный feature code, то в данном состоянии лампочка будет гореть красным. Recording for Normal Mode – Позволяет настроить запись, которая будет проигрываться при переключении в нормальный режим. По умолчанию, сначала будет гудок (beep), а затем объявление о том, что feature code деактивирован. Вы можете записать собственное объявление при помощи модуля System Recordings Optional Password – Опционально можно настроить специальный пароль для использования данного feature code’а. Пользователь, желающий воспользоваться кодом, должен будет сначала ввести пароль на своём телефоне. Normal Flow Destination – Назначение, куда должны отправляться входящие звонки, когда переключатель находится в режиме Normal (Green/BLF off). Это может быть любое назначение на PBX, как то внутренний номер, IVR, ринг группа и т.д. Override Flow – Это назначение, куда должны отправляться вызову, когда переключатель находится в режиме Override (Red/BLF on). Это может быть любое назначение на PBX, как то внутренний номер, IVR, ринг группа и т.д. На примере ниже мы создали переключатель, который в нормальном режиме отправляет все звонки на IVR, а когда включен – на Announcement, который уведомит абонентов о том, что компания не работает. Для использования данного feature code’а, необходимо ввести на телефоне *2852
img
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.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59