По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Полученную от маршрутизаторов «соседей» и других устройств в рамках сети роутер хранит в нескольких таблицах. Существует 3 типа таблиц:
Таблица соседей:
Хранит информацию от устройств подключенных напрямую. Вся собранная от соседей информация добавляется в таблицу соседей и включает наименования интерфейсов и соответствующих адресов. По умолчанию, “Hello” пакеты отправляются с интерфейсов каждые 5 секунд, чтобы быть уверенным, что сосед работает. Каждый EIGRP маршрутизатор хранит свой собственный экземпляр такой таблицы. Таким образом:
Каждый маршрутизатор имеет четкое представление о напрямую подключенных устройствах.
Каждый роутер располагает топологией сети в рамках своего ближайшего окружения.
Топологическая таблица:
Представляет собой набор из таблиц других EIGRP устройств полученных от соседей. Данная таблица представляет из себя список сетей назначения и соответствующих метрик. Выглядит данная таблица вот так:
При условии доступность устройств Successor и Feasible Successor они так же присутствуют в таблице для каждой из сетей. Каждый из пунктов маркируется буков A или P, что означает активное или пассивное состояние. Пассивное состояние говорит о том, что роутер знает маршрут к пункту назначения, в то время как активный означает, что топология изменилась и маршрутизатор обновляет данные для данного маршрута. Подчеркнем следующие позиции:
Для каждой из сетей назначения маршрутизатор хранит маршрут через Feasible Successor, т.е маршрут, который считается вторым по приоритету после маршрута через Successor.
Таблица маршрутизации:
Данная таблица представляет собой карту из всех известных маршрутов. Данная таблица строится на основании данных, полученных из топологической таблицы. Можно сказать, что указанные выше таблицы используются для количественной характеристики маршрутов, а таблица маршрутизации дает нам качественную характеристику. Что важно:
Только один маршрут через Successor попадает в таблицу маршрутизации и используется для отправки пакетов (в случае доступности).
Если маршрут через Successor оказывается недоступным, в таблицу маршрутизации из топологической таблицы копируется маршрут через Feasible Successor и используется в качестве альтернативного.
Что такое Successor?
Существует два главных типа устройств в сетях EIGRP. Оба устройства гарантируют отсутствие петель в сети:
Successor: Устройство, которое обеспечивает самую короткую дистанцию маршрута на пути пакета в сеть назначения. Другими словами, это устройство обеспечивает наилучший маршрут в сеть назначения.
Feasible Successor: Это устройство обеспечивает второй по приоритету маршрут в сеть назначения после маршрута Successor – устройства.
Типы пакетов EIGRP
EIGRP использует 5 типов пакетов:
Hello/ACKs пакеты: Это мультикаст пакеты, используемые для обнаружения и отслеживания состояния соседских устройств в сети. Любой Hello пакет должен получить подтверждение, или другими словами ответ – то есть ACK сообщение. Хочется отметить, что ACK пакет является юникастовым.
Updates: Надежные юникастовые пакеты, который содержат обновления маршрутной информации для построения/перестроения таблицы маршрутизации.
Queries: Мультикаст пакеты, которые отправляет устройство при переходе в активное состояние. Если пакет отправляется в качестве ответа, то он будет юникастовым.
Replies: Это надежные юникаст пакеты отправленные в ответ на queries пакеты. Данные пакет говорит получателю о том, что устройство Feasible Successor доступно и не должно переходить в активный режим.
Requests: Ненадежные мультикаст или юникаст пакеты, используемые для сбора информации от соседних устройств.
В следующей статье мы расскажем о сходимости EIGRP сетей.
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.
Сегодня мы подробно расскажем про наиболее используемые в сети интернет протоколы – POP3, IMAP и SMTP. Каждый из указанных протоколов имеет определенное назначение и функциональные возможности. Давайте попробуем разобраться.
Как работает электронная почта: SMTP, IMAP, POP3
Протокол POP3 и его порты
Post Office Protocol 3 (POP3) это стандартный протокол почты созданные для получения электронных писем с удаленного сервера на e-mail клиент.POP3 позволяет вам сохранить почтовое сообщение на ваш компьютер и даже прочесть его, в случае, если вы находитесь не в сети. Важно отметить, что если вы решили использовать POP3 для подключения к учетной записи почты, письма, которые уже скачаны на компьютер, будут удалены с почтового сервера. Как пример, если вы используете несколько компьютеров для подключения к одному почтовому аккаунту, то протокол POP3 может быть не лучшим выбором в данной ситуации. С другой стороны, так как почта хранится локально, на ПК конкретного пользователя, это позволяет оптимизировать дисковое пространство на стороне почтового сервера.
По умолчанию, протокол POP3 использует следующие порты:
Порт 110 – это порт протокола POP3 по умолчанию. Не является безопасным.
Порт 995 – этот порт следует использовать в том случае, если вы хотите установить безопасное соединение.
Протокол IMAP и порты
Internet Message Access Protocol (IMAP) – это почтовый протокол, созданный для доступа к почте с локального почтового клиента. IMAP и POP3 – наиболее популярные в сети интернет протоколы, используемые для получения e-mail. Оба этих протокола поддерживается всеми современными почтовыми клиентами (MUA - Mail User Agent) и WEB – серверами.
В то время как POP3 позволяет доступ к почте только с одного приложения, IMAP позволяет доступ из множества клиентов. По этой причине, IMAP наиболее адаптивен в тех случаях, когда доступ к одному почтовому аккаунту необходим для нескольких пользователей.
По умолчанию, протокол IMAP использует следующие порты:
Порт 143 – порт по умолчанию. Не безопасен.
Порт 993 – порт для безопасного соединения.
Протокол SMTP и его порты
Simple Mail Transfer Protocol (SMTP) – это стандартный протокол для отправки почтовых сообщений по сети интернет.
Данный протокол описан в RFC 821 и RFC 822, впервые опубликованных в августе 1982 года. В рамках данных RFC, формат адреса должен быть в формате имя_пользователя@доменное_имя. Доставка почты, аналогична работе обычной почтовой службы: например, письмо на адрес ivan_ivanov@merionet.ru, будет интерпретирован так: ivan_ivanov – адрес, а merionet.ru – почтовый индекс. Если доменное имя получателя отличается от доменного имени отправителя, то MSA (Mail Submission Agent) отправит письмо через Mail Transfer Agent (MTA). Главная идея MTA в том, чтобы перенаправлять письма в другую доменную зону, по аналогии, как традиционная почты отправляет письма в другой город или область. MTA так же получает почту от других MTA.
Протокол SMTP использует следующие порты:
Порт 25 – порт SMTP по умолчанию. Не безопасен.
Порт 2525 – данный порт используется в том случае, если интернет провайдер фильтрует порт 25.
Порт 465 – порт для безопасного соединения.