По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Всем привет! Сегодня статью мы посвятим рассказу о протоколе DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) – что он из себя представляет, для чего он нужен и как он работает. DHCP доступен как для IPv4 (DHCPv4) , так и для IPv6 (DHCPv6) . В этой статье мы рассмотрим версию для IPv4. А следующей статье мы расскажем про его настройку.
DHCP за 200 секунд
Порассуждаем
Каждому устройству, подключенному к сети, нужен уникальный IP-адрес. Сетевые администраторы назначают статические IP-адреса маршрутизаторам, серверам, принтерам и другим сетевым устройствам, местоположение которых (физическое и логическое) вряд ли изменится. Обычно это устройства, предоставляющие услуги пользователям и устройствам в сети, поэтому назначенные им адреса должны оставаться постоянными. Кроме того, статические адреса позволяют администраторам удаленно управлять этими устройствами – до них проще получить доступ к устройству, когда они могут легко определить его IP-адрес.
Однако компьютеры и пользователи в организации часто меняют места, физически и логически. Это может быть сложно и долго назначать новые IP-адреса каждый раз, когда сотрудник перемещается. А для мобильных сотрудников, работающих из удаленных мест, вручную настройка правильных параметров сети может быть весьма непростой задачей.
Использование DHCP в локальной сети упрощает назначение IP-адресов как на настольных, так и на мобильных устройствах. Использование централизованного DHCP-сервера позволяет администрировать все назначения динамических IP-адресов с одного сервера. Эта практика делает управление IP-адресами более эффективным и обеспечивает согласованность внутри организации, включая филиалы.
DHCPv4 динамически назначает адреса IPv4 и другую информацию о конфигурации сети. Отдельный сервер DHCPv4 является масштабируемым и относительно простым в управлении. Однако в небольшом офисе маршрутизатор может быть настроен для предоставления услуг DHCP без необходимости выделенного сервера.
DHCPv4 включает три разных механизма распределения адресов для обеспечения гибкости при назначении IP-адресов:
Ручное распределение(Manual Allocation) - администратор назначает предварительно установленный IPv4-адрес клиенту, а DHCP сервер передает IPv4-адрес на устройство.
Автоматическое распределение(Automatic Allocation) - DHCPv4 автоматически назначает статический IPv4-адрес на устройство, выбирая его из пула доступных адресов. Нет аренды (lease), и адрес постоянно назначается устройству.
Динамическое распределение (Dynamic Allocation) - DHCPv4 динамически назначает или дает в аренду IPv4-адрес из пула адресов в течение ограниченного периода времени, выбранного сервером, или пока клиент больше не нуждается в адресе.
Динамическое распределение является наиболее часто используемым механизмом DHCP и при его использовании клиенты арендуют информацию с сервера на определенный период. DHCP серверы настраивают так, чтобы установить аренду (лизинг) с различными интервалами. Аренда обычно составляет от 24 часов до недели или более. Когда срок аренды истекает, клиент должен запросить другой адрес, хотя обычно он снова получает старый.
Механизм работы DHCP
DHCPv4 работает в режиме клиент/сервер. Когда клиент взаимодействует с сервером DHCPv4, сервер назначает или арендует IPv4-адрес этому клиенту. Он подключается к сети с этим арендованным IP-адресом до истечения срока аренды и должен периодически связываться с сервером DHCP, чтобы продлить аренду. Этот механизм аренды гарантирует, что клиенты, которые перемещаются или выходят из строя, не сохраняют за собой адреса, которые им больше не нужны. По истечении срока аренды сервер DHCP возвращает адрес в пул, где он может быть перераспределен по мере необходимости.
Рассмотрим процесс получения адреса:
Когда клиент загружается (или хочет присоединиться к сети), он начинает четырехэтапный процесс для получения аренды. Он запускает процесс с широковещательным (broadcast) сообщением DHCPDISCOVER со своим собственным MAC-адресом для обнаружения доступных серверов DHCPv4. Поскольку у клиента нет способа узнать подсеть, к которой он принадлежит, у сообщения DHCPDISCOVER адрес назначения IPv4 адреса -255.255.255.255. А поскольку у клиента еще нет настроенного адреса IPv4, то исходный IPv4-адрес - 0.0.0.0.
Сообщение DHCPDISCOVER находит серверы DHCPv4 в сети. Поскольку клиент не имеет IPv4 информации при загрузке, он использует широковещательные адреса 2 и 3 уровня для связи с сервером.
Когда DHCPv4-сервер получает сообщение DHCPDISCOVER, он резервирует доступный IPv4-адрес для аренды клиенту. Сервер также создает запись ARP, состоящую из MAC-адреса клиента и арендованного IPv4-адреса DHCP сервер отправляет связанное сообщение DHCPOFFER запрашивающему клиенту, как одноадресная передача (unicast), используя MAC-адрес сервера в качестве исходного адреса и MAC-адрес клиента в качестве адреса доставки.
Когда клиент получает DHCPOFFER с сервера, он отправляет обратно сообщение DHCPREQUEST. Это сообщение используется как для получения, так и для продления аренды. Когда используется для получения аренды, DHCPREQUEST служит в качестве уведомления о принятии выбранных сервером параметров, которые он предложил, и отклонении предложения от других серверов. Многие корпоративные сети используют несколько DHCP серверов, и сообщение DHCPREQUEST отправляется в виде широковещательной передачи, чтобы информировать все серверы о принятом предложении.
При получении сообщения DHCPREQUEST сервер проверяет информацию об аренде с помощью ICMP-запроса на этот адрес, чтобы убедиться, что он уже не используется и создает новую ARP запись для аренды клиента, а затем отвечает одноадресным DHCPACK-сообщением. Это сообщение является дубликатом DHCPOFFER, за исключением изменения поля типа сообщения. Когда клиент получает сообщение DHCPACK, он регистрирует информацию и выполняет поиск ARP для назначенного адреса. Если ответа на ARP нет, клиент знает, что адрес IPv4 действителен и начинает использовать его как свой собственный.
Теперь рассмотрим, как происходит продление аренды адреса:
Когда срок аренды истек, клиент отправляет сообщение DHCPREQUEST непосредственно DHCP серверу, который первоначально предлагал адрес. Если DHCPACK не получен в течение определенного периода времени, то клиент передает другой DHCPREQUEST, чтобы один из других доступных серверов DHCPv4 мог продлить аренду.
При получении сообщения DHCPREQUEST сервер проверяет информацию об аренде, возвращая DHCPACK
Привет! Сегодня в статье мы хотим рассмотреть систему восстановления Cisco Unified Communications Manager (CUCM) после сбоев, которая называется Disaster Recovery System (DRS) . С ее помощью можно делать бэкапы системы, которые будут храниться на SFTP сервере, и восстанавливать из них систему в случае такой необходимости.
Архивирование при помощи DRS включает следующие компоненты:
Cisco Unified Communications Manager database (CCMDB), включая Cisco Unified Communications Manager/CDR Analysis and Reporting/Call Detail Records);
Platform
Music On Hold (MOH);
BAT Bulk Provisioning Service (BPS);
CCM Preference Files (CCMPREFS);
TFTP Phone device files (TFTP);
SNMP Syslog Component (SYSLOGAGT SNMP);
SNMP CDP Subagent (CDPAGT SNMP);
Trace Collection Tool (TCT);
Cluster Manager (CLM);
Cisco Extended Functions (CEF);
Настройка
Прежде всего, для выполнения резервного копирования нам нужно развернуть SFTP сервер. Cisco рекомендует использовать такие клиенты как Cygwin, Titan FTP, GlobalSCAPE EFT, но можно использовать и другие. Загружаем желаемый клиент, устанавливаем его на машине, на которой будет использоваться SFTP сервер, в нем самом настраиваем сетевые параметры подключения, указываем корневую папку и затем запускаем сервис.
Теперь переходим к настройке CUCM. Нам нужно войти в систему восстановления после сбоев, для этого нам нужно в правом верхнем углу из выпадающего меню выбрать пункт Disaster Recovery System.
Здесь переходим во вкладку Backup → Backup Device и нажимаем Add New. В открывшемся окне необходимо указать названия для бэкапа в строке Backup device name. Ниже в поле Select Destination выбираем Network Directory и указываем IP адрес SFTP сервера в строке Host name/IP address, реквизиты для подключения указываем в полях User name и Password, а поле Path name указываем путь для каталога, где будут храниться наши данные (если необходимо хранить файл в корневом каталоге, то указываем ’’’’). После этого нажимаем Save. Если SFTP сервер работает и доступен, то мы увидим надпись Update Successful.
Теперь чтобы создать бэкап нам нужно перейти во вкладку Backup → Manual Backup, выбрать созданные нами ранее настройки резервирования и нажать Start Backup. Создать расписание для выполнения архивирования можно в меню Backup → Scheduler, где нужно нажать Add New для создания нового расписания. Тут выбираем бэкап, указываем время выполнения архивации и нажимаем Save. После чего нажимаем Enable Schedule наверху экрана.
Теперь рассмотрим восстановление системы, которое называется Restoring a Node or Cluster to a Last Known Good Configuration (No Rebuild) , то есть до последней рабочей конфигурации. Для того чтобы восстановить систему из созданного бэкапа нужно перейти во вкладку Disaster Recovery System → Restore → Restore Wizard. Тут выбираем Backup Device, затем нажимаем Next и выбираем один из доступных файлов.
Далее указываем, какие функции должны быть восстановлены.
Затем выбираем нужные серверы для восстановления и нажимаем Restore.
После этого начнется восстановление системы. Статус текущего восстановления можно посмотреть во вкладке Disaster Recovery System → Restore → Status. После того как произойдет восстановление нужно будет перезагрузить сервер. Проверить статус репликации можно либо при помощи RTMT, в пункте Call Manager → Database Summary → Replication Status, где для всех нод мы должны видеть одинаковое значение, либо через систему отчетов CUCM Unified Reporting в пункте Unified Reporting → System Reports → Unified CM Database Status, где мы должны найти строчку All servers have a good replication status, либо через командную строку CLI, выполнив команду utils dbreplication status, результатом которой мы должны получить строчку No Errors or Mismatches found. Replication status is good on all available servers.
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.