По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Компьютерные сети это то, что можно встретить сейчас в любом доме, в любой организации. Более того, это одна из основных составляющих успешной деятельности современного предприятия. И чем крупнее организация, тем шире в ней компьютерная сеть. В этом случае для удобства организации работы имеет смысл разделить единую сеть на подсети. В этой статье мы рассмотрим, как правильно и без ошибок наладить работу с подсетями в рамках одной локальной сети.
p>
Прежде всего, стоит понимать, а нужно ли вообще разбивать сеть? Если фирма небольшая, на 3-4 сотрудника в одном офисе, то в такой разбивке нет необходимости. Однако, если сотрудники компаний занимают несколько кабинетов, или же отделы находятся в различных зданиях - в этом случае без сегментации на подсети не обойтись.
Вообще, интернет-провайдер рассматривает любую организацию как одну сеть, в идеале, имеющую один IP-адрес. На деле так получается далеко не всегда. Если организация крупная, то в ней по факту может быть несколько локальных подсетей, объединенных в одну сеть, которую и будет "видеть" провайдер. Эти подсети могут быть территориально удалены друг от друга, поэтому нужно правильно наладить их соединение, чтобы избежать ошибок в обмене данными.
Конечно, самым очевидным решением будет присвоение каждому устройству своего IP-адреса. Но если в сети есть несколько маршрутизаторов, такой вариант будет неприемлемым или исключительно сложным в реализации.
Что же делать в случае, если сеть организована через связанные между собой маршрутизаторы? В этом случае нужно присвоить IP-подсетям разные адреса.
Задачка: из пункта А в пункт Б выехал поезд…Упс, нет, не та задача. Пусть в организации есть несколько отделов. Чтобы понять, какое количество IP-адресов выдать на подсеть, необходимо знать потребности каждого отдела. Иными словами, знать максимальное количество компьютеров и сетевых устройств, которое планируется ставить в каждом отделе. Для каждого компьютера (и любого другого сетевого девайса) в рамках подсети будет установлен свой индивидуальный IP-адрес. Также нужны IP-адреса для виртуальных серверов, если таковые используются в организации. Не лишним будет создать запас IP-адресов на случай расширения отдела и установки новых рабочих станций.
Есть два варианта разделения сети. Это вариант с подсетями равного размера и вариант с подсетями разного размера. Рассмотрим первый случай:
Если вы на хотите заморачиваться с самостоятельным расчетом подсетей, то мы сделали все за вас 😌. Воспользуйтесь нашим готовым калькулятором подсетей
Вариант 1: Разделение сети на подсети одинакового размера:
Вообще, в сети, устроенной по протоколу IPv4 можно, как правило размещают 254 устройства (2^8-2 – два в восьмой степени минус 2. Минус два, так как один адрес широковещательный а другой сетевой, так называемый нулевой). Из адресного пространства узла (последние 8 бит) для адресации подсетей потребуется занять несколько бит. Если занять 1 бит получится 2 подсети, 2 бита 4 подсети, 3 бита 8 подсетей и так далее. Маска подсети будет увеличиваться на +1 за каждый занятый для разбивки бит.
Таким образом, определив нужное количество подсетей, мы можем начинать разбивку. Стоит помнить, что чем больше подсетей, тем меньше в них будет адресов. Например, если подсетей нужно сделать 7, то для адресации в адресном пространстве узла мы возьмем 3 бита, и еще 5 у нас останется для присвоения IP-адресов. Таким образом, в каждой подсети можно будет установить (2^5-2 – два в пятой степени минус два) = 30 устройств. Общая вместимость сети в данном случае составит (30*8) =240 устройств.
Диапазоны устройств в подсетях найти также несложно. Они будут распределены от 0 до 254, при этом адреса подсети уже будут зарезервированы (0, 32, 64, 96, 128, 160, 192, 224)
Пример:
1-я подсеть: 1.2.3.0 /27 диапазон 1.2.3.1 /27 1.2.3.30 /27
2-я подсеть: 1.2.3.32 /27 диапазон 1.2.3.33 /27 1.2.3.62 /27
3-я подсеть: 1.2.3.64 /27 диапазон 1.2.3.65 /27 1.2.3.94 /27
4-я подсеть: 1.2.3.96 /27 диапазон 1.2.3.97 /27 1.2.3.126 /27
5-я подсеть: 1.2.3.128 /27 диапазон 1.2.3.129 /27 1.2.3.158 /27
6-я подсеть: 1.2.3.160 /27 диапазон 1.2.3.161 /27 1.2.3.190 /27
7-я подсеть: 1.2.3.192 /27 диапазон 1.2.3.193 /27 1.2.3.222 /27
8-я подсеть: 1.2.3.224 /27 диапазон 1.2.3.225 /27 1.2.3.254 /27
Таким образом, наши IP - пакетики могут легко пройти через маршрутизаторы и найти нужный путь. Но в данном варианте есть и минус - множество IP-адресов в подсети остаются неиспользуемыми. Теперь рассмотрим второй вариант:
Вариант 2. Разделение сети на подсети различного размера:
В данном случае необходимо будет рекурсивно разделить сеть пополам. Посмотрите наглядную картинку:
И так далее. А затем для каждой подсети подобрать адрес с диапазоном нужного размера. Таким образом если в одной подсети 50 устройств, она будет в диапазоне 3 итерации деления, если же 5, то в 5 итерации.
Используя этот метод, мы экономим IP-адреса и можем разделять сеть на подсети разных размеров.
Подытоживая, можно отметить, что такое деление отлично подойдет в случае IPv6, но с учетом того, что там используется гораздо более объемное адресное пространство, там проблемы с экономией IP-адресов не стоит. Принцип деления сети на подсети будет тем же самым с поправкой на 128-битный адрес нового протокола.
Вокруг только и разговоров, что про нейросети. А что с ними делать? Давайте рассмотрим новые (старые) профессии, где можно использовать искусственный интеллект. К примеру, согласно
исследованию Stack Overflow
70% респондентов используют или планируют использовать инструменты искусственного интеллекта в процессе разработки. Те, кто учится программировать, чаще, чем профессиональные разработчики, используют инструменты искусственного интеллекта (82% против 70%).
Никто не знает будущего, но правда становится любопытно, сможет ли ИИ полностью заменить человека в некоторых профессиях. А пока предлагаем ознакомиться те области, в которых частично применяются нейросети.
AI-тренер
Что делает: такой специалист обучает искусственный интеллект создавать корректные, грамотные и логичные ответы.
Требования:
— Опыт работы с языковыми моделями, такими как OpenAI ChatGPT;
— Уровень английского языка С1-С2;
— Умение грамотно и понятно писать тексты на русском языке;
— Образование в областях лингвистики, филологии, литературного творчества, журналистики, коммуникаций или смежных областей.
Сколько зарабатывает: от 75 000 рублей.
«Яндекс» был одним из первых на российском рынке труда, кто открыл вакансии для AI-тренеров. Компания начала искать редакторов, филологов, журналистов, чтобы тренировать свою собственную нейросеть YandexGPT. Сейчас на хх.ру AI-тренеров ищут Сбер, МТС и «Яндекс».
Нейро/ИИ — иллюстратор
Что делает: генерирует с помощью искусственного интеллекта изображения для соцсетей, логотипы, макеты и другие элементы графического дизайна. Также нейросети могут помочь с улучшением изображения, например, удалить шумы или увеличить четкость и т.д.
Требования:
— Знание графических программ (Photoshop, Figma, Illustrator и прочие);
— Навык работы с нейросетями: необходимо составлять для них точные и корректные запросы, чтобы получить нужный результат;
— Насмотренность и чувство вкуса.
Сколько зарабатывает: зависит от уровня компетенций, средняя зарплата примерно равна зарплате дизайнера.
Промпт-инженер
Что делает: он управляет ИИ-системами, разрабатывает и настраивает большие языковые модели. Промт — это текстовый запрос для нейросети. Суть новой профессии заключается в том, чтобы анализировать задачи заказчика, составлять правильный промт для системы и получать результат с помощью нейросети. В задачи промт-инженера также входит: анализ данных и контекста, тестирование промтов, их оптимизация и обновление.
Требования:
— Знание языков программирования (Java, C++ и Python);
— Понимание моделей машинного обучения и нейронных сетей;
— Опыт работы с СhatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT и др. чат-ботами.
— Знание английского языка будет преимуществом
Сколько зарабатывает: это новая отрасль с большим потенциалом, и специалистов, как и вакансий в ней не так много. По данным вакансий в США в 2024 году средняя зарплата промт-инженера составляет $63 тыс. в год.
ИИ-копирайтер
Что делает: собственно, все тоже самое, что и обычный копирайтер, только с использованием искусственного интеллекта. Пока нейросеть не может составить структурированный лонгрид, но с небольшими текстами справляется легко. Условный ChatGPT не может полностью заменить людей, обладающих опытом написания экспертного контента, в котором есть креативность, сочувствие и личный опыт.
Требования:
— Навыки работы с текстом;
— Работа с нейросетью: генерировать запросы, проверять, редактировать тексты; фактчекинг;
— Знание основ маркетинга.
Сколько зарабатывает: заработная плата начинается от 40 000 руб.
Специалист по ИИ-этике
Что делает: решает сложные этические ситуации, которые возникают при использовании искусственного интеллекта. Он разрабатывает стандарты взаимодействия с ИИ, следит за сбором, использованием и безопасностью персональных данных, анализирует и оценивает новые алгоритмы на предмет ошибок или предвзятости, может принимать участие в судебном процессе в качестве эксперта по безопасному использованию нейросети.
Требования:
— Понимание технологии ИИ;
— Знание законодательства: международное право, IT-право, право на интеллектуальную собственность;
— Широкий кругозор в области этики, философии, психологии и социологии.
Сколько зарабатывает: предложений по работе пока немного, вакансии встречаются на англоязычных сайтах. Средняя зарплата в США
составляет
$153,500 в год.
AI Product Manager
Что делает: создает, управляет и развивает продукты, основанные на искусственном интеллекте. Такой специалист обладает знаниями на стыке продакт-менеджмента и хорошо ориентируется на ИИ-рынке.
Требования:
— Понимание технологий искусственного интеллекта;
— Опыт в продуктовом менеджменте;
— Аналитические навыки: умение оценивать данные, рынок и тренды в технической области;
— Софт-скиллс: коммуникативные навыки, проактивность, лидерские качества и тд.
Сколько зарабатывает: зарплаты начинаются от 150 000 руб., на американской рынке менеджеры ИИ-продуктов получают конкурентоспособную зарплату от 100 000 до 150 000 долларов в год.
Кроме новых профессий, связанных с искусственным интеллектом, его можно использовать в других рабочих задачах. Известны примеры, когда ChatGPT помогал студентам выполнять письменные работы или писал сценарий для нового сюжета. Разработчики с его помощью могут оптимизировать работу и писать участки кода в нейросети. Уверены, мы еще увидим новые направления на стыке искусственного интеллекта.
С помощью групповых политик можно устанавливать различные параметры, применяемые к компьютеру и пользователю. Рассмотрим Предпочтение групповой политики "Ярлыки". С помощью этого предпочтения можно создать (удалить) или изменить (обновить) ярлык, установить клавиши быстрого вызова, изменить иконку ярлыка. Указать как должно быть открыто окно, т.е. в обычном размере или свернутым/развёрнутом на весь экран. Можно указать URL, путь к любому файлу или папке, общедоступному сетевому ресурсу, сделать ссылку на элемент панели управления. Удобство развертывания ярлыка через политики в том, что, если пользователь удалит ярлык, ему достаточно будет сделать "Выход из системы" или перезагрузить компьютер, и ярлык вновь появится. Если приложение "переедет" на другой сервер, то достаточно будет изменить путь в политике и все. Тем самым снижается нагрузка на первую-вторую линию службы технической поддержки.
>
Рассмотрим пример создания ярлыка Панели управления на рабочий стол. Для этого нужно запустить оснастку Group Policy Management, это можно сделать на контроллере домена, либо на компьютере с установленными оснастками управления (GPMC). Запустить оснастку можно несколькими способами: через меню "Пуск" открыв AdministrativeTools -> GroupPolicyManagement. Из "ServerManager" выбрав в меню Tools-> GroupPolicyManagement или через "Выполнить" (Win+R) набрав gpmc.msc
В открытой консоли GPMC развернем узел Domain. Затем правой кнопкой мыши и выберем Create a GPO in this domain, and Link it here.
В открывшемся окне задайте имя политики, желательно называть ее так, чтобы сразу было понятно, что она делает.
В правой части окна можно увидеть различные параметры данной политики. К какой OU прилинкована, используются ли фильтры безопасности, можно посмотреть, не открывая саму политику какие в ней выполнены настройки и каким пользователям или группам безопасности можно редактировать ее.
Редактирование политики происходит нажатием правой кнопки мыши и выбора Edit.
Создадим ярлык Панели управления на Рабочем столе. Для этого в редакторе политики раскроем User Configuration -> Preferences -> Windows Settings -> Shortcuts. Правой кнопкой мыши на Shortcuts -> New -> Shortcut.
В Свойствах нового ярлыка из возможных действий укажем Create, дадим понятное имя, ниже выберем ShellObject и Location Desktop. Через Обзор укажем Target object Control Panel.
Также можно указывать и другие места для создания ярлыка, доступно 15 расположений, можно установить ярлык сразу для всех пользователей. Если делать ярлык на программу, нужно будет выбрать Объект файловой системы (FileSystemObject), в этом случае появится дополнительное поле Arguments, в него прописываются параметры, которые будут использоваться при открытии созданного ярлыка. Для того, чтобы добавить Быстрый запуск с помощью сочетаний клавиш Ctrl+Alt, просто нажмите на эту клавишу. При наведении мышки на ярлык можно установить подсказку. Поле, отвечающее за это, называется Comment. Просто введите свой текст в это поле.
Вкладка Common содержит в себе общие параметры элемента и различные типы запуска, к примеру, можно "Применить один раз и больше не применять повторно". Кнопка Targeting позволяет устанавливать условия, при которых политика должна будет примениться и активируется при установке соответствующей галочки Item-leveltargeting.
Выполним команду gpupdate и увидим, что на Рабочем столе появился ярлык на Панель управления.
В этой статье рассмотрели создание ярлыка используя средства групповых политик.