По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В предыдущей статье мы рассмотрели, как можно использовать файлы для того, чтобы не засорять код Terraform. В данной статье мы посмотрим, как можно использовать динамические файлы (шаблоны) для написания кода Терраформ.
Что такое динамический файл? В данном контексте это файл, в который мы посылаем всякие переменные и файл генерируется в зависимости от наших переменных. Когда в коде мы используем конструкцию user_data = file (), по сути мы делаем копировать-вставить из файла, который мы указываем в качестве аргумента функции. Теперь мы будем использовать другую функцию ее синтаксис немного отличается: user_data = templetfile().
Данная функция принимает два параметра. Первый параметр имя файла. Далее ставится знак , и затем фигурные скобки {}, в которых мы указываем переменные, которые мы хотим отправить в файл шаблона. Рекомендую для читаемости кода и удобства работы файл, в который будут отправляться переменные переименовывать в имя_файла.tpl. Обще принятое расширение для файла-шаблона. В итоге мы получаем генерированный файл с отправленными в него параметрами.
Выглядит это следующем образом. Допустим мы хотим отправить в файл несколько переменных например:
f_name = “Olya” , l_name = “Vasilkova”, names = [“Masha”, ”Vasya”, ”Rik”, ”Petya”, “Oleg”]
Как видите мы засылаем переменные в файл, мы можем одну переменную или кучу целую отправить, не обязательно что данные переменные будут использоваться. Переменные разные, одиночные мы взяли 2 переменные и одну переменную где много значений. Можно сказать, что массив данных.
В предыдущей статье мы создавали html страничку, мы продолжим ее создавать, только с использованием переменных. Берем скрипт из предыдущего урока и начинаем править.
Переименовываем файл - cp user_data.sh user_data.sh.tpl. Следующим шагом правка непосредственно самого скрипта с использованием html разметке.
Отправляем переменные в файл. Вместо переменных вставятся значение переменных. Далее мы вставляем цикл, чтобы пройтись по значениям переменной names. Получаем в цикле, что x будет равна каждому значению в переменной names. Обратите внимание, что конструкция %{ for x in names ~} и % { endfor~} печататься не будут! Печататься будет то, что находится в цикле Hello to ${x} from ${f_name}. Т.е вот этим скриптом мы генерируем user_data в коде терраформ. Следовательно, наш файл index.html будет с кучей строчек.
Теперь нам необходимо, это все запустить. Переходим в командной строке в директорию Lesson-4. И проводим первичную инициализацию terraform init. Результатом успешной инициализации будет следующий вывод команды на экран.
Далее даем команду на проверку кода терраформ в том числе убедится, что не создастся ничего лишнего. terraform apply, подтверждаем выполнение команды словом yes. А далее мы можем видеть, как система начинает создание ресурсов. После исполнения мы можем в консоли AWS увидеть созданный ресурс.
Обратите внимание, что при создании ресурса user_data шифруется. Это хорошо видно в момент вывода terraform apply.
Когда инстанс в консоли AWS запустился, мы можем посмотреть, что у нас содержится в user_data. Для этого необходимо по instance щелкнуть правой кнопкой мыши и вызвать меню.
В данном меню выбираем user_data. Появляется следующее окно.
Как мы видим на картинке, часть нашего скрипта. Если прокрутить, то он будет там весь со всему принимаемыми значениями. Это функция будет достаточно полезна для контроля переменных, чтобы посмотреть какие данные попали в переменные.
Следовательно, на выходе мы получаем в веб браузере следующего вида веб страничку.
У нас получилось с помощью переменных и шаблона сгенерировать html файл, то есть наш файл динамичный. Далее уже дело техники подставить его в веб-сервер для отображения и запуска в инстансе AWS.
Напоминаю, что IP адрес нашего сервера в AWS можно посмотреть в двух местах. А затем обратиться к веб странице по протоколу http с использованием данного IP адреса в любом браузере.
Немного еще функционала - можно не поднимая инстанса посмотреть какие данные получим на выходе. Для этого используем функционал terraform console. Берем часть терраформ файла. Выравниваем в одну строку:
templatefile("user_data.sh.tpl", { f_name = "Olya",l_name = "Vasilkova", names = ["Masha", "Vasya", "Rik", "Petya", "Oleg"] })
и вставляем.
Как вы видите получаем те данные которые передаются на инстанс в AWS.
Операционная система Microsoft Windows невероятно распространена и каждому администратору приходится с ней сталкиваться. Поэтому мы решили собрать список основных команд для командной строки CMD которые пригодятся при настройке и траблшутинге сети.
Команды CMD
Ping - Конечно же пинг! Самая используемая утилита, отправляющая ICMP пакеты для проверки доступности узла на другой стороне. Показывает ответы, время за которое пакеты были доставлены и TTL (Time To Live), а по окончанию показывает статистику. По умолчанию высылается 4 пакета, и увеличить их количество можно добавив в строку –n число_пакетов, либо запустив непрерывный пинг набрав –t. Помимо этого есть параметр –l размер_пакета, позволяющий изменить размер отправляемого пакета.
Пример:
ping 192.168.1.1 -t
Подробную информацию обо всех параметрах, которые можно использовать с командой можно узнать, введя /? после самой команды. Это работает и для других команд.
ping /?
Tracert - Trace route как и ping позволяет определить доступность удаленного узла, однако она отображает в выводе все маршрутизаторы, через которые проходил пакет. При выполнении этой команды высылается ICMP пакет, с TTL=1, и после того как первый маршрутизатор отбросит пакет, будет выслан пакет с TTL увеличенным на 1, и так далее, пока не будет достигнет пункт назначения, либо пока TTL не станет равным 30.
Пример:
tracert wiki.merionet.ru
Pathping - Эта команда аналогично команде tracert выполняет трассировку, дополнительно показывая статистику по задержкам и потерям на промежуточных узлах.
Пример:
pathping www.merionet.ru
Ipconfig - Эта команда отображает текущие настройки протокола TCP/IP – IP адрес, маску, шлюз. Для отображения полной информации сетевого адаптера нужно добавить после команды параметр /all – теперь можно узнать mac-адрес, адрес DHCP сервера и многое другое. Для просмотра всех ключей можно воспользоваться параметром /?. Так же могут быть полезными параметры /release для отмены сетевых настроек, полученных по DHCP, /renew для обновления конфигурации сетевого адаптера по DHCP и /flushdns для очистки DNS кэша.
ipconfig /all
Getmac – эта команда используется для определения MAC-адреса компьютера. Использование этой команды отображает MAC-адрес сетевых адаптеров устройства.
Nslookup - Name Server Lookup. Используется для того чтобы определить IP-адрес по доменному имени.
Пример:
nslookup www.merionet.ru
Netstat – эта команда показывает состояние входящих и исходящих TCP соединений. Если мы используем команду с параметром –r, то она выведет нам таблицы маршрутизации, а использовав параметр –s мы получим статистику по протоколам
Netsh – Net Shell, сетевая оболочка. Используется для локальной или удаленной настройки сетевых параметров. После ввода команды строка переходит в режим оболочки, внутри которой можно ввести /? и увидеть все доступные настройки. Внутри каждой команды таким способом можно посмотреть список доступных подкоманд.
Возможности этой команды действительно обширны. Мы можем при помощи нее конфигурировать ip-адреса, маски, шлюзы, dns и wins сервера, включать и отключать сетевые интерфейсы, просматривать сетевые настройки, а также сохранять и восстанавливать конфигурацию сетевых интерфейсов
Например, мы можем указать статический адрес для интерфейса:
netsh interface ip set address local static 192.168.1.10 255.255.255.0
Net view – отображает имена компьютеров в текущем домене
Arp – команда для просмотра записей в arp таблице. Для просмотра текущих записей используется ключ –a. Для удаления записи из таблицы используется ключ –d интернет_адрес [адрес_интерфейса] . Если нужно удалить все записи, то вместо адреса нужно поставить звездочку (*).
Пример:
arp - a
Hostname – показывает имя компьютера.
NbtStat - отображение статистики протокола и текущих подключений TCP/IP с помощью NBT (NetBIOS через TCP/IP).
Route – команда для обработки таблиц сетевых маршрутов. Показывает текущую таблицу, имеется возможность добавлять и удалять маршруты. Чтобы вывести все содержимое таблицы маршрутизации нужно набрать команду route print.
Telnet – клиент сервера Telnet для подключения к удаленным хостам.
Внимание: по умолчанию telnet не установлен. Чтобы установить его из командной строки нужно выполнить команду pkgmgr /iu:"TelnetClient"
Для подключения используем команду так: telnet ip-адрес порт
Пример:
telnet 192.168.1.20 5150
Также эту команду можно использовать для проверки доступности порта на узле – если команда выдает ошибку, то значит порт закрыт, а если появляется приглашение или окно становится пустым – то открыт.
На этом все! Мы что-то упустили или вы хотите о чем-то прочитать поподробнее? Напишите об этом в комментариях.
Big Data (Большие данные) – это термин, обозначающий большое количество информации – структурированной и неструктурированной – наводняющей сферу бизнеса ежедневно. Но обилие этой информации – не самое важное, гораздо важнее то, что организации делают с ней. Большие данные анализируются для принятия решений и построения стратегий развития бизнеса.
История Больших данных
Термин «большие данные» относится к данным, настолько обильным и сложным, чей быстрый прирост сложно или невозможно обрабатывать при помощи традиционных подходов. Получение и хранение большого количества информации долгое время были камнем преткновения аналитиков, поэтому концепт больших данных набрал обороты в ранних 2000-х годах. Тогда Дуглас Б. Лейни сформулировал «правило трёх V», которое сейчас используется повсеместно, а тогда было основой концепта больших данных:
Объем (Volume): Организации получают информацию от множества источников, включая биржу, смарт-девайсы («Интернета Вещей» - IoT), промышленное оборудование, видео, социальные сети и еще ряд ресурсов. В прошлом проблемой было хранение этих данных, но бюджетные хранилища на таких платформах как Hadoop и так называемых «озерах данных» облегчили это бремя.
Скорость прироста (Velocity): С развитием Интернета Вещей, потоки информации наводнили бизнес-поле с беспрецедентной скоростью, и обрабатываться они должны своевременно. RFID-метки, сенсоры и интеллектуальные счетчики позволяют иметь дело с потоками данных в режиме почти реального времени.
Многообразие (Variety): Данные поступают во всех возможных форматах – от структурированных, числовых данных с традиционных баз, до текстовых документов, электронных писем, видео, аудио файлов и биржевых данных.
Нам, представляются релевантными еще два признака, свойственные большим данным:
Переменчивость (Variability): Вдобавок к скорости прироста и многообразию, течение потока данных непредсказуемо – оно меняется часто и значительно. Это непросто, но владельцам бизнеса необходимо знать, что находится в трендах социальных сетей и как обуздывать сезонные и тематические пики выгрузки данных.
Достоверность (Veracity): Достоверность – это качество данных. Из-за вариативности источников процесс связки, подбора, очищения и трансформации данных в системе затруднен. Бизнесам необходимо выстраивать отношения и коррелировать иерархию многочисленных ссылок на данные в единую систему. В противном случае, их данные быстро выйдут из-под контроля.
Почему важны Большие данные?
Важно не количество данных, которыми вы обладаете, а то, что вы с ними делаете. Вы можете взять информацию из любого источника и проанализировать ее, чтобы найти ответы на следующие вопросы:
Как уменьшить цены?
Как сэкономить время?
Как оптимизировать предложения и развивать свой продукт?
Как принимать мудрые решения?
Комбинируя мощные аналитические подходы и большие данные можно достичь выполнения таких бизнес-задач, как:
Определение причин провалов, выявление проблем и дефектов производства в практически реальном времени.
Генерирование купонов на распродажу в соответствии с привычками и особенностями покупателя.
Пересчет всеобщего портфолио рисков за минуты.
Предупреждение мошенничества.
Кому интересны большие данные?
Большие данные представляют собой большой интерес для производителей. Натиск Интернета Вещей и связанных с ним устройств создал мощный всплеск информации, которую организации собирают, структурируют и анализируют. Большие данные – это всегда возможность сделать большие открытия – для любой организации, крупной или нет.
Углубленное изучение требует наличия больших данных, потому что они позволяют отделить скрытые схемы от ответов на интересующие Вас вопросы без «подгонки» данных. Чем глубже вы изучаете, тем выше качество данных, тем лучше результаты.
Мотивированные данными инновации
Сегодня эксабайты больших данных открывают бесчисленные возможности улучить производство. От более точных прогнозов до повышения оперативной эффективности и улучшения впечатления покупателя – всё возможно, если использовать большие данные с умом. Аналитика – двигатель перемен, затрагивающих весь мир. Это ключ к улучшению условий жизни, исцелению болезней, защиты уязвимых слоев населения и сохранению ресурсов.
Как работать с Большими данными?
Прежде, чем большие данные начнут работать на бизнес, необходимо осознать, какой путь - источники, системы, обладателей и пользователей – проходят большие данные. Ниже приведены пять ключевых шагов к тому, чтобы стать Большим Боссом Больших Данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных.
Шаг 1. Постройте стратегию больших данных
В идеале, стратегия больших данных – это план, выработанный для того, что бы Вы могли видеть все доступные пути для принятия, хранения, обработки, распределения и использования данных внутри компании и за ее пределами. Стратегия больших данных устанавливает планку для успеха бизнеса на фоне обилия информации. Разрабатывая стратегию, важно учесть существование – и будущее развитие – бизнеса, его технологий, целей и инициатив. Это призывает к тому, чтобы с большими данными обращались, как и с любым другим ценным активом, а не как с второсортным приложением.
Шаг 2. Узнайте об источниках данных
Потоки данных поступают из Интернета Вещей и сопряженных с ним устройств, вливающихся в информационные системы из умной одежды, машин, медицинских устройств, промышленного оборудования и прочего. Эту информацию можно анализировать прямо в момент поступления, решая, что из нее нужно оставить, от чего – избавиться, и что подлежит дальнейшему анализу.
Данные социальных сетей поступают из таких источников, как Facebook, YouTube, Instagram, так далее. Эта категория включает в себя огромное количество изображений, видео, голосовых, текстовых и аудио данных, пригодных для маркетинга, распродаж и поддерживающих функций. Эти данные зачастую неструктурированы или полу-структурированы, поэтому их анализ и обработка представляют собой неповторимое испытание.
Публично доступные данные поступают из массивов открытых источников, например, data.gov, которым руководит правительство США, или Всемирная книга фактов ЦРУ и Портал открытых данных ЕС.
Другие источники больших данных – такие, как «озера», облака поставщиков и покупателей.
Шаг 3. Получите доступ к большим данным, обрабатывайте их и храните
Современные компьютерные системы способны обеспечить необходимую для обработки массивов данных скорость, мощность и гибкость. Помимо надежного доступа, компании нуждаются в методиках сбора данных, проверки их качества и обеспечения управления данными, а так же их хранения и подготовки к аналитике. Некоторые данные могут храниться в локальной системе традиционных хранилищ, но существуют так же и доступные, недорогие способы хранения данных в облаках, «озерах» и Hadoop.
Шаг 4. Анализируйте
С помощью высокопроизводительных технологий, таких как грид-вычисления или in-memory аналитика, организации могут использовать все свои большие данные для анализа. Другой подход заключается в предварительном определении актуальности данных. В обоих случаях, аналитика больших данных – это ценный опыт для любой компании. Большие объемы данных все чаще используются в современных аналитических разработках, таких как искусственный интеллект.
Шаг 5. Принимайте умные, мотивированные информацией решения
Хорошо обработанные данные, которым можно доверять, позволят проводить качественный анализ, на основе которого можно принимать надежные решения. Любому бизнесу необходимо использовать большие данные и действовать, основываясь на информации, которую они предоставляют, чтобы оставаться конкурентоспособными. Принимать решения, продиктованные аналитическими результатами, а не интуицией. Преимущества таких решений очевидны. Организации, управляемые данными, работают лучше, являются более развитыми и более прибыльными.
Дальнейшие шаги
Большие данные требуют чуткого управления и поддержки продвинутых аналитических технологий. Чтобы подготовить большие данные, меняющиеся ежесекундно, для аналитической обработки, Вам необходимо получить доступ, оформить профиль, очистить данные и преобразовать их. При наличии большого количества источников, объемов и скорости прироста, подготовка данных может занимать огромное количество времени, и тут не обойтись без профессиональной помощи.