По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
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
Давно прошли те времена, когда «база данных» представляла собой единую СУБД на основе реляционной модели данных, которую обычно устанавливали на самом мощном сервере в центре обработки данных. Такая база данных могла обслуживать все виду запросов – OLTP (On-Line Transaction Processing – обработка транзакций в режиме реального времени), OLAP (On-Line Analytical Processing – аналитическая обработка данных в режиме реального времени) – все, что нужно для бизнеса.
В настоящее время базы данных работают на самом обычном оборудовании, они также стали более сложными с точки зрения высокой доступности и более специализированными для обработки определенного типа трафика. Специализация позволяет добиться гораздо большей производительности баз данных – все оптимизировано для работы с определенным типом данных: оптимизатор, механизм хранения, даже язык может быть не SQL, как это бывает обычно. Он может быть основан на SQL с некоторыми расширениями, которые позволяют более эффективно манипулировать данными, или может быть чем-то абсолютно новым, созданным с нуля.
На сегодня мы имеем аналитические столбчатые базы данных, такие как ClickHouse или MariaDB AX, платформы обработки и анализа больших данных, такие как Hadoop, решения NoSQL, такие как MongoDB или Cassandra, хранилища данных типа «ключ-значение», такие как Redis. Мы также имеем базы данных временных рядов, такие как Prometheus или TimeScaleDB. Это именно то, на чем мы акцентируем внимание в данной статье. Базы данных временных рядов (Time Series Databases) – что это такое и зачем вам нужно еще одно хранилище данных в своей среде.
Для чего нужны базы данных временных рядов?
Как видно из названия, базы данных временных рядов предназначены для хранения данных, которые изменяются со временем. Это могут быть абсолютно любые данные, собранные с течением времени. Это могут быть метрические показатели, собранные из некоторых систем – все системы трендов являются примерами данных временных рядов.
Каждый раз, когда вы смотрите на информационные панели в ClusterControl, на самом деле вы видите визуальное представление временных рядов, хранящихся в Prometheus – базе данных временных рядов.
Временные ряды не ограничиваются метрическими показателями базы данных. Метриками может быть что угодно – изменение потока людей, входящих в торговый центр, с течением времени, изменение трафика в городе, использование общественного транспорта в течение дня, течение воды в реке или ручье, количество энергии, вырабатываемое водной установкой – все это и все остальное, что можно измерить во времени, является примером временных рядов. Такие данные можно запросить, построить, проанализировать, чтобы найти корреляционную зависимость между различными метриками.
Структура данных в базе данных временных рядов
Как вы понимаете, самая важная составляющая данных в базе данных временных рядов – это время. Существует два основных способа хранения данных. Первый способ чем-то похож на хранилище «ключ-значение» и выглядит так:
Метка времени
Метрика 1
2019-03-28 00:00:01
2356
2019-03-28 00:00:02
6874
2019-03-28 00:00:03
3245
2019-03-28 00:00:04
2340
Проще говоря, для каждой метки времени имеется некоторое значение метрики.
Второй способ подразумевает хранения большего числа показателей. Вместо того, чтобы хранить каждую метрику в отдельной таблице или коллекции, их можно хранить вместе.
Метка времени
Метрика 1
Метрика 2
Метрика 3
Метрика 4
Метрика 5
2019-03-28 00:00:01
765
873
124
98
0
2019-03-28 00:00:02
5876
765
872
7864
634
2019-03-28 00:00:03
234
7679
98
65
34
2019-03-28 00:00:04
345
3
598
0
7345
Такая структура данных, когда все метрики связаны, позволяет более эффективно запрашивать данные. Вместо того, чтобы читать несколько таблиц и объединять их для получения всех метрик, достаточно прочитать лишь одну единственную таблицу, чтобы подготовить данные к обработке и представлению.
У вас может возникнуть вопрос – что же здесь нового? Чем эта база данных отличается от обычной таблицы в MySQL или в любой другой реляционной базе данных? Да, действительно, конструкция таблиц очень похожа. Однако есть существенные различия в рабочей нагрузке, которые могут существенно повысить производительность, если хранилище данных предназначено для использования такого рода таблиц,
Временные ряды, как правило, только растут. Маловероятно, что вы будете обновлять старые данные. Чаще всего строки в таблице не удаляются, однако вам может понадобиться какая-то агрегация данных с течением времени. Если принять это при проектировании внутреннего устройства базы данных, то этот факт будет иметь существенное расхождение в сравнении со «стандартными» реляционными (и не реляционными) базами данных, предназначенными для обработки транзакций в режиме реального времени. Что здесь является наиболее важным, так это способность последовательно хранить большие объемы данных, поступающих со временем.
Можно, конечно, использовать РСУБД для хранения временных рядов, но она не оптимизирована для этого. Данные и индексы, сгенерированные на ее основе, могут стать слишком большими, и запросы будут проходить очень медленно. Механизмы хранения данных, используемые в СУБД, предназначены для хранения различных типов данных. Обычно они оптимизированы для рабочей нагрузки обработки транзакций в режиме реального времени, которая включает в себя частое изменение и удаление данных. В реляционных базах данных также часто отсутствуют специализированные функции и функции, предназначенные для обработки временных рядов. Мы уже упоминали, что вы вероятно столкнетесь с необходимостью агрегировать данные, полученные ранее какой-то временной метки. Вы также можете иметь возможность легко запускать некоторые статистические функции для ваших временных рядов, чтобы сглаживать их, определять и сравнивать тренды, интерполировать данные и многое другое. Здесь, например, вы можете найти некоторые функции, которые Prometheus предоставляет пользователям.
Примеры баз данных временных рядов
На рынке существует множество баз данных временных рядов, поэтому, естественно, что рассмотреть все мы не сможем. Но мы все же хотели привести несколько примеров баз данных временных рядов, которые, возможно, вам уже знакомы или которые вы уже, возможно, используете (сознательно или нет).
InfluxDB
InfluxDB была разработана компанией InfluxData. Это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, написанная языке программирования Go. Хранилище данных позволяет вводить запросы данных на языке, подобном SQL, что позволяет разработчикам легко интегрировать эту базу данных в свои приложения. InfluxDB также может работать как часть коммерческого решения, которое охватывает весь стек, предназначенный для обеспечения процесса обработки данных временных рядов, полнофункциональной высоко доступной средой.
Prometheus
Prometheus – это еще один проект с отрытым исходным кодом, который также написан на языке программирования Go. Он обычно используется в качестве серверной части для различных инструментов и проектов с открытым исходным кодом, например, Percona Monitoring and Management. Prometheus также является наилучшим вариантом для ClusterControl.
Prometheus можно развернуть из ClusterControl с целью хранения данных временных рядов, собранных на серверах баз данных, контролируемых и управляемых ClusterControl:
Prometheus широко используется в мире Open Source, поэтому его довольно легко интегрировать в уже существующую среду с помощью нескольких экспортеров.
RRDtool
Это один из примеров базы данных временных рядов, которую многие используют, даже не подозревая об этом. RRDtool – это достаточно популярный проект с открытым исходным кодом для хранения и визуализации временных рядов. Если вы хоть раз использовали Cacti, то и RRDtool вы тоже использовали. Если вы разработали свое собственное решение, вполне вероятно, что и здесь вы тоже использовали RRDtool в качестве серверной части для хранения данных. Сейчас RRDtool, возможно, не так популярен, как это было в 2000-2010 годах. В те годы это был самый распространенный способ хранения временных рядов. Забавный факт – ранние версии ClusterControl использовали именно RRDtool.
TimeScale
TineScale – это база данных временных рядов, разработанная на основе PostgreSQL. Это расширение для PostgreSQL, которое использует основное хранилище данных для предоставления доступа к ним, что означает, что оно поддерживает все разновидности SQL, доступные для использования. Поскольку это расширение, то оно использует все функции и расширения PostgreSQL. Вы можете совмещать временные ряды с другими типами данных, например, объединять временные ряды с метаданными, пополняя информацией выходные данные. Вы также можете выполнить более сложную фильтрацию, используя JOIN и таблицы без временных рядов. Геоинформационное обеспечение в PostgreSQL TimeScale можно использовать для отслеживания географических местоположений с течением времени, а также использовать все возможности масштабирования, предлагаемые PostgreSQL, включая репликацию.
Timestream
Amazon Web Services также предлагает базы данных временных рядов. О Timestream было объявлено совсем недавно, в ноябре 2018 года. Она добавляет еще одно хранилище данных в портфель AWS, помогая пользователям обрабатывать временные ряды, поступающие из таких источников, как устройства Интернет вещей или отслеживаемые сервисы. Его также можно использовать для хранения метрических данных, полученных из журналов, созданных несколькими службами. Это позволяет пользователям выполнять аналитические запросы к ним, помогая понять закономерности и условия, в которых работают службы.
Tiemstream, как и большинство сервисов AWS, обеспечивает простой способ масштабирования в случае, если с течением времени возрастает потребность в хранении и анализе данных.
Как видите, вариантов баз данных временных рядов на рынке множество, и это не удивительно. В последнее время, все более популярным становится анализ временных рядов, поскольку он становится все более важных для различных бизнес-операций. К счастью, есть большое количество проектов как с открытым кодом, так и коммерческих. И с большой долей вероятности вы сможете найти инструмент, который полностью удовлетворит ваши потребности.
Периметр сети в традиционном понимании исчез. Доступ к приложениям и цифровым ресурсам организации происходит из разных мест вне стен офиса и контроль за этими доступами становится серьезной проблемой. Дни, когда можно было защитить границы сети, давно прошли. Настало время для новых стратегий безопасности с нулевым доверием - Zero Trust.
Когда цифровым активам компании приходится преодолевать большие расстояния по небезопасным путям Интернета, ставки настолько высоки, что нельзя доверять ничему и никому. Поэтому следует использовать модель сети с нулевым доверием, чтобы постоянно ограничивать доступ всех пользователей ко всем сетевым ресурсам.
В сетях с нулевым доверием любая попытка доступа к ресурсу ограничивается пользователем или устройством, независимо от того, имели ли они ранее доступ к одному и тому же ресурсу. Чтобы получить доступ к ресурсам любой пользователь или устройство всегда должны проходить процесс аутентификации и верификации, даже если они физически находятся в организации. Эти проверки должны быть быстрыми, чтобы политики безопасности не снижали производительность приложений и работу пользователей.
Zero-trust vs. VPN
Модель сети с нулевым доверием заменяет модель VPN, традиционно используемую компаниями для удаленного доступа своих сотрудников к цифровым ресурсам. VPN заменяется, поскольку они имеют основной недостаток, который могут устранить сети с нулевым доверием. В VPN любая уязвимость, которое происходит в зашифрованном канале, соединяющем пользователя с сетью организации, предоставляет потенциальным злоумышленникам неограниченный доступ ко всем ресурсам компании, подключенным к сети.
В старых локальных инфраструктурах VPN работали хорошо, но они создают больше проблем, чем решений в облачных или смешанных инфраструктурах.
Сети с нулевым доверием устраняют этот недостаток VPN, но добавляют потенциальный недостаток: они могут привести к дополнительной сложности с точки зрения реализации и обслуживания, поскольку полномочия должны быть обновлены для всех пользователей, устройств и ресурсов. Это требует дополнительной работы, но взамен ИТ-отделы получают больший контроль над ресурсами и уменьшается плоскость атаки.
К счастью, преимуществами сети с нулевым доверием можно пользоваться без дополнительных усилий по обслуживанию и развертыванию благодаря инструментам, которые автоматизируют и помогают в задачах администрирования сети. Описанные ниже инструменты помогают применять политики нулевого доверия с минимальными усилиями и затратами.
1. Perimeter 81
Perimeter 81 предлагает два подхода к управлению приложениями и сетями организации и обеспечению их безопасности как в облачных, так и локальных средах. Оба подхода начинаются с предложения сетей с нулевым доверием в качестве услуги. Для этого в Perimeter 81 используется программно-определяемая архитектура периметра, которая обеспечивает большую гибкость для новых пользователей и обеспечивает большую видимость сети. Кроме того, сервис совместим с основными поставщиками облачной инфраструктуры.
Доступ к приложениям с нулевым доверием основан на предположении, что каждая компания имеет критически важные приложения и службы, доступ к которым большинству пользователей не требуется. Сервис позволяет создавать политики для конкретных пользователей в зависимости от их ролей, устройств, местоположений и других идентификаторов.
При этом Zero Trust Network Access определяет сегментацию сети организации по зонам доверия, что позволяет создавать пределы доверия, контролирующие поток данных с высоким уровнем детализации. Доверенные зоны состоят из наборов элементов инфраструктуры с ресурсами, которые работают на одном уровне доверия и обеспечивают аналогичную функциональность. Это уменьшает количество каналов связи и минимизирует возможность возникновения угроз.
Служба доступа к сети с нулевым доверием Perimeter 81 обеспечивает полное и централизованное представление сети организации, обеспечивая наименее привилегированный доступ для каждого ресурса. Его функции безопасности соответствуют модели SASE компании Gartner, поскольку безопасность и управление сетью унифицированы на единой платформе.
Две услуги Perimeter 81 включены в схему ценообразования с широким спектром опций. Эти возможности варьируются от базового плана с необходимыми компонентами для обеспечения безопасности сети и управления ею до корпоративного плана, который может неограниченно масштабироваться и обеспечивает специальную поддержку 24/7.
2. ZScaler Private Access
ZScaler Private Access (ZPA) - это облачная сетевая служба с нулевым доверием, которая управляет доступом к частным приложениям организации независимо от того, находятся ли они в собственном центре обработки данных или в общедоступном облаке. Благодаря ZPA приложения полностью невидимы для неавторизованных пользователей.
В ZPA связь между приложениями и пользователями осуществляется в соответствии со стратегией «наизнанку». Вместо расширения сети для подключения пользователей (как это должно быть сделано при использовании VPN), пользователи никогда не находятся внутри сети. Этот подход существенно минимизирует риски, избегая распространения вредоносных программ и рисков перемещения внутри периметра. Кроме того, сфера применения ZPA не ограничивается веб-приложениями, а относится к любому частному приложению.
ZPA использует технологию микро-туннелей, которая позволяет сетевым администраторам сегментировать сеть по приложениям, устраняя необходимость сегментации в сети с помощью межсетевого экрана или списками управления доступом (ACL). В микро-туннелях используется шифрование TLS и пользовательские закрытые ключи, которые усиливают безопасность при доступе к корпоративным приложениям.
Благодаря усовершенствованным API и ML (машинное обучение), ZPA позволяет ИТ-отделам автоматизировать механизмы нулевого доверия, обнаруживая приложения и создавая для них политики доступа, а также автоматически создавая сегментацию для каждой отдельной рабочей нагрузки приложения.
3. Cloudflare Access
Сетевая служба нулевого доверия Cloudflare поддерживается частной сетью с точками доступа, распределенными по всему миру. Это позволяет ИТ-отделам обеспечивать высокоскоростной и безопасный доступ ко всем ресурсам организации - устройствам, сетям и приложениям.
Сервис Cloudflare заменяет традиционные, ориентированные на сеть периметры безопасности, используя вместо этого безопасный доступ на близком расстоянии, обеспечивающий оптимальную скорость распределенных рабочих групп.
Доступ Cloudflare с нулевым доверием управляет общими приложениями в организации, проверяя подлинность пользователей через собственную глобальную сеть. Это позволяет ИТ-менеджерам регистрировать каждое событие и каждую попытку доступа к ресурсу. Кроме того, это упрощает поддержку пользователей и добавление новых пользователей.
С помощью Cloudflare Access организация может поддерживать свои идентификационные данные, поставщиков защиты, состояние устройств, требования к местоположению каждого приложения и даже существующую облачную инфраструктуру. Для контроля идентичности Cloudflare интегрируется с Azure AD, Okta, Ping и устройством с Tanium, Crowdstrike и Carbon Black.
Cloudflare предлагает бесплатную версию своего сервиса, которая предоставляет основные инструменты и позволяет защитить до 50 пользователей и приложений. Для большего числа пользователей или приложений, а также чтобы воспользоваться другми преимуществами, вроде круглосуточной поддержки по телефону и чату, следует выбрать платные версии.
4. Wandera
Сетевое решение Wandera Private Access с нулевым доверием обеспечивает быстрый, простой и безопасный удаленный доступ к приложениям организации, независимо от того, работают ли они в SaaS или развернуты внутри организации. Сервис отличается своей простотой, процедурами установки, которые могут быть выполнены за считанные минуты и не требуют специализированного оборудования, сертификатов или масштабирования.
Wandera Private Access предлагает гибкость распределенным рабочим группам, работающим на разнородных платформах, с управляемыми или личными устройствами (BYOD). Решение обеспечивает видимость доступа к приложениям в реальном времени, идентификацию теневых ИТ-отделов и автоматическое ограничение доступа с зараженных или небезопасных устройств благодаря политике доступа на базе учета рисков.
С помощью Wandera Private Access можно реализовать модели безопасности, ориентированные на идентификацию, гарантируя, что только авторизованные пользователи смогут подключаться к приложениям организации. Использование микротуннелей на основе приложений связывает пользователей только с приложениями, к которым они имеют право доступа. Применение политики безопасности остается согласованным во всех инфраструктурах, будь то облачные приложения, центры обработки данных или приложения SaaS.
Система защиты Wandera работает от интеллектуального механизма обнаружения угроз под названием MI: RIAM. Этот двигатель ежедневно снабжается информацией, предоставляемой 425 миллионами мобильных датчиков, что обеспечивает защиту от самого широкого спектра известных угроз и угроз нулевого дня.
5. Okta
Okta предлагает модель безопасности с нулевым доверием, которая охватывает широкий спектр услуг, включая защиту приложений, серверов и API; унифицированный и безопасный доступ пользователей к интерактивным и облачным приложениям; адаптивная, контекстно-зависимая, многофакторная аутентификация и автоматическое отключение для уменьшения рисков для бесхозных учетных записей.
Универсальная служба каталогов Okta обеспечивает единое консолидированное представление каждого пользователя в организации. Благодаря интеграции групп пользователей с AD и LDAP, а также связям с системами HR, приложениями SaaS и сторонними поставщиками удостоверений, Okta Universal Directory интегрирует всех типов пользователей, будь то сотрудники компании, партнеры, подрядчики или клиенты.
Okta выделяется своей службой защиты API, поскольку API рассматриваются как новая форма теневых ИТ. Управление доступом к API Okta сокращает время планирования и применения политик на основе XML до нескольких минут, облегчая ввод новых API и интеграцию с партнерами для использования API. Механизм политики Okta позволяет внедрять передовые практики в области безопасности API, легко интегрируясь с фреймворками идентификации вроде OAuth. Политики авторизации API создаются на основе приложений, пользовательского контекста и членства в группах для обеспечения доступа к каждому API только нужных пользователей.
Интеграционная сеть Okta позволяет избежать блокировки поставщиков, предоставляя организациям свободу выбора из более чем 7000 встроенных интеграций с облачными и готовыми системами.
6. CrowdStrike Falcon
Решение CrowdStrike Falcon Identity Protection с нулевым доверием быстро останавливает нарушения безопасности из-за скомпрометированных учётных записей, защищая учетные записи всех пользователей, расположений и приложений в организации с помощью политики нулевого доверия.
Программа Falcon Identity Protection направлена на сокращение затрат и рисков и повышение окупаемости инвестиций используемых инструментов за счет снижения требований к инженерным ресурсам и устранения избыточных процессов обеспечения безопасности.
Унифицированный контроль всех учетных записей упрощает реализацию стратегий условного доступа и адаптивной аутентификации, а также обеспечивает более высокий уровень обслуживания пользователей и более широкий охват многофакторной аутентификации (MFA) даже для устаревших систем.
Решение для удаленного доступа CrowdStrike обеспечивает полную видимость активности аутентификации всех учетных записей и конечных точек, предоставляя, среди прочего, данные о местоположении, источнике/назначении, типе входа (учетная запись человека или службы). В свою очередь, он защищает сеть от инсайдерских угроз, таких как устаревшие привилегированные учетные записи, неправильно назначенные учетные записи служб, ненормальное поведение и полномочия, скомпрометированные атаками продвижения внутри периметра.
Благодаря интеграции с существующими решениями по обеспечению безопасности развертывание Falcon Identity Protection осуществляется в минимальные сроки и без усилий. Помимо прямой интеграции с решениями безопасности для критически важных активов, таких как CyberArk и Axonius, CrowdStrike предлагает высокопроизводительные API, которые позволяют компаниям интегрировать практически с любой системой.
Заключение
Новая норма, похоже, останется, и ИТ-администраторам нужно привыкнуть к ней. Удаленная работа будет оставаться повседневной реальностью, и сети организации больше никогда не будут иметь четко определенных границ.
В этом контексте ИТ-администраторы должны как можно скорее внедрить сетевые и прикладные решения с нулевым доверием, если они не хотят подвергать риску самые ценные цифровые активы своих организаций.