По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Вот 5 советов, которые помогут Вам получить приятные впечатления и повысить производительность при использовании VMWare Workstation.
5 лайфхаков для пользователя VMWare Workstation
1. Убедитесь, что выбрана правильная гостевая операционная система
Вы можете убедиться в этом в меню Настройки -> Редактор конфигурации -> Гостевая ОС (Settings -> Configuration Editor -> Guest OS).
2. Параметры настройки памяти
Если Вы планируете запускать одну виртуальную машину продолжительное время, то хорошим решением является предоставление виртуальной машине половины памяти, доступной на хосте.
На хосте Linux перейдите в раздел Настройки -> Общий объем зарезервированной памяти (Settings -> Total Reserved Memory.).
На хосте Windows NT или Windows 2000 перейдите в раздел Параметры -> Глобальные настройки -> Память (Settings -> Global Preferences -> Memory).
3. Обычный режим и режим отладки
Виртуальные машины будут работать немного медленнее, если они работают в режиме отладки.
Выберите Параметры -> Редактор конфигурации -> Разное (Settings -> Configuration Editor -> Misc).
Убедитесь, что на хосте Linux установлен обычный уровень регистрации (Logging level -> Normal).
Убедитесь, что на хосте Windows NT или Windows 2000 снят флажок "Выполнить с отладочной информацией" (Run with Debugging Information).
4. Установите инструменты VMware
Внутри виртуальной машины диски SCSI и диски IDE, использующие прямой доступ к памяти (DMA - direct memory access), имеют примерно одинаковую производительность. Однако диски IDE могут быть очень медленными в гостевой операционной системе, которая либо не может использоваться, либо не настроена на использование DMA. VMWare Tools поможет решить эту проблему.
После установки VMWare Tools можно перетаскивать файлы между хостом и виртуальной машиной. Для использования данной функции необходимо установить VMWare Tools.
VMWare Tools можно установить в меню «Виртуальная машина» -> Установка VMWare Tools.
5. Снимки виртуальных машин
Выключите (выключите питание) вашу виртуальную машину перед созданием снимка.
Снимки, сделанные в состоянии «Включено» (Power On) или «Приостановлено» (Suspended) часто занимают больше места и памяти, а также могут занять некоторое время для загрузки в следующем восстановлении снимка. "Включения питания" или "приостановленного" состояния, часто занимают больше места и памяти, а также загрузка может занять некоторое время при следующем восстановлении снимка. Если Вы можете, выключите виртуальную машину, а затем сделайте снимок.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.
Session Border Controller (контроллер граничных сессий) - сетевое устройство, которое может обеспечить безопасность VoIP, а так же соединять несовместимые (разнородные) сигнальные протоколы и медиа потоки, поступающие от различных устройств. SBC – устройства используются в корпоративных сетях и сетях провайдеров услуг и, как правило, развертываются на границе сети (точка входа провайдера в корпоративный контур).
В основном, несмотря на способность устройств поддерживать H.323, SCCP и прочие, фокус работы SBC сделан на обеспечении безопасности SIP – протокола, а так же сопряжении различных версий SIP.
Основная идея
SBC защищает от атак сеть телефонии и соответствующие сервера, выполняя роль B2BUA (back-to-back user agent), схожую по типу работы с SIP прокси – сервером. Контроллер терминирует каждую сессию (завершает), а затем заново ее инициирует, выступая в роли агентского сервера UAS (User Agent Server) и агентским клиентом UAC (User Agent Client), работая с каждым из «плеч» вызова по отдельности.
На базе собственных мощностей SBC реализует списки контроля доступа ACL, ограничение DDOS атак, а так же анализ пакетов на предмет искажения информации с целью нанести ущерб. Анализируя SIP, SBC анализирует заголовки и поле полезной нагрузки. Особенно это актуально в SDP – сообщениях, к которым может применяться множество правил модификации.
Помимо сигнальной информации, SBC обрабатывает RTP потоки, тем самым, обеспечивает не только шифрование медиа, но и выполняет функции транскодинга (преобразования потока из одного кодека в другой) в случаях, когда две стороны SIP – коммуникации не могут согласовать параметры передачи данных в сообщениях SDP. Кстати, на SBC обычно реализуют так называемый SIP forking, который позволяет дублировать сессию на третье устройство, например, такое как система записи телефонных разговоров.
В современных версиях SBC, сигнальная информация и потоки изолированы друг от друга (с точки зрения обработки устройством) – это обеспечивает высокие параметры масштабирования.
Давайте рассмотрим на примеры схемы ниже принцип работы SBC: