По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Десятая часть тут.
Вы входите в комнату и кричите: «Игорь!» Ваш коллега Игорь оборачивается и начинает разговор о будущем IT-индустрии. Эта способность использовать один носитель (воздух, по которому движется ваш голос) для обращения к одному человеку, даже если многие другие люди используют этот же носитель для других разговоров в одно и то же время, в сетевой инженерии называется мультиплексированием. Более формально:
Мультиплексирование используется, чтобы позволить нескольким объектам, подключенным к сети, обмениваться данными через общую сеть.
Почему здесь используется слово объекты, а не хосты? Возвращаясь к примеру «разговор с Игорем", представьте себе, что единственный способ общения с Игорем — это общение с его ребенком-подростком, который только пишет (никогда не говорит). На самом деле Игорь-член семьи из нескольких сотен или нескольких тысяч человек, и все коммуникации для всей этой семьи должны проходить через этого одного подростка, и каждый человек в семье имеет несколько разговоров, идущих одновременно, иногда на разные темы с одним и тем же человеком. Бедный подросток должен писать очень быстро, и держать много информации в голове, например: "Игорь имеет четыре разговора с Леной", и должен держать информацию в каждом разговоре совершенно отдельно друг от друга. Это ближе к тому, как на самом деле работает сетевое мультиплексирование- рассмотрим:
К одной сети могут быть подключены миллионы (или миллиарды) хостов, и все они используют одну и ту же физическую сеть для связи друг с другом.
Каждый из этих хостов на самом деле содержит много приложений, возможно, несколько сотен, каждое из которых может связываться с любым из сотен приложений на любом другом хосте, подключенном к сети.
Каждое из этих приложений может фактически иметь несколько разговоров с любым другим приложением, запущенным на любом другом хосте в сети.
Если это начинает казаться сложным, то это потому, что так оно и есть. Вопрос, на который должен ответить эта лекция, заключается в следующем:
Как эффективно мультиплексировать хосты через компьютерную сеть?
Далее рассматриваются наиболее часто используемые решения в этом пространстве, а также некоторые интересные проблемы, связанные с этой основной проблемой, такие как multicast и anycast.
Адресация устройств и приложений
Компьютерные сети используют ряд иерархически расположенных адресов для решения этих проблем. Рисунок 1 иллюстрирует это. На рисунке 1 показаны четыре уровня адресации:
На уровне физического канала существуют адреса интерфейсов, которые позволяют двум устройствам обращаться к конкретному устройству индивидуально.
На уровне хоста существуют адреса хостов, которые позволяют двум хостам напрямую обращаться к конкретному хосту.
На уровне процесса существуют номера портов, которые в сочетании с адресом хоста позволяют двум процессам обращаться к конкретному процессу на конкретном устройстве.
На уровне диалога (разговора) набор порта источника, порта назначения, адреса источника и адреса назначения может быть объединен, чтобы однозначно идентифицировать конкретный разговор или поток.
Эта схема и объяснение кажутся очень простыми. В реальной жизни все гораздо запутаннее. В наиболее широко развернутой схеме адресации - интернет-протоколе IP отсутствуют адреса уровня хоста. Вместо этого существуют логические и физические адреса на основе каждого интерфейса.
Идентификаторы (адреса) мультиплексирования и мультиплексирование иерархически расположены друг над другом в сети.
Однако есть некоторые ситуации, в которых вы хотите отправить трафик более чем на один хост одновременно. Для этих ситуаций существуют multicast и anycast. Эти два специальных вида адресации будут рассмотрены в следующих лекциях.
О физических каналах, Broadcasts, и Failure Domains
Простая модель, показанная на рисунке 1, становится более сложной, если принять во внимание концепцию широковещательных доменов и физического подключения. Некоторые типы мультимедиа (в частности, Ethernet) разработаны таким образом, что каждое устройство, подключенное к одной и той же физической линии связи, получает каждый пакет, передаваемый на физический носитель—хосты просто игнорируют пакеты, не адресованные одному из адресов, связанных с физическим интерфейсом, подключенным к физическому проводу. В современных сетях, однако, физическая проводка Ethernet редко позволяет каждому устройству принимать пакеты любого другого устройства. Вместо этого в центре сети есть коммутатор, который блокирует передачу пакетов, не предназначенных для конкретного устройства, по физическому проводу, подключенному к этому хосту.
В этих протоколах, однако, есть явные адреса, отведенные для пакетов, которые должны передаваться каждому хосту, который обычно получал бы каждый пакет, если бы не было коммутатора, или что каждый хост должен был получать и обрабатывать (обычно это некоторая форма версия адреса все 1 или все 0). Это называется трансляцией (broadcasts). Любое устройство, которое будет принимать и обрабатывать широковещательную рассылку, отправленную устройством, называется частью широковещательной рассылки устройства. Концепция широковещательного домена традиционно тесно связана с областью сбоев, поскольку сбои в сети, влияющие на одно устройство в широковещательном домене, часто влияют на каждое устройство в широковещательном домене.
Не удивляйтесь, если вы найдете все это довольно запутанным, потому что на самом деле это довольно запутанно. Основные понятия широковещания и широковещательных доменов все еще существуют и по-прежнему важны для понимания функционирования сети, но значение этого термина может измениться или даже не применяться в некоторых ситуациях. Будьте осторожны при рассмотрении любой ситуации, чтобы убедиться, что вы действительно понимаете, как, где и, что такие широковещательные домены действительно существуют, и как конкретные технологии влияют на отношения между физической связью, адресацией и широковещательными доменами.
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.
Компания Microsoft изменила браузерный движок родного Edge, и теперь он работает на движке Chromium. Скачать новую версию Edge Canary можно c официального сайта для различных ОС, в т.ч. macOS и Linux. В последней версии браузере имеется скрытая функция - отправлять вкладку в другой профиль. Новый функционал позволяет пересылать вкладки между профилями, которые могут использованы для определенных задач (учеба, развлечение, работа) или принадлежать членам семьи.
Переключаться между профилями удобно, например, имея профиль Учеба, Работа, Развлечения, можно иметь возможность меньше отвлекаться, т.к. не будет открыто "лишних" вкладок. Или добавить профили членам семьи, где каждый будет иметь свою историю просмотров, избранное, параметры и расширения.
При открытии, Edge, к которому подключена запись Microsoft, он в фоновом режиме синхронизирует историю просмотров, избранное, сохраненные пароли. И при входе на другом компьютере, с этой же учетной записью - все эти данные появляются. А тот профиль, который локальный и не синхронизируется, будет находиться только на данном устройстве.
Edge работает с одним профилем "По умолчанию". При желании, или как было написано выше, можно создать дополнительные профили для каждого члена семьи. Все данные Edge Canary хранятся в папке %LocalAppData%MicrosoftEdge SxSUser Data.
На данный момент функционал перемещения вкладок находится в стадии тестирования, поэтому такую возможность необходимо сначала активировать. Это можно сделать с помощью скрытых настроек.
Включить возможность переноса вкладки в другой профиль в Microsoft Edge Canary. Запустить Microsoft Edge Canary.
В адресной строке ввести edge://flags/#edge-move-tabs-to-profile-window и нажать Enter.
Изменить значение параметра "Enable move tabs to a different profile window" с Default на Enabled.
Перезапустить браузер.
Функция переноса вкладок активирована.
Добавление нового профиля
Можно щелкнуть на иконку профиля и выбрать "Добавить профиль" и затем подтвердить его добавление.
Либо в адресной строке набрать edge://settings/profiles и нажать Enter. Перейдем в Параметры Профилей, нажмем на "+ Добавить профиль". И после подтверждения профиль будет создан.
Открыть Microsoft Edge Canary.
Открыть сайт или перейти на вкладку, которую хотите перенести в другой профиль.
Щелкнуть по этой вкладке правой кнопкой мыши.
Выбрать "Переместить вкладку в окно профиля ...".