По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Model-View-Controller - популярный шаблон программирования, где логика приложения делится на три различных компонента.
В этой статье расскажем о роли компонентов архитектуры MVC, начнем с короткой истории, а далее покажем, как её можно использовать в приложении.
История паттерна Model View Controller
Модель MVC была впервые представлена в 1979 году учёным Трюгве Миккьелем Хейердалом Реенскаугом. Он хотел придумать решение, как разбить сложное пользовательское приложение на более мелкие управляемые компоненты.
Шаблон MVC был впервые использован в языке программирования Small Talk. Изначально шаблоне хотели назвать «Model-View-Editor», но затем оно было изменено на «Model-View-Controller».
В 1980-х и начале 90-х годов шаблон MVC использовался главным образом в настольных приложениях. Но к концу 1990-х годов она стала довольно популярной в разработке веб-приложений. В современных веб-приложениях шаблон MVC является популярным архитектурным дизайном для организации кода.
Ниже приведен список нескольких популярных веб-фреймворков, использующих шаблон MVC:
Ruby on Rails
ASP.NET MVC
Laravel
Angular
Какие три компонента включает в себя MVC?
Шаблон программирования MVC состоит их трёх следующих компонентов:
Model – отвечает за логику данных, лежащую в основе приложения
View – это видимая часть приложения, то с чем взаимодействует пользователь
Controller – работает как мозг приложения и обеспечивает связь между моделью и видом
Как шаблон MVC работает в веб-приложении?
Чтобы лучше понять, как работает шаблон MVC, лучше всего показать его в демонстрационном приложении.
Это приложение стека MERN (MongoDB, Express, React, Node) своего рода помощник менеджера офиса и отображает таблицу недавно нанятых тренеров средней школы.
Он также показывает, какие тренеры не сдали тесты на туберкулез, не прошли вакцинацию от Covid, не заполнили резюме и не прошли проверку.
Менеджер может отправлять напоминания по электронной почте тем тренерам, у которых отсутствуют документы.
Компонент Model
Модель отвечает за логику данных нашего приложения. Мы используем MongoDB для базы данных тренеров.
Для начала определяем свойства, которые будут применены к каждому тренеру в базе данных. У каждого тренера есть свойства name, email, program, application, backgroundCheck, tbTest и covidTest.
const coachSchema = new Schema({
name: {
type: String,
trim: true,
maxLength: 32,
required: true
},
email: {
type: String,
trim: true,
maxLength: 32,
required: true,
unique: true
},
program: {
type: String,
trim: true,
maxLength: 32,
required: true
},
application: {
type: Boolean,
required: true
},
backgroundCheck: {
type: Boolean,
required: true
},
tbTest: {
type: Boolean,
required: true
},
covidTest: {
type: Boolean,
required: true
}
}, { timestamps: true })
type: Boolean представляет значение true или false для свойств приложения, backgroundCheck, tbTest и covidTest.
Если у тренера одно из этих четырех свойств, помечены как false, это означает, что они не завершили процесс найма.
Создаем семь записей для нашей базы данных тренеров, и эта информация хранится в MongoDB Atlas.
Ниже приведен пример одной из записей базы данных.
Компонент "контроллер"" будет взаимодействовать с базой данных и получать необходимую информацию для отправки компоненту представление.
Компонент View
Компонент View (вид, представление или вью) отвечает за все визуальные аспекты приложения. Для отображения данных пользователю мы использовали React.
При первой загрузке приложения на экране отображается приветственное сообщение.
При нажатии кнопки «View Dashboard» происходит переход к таблице тренеров и списку отсутствующих документов.
Компонент Вид не взаимодействует напрямую с базой данных, поскольку это делает наш контроллер. Контроллер предоставляет эту информацию компоненту представление, чтобы ее можно было отобразить на странице.
Вот как выглядит код, когда представление выполняет вызов выборки (fetch) для получения данных от контроллера:
await fetch('https://mvc-project-backend.herokuapp.com/coaches')
Затем мы используем метод map(), чтобы пройтись по списку тренеров и отобразить их имена, адреса электронной почты и программу в виде таблицы.
coachData.map(data => (
<tr key={data._id}>
<td>{data.name}</td>
<td>{data.email}</td>
<td>{data.program}</td>
</tr>
))
Для отображения раздела отсутствующих документов мы отправляем запрос к бэкнэду и получием список тренеров, которые не заполнили анкету, не сдали тесты на туберкулез, не привиты от Covid и не прошли проверки.
Для отображения имен для каждой категории снова используется метод map().
Если нажать кнопку «Send reminder email», эта информация будет отправлена React-ом на бэкэнд. Контролер отвечает за отправку сообщения электронной почты и обмен информацией с компонентом представление о том, отправилось ли сообщение.
На основе информации, которую он получает от контроллера, во View отображается сообщение об успехе или сообщение об отказе.
Компонент Controller
Контроллер взаимодействует с компонентами «Модель» и «Представление» и выполняет все логические операции для нашего приложения. Этот раздел кода был построен в Node.JS и Express.
Контролер получает полный список тренеров из «Модели» и отправит эту информацию в «Представление». Контролер также отвечает за фильтрацию через «Модель» и предоставление списка тренеров, которые не сдали необходимые документы.
Все эти данные отправляются в «Представление», чтобы их можно было отобразить пользователю.
Что касается функциональности электронной почты, то «Контролер» перед отправкой проверяет валидность адреса электронной почты.
Для отправки электронных писем использована Nodemailer:
transporter.sendMail(mailOptions, (err) => {
if (err) {
console.log(`Applications: There was an error sending the message: ${err}`)
res.json({ status: 'Email failure' })
} else {
console.log(`Applications Success: Email was sent`)
res.json({ status: "Email sent" });
}
})
Если сообщение электронной почты успешно отправлено, пользователь получает уведомление, и сообщение электронной почты отображается в почте демонстрационной учетной записи.
Если при отправке сообщения возникает ошибка, то «Контроллер» посылает эту информацию в «Вид», чтобы пользователю отобразилось уведомление об ошибке.
Заключение
А в заключение повторим пройденное:
Model-View-Controller - популярный шаблон программирования, используемый для разделения логики приложения на три различных компонента.
Хотя шаблон MVC первоначально использовался в настольных приложениях, в конце 1990-х он стал популярным в разработке веб-приложений.
Модель отвечает за логику данных, лежащую в основе приложения.
Представление - это то, что пользователь видит в приложении и взаимодействует с ним.
Контроллер действует как мозг приложения и взаимодействует с моделью и представлением.
Веб-инфраструктуры, использующие шаблон MVC - это Ruby on Rails, ASP.NET MVC, Laravel и Angular.
Данная статья будет посвящена еще одному проприетарному протоколу компании Cisco Systems - VTP (VLANTrunkingProtocol), который призван решать возможные проблемы в среде коммутации в случае расширения парка оборудования организации.
Для начала вспомним что же такое VLAN. VLAN – это Virtual Local Area Network, что дословно переводится как “виртуальная локальная сеть”. При создании VLAN’а хосты физической сети, объединенные общей функцией, выделяются в логическую виртуальную сеть, при этом их физическое местонахождение не имеет значения. Обычно VLAN настраивается на сетевом коммутаторе, по средствам добавления портов, за которыми находятся хосты подлежащие объединению, в группу. Выглядит это примерно так:
На слайде приведен случай, когда на коммутаторе настроено два VLAN’a. Порты с 1 по 3 принадлежат VLAN’у 10, а порты с 6 по 8 находятся во VLAN’е 20.
Команды, которые вводил администратор для такой конфигурации, примерно такие:
Создание VLAN 10
Switch(config)# vlan 10
Switch(config)# interface range fa0/1 - 3
Switch(config-if)# switchport mode access
Switch(config-if)# switchport access vlan 10
Создание VLAN 20
Switch(config)# vlan 20
Switch(config)# interface range fa0/5 - 8
Switch(config-if)# switchport mode access
Switch(config-if)# switchport access vlan 20
Как видите набор команд довольно простой, но администратор вводил их на единственном коммутаторе. Хосты реальных VLAN’ов могут быть рассредоточены по сети и находиться за разными устройствами, как показано на рисунке:
Как видно из рисунка хосты принадлежащие VLAN 10 рассредоточены по сети, они находятся как за коммутатором 1 так и за коммутатором 3. Для того, чтобы они могли корректно взаимодействовать, администратору вручную придется создавать VLAN на каждом устройстве и добавлять в них порты. Реальные сети могут содержать ещё больше VLAN сетей и каждую необходимо прописать вручную, в следствие чего растет вероятность допущения ошибок в конфигурации, которая может привести перекрестному соединению и многочисленным несогласованностям.
Для того чтобы исключить вероятность таких ошибок и был разработан протокол VTP, который позволяет устройствам автоматически делиться информацией о настроенных на них VLAN’ах и самостоятельно вносить изменения в конфигурацию.
Режимы работы VTP
VTP коммутатор имеет два режима работы:
Server
В этом режиме можно создавать новые и вносить изменения в существующие VLAN’ы.
Коммутатор будет обновлять свою базу VLAN’ов и сохранять информацию о настройках во Flashпамяти в файле vlan.dat.
Генерирует и передает сообщения как от других коммутаторов, работающих в режиме сервера, так и от клиентов
Client
Коммутатор в этом режиме будет передавать информацию о VLAN’ах полученную от других коммутаторов и синхронизировать свою базу VLANпри получении VTPобновлений. Настройки нельзя будет поменять через командную строку такого устройства. 3) Transparent
В данном режиме коммутатор будет передавать VTPинформацию другим участникам, не синхронизируя свою базу и не генерируя собственные обновления. Настройки VLAN можно поменять лишь для локального коммутатора.
Типы сообщений VTP
В VTPсуществует три типа сообщений:
Advertisement requests
Представляет из себя запрос от клиента к серверу на оповещение SummaryAdvertisement
Summary advertisements
Данное сообщение по умолчанию сервер отправляет каждые 5 минут или сразу же после изменения конфигурации.
Subset advertisements
Отправляется сразу же после изменения конфигурации VLAN, а также после запроса на оповещение.
Стоит отметить, что VTPкоммутатор, который получает информацию о новых VLAN’ах, внесет ее в свою конфигурацию только в том случае, если сообщение пришло от коммутатора с большим номером ревизии.
Номер ревизии это некий идентификатор “свежести” базы VLAN. Коммутатор воспринимает базу с наивысшим номером ревизии как самую “свежую” и вносит изменения в свою конфигурацию.
Протокол VTPявляется проприетарным, т.е закрытым. Он сильно облегчает жизнь администраторам, работающим с оборудованием Cisco.
Для оборудования других производителей существует аналогичный открытый стандарт - GVRP (GARP VLAN Registration Protocol).
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.