По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Друг, привет! Хотим рассказать про интересный способ создания индивидуального дашборда в FreePBX, а именно – наполнение его с помощью интересного для тебя контента.
В статье покажем простой способ добавить RSS – ленту в FreePBX.
Настройка
Открываем графический интерфейс FreePBX и переходим в раздел Settings → Advanced Settings и включаем там две опции:
Display Readonly Settings - Yes;
Override Readonly Settings - Yes;
Нажимаем Submit и Apply Config.
Оставаясь на той же странице, находим опцию RSS Feed и заполняем ее как указано ниже:
Будем ближе – добавьте себе нашу RSS ленту :) https://wiki.merionet.ru/wiki.rss.feed
Нажимаем Submit и Apply Config. Переходим на Dashboard интерфейса FreePBX, а там:
В одной из вышедших ранее статей мы знакомились с инструментарием Hadoop и рассматривали процедуру развертывания кластера на базе хадуп. Сегодня мы рассмотрим сценарии использования Hadoop, иными словами зачем он нужен и в чем его польза.
Вспомним, что же такое Hadoop?
Hadoop, если говорить простым языком это набор программных решений, позволяющих осуществлять работу с так называемыми "большими данными". Большие данные, в данном контексте это гигантские объемы данных (не обязательно имеющих структуру), которые наиболее эффективно обрабатываются горизонтально масштабируемыми программами. Такие программные решения позволяют разбивать большие объемы данных на части и использовать для работы с этими элементами множество отдельных аппаратных машин, выполняющих обработку данных параллельно. Собственно, одним из таких программных решений и является Hadoop.
Благодаря широкому набору элементов для конфигурирования, Hadoop имеет очень большую гибкость, то есть этот инструмент можно настроить под множество различных задач. Стоит, однако, отметить, что наибольшую эффективность при обработке данных Hadoop имеет в сочетании с другими программными решениями (как пример можно привести SAP HANA)
Разберем наиболее часто используемые сценарии работы Hadoop. Можно использовать эту технологию в качестве базы данных, хранилища данных, инструмента обработки и анализа данных.
В качестве хранилища данных Hadoop привлекает тем, что может хранить разнородные данные из множества источников, без ограничения на типы анализа. Конкретные сценарии использования в данном случае будут таковы:
Хранение больших объемов документов: Конкретный пример поликлиники. Медицинские данные населения вполне можно считать большими данными, поскольку они должны храниться долгое время и со временем эта информация пополняется. С учетом перехода системы здравоохранения на электронный документооборот, Hadoop будет являться очень эффективным решением.
Архивы журналов электронной почты: С учетом законодательства, хранение переписки по электронной почте с последующим анализом требует эффективных решений для реализации. И здесь опять-таки Hadoop является одним из лучших вариантов.
Справочные данные: В различных отраслях человеческой деятельности для изучения используется метод сбора данных и их анализа. Например, метеостанции собирают данные о погоде, затем отправляют их в единый центр, после чего данные анализируются и составляется полная картина для отдельного региона или для всей планеты. Hadoop, в данном случае, будет эффективен, если точек сбора данных достаточно много, и поступающие данные регулярны. Решение Hadoop позволяет довольно быстро собрать данные и длительное время хранить их на серверах для дальнейшего анализа.
Социальные сети: Размещение больших данных в хранилищах Hadoop позволяет осуществить к ним быстрый доступ идеальное решение для социальных сетей.
Непрерывный сбор данных в режиме реального времени: Информация, поступающая с датчиков, сенсоров, камер видеонаблюдения и т.п. имеет огромное значение для любого современного технически ориентированного предприятия. Хранилища Hadoop эффективны и для данного сценария использования.
Также Hadoop может использоваться чисто как база данных для сторонних программных решений. В этом случае сценарии использования могут быть такими:
Извлечение и адаптация данных из других систем: В данном случае, благодаря гибкости, Hadoop может отбирать необходимые данные и интегрировать их в свои базы, для дальнейшей обработки и анализа
База данных для больших объемов информации в реальном времени: Эта возможность имеет серьезное значение для социальных сетей, где важно сохранять различные выборки данных
Предоставление доступа к Hadoop другим системам: Hadoop может эффективно интегрироваться в качестве базы данных в другие программные решения.
В виде инструмента обработки и анализа данных Hadoop так же проявляет себя очень эффективно.
Анализ рисков предприятия: Благодаря собранным данным и параллельной обработке, программа позволяет быстро просчитать риски и выявить слабые места в деятельности организации
Оперативное обновление данных: Hadoop позволяет вносить дополнительную информацию в имеющиеся данные, что позволяет устранить проблемы с нехваткой нужной информации.
Быстрое выявление различий в больших объемах схожих данных: Здесь в качестве примера можно привести сравнение расшифровок генетического кода. Использование Hadoop в разы ускоряет этот процесс.
Таким образом, можно сказать, что на текущий момент дистрибутивы Hadoop пожалуй, самый эффективный набор инструментов для обработки больших данных. А благодаря непрерывной работе над улучшением инструментария, в ближайшее время вряд ли появится что-то более эффективное.
NoSQL СУБД, или нереляционные базы данных, обладают уникальными возможностями, которые компенсируют ограничения моделей реляционных баз. Нереляционные СУБД – это общее название для 4 основных подгрупп:
базы данных типа «ключ-значение»
колоночные базы данных
графовые базы данных
документные базы данных
В этой статье мы расскажем о том, что такое документная база данных, опишем ее плюсы и минусы, а также рассмотрим примеры.
Документная база данных
Документная (или документоориентированная) база данных – это тип нереляционных СУБД, который хранит данные не в столбцах и строках, а в виде документов JSON. JSON является нативным языком, используемым для хранения и запросов данных. Такие документы можно сгруппировать в коллекции, которые образуют системы баз данных.
Каждый документ состоит из нескольких пар «ключ-значение». Ниже приведен пример документа из 4 пар «ключ-значение»:
{
"ID" : "001",
"Book" : "Java: The Complete Reference",
"Genre" : "Reference work",
"Author" : "Herbert Schildt",
}
JSON позволяет разработчикам приложений хранить и запрашивать данные в том же формате документной модели, который используется ими для структурирования кода приложений. Объектную модель можно преобразовать в такие форматы, как JSON, BSON и XML.
Сравнение реляционной и документной базы данных
Реляционная система управления базами данных (РСУБД) основана на языке структурированных запросов (SQL). Для нереляционных баз они не нужны.
РСУБД занимается созданием связей между файлами для хранения и считывания данных. Документные базы данных ориентированы на сами данные, а связи между ними представлены в виде вложенных данных.
Ключевое сравнение реляционных и документных баз данных:
РСУБД
Система документных баз данных
Выстроена вокруг концепции о связях
Сосредоточена на данных, а не связях
Структурирует данные в кортежи (или строки)
Вместо строк в документах имеются свойства без теоретических определений.
Определяет данные (образует связи) через ограничения и внешние ключи (например, дочерняя таблица ссылается на основную таблицу через ее идентификатор).
Для определения схем не нужен язык DDL.
Для создания связей использует язык DDL (язык описания данных).
Вместо внешних ключей связи реализованы через вложенные данные (в одном документе могут содержаться другие, вложенные в него, документы, из-за чего между двумя сущностями документов формируется связь 1 ко многим (или многие к одному)).
Обеспечивает исключительную согласованность. В некоторых случаях она просто необходима (например, ежедневные банковские операции).
Обеспечивает согласованность в конечном счете (с периодом несогласованности).
Особенности документной базы данных
Документные базы данных обеспечивают быстрые запросы, структуру, которая отлично подходит для обработки больших данных, гибкое индексирование и упрощенный принцип поддержания баз данных. Такая СУБД эффективна для веб-приложений и была полностью интегрирована крупными ИТ-компаниями уровня Amazon.
Несмотря на то, что базы данных SQL могут похвастаться отличной стабильность и вертикальной структурой, им свойственна «тяжеловесность» данных. В сценариях использования, когда требуется моментальный доступ к данным (например, медицинские приложения), лучше выбирать документные базы данных. Так вы сможете легко запрашивать данные в той же модели документа, в которой писался код приложения.
Примеры использования документной базы данных
База данных «Книга»
Для создания баз данных «Книга» используются как реляционные, так и нереляционные СУБД, хотя и по-разному.
В реляционных СУБД связи между книгами и авторами выражаются через таблицы с идентификаторами ID: таблица Author (Автор) и таблица Books (Книги). Данная модель не допускает пустых значений, поэтому за каждым «Автором» должна быть закреплена как минимум одна запись в таблице «Книги».
В документной модели вы можете вкладывать данные. Такая модель показывает взаимосвязи проще и естественнее: в каждом документе с авторами есть свойство Books с массивом связанных документов «Книги». При поиске по автору отображается вся коллекция книг.
Управление содержимым
Разработчики пользуются документными базами данных для создания блогов, платформ с потоковыми видео и аналогичных сервисов. Каждый файл сохраняется в виде отдельного документа, и со временем, по мере разрастания сервиса, такую базу легче поддерживать. На значимые изменения в данных (как, например, изменения модели данных) не требуется простоя, поскольку им не нужно обновление схемы.
Каталоги
Когда дело касается хранения и чтения файлов каталога, документные базы данных оказываются в разы эффективнее реляционных СУБД. В каталогах могут храниться тысячи атрибутов, а документная база данных обеспечивает их быстрое считывание. В документных базах данных атрибуты, связанные с одним продуктом, хранятся в одном документе. Изменение атрибутов в одном из продуктов не влияет на другие документы.
Плюсы и минусы документной базы данных
Ниже представлены главные плюсы и минусы документной базы данных:
Плюсы документной БД
Минусы документной БД
Отсутствие схемы
Ограничения по проверке на согласованность
Быстрое создание и обслуживание
Проблемы с атомарностью
Отсутствие внешних ключей
Безопасность
Открытые форматы
Встроенное управление версиями
Плюсы
Отсутствие схемы. Нет ограничений по формату и структуре хранилищ данных. Это хорошо для сохранения существующих данных в больших объемах и разных структурных состояниях, особенно в непрерывно преобразующихся системах.
Быстрое создание и обслуживание. Как только вы создали документ, ему требуется лишь минимальная поддержка – она может оказаться не сложнее разового добавления вашего сложного объекта.
Отсутствие внешних ключей. Когда эта динамика связей отсутствует, документы становятся независимыми друг от друга.
Открытые форматы. Чистый процесс сборки, в котором для описания документов используется XML, JSON и другие производные.
Встроенное управление версиями. По мере того, как увеличивает размер ваших документов, повышается и их сложность. Управление версиями уменьшает количество конфликтов.
Минусы
Ограничения по проверке на согласованность. В примере с базой данных «Книга» можно искать книги по несуществующему автору. При поиске по коллекциям книг вы можете находить документы, не связанные с коллекцией авторов. Кроме того, в каждом списке для каждой книги может дублироваться информация об авторе. В некоторых случаях такая несогласованность не особо важна. Но при более высоких стандартах непротиворечивости РСУБД несогласованность серьезно снижает производительность баз данных.
Проблемы с атомарностью. Реляционные системы позволяют изменять данные из одного места без использования JOIN. Все новые запросы на чтение унаследуют изменения, внесенные в данные по одной команде (например, обновление или удаление строки). Для документных баз данных изменение, затрагивающее 2 коллекции, выполняется через 2 отдельных запроса (по одному на коллекцию). Это нарушает требования к атомарности.
Безопасность. Почти в половине современных веб-приложений отмечается активная утечка конфиденциальных данных. Поэтому владельцам нереляционных баз данных следует быть крайне внимательными к уязвимостям веб-приложения.
Лучшие документные базы данных
Amazon DocumentDB
Особенности:
совместимость с MongoDB;
полная управляемость;
высокая производительность с низкой задержкой запросов;
строгое соответствие требованиям и безопасность;
высокая доступность.
Как используется:
Вся команда разработки Amazon пользуется Amazon DocumentDB для повышения оперативности и продуктивности. Им нужны были вложенные индексы, агрегирование, ad-hoc запросы (запросы узкой специализации), а также полностью управляемый процесс.
BBC использует документные БД для запросов и хранения данных из нескольких потоков данных с компиляцией их в единый канал для клиентов. Они перешли на Amazon DocumentDB, чтобы получить полностью управляемы сервис с высокой доступностью, прочностью и резервным копированием по умолчанию.
Rappi выбрали Amazon DocumentDB для сокращения времени на написание кода, Dow Jones – для упрощения операций, а Samsung – для более гибкой обработки больших журналов.
MongoDB
Особенности:
ad-hoc запросы;
оптимизированное индексирование для запросов;
сегментирование;
балансировка нагрузки.
Как используется:
Forbes сократил время компоновки на 58%, получив прирост в 28% по количеству подписок, за счет более быстрого создания новых функций, более простого объединения и более качественной обработки разнообразных типов данных.
Toyota заметила, что разработчикам было проще работать с документными БД на больших скоростях за счет использования нативных JSON-документов. Больше времени тратилось на создание ценности бизнеса, а не на моделирование данных.
Cosmos DB
Особенности:
быстрое чтение в любом масштабе;
99,999% доступность;
полная управляемость;
NoSQL/Native Core API;
бессерверное, экономичное/мгновенное масштабирование.
Как используется:
Coca-Cola получает информацию за минуты, что способствует глобальному масштабированию. До перехода на Cosmos DB на это уходили часы.
ASOS искали распределенную базу данных, которая легко и гибко масштабируется для обслуживания 100+ миллионов розничных клиентов по всему миру.
ArangoDB
Особенности:
валидации схем;
разноплановое индексирование;
быстрые распределенные кластеры;
эффективность с большими наборами данных;
поддержка многих нереляционных моделей данных;
объединение моделей в единые запросы.
Как используется:
Оксфордский университет разработал онлайн-тестирование на сердечно-легочные заболевания, благодаря чему снизил посещаемость больниц и усовершенствовал результаты анализов.
FlightStats привел к единому стандарту разрозненную информацию о полетах (статус рейса, погодные условия, задержки в аэропорту, справочные данные), что позволило получить точные, прогнозирующие и аналитические результаты.
Couchbase Server
Особенность:
возможность управления глобальными развертываниями;
крайняя гибкость и адаптивность;
быстрота в крупных масштабах;
простые облачные интеграции.
Как используется:
BT использовал гибкую модель данных Couchbase для ускорения собственных возможностей по высокопроизводительной поставке контента, а также легкого масштабирования в моменты резкого повышения спроса.
eBay перешел от Oracle к более экономичному и функциональному решению (их документной системы/хранилища типа «ключ-значение»). Возросла доступность и производительность приложения, а разработчики могли пользоваться своим опытом в SQL для ускорения пайплайна CI/CD (конвейера сборки) через более гибкую схему.
CouchDB
Особенности:
графический интерфейс на базе браузера;
простейшие репликации;
аутентификация пользователя;
свойства ACID (Атомарность – Согласованность – Изолированность – Прочность).
Как используется:
Meebo (соцсеть) пользуется CouchDB для веб-интерфейса и его приложений.
The BBC выбрал CouchDB за платформы динамического контента
Как выбрать?
Структуру данных определяют важнейшие требования, предъявляемые к приложению. Вот несколько ключевых вопросов:
Вы будете больше читать или записывать? В случае, если вы чаще записываете данные, лучше подойдут реляционные системы, поскольку они позволяют избегать задвоений при обновлениях.
Насколько важна синхронизация? Благодаря стандартам ACID, реляционные системы справляются с этой задачей лучше.
Насколько сильно потребуется изменять вашу схему базы данных в будущем? Документные БД – это беспроигрышный вариант, если вы работаете с разнообразными данными в масштабе и ищете минимальной поддержки.
Нельзя сказать, что документная СУБД или SQL база лучше во всем. Правильный выбор зависит от вашего сценария использования. Принимая решение, подумайте, какие типы операций будут выполняться чаще всего.
Заключение
В данной статье мы объяснили особенности документной базы данных, поговорили о плюсах и минусах системы, а также рассмотрели сценарии использования. Кроме того, был приведен список лучших документных СУБД и рассказано, как компании из рейтинга Forbes 500 пользуются этими системами для повышения эффективности своей деятельности и процессов разработки.