По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Edge computing (дословно можно перевести как "граничные вычисления") - это сетевая философия, основанная на том, что вычисления должны совершаться как можно ближе к источнику сырых данных. Цель сего действа в сильном сокращении задержек и ширины канала связи. Если говорить проще, то edge computing - это когда меньше всякой всячины вычисляется к облаке или ЦОДе, и больше вычисляется непосредственно на месте - то есть на локальном ПК, IoT устройстве или на граничном сервере. Таким образом сокращается необходимость поддерживать в требуемом состоянии дорогостоящие каналы связи (представьте себе, что для вычислений отправляете очень объемную информацию - к примеру, видео высокой четкости)
Что такое граница сети?
Для устройств, подключенных к сети Интернет, границей будет точка, где это устройства непосредственно подключается к Интернету. Конечно, определение экстремально размытое; к примеру, компьютер пользователя или процессор внутри IoT камеры могут быть теми самыми точками, однако, сетевой маршрутизатор также вполне попадает под это определение. Но важно одно: граница будет гораздо ближе к устройству (с географической точки зрения), нежели к облачным серверам.
Приведем пример edge computing-а
Представим себе некое здание, в котором понаставили десятки IoT камер очень высокого разрешения. Эти камеры относительно безмозглые, т.к они просто отдают сырой видеосигнал на облако. Облако, в свою очередь, пропускает весь этот сырой видео трафик через приложение, которое умеет определять движение, чтобы хранить только максимально полезную информацию. Представьте себе требованию к Интернет-каналу в таком случае: ежесекундно передаются мегабайты информации, и к тому же получается высокая нагрузка на облачные сервера, которые занимаются вычислениями - они обязаны обрабатывать все эти огромные объемы информации.
А теперь представьте себе, что сервер, определяющий движение был помещен на границу сети (той самой, в которой находится наше воображаемое здание). Что если каждая камера будет использовать свои собственные вычислительные мощности для запуска там приложения, которое будет определять движение? Очевидно, тогда в облако будет уходить только "полезный" трафик. Кроме того, на облачные сервера ляжет только задача по хранению важной информации, что де-факто означает возможность этого облака поддерживать связь с гораздо большим количеством камер без перегрузки. Вот примерно так и выглядит пример edge computing.
Преимущества концепции edge computing
Как видно в примере выше, данный концепт позволяет минимизировать загрузку Интернет-канала и нагрузку на вычислительные мощности облака. Полоса пропускания и вычислительные мощности, к сожалению, конечны и стоят реальных денег. С каждым зданием и офисом, которые будут оборудованы "умными" камерами, принтерами, термостатами и даже тостерами, аналитики предсказывают, что к 2025 году в мире будет установлено 75 миллиардов IoT устройств. Чтобы все эти устройства корректно работали, большой процент вычислений должен быть перенесен на edge-и.
Следующее преимущество - это снижение задержки. Каждый раз, когда устройство пытается подключиться к какому-нибудь удаленному серверу, появляется задержка. Гипертрофированный пример: когда двое коллег в одном офисе чатятся в аське, они могут почувствовать сильную задержку, так как каждое сообщение "улетает" во внешний мир, подключается к некому очень удаленному серверу и также возвращается обратно в эту сеть. Если бы весь этот процесс происходил на границе сети, то эта задержка могла бы быть значительно снижена.
Также, когда пользователи используют тонны веб-приложений, которые постоянно подключаются к внешним серверам, они могут чувствовать эти самые задержки. Длительность задержек будет зависеть от того, какова их полоса пропускания и где находятся сервера, но этих задержек можно легко избежать. Правильно, если воткнуть все эти сервера на границу этой сети.
Если подытожить, то общие плюсы этого концепта таковы:
Снижение задержек
Снижение затрат путем использования более дешевых каналов связи
Снижение затрат путем уменьшения нагрузки на удаленные вычислительные ресурсы
Минусы данного подхода
На мой взгляд, есть два основных минуса: первый - это сильное увеличение сложности устройств и повышенный риск компрометации этих устройств - по сути, даже банальный термостат становится полноценным компьютером, который, как мы все знаем, может быть легко подвергнут взлому. Кроме того, из-за увеличения сложности устройств и повышения их вычислительной мощности серьезно возрастает их стоимость. Однако очевидно, что технологии шагают семимильными шагами - компьютер 30 лет назад был в тысячи раз слабее современного смартфона, а стоили они гораздо дороже.
Привет! В статье расскажем как сделать аутентификацию пользователей FreePBX 13 в модуле User Management через Microsoft Active Directory. Настройка выполняется достаточно тривиально. Указанные параметры протестированы с MSE 2012.
Pre - work
Перед началом настройки, необходимо протестировать доступность 389 порта в AD по транспорту TCP. Для этого, сделаем telnet в cmd консоли рабочей машины:
telnet 192.168.1.67 389
В нашем случае, 192.168.1.67 - это адрес AD – сервера. Если все ОК, то переходим к проверке Base DN (базы поиска). Открываем консоль CMD на своей рабочей машине и выполняем dsquery запрос:
dsquery user -name MerionNetworks
dsquery user - команда для поиска пользователей;
-name - поиск пользователей, по критерию имени (в нашем случае MerionNetworks) – можно использовать маски, например, «*Networks»;
MerionNetworks - имя, по которому осуществляем поиск;
Команда вернет нам примерно вот такой вывод:
"CN= MerionNetworks,CN=Users,DC=merionet,DC=local"*
Запоминаем вот эту часть CN=Users,DC=merionet,DC=local и переходим к настройке FreePBX.
Настройка в FreePBX
Переходим в раздел Admin → User Management нажимаем на вкладку Settings и далее Authentication Settings. В поле Authentication Engine выбираем Microsoft Active Directory и приступаем к настройке:
Authentication Engine - тип подключения. Мы рассматриваем подключения к Microsoft AD, его и указываем;
Remote Authentication IP Addresses - список IP – адресов, с которых разрешена удаленная аутентификация методом отправки POST на URL 192.168.1.7/admin/ajax.php?module=userman&command=auth, где 192.168.1.7 – IP – адрес нашего сервера Asterisk (FreePBX);
Synchronize - как часто синхронизировать данные с AD. Мы указали раз в час;
Host - имя или IP – адрес сервера AD;
Port - порт, на котором слушает AD. У нас стандартный 389 порт;
Username - существующее имя пользователя в AD. Мы производили проверку в первой части статьи пользователем MerionNetworks, его и укажем;
Password - указываем пароль этого пользователя;
Domain - указываем доменную часть;
Base DN - копируем сюда Base DN, который получили ранее с помощью dsquery;
Status - статус подключения к AD. У нас Connected :)
Перед началом убедитесь, что ознакомились с материалом про альтернативные пути без петель.
Нет особой причины, по которой весь SPT должен перестраиваться каждый раз, когда происходит изменение топологии сети или информации о доступности. Рассмотрим рисунок ниже для объяснения.
Предположим, G теряет связь с 2001: db8: 3e8: 100 :: / 64. Устройству A не требуется пересчитывать свой путь к любому из узлов сети. Доступный пункт назначения - это просто лист дерева, даже если это набор хостов, подключенных к одному проводу (например, Ethernet). Нет причин пересчитывать весь SPT, когда один лист (или любой набор листьев) отключается от сети. В этом случае только лист (IP-адрес Интернет-протокола или доступный пункт назначения) должен быть удален из сети (или, скорее, пункт назначения может быть удален из базы данных без каких-либо изменений в сети). Это частичный пересчет SPT.
Предположим, что канал [C, E] не работает. Что делает А в этом случае? Опять же, топология C, B и D не изменилась, поэтому у A нет причин пересчитывать все дерево. В этом случае A может удалить все дерево за пределами E. Чтобы вычислить только измененную часть графа, выполните следующие действия:
Удалите отказавший узел и все узлы, которые нужно достичь через точку E.
Пересчитайте дерево только от предшественника C (в данном случае A), чтобы определить, есть ли альтернативные пути для достижения узлов, ранее доступных через E до того, как канал [C, E] не доступен.
Это называется инкрементным SPF.
Расчет LFA и rLFA.
В предыдущих лекциях (первой части) по теме «Пути одноадресной передачи без петель» рассматривается теория, лежащая в основе LFA и rLFA. Bellman-Ford не вычисляет ни соседей ниже по потоку, ни LFA, и, похоже, не располагает необходимой для этого информацией. DUAL по умолчанию вычисляет нисходящих соседей и использует их во время конвергенции. А как насчет протоколов на основе Дейкстры (и, соответственно, аналогичных алгоритмов SPF)? На рисунке ниже показан простой механизм, который эти протоколы могут использовать для поиска LFA и соседних узлов ниже по потоку.
Определение нисходящего соседа - это такое, при котором стоимость достижения соседом пункта назначения меньше, чем локальная стоимость достижения пункта назначения. С точки зрения А:
A знает местную стоимость проезда к месту назначения на основе SPT, созданного с помощью SPF Дейкстры.
A знает стоимость B и C, чтобы добраться до места назначения, вычитая стоимость каналов [A, B] и [A, C] из рассчитанной на местном уровне стоимости.
Следовательно, A может сравнивать локальную стоимость со стоимостью от каждого соседа, чтобы определить, находится ли какой-либо сосед в нисходящем направлении по отношению к любому конкретному месту назначения. Определение LFA:
Если затраты соседа для «меня» плюс затраты соседа на достижение пункта назначения ниже, чем местные затраты, соседом является LFA.
Вернее, учитывая:
NC - это стоимость соседа до пункта назначения.
BC - это стоимость соседа для меня.
LC - местная стоимость до места назначения.
Если NC + BC < LC, то соседом является LFA. В этом случае A знает стоимость каналов [B, A] и [C, A] с точки зрения соседа (она будет содержаться в таблице топологии, хотя не используется при вычислении SPT с использованием алгоритма Дейкстры). Таким образом, LFA и нисходящие соседи требуют очень небольшой дополнительной работы для расчета, но как насчет удаленных LFA? Модель P/Q Space обеспечивает простейший способ для алгоритмов на основе Дейкстры вычисления соседних узлов и LFA. Рисунок ниже используется для иллюстрации изнутри P/Q Space.
Определение пространства P - это набор узлов, доступных с одного конца защищенного соединения, а определение пространства Q - это набор узлов, достижимых без пересечения защищенного канала. Это должно предложить довольно простой способ вычисления этих двух пространств с помощью Дейкстры:
Рассчитайте SPT с точки зрения устройства, подключенного к одному концу линии связи; удалить линию связи без пересчета SPT. Остальные узлы доступны с этого конца линии.
На рисунке E может:
Вычислите пространство Q, удалив линию [E, D] из копии локального SPT и всех узлов, для достижения которых E использует D.
Вычислите пространство P, вычислив SPT с точки зрения D (используя D в качестве корня дерева), удалив линию [D, E], а затем все узлы, для достижения которых D использует E.
Найдите ближайший узел, достижимый как из E, так и из D, с удаленной линией [E, D].
SPF Дейкстры - это универсальный, широко используемый алгоритм для вычисления Shortest Path Trees через сеть.