По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Хотим рассказать о простом способе организовать автоматический перенос файлов из директории в операционной системе Windows с одного сервера на другой. Логически, конфигурацию можно поделить на 3 этапа:
Создание и шаринг сетевой папки;
Формирование batch (cmd) скрипта;
Настройка компоненты Task Scheduler для выполнения задач и раз в минуту;
Приступаем к последовательной настройке.
Создание сетевой папки (шаринг)
Итак, дано: есть сервер А (источник файлов) и сервер Б (получатель файлов). На сервере А мы создали директорию, из которой мы будем забирать файлы. Мы назвали ее source, а на сервере Б, который является сервером назначения, мы создали директорию Destination, в которую мы будем складывать файлы. Разобрались.
Подключаемся к серверу Б. Создаем директорию Destination, нажимаем на нее правой кнопкой мыши, выбираем Properties (свойства). В открывшемся окне, переходим во вкладку Sharing (общий доступ) и нажимаем кнопку Share (общий доступ). Вот как эта опция выглядит в русской и английском интерфейсах:
После нажатия, необходимо выбрать группы пользователей, которым будет видна эта директория. Если нет особых требований к безопасности и это изолированный сетевой сегмент или лаборатория, то можно выбрать Everyone (все). После выбора нажимаем Share. Готово, вот что у нас получилось:
На скриншоте выше красным цветом отмечен Network Path (сетевой путь). Это путь, по которому мы будем обращаться к этой папке. Сохраните его.
Важно! Обратите внимание, что в Network Path, как правило, будет указан путь вида %ИМЯ_ХОСТА%/Destination, где %ИМЯ_ХОСТА% - это имя компьютера, на котором расположена папка Destination. Важно, чтобы это имя резолвилось (разрешалось в IP - адрес) на хосте, где будет размещена папка Source (это сервер А). Можете добавить это имя и IP – адрес в локальный файл C:WindowsSystem32driversetc в Windows.
Батник – batch скрипт
В самом начале статьи мы озвучили небольшой roadmap (дорожную карту) по нашим работам. На сервере А (источник файлов) создайте файл с названием movefiles.bat.
Важно! Расширение файла movefiles должно быть именно bat
В созданный файл добавляем следующий код:
robocopy C:Source \%ИМЯ_ХОСТА%Destination *.* /E /XD \%ИМЯ_ХОСТА%Destination /move
Если у вас не работает команда robocopy в скрипте, попробуйте заменить ее на xcopy
Сохраняем скрипт в корневом каталоге диска С, например.
Планировщик задач | Task Scheduler
Открываем Task Scheduler в Windows. После открытия, нажимаем на Create Basic Task в меню справа. Даем имя и описание нашему заданию:
В меню далее выбираем ежедневное выполнение нашего скрипта:
Ставим выполнение задачи на 00:00:00:
В Action выбираем Start a program:
Далее, указываем путь до нашего скрипта, который создавали ранее - movefiles.bat:
В финальном окне смотрим, что у нас получилось. Если все ОК, как у нас, то нажимаем Finish:
Отлично. Переходим в свойства свежесозданной таски (задачи) и во вкладке General отмечаем Run whether user is logged on or not и чекбокс Run with highest privileges.
Далее, там же, в свойствах, переходим во вкладку Triggers, двойным нажатием открываем свойства уже созданного там триггера (Daily) и делаем вот что:
Отмечает чекбокс Repeat task every;
В поле, сразу после Repeat task every вписываем 1 mnute;
Нажимаем ОК.
Тестируем
Итак, давайте протестируем, что у нас получилось. На сервере А в папку Source кладем тестовый текстовый файл:
Проверяем на сервере Б в директории Destination:
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.
Графовые базы данных (Graph databases) – это нереляционные системы (NoSQL), которые определяют корреляции между сложно взаимосвязанными сущностями. Такая структура позволяет обойти ограничения реляционных БД и уделяет больше внимания отношениям между данными.
Графовая база данных позволяет аккуратно определять взаимосвязи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом.
В данной статье объясняется, что такое графовые базы данных, и как они работают. Но для начала можно быстро познакомиться с другими видами NoSQL.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.
Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.
Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.
Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.
Сравнение графовых и реляционных баз данных
Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.
Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.
Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.
В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:
Тип
Графовые БД
Реляционные БД
Формат
Узлы и ребра со свойствами
Таблицы со строками и столбцами
Связи
Представлены в виде ребер между узлами
Создаются с помощью внешних ключей между таблицами
Гибкость
Гибкие
Жестко заданные
Сложные запросы
Быстрые и отзывчивые
Необходимы сложные соединения
Варианты использования
Системы с взаимосвязанными зависимостями
Системы с транзакциями и более простыми отношениями
Как работают графовые базы данных?
Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.
При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.
По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.
Примеры использования графовых баз данных
Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:
Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.
Какие есть известные графовые базы данных?
С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.
JanusGraph
JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:
Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов
Neo4j
Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:
Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования
DGraph
DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:
Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API
DataStax Enterprise Graph
DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:
DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
Поддержка Gremlin и CQL для запросов
Плюсы и минусы графовых баз данных
В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.
Плюсы
Вот несколько плюсов графовых баз данных:
Гибкая и адаптивная структура
Четкое представление взаимосвязей между сущностями
Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей
Минусы
Ниже перечислены основные минусы системы:
Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
Графы не подходят для систем на основе транзакций
Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку
Заключение
Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.