По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Порой, например, при подключении аналогового телефона через FXS шлюз, на котором отсутствует регулировка громкости, необходимо отрегулировать громкость при разговоре. Предположим, что на FXS шлюзе отсутствует регулировка на порту, к которому подключен телефон. Давайте разберемся: Данная регулировка реализуется на базе VOLUME(TX|RX). Информацию по ней можно посмотреть через консоль Asterisk: asterisk*CLI> core show function VOLUME -= Info about function 'VOLUME' =- [Synopsis] Set the TX or RX volume of a channel. \ можно настроить громкость для канала [Description] The VOLUME function can be used to increase or decrease the 'tx' or 'rx' gain of any channel. For example: Set(VOLUME(TX)=3) Set(VOLUME(RX)=2) Set(VOLUME(TX,p)=3) Set(VOLUME(RX,p)=3) [Syntax] VOLUME(direction[,options]) [Arguments] direction Must be 'TX' or 'RX'. options p: Enable DTMF volume control [See Also] Not available Данная функция имеет 2 параметра: Направление, т.е TX – отправка, RX – прием. Дополнительная опция p, которая активирует контроль над звуком по DTMF На данном этапе мы разобрались с функцией VOLUME. Теперь открываем файл extensions_customs.conf и производим следующие настройки нового контекста: [root@asterisk ~]# vim /etc/asterisk/extensions_custom.conf [volume-set] exten => _X.,1,NoOp(Volume settings) same => n,Set(VOLUME(TX)=5) same => n,Set(VOLUME(RX)=5) same => n,Goto(from-internal,${EXTEN},1) Теперь открываем необходимый нам Extension, и в поле Context, вносим название созданного нами выше контекста - volume-set. Теперь можно регулировать громкость в настройках контекста, изменяя значение с 5 на другое, параллельно проверяя громкость в трубке
img
Привет, сегодня расскажем что такое база данных и SQL. У современных баз данных куча нюансов - погнали разбираться. Представь - собираешь ты деньги на подарок корешу, и записываешь на бумажке, кто сколько скинул. Табличка с денежками организована, разделена по именам и сумме долга, и имеет удобную структуру - ну вот оно, это и есть база данных! Ага, теперь, перемещаемся в цифровое пространство и заводим целый эксель файл для этого дела. Стало удобнее, можно редактировать, сортировать и даже данные удалять! Круто! Но достаточно ли этого для роста этой базы данных? Нет. Со временем данных становится так много, что админам приходится связывать их друг с другом, а тут одним эксель файлом уже не обойтись. Представим, решили вы сделать свой аналог ютуба, как будете хранить инфу о пользователях? Список юзеров, там, каналы, кто на что подписан, лайки и вот это все. Сложить это все в одну таблицу? Будет неудобно и медленно работать. Очевидно, надо разделить сущности на несколько таблиц - юзеры, каналы и видосы: Теперь свяжем данные между собой и добавим информацию о том, кто создал канал, и на каком канале залили видео. Ага, получились связанные таблицы. Связанные, от слова связь. А связь, это по-английски relation. А в айти тусовке они так и называются - реляционные базы данных, и это один самых распространенных типов баз данных. Еще есть нереляционные базы данных, о них подробнее можно прочитать в этой статье про NoSQL. Уф, ну теперь с данными стало гораздо удобнее работать, и мы избежали большой таблицы с повторяющимися строчками, разбив все на несколько табличек. Такой процесс еще называется нормализацией, когда мы избавляемся от избыточных данных. Ну и как раз для этого мы ввели в каждой таблице специальное поле - ID, которое идентифицирует каждую запись. Этот айди называется Primary Key, он же “первичный ключ”. А в таблице которая будет на него ссылаться, он будет называться Foreign Key, или по-русски “внешний ключ”. Нырнем в детали и поговорим про типы связей между таблицами. Первый тип называется “Один-ко-многим” или “многие-к-одному” (One-to-Many или Many-to-One). В нашем примере, у каждого видео может быть только один канал, где оно выложено, но на одном канале может быть много видео, поэтому в двух последних строках ID канала у нас повторяется, верно? Отношения «один-ко-многим» также можно рассматривать как отношения «многие-к-одному», в зависимости от того, с какой стороны вы на это смотрите. Второй тип связей называется “один-к-одному” (One-to-One) - классические табличные отношения. Вообще, это редко используемый тип связи, обычно его делают для безопасности. Это как если на нашем аналоге ютуба, мы разрешили бы создавать только один канал одному пользователю и в таблице с каналами ID создателя не могло повторяться. Такое себе, согласен? В таком случае вообще можно было бы обойтись и одной таблицей. Ну и третий тип связей, это “многие ко многим” (Many-to-many). Это когда у нас появляется промежуточная таблица связей, которая как бы соединяет два отношения “один ко многим”, которые мы обсудили в начале разбора типов связей. Давайте сделаем таблицу с лайками балалайками, где будем хранить ID пользователей и ID видео, к которым они поставили лайк: А вот так они связан: каждый пользователь может поставить лайк каждому видео. Теперь вопрос - а где все это хранить? Не в экселе же. И тут на сцену выходит термин СУБД, она же система управления базами данных - это программа, которая позволяет создавать, редактировать и администрировать реляционную базу. Ну и для управления всей этой петрушкой используется язык структурированных запросов, SQL (Structured Query Language) эскюэль или сиквел, как иногда его называют за рубежом. Он очень простой и понятный, вот смотри - чтобы найти названия всех видео с одного канала, нам нужно выполнить следующий запрос: SELECT name FROM videos WHERE channel_id = 201 То есть мы буквально говорим: выбери (SELECT) имена из (FROM) таблицы видео, где (WHERE) айдишник (ID) канала равен 201. Если вы хотите взять данные из нескольких таблиц и объединить результат, то нужно использовать в запрос параметр JOIN (от английского соединить). Вот такая упрощающая жизнь админам аналогия с разговорным языком. Так, SQL конечно позволяет добавлять, удалять и изменять данные и сами таблицы. Но важно не забывать про схему базы данных (Database schema), которая служит для описания структуры таблицы, ее полей и ограничений. Прикол в том, что если вам потребуется добавить или убрать столбец в таблице, то это изменение коснется вообще всех данных в таблице, таким образом если мы добавляем новый столбец, то он теперь будет присутствовать в каждой строке. Окей, а для чего вообще нужны ограничения? Для целостности твоих данных. Помнишь мы рассказали про первичный и внешний ключ? Так вот, благодаря им мы можем удостовериться, что в таблицу не попадет запись, которая ссылается на несуществующий айдишник. Или различные ограничения полей, которые не дадут записать дублирующие или пустые данные в нашу базу (Not NULL и Unique). И еще: транзакции. Эта штука, которая позволяет как бы склеить несколько SQL запросов в один. Ну вот представь такую задачку: вставить данные в первую таблицу, а во второй указать ID вставленной записи. Если ты делаешь это без использования транзакций, а во время второго этапа у тебя отвалится интернет, то первая запись попадет в базу, а вторая нет. Ага, появляется интернет, и ты с улыбкой на лице идешь снова выполнить эти запросы, только на этот раз получишь ошибку, что такая запись уже есть, ибо первая то уже в базе! А в случае использования транзакций, при получении ошибки, мы откатимся до того момента, который был до начала транзакции. А еще все эти радости помогают реляционным БД (базам данных) соответствовать так называемым требованиям ACID, которые нужны для сохранности данных - это очень важно в банковской отрасли, или любой другой, где целостность и сохранность данных супер важны. Давай разберемся с аббревиатурой: Atomicity — атомарность, или же проще говоря, непрерывность: это как раз про транзакции, которые мы обсудили только что. Либо операция выполняется целиком, либо никак. Consistency — согласованность: данные, записываемые в таблицу должны соответствовать всем выставленным правилам и ограничениям, помнишь, мы говорили про первичный и внешний ключи, а также про уникальность? Isolation — изолированность: если вы гоняете тонну транзакций одновременно, они не должны пересекаться и влиять друг на друга. Это очень важно для высоконагруженных баз Durability — надежность: если мы получили подтверждение, что транзакция выполнена, то значит наши данные в сохранности, даже если после этого произошел сбой. Ну и в качестве примеров таких баз данных назовем: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, MariaDB и PostgreSQL.
img
Было время, когда все, что связано с установкой, конфигурацией, обслуживанием инфраструктуры, выполнялось вручную. Для одной работы привлекались много сотрудников. Все было вручную. Этот процесс имел значительный риск человеческих ошибок, что приводило к понижению доступности, безопасности и производительности приложений. Не стоит забывать и общую стоимость инфраструктуры. Но благодаря современным технологиям и философии, таким как DevOps, это больше не проблема. Теперь у нас есть несколько инструментов для выполнения задач создания, развертывания и управления инфраструктурой. Используя правильное программное обеспечение, можно автоматизировать всю инфраструктуру приводя участие человека к минимуму. Я говорю не о простых вещах, а о сложных задачах, таких как выделение ресурсов инфраструктуре, полная настройка приложений и т.д. Автоматизация инфраструктуры - это процесс развертывания аппаратных/программных компонентов, операционной системы, сетевых компонентов, компонентов хранения данных с использованием IaC (Infrastructure as Code). Этот процесс имеет вмешательство человека только для написания такого кода, который будет иметь все детали для создания и развертывания необходимых компонентов. Вот список наиболее популярных средств автоматизации инфраструктуры, широко используемых в отрасли. 1. Ansible Ansible - это ядро с открытым исходным кодом, который автоматизирует развертывание приложений, управление конфигурацией, организацию ИТ. Основана в 2012 году и написана на самом трендовом в настоящее время языке - Python. Для реализации всей автоматизации Ansible использует плейбуки, где все конфигурации написаны на удобочитаемом языке - YAML. Anible имеет безагентную архитектуру, то есть не нужно устанавливать какое-либо программное обеспечение отдельно на всех серверах. Он следует модели на основе push, где необходимо иметь локальную систему со всеми необходимыми конфигурациями, и эти конфигурации перемещаются на целевые серверы. Доступные функции: Автоматизация с помощью простого удобочитаемого языка; Безагентная архитектура позволяет подключаться к серверам через обычный SSH; Модель push передает конфигурации на сервер с локальной машины, управляемой вами. Построен на Python, поэтому поддерживает множество библиотек и функциональных возможностей данного скриптового языка; Кураторская коллекция модулей Ansible инженерной команды Red Hat. Для больших предприятий Red Hat предлагает Ansible Tower. 2. SaltStack Stack может с высокой скоростью выполнять управление инфраструктурой, управление конфигурацией и оркестровку. По сравнению с другими подобными инструментами, такими как Chef и Puppet, быстрота SaltStack является существенным отличием. Данное решение было представлено в 2011 году, и так же, как и Anible, он написан на Python. Он имеет архитектуру master-slave, где Salt Master является главным демоном, который управляет всем, а Salt Minions являются подчиненными демонами, установленными на каждой управляемой системе для выполнения команд, отправленных Salt Master. Salt Master отправляет необходимые настройки и команды Salt Minions, а Salt Minions выполняют их на своей машине, чтобы применить всю IT-автоматизацию. Функции Stack: Рассчитанный на масштаб и скорость, один мастер может работать с 10000 миньонов. Очень прост в настройке, имеет единую архитектуру удаленного выполнения. Файлы конфигурации в Stack поддерживают все виды языков. Он может выполнять команды на удаленных системах параллельно, что помогает ускорить автоматизацию. Предоставляет простой интерфейс программирования с использованием API Python. 3. Chef Одной из основных причин производственных инцидентов является несогласованность приложения или конфигурации. Это обычная проблема, и Chef стремится исправить это. Chef - это инструмент управления конфигурацией для управления инфраструктурой. Он был написан на Ruby, а первый релиз состоялся в 2009 году компанией OpsCode. Продукт Chef Infrastructure Management обеспечивает соответствие всех сред одним и тем же конфигурациям в инфраструктуре. Она предоставляет различные инструменты для управления инфраструктурой вроде Chef Infra, Chef Automate, Chef Enterprise и Chef Community. Функции Chef Infrastructure Management: Конфигурации написаны на языке YAML; Она поставляется с несколькими инструментами разработки для написания книг рецептов (конфигураций), тестирования и разрешения зависимостей; Корпоративная версия предоставляет возможности совместной работы для упрощения обработки сложных сред. Поддержка интеграции с сотнями инструментов DevOps, таких как GitHub, Jenkins, Azure Terraform. 4. Bolt Bolt - один из открытых проектов Puppet. Это безагентный инструмент для автоматизации ИТ. С помощью Bolt можно автоматизировать все задачи, выполняемые вручную, что необходимо сделать сегодня в соответствии с требованиями. Я говорю о таких задачах, как развертывание приложения, устранение неполадок серверов, остановка и перезапуск службы, исправление и обновление систем и т.д. Поскольку Bolt не содержит агентов, нет необходимости устанавливать какое-либо программное обеспечение агента на удаленных целевых машинах. Необходимо установить Bolt в локальной системе и подключить удаленные целевые системы с помощью SSH или WinRM. Основные возможности Bolt: Запишите план болта (сочетание команд, сценариев и задач) в YAML, простой в использовании и изучении. Многие существующие планы и рабочие процессы доступны в Puppet Forge (библиотека модулей). Переместите автоматизацию с Bolt на Puppet Enterprise для лучшей масштабируемости. 5. Terraform Terraform - это средство выделения ресурсов инфраструктуры с открытым исходным кодом, используемое для создания и развертывания инфраструктуры с использованием инфраструктуры в качестве кода (IaC). Hashicorp представила его в 2014 году. Terraform довольно хорошо работает с такими поставщиками облачных технологий, как AWS, Azure, GCP, Alibaba. С помощью Terraform можно развертывать инфраструктуру и управлять ею на любом из этих облачных поставщиков. В настоящее время Terraform широко используется многими организациями для управления Kubernetes кластерами. Преимущества Terraform: Простое управление конфигурацией неизменяемой инфраструктуры. Может выполнять полную оркестровку инфраструктуры, а не только управление конфигурацией. Использует язык конфигурации HashiCorp (HCL), который удобочитаем и очень прост для изучения. Предоставляет готовые модули и провайдеров для сотен инструментов, и технологий через реестр terraform. Заключение Это был мой список самых популярных решений для автоматизации инфраструктуры, которые предлагают продукты для организаций среднего размера на уровне предприятия. Если вы попадаете в домен DevOps и хотите автоматизировать свою инфраструктуру и связанные с ней монотонные задачи, это подходящее время, чтобы выбрать одно из вышеупомянутых решений и начать автоматизацию.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59