По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Перед начало убедитесь, что ознакомились с материалом про построение деревьев в сетях.
Правило кратчайшего пути, является скорее отрицательным, чем положительным экспериментом; его всегда можно использовать для поиска пути без петель среди набора доступных путей, но не для определения того, какие другие пути в наборе также могут оказаться свободными от петель. Рисунок 4 показывает это.
На рисунке 4 легко заметить, что кратчайший путь от A до пункта назначения проходит по пути [A, B, F]. Также легко заметить, что пути [A, C, F] и [A, D, E, F] являются альтернативными путями к одному и тому же месту назначения. Но свободны ли эти пути от петель? Ответ зависит от значения слова "без петель": обычно путь без петель - это такой путь, при котором трафик не будет проходить через какой-либо узел (не будет посещать какой-либо узел в топологии более одного раза). Хотя это определение в целом хорошее, его можно сузить в случае одного узла с несколькими следующими переходами, через которые он может отправлять трафик в достижимый пункт назначения. В частности, определение можно сузить до:
Путь является свободным от петель, если устройство следующего прыжка не пересылает трафик к определенному месту назначения обратно ко мне (отправляющему узлу).
В этом случае путь через C, с точки зрения A, можно назвать свободным от петель, если C не пересылает трафик к месту назначения через A. Другими словами, если A передает пакет C для пункта назначения, C не будет пересылать пакет обратно к A, а скорее пересылает пакет ближе к пункту назначения. Это определение несколько упрощает задачу поиска альтернативных путей без петель. Вместо того, чтобы рассматривать весь путь к месту назначения, A нужно только учитывать, будет ли какой-либо конкретный сосед пересылать трафик обратно самому A при пересылке трафика к месту назначения.
Рассмотрим, например, путь [A, C, F]. Если A отправляет пакет C для пункта назначения за пределами F, переправит ли C этот пакет обратно в A? Доступные пути для C:
[C, A, B, F], общей стоимостью 5
[C, A, D, E], общей стоимостью 6
[C, F], общей стоимостью 2
Учитывая, что C собирается выбрать кратчайший путь к месту назначения, он выберет [C, F] и, следовательно, не будет пересылать трафик обратно в A. Превращая это в вопрос: почему C не будет перенаправлять трафик обратно в A? Потому что у него есть путь, стоимость которого ниже, чем у любого пути через A до места назначения. Это можно обобщить и назвать downstream neighbor:
Любой сосед с путем, который короче локального пути к месту назначения, не будет возвращать трафик обратно ко мне (отправляющему узлу).
Или, скорее, учитывая, что локальная стоимость представлена как LC, а стоимость соседа представлена как NC, тогда:
Если NC LC, то тогда neighbor is downstream.
Теперь рассмотрим второй альтернативный путь, показанный на рисунке 4: [A, D, E, F]. Еще раз, если A отправляет трафик к пункту назначения к D, будет ли D зацикливать трафик обратно к A?
Имеющиеся у D пути:
[D, A, C, F], общей стоимостью 5
[D, A, B, F], общей стоимостью 4
[D, E, F], общей стоимостью 3
Предполагая, что D будет использовать кратчайший доступный путь, D будет пересылать любой такой трафик через E, а не обратно через A. Это можно обобщить и назвать альтернативой без петель (Loop-Free Alternate -LFA):
Любой сосед, у которого путь короче, чем локальный путь к месту назначения, плюс стоимость доступа соседа ко мне (локальный узел), не будет возвращать трафик обратно ко мне (локальному узлу).
Или, скорее, учитывая, что локальная стоимость обозначена как LC, стоимость соседа обозначена как NC, а стоимость обратно для локального узла (с точки зрения соседа) - BC:
Если NC + BC LC, то сосед - это LFA.
Есть две другие модели, которые часто используются для объяснения Loop-Free Alternate: модель водопада и пространство P/Q. Полезно посмотреть на эти модели чуть подробнее.
Модель водопада (Waterfall (or Continental Divide) Model).
Один из способов предотвратить образование петель в маршрутах, рассчитываемых плоскостью управления, - просто не объявлять маршруты соседям, которые пересылали бы трафик обратно мне (отправляющему узлу). Это называется разделенным горизонтом (split horizon). Это приводит к концепции трафика, проходящего через сеть, действующую как вода водопада или вдоль русла ручья, выбирая путь наименьшего сопротивления к месту назначения, как показано на рисунке 5.
На рисунке 5, если трафик входит в сеть в точке C (в источнике 2) и направляется за пределы E, он будет течь по правой стороне кольца. Однако, если трафик входит в сеть в точке A и предназначен для выхода за пределы E, он будет проходить по левой стороне кольца. Чтобы предотвратить зацикливание трафика, выходящего за пределы E, в этом кольце, одна простая вещь, которую может сделать плоскость управления, - это либо не позволить A объявлять пункт назначения в C, либо не позволить C объявлять пункт назначения в A. Предотвращение одного из этих двух маршрутизаторов от объявления к другому называется разделенным горизонтом (split horizon), потому что это останавливает маршрут от распространения через горизонт, или, скорее, за пределами точки, где любое конкретное устройство знает, что трафик, передаваемый по определенному каналу, будет зациклен.
Split horizon реализуется только за счет того, что устройству разрешается объявлять о доступности через интерфейсы, которые оно не использует для достижения указанного пункта назначения. В этом случае:
D использует E для достижения пункта назначения, поэтому он не будет объявлять о доступности в направлении E
C использует D для достижения пункта назначения, поэтому он не будет объявлять о доступности D
B использует E для достижения пункта назначения, поэтому он не будет объявлять о доступности в направлении E
A использует B для достижения пункта назначения, поэтому он не будет объявлять о доступности B
Следовательно, A блокирует B от знания альтернативного пути, который он имеет к месту назначения через C, а C блокирует D от знания об альтернативном пути, который он имеет к месту назначения через A. Альтернативный путь без петель пересекает этот разделенный горизонт. точка в сети. На рис. 12-5 A может вычислить, что стоимость пути C меньше стоимости пути A, поэтому любой трафик A, направляемый в C к месту назначения, будет перенаправлен по какому-то другому пути, чем тот, о котором знает A. C, в терминах LFA, является нижестоящим соседом A.
Следовательно, A блокирует B от знания об альтернативном пути, который он имеет к месту назначения через C, и C блокирует D от знания об альтернативном пути, который он имеет к месту назначения через A. Альтернативный путь без петли будет пересекать эту точку split horizon в сети. На рисунке 5 A может вычислить, что стоимость пути C меньше стоимости пути A, поэтому любой трафик A, направленный в C к месту назначения, будет перенаправлен по какому-то другому пути, чем тот, о котором знает A. В терминах LFA, С является нижестоящим соседом (downstream neighbor) A.
P/Q пространство
Еще одна модель, описывающая, как работают LFA, - это пространство P / Q.
Рисунок 6 иллюстрирует эту модель.
Проще всего начать с определения двух пространств.
Предполагая, что линия связи [E, D] должна быть защищена от сбоя:
Рассчитайте Shortest Path Tree из E (E использует стоимость путей к себе, а не стоимость от себя, при вычислении этого дерева, потому что трафик течет к D по этому пути).
Удалите линию связи [E,D] вместе с любыми узлами, доступными только при прохождении через эту линию.
Остальные узлы, которых может достичь E, - это пространство Q.
Рассчитайте Shortest Path Tree из D.
Удалите канал [E, D] вместе со всеми узлами, доступными только при прохождении по линии.
Остальные узлы, которых может достичь D, находятся в пространстве P.
Если D может найти маршрутизатор в пространстве Q, на который будет перенаправляться трафик в случае отказа канала [E, D]- это LFA.
Удаленные (remote) Loop-Free Alternates
Что делать, если нет LFA? Иногда можно найти удаленную альтернативу без петель (remote Loop-Free Alternate - rLFA), которая также может передавать трафик к месту назначения. RLFA не подключен напрямую к вычисляющему маршрутизатору, а скорее находится на расстоянии одного или нескольких переходов. Это означает, что трафик должен передаваться через маршрутизаторы между вычисляющим маршрутизатором и remote next hop. Обычно это достигается путем туннелирования трафика.
Эти модели могут объяснить rLFA, не обращая внимания на математику, необходимую для их расчета. Понимание того, где кольцо "разделится" на P и Q, или на две половины, разделенные split horizon, поможет вам быстро понять, где rLFA можно использовать для обхода сбоя, даже если LFA отсутствует. Возвращаясь к рисунку 6, например, если канал [E, D] выходит из строя, D должен просто ждать, пока сеть сойдется, чтобы начать пересылку трафика к месту назначения. Лучший путь от E был удален из дерева D из-за сбоя, и E не имеет LFA, на который он мог бы пересылать трафик.
Вернитесь к определению loop-free path, с которого начался этот раздел-это любой сосед, к которому устройство может перенаправлять трафик без возврата трафика. Нет никакой особой причины, по которой сосед, которому устройство отправляет пакеты в случае сбоя локальной линии связи, должен быть локально подключен. В разделе "виртуализация сети" описывается возможность создания туннеля или топологии наложения, которая может передавать трафик между любыми двумя узлами сети.
Учитывая возможность туннелирования трафика через C, поэтому C пересылает трафик не на основе фактического пункта назначения, а на основе заголовка туннеля, D может пересылать трафик непосредственно на A, минуя петлю. Когда канал [E, D] не работает, D может сделать следующее:
Вычислите ближайшую точку в сети, где трафик может быть туннелирован и не вернется к самому C.
Сформируйте туннель к этому маршрутизатору.
Инкапсулируйте трафик в заголовок туннеля.
Перенаправьте трафик.
Примечание. В реальных реализациях туннель rLFA будет рассчитываться заранее, а не рассчитываться во время сбоя. Эти туннели rLFA не обязательно должны быть видимы для обычного процесса пересылки. Эта информация предоставлена для ясности того, как работает этот процесс, а не сосредоточен на том, как он обычно осуществляется.
D будет перенаправлять трафик в пункт назначения туннеля, а не в исходный пункт назначения - это обходит запись локальной таблицы переадресации C для исходного пункта назначения, что возвращает трафик обратно в C. Расчет таких точек пересечения будет обсуждаться в чуть позже в статьях, посвященных первому алгоритму кратчайшего пути Дейкстры.
Компания Cisco сейчас, безусловно, является лидером среди производителей сетевого оборудования, однако немалую часть этого рынка занимает оборудование компаний Huawei и Juniper, в которых команды для CLI отличаются от команд в Cisco IOS. Поэтому, мы собрали в таблицы основные и наиболее часто используемые команды для траблшутинга у Cisco и привели их аналоги в Huawei и Juniper. Поэтому, если вы знакомы с системой IOS, то эта таблица поможет на начальных этапах освоиться в других ОС.
Список основных команд, конечно, шире, поэтому если мы забыли упомянуть какие-то команды, напишите их комментариях.
Cisco
Huawei
show
display
traceroute
tracert
configure terminal
system-view
exit
quit
end
return
no
undo
reload
reboot
erase
delete
hostname
sysname
enable
super
disable
super 0
write memory / copy running-config startup-config
save
show ip route
display ip routing-table
show flash
dir flash:
clear
reset
show logging
display logbuffer
write terminal / show run
display current-configuration
show startup
display saved-configuration
show tech
display diagnostic-information
show ip nat translation
display nat session
enable secret
super pass cipher
snmp-server
snmp-agent
router ospf
ospf
router rip
rip
router bgp
bgp
show ospf neighbours
display ospf peer
show interfaces
display interface
show version
display version
show history
display history-command
show access-list
display acl all
shop ip nat translations
display nat session all
show mac address-table
display mac-address
show spanning-tree
display stp
debug / no debug
debugging / undo debugging
Получается как-то так. А если сравнить команды Cisco и Juniper?
Cisco
Juniper
show run
show configuration
show history
show cli history
show running-config
show configuration
show ip route
show route
show ip interface brief
show interface terse
show controller
show interfaces intfc extensive
show tech-support
request support info
reload
request system reboot
clock set
set date
show ip bgp
show route protocol bgp
show ip bgp neighbors
show ip bgp neighbor
show ip bgp summary
show bgp summary
clear ip bgp
clear bgp neighbor
show ip ospf database
show ospf database
show ip ospf interface
show ospf interface
show ip ospf neighbor
show ospf neighbor
show ip traffic
show system statistic
show logging
show log
no
delete
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.