По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Протокол Syslog - это способ для сетевых устройств отправлять сообщения о событиях на сервер регистрации - обычно известный как Syslog сервер. Этот протокол поддерживается широким спектром устройств и может использоваться для регистрации различных типов событий. Например, маршрутизатор может отправлять сообщения о том, что пользователи подключаются через консоль, а веб-сервер может регистрировать события, в которых отказано в доступе.
Большинство сетевых устройств, таких как маршрутизаторы и коммутаторы, могут отправлять сообщения системного журнала. Кроме того, серверы *nix также могут генерировать данные системного журнала, как и большинство брандмауэров, некоторые принтеры и даже веб-серверы, такие как Apache. Серверы на базе Windows изначально не поддерживают Syslog, но большое количество сторонних инструментов позволяет легко собирать данные журнала событий Windows или IIS и пересылать их на сервер Syslog.
В отличие от SNMP, Syslog не может использоваться для «опроса» устройств для сбора информации. Например, SNMP имеет сложную иерархическую структуру, которая позволяет станции управления запрашивать у устройства информацию о таких вещах, как данные о температуре или доступное дисковое пространство. Это невозможно с Syslog - он просто отправляет сообщения в центральное место, когда инициируются определенные события.
Syslog серверы
Syslog - отличный способ объединить логи из нескольких источников в одном месте. Как правило, большинство серверов Syslog имеют несколько компонентов, которые делают это возможным.
Syslog слушатель: Syslog сервер должен получать сообщения, отправленные по сети. Процесс прослушивания собирает данные системного журнала, отправленные через 514 UDP порт. Как мы знаем UDP-сообщения не подтверждаются или не гарантируются, поэтому имейте в виду, что некоторые сетевые устройства будут отправлять данные Syslog через 1468 TCP порт для обеспечения доставки сообщений.
База данных: большие сети могут генерировать огромное количество данных syslog’а . Хорошие серверы будут использовать базу данных для хранения логов для быстрого поиска.
Программное обеспечение для управления и фильтрации: из-за больших объемов данных иногда бывает сложно найти конкретные записи в журнале. Решение состоит в том, чтобы использовать syslog сервер, который автоматизирует часть работы и позволяет легко фильтровать и просматривать важные сообщения журнала. Серверы должны иметь возможность генерировать оповещения, уведомления и алерты в ответ на выбранные сообщения, чтобы администраторы сразу узнавали, когда возникла проблема, и могли предпринять быстрые действия
Syslog сообщения
Сообщения системного журнала обычно содержат информацию, помогающую определить основную информацию о том, где, когда и почему был отправлен лог: IP-адрес, отметка времени и фактическое сообщение.
Системный журнал использует концепцию, называемое “facility”, чтобы идентифицировать источник сообщения на любом компьютере. Например, facility “0” будет сообщением ядра, а facility «11» будет сообщением FTP. Это восходит своими корнями к syslog'а UNIX. В большинстве сетевых устройств Cisco используются коды объектов «Local6» или «Local7».
Syslog сообщения также имеют поле уровня серьезности. Уровень серьезности указывает, насколько важным считается сообщение. Серьезность «0» является чрезвычайной ситуацией, «1» - это предупреждение, которое требует немедленных действий, а шкала продолжается вплоть до «6» и «7» - информационных и отладочных сообщений.
0
Emergency
Система не работоспособна
1
Alert
Система требует немедленного вмешательства
2
Critical
Состояние системы критическое
3
Error
Сообщения об ошибках
4
Warning
Предупреждения о возможных проблемах
5
Notice
Сообщения о нормальных, но важных событиях
6
Informational
Информационные сообщения
7
Debug
Отладочные сообщения
Недостатки syslog
У протокола syslog есть несколько недостатков.
Во-первых, проблема согласованности. Протокол Syslog не определяет стандартный способ форматирования содержимого сообщения - и существует столько же способов форматирования сообщения, сколько существует разработчиков. Некоторые сообщения могут быть удобочитаемыми, а некоторые нет. Syslog это не волнует - он просто предоставляет способ передачи сообщения.
Есть также некоторые проблемы, которые возникают из-за того, что syslog использует UDP в качестве транспорта - поэтому возможно потерять сообщения из-за перегрузки сети или потери пакетов.
Наконец, есть некоторые проблемы безопасности. В сообщениях syslog’а нет аутентификации, поэтому один компьютер может выдать себя за другой компьютер и отправить ложные события журнала. Он также подвержен повторным атакам.
Несмотря на это, многие администраторы считают, что syslog является ценным инструментом, и что его недостатки относительно незначительны.
Многомерные системы управления данными (МСУБД) объединяют несколько систем баз данных в одну. Вместо работы с несколькими моделями и поиска возможностей для их объединения, МСУБД предлагает общий механизм для различных типов данных.
В данной статье приводится подробный обзор многомерных баз данных.
Что такое многомерные базы данных?
Многомерная база данных (Multi-Model Database) – это система управления, которая сочетает несколько типов БД в одну серверную систему. Большинство СУБД поддерживает одну модель БД, а в МСУБД можно хранить, запрашивать и индексировать данные из нескольких моделей.
Важное преимущество многомерных БД заключается в многоязычной сохранности, когда не нужно искать способы для объединения различных моделей. Гибкий подход позволяет хранить данные разными способами. В результате вы получаете:
Гибкое и динамичное программирование
Снижение избыточности данных
Например, изучать взаимосвязи между точками данных или создавать систему рекомендаций гораздо проще с помощью графовых БД, а реляционные БД лучше подходят для определения связи между столбцами данных.
Ключевая функция МСУБД заключается в ее способности преобразовывать данные из одного формата в другой. К примеру, данные в формате JSON быстро преобразуются в XML. Преобразование форматов данных обеспечивает дополнительную гибкость и упрощает соответствие определенным требованиям проекта.
Примеры использования МСУБД
Варианты использования СУБД позволяют лучше понять принципы работы данной модели. Анализируя практические примеры, вам становится ясно, как несколько моделей работают в единой системе.
Хранение и управление несколькими источниками данных
Классическая IT-система использует различные источники данных. Информация не всегда хранится в том же формате или в той же базе данных. Несколько форматов складываются в сложную систему – трудную для поддержания и поиска данных.
Хранение данных в МСУБД облегчает администрирование систем. Все находится в одной базе, поэтому на хранение и управление данными из разных источников тратится меньше времени.
Расширение возможностей модели
Многомерные базы данных предлагают расширения для моделей. Особенности одних моделей перекрывают недочеты других.
Например, очень просто запрашивать данные в JSON-формате через SQL-запросы. Нет необходимости корректировать исходный источник данных. Расширяемость сокращает время обработки данных и устраняет необходимость в ETL-системах (извлечение, преобразование, загрузка).
Гибридные среды данных
Классическая среда данных разграничивает операционные данные от аналитических. Данные для анализа необходимо преобразовать и хранить отдельно от операционных.
Происходит задвоение, и качество данных снижается. Разделенное пространство повышает затраты на техническое обслуживание. Всем базам данных необходимо администрирование и управление резервным копированием.
Многомерная БД использует гибридный подход к хранению данных. Унифицированные узлы, в которых хранятся транзакционные данные и из которых извлекаются аналитические, намного проще поддерживать.
Централизация данных
У данных в организации есть определенные ограничения. Такие ограничения нужны, но они усложняют работу с информацией внутри компании.
Многомерные БД хранят данные в формате as-is («как есть»), поэтому никакие преобразования не нужны. Централизация данных дает ценную информацию о существующих данных и предлагает возможности для создания новых вариантов использования.
Поиск больших данных
Hadoop отлично справляется с обработкой больших объемов данных в разных моделях. Основная причина – скорость получения, обработки и хранения данных. Единственное, чего не хватает Hadoop, – это эффективного механизма поиска.
Если взять вычислительные мощности Hadoop и объединить их с возможностями поиска по многомерной БД, то получится функциональная система. Процесс работы становится масштабируемым и удобным для выполнения задач над большими данными.
Плюсы и минусы многомерной базы данных
В многомерных базах данных есть свои плюсы и минусы. В таблице ниже перечислены ключевые пункты:
Плюсы
Минусы
Постоянство данных
Сложность
Динамичность
Все еще в стадии разработки
ACID-совместимость
Не хватает методов моделирования
Подходят для сложных проектов
Не подходят для простых проектов
Такая модель подходит для корпоративных настроек с множеством данных. Разные секторы пользуются данными для разных задач. Но детализированной и уже настроенной структуре многоязычной сохранности может не хватать возможностей многомерной системы.
Плюсы
Преимущества многомерных баз данных:
согласованность данных между моделями за счет единой серверной системы
динамичная среда с использованием различных типов данных на одной платформе
отказоустойчивость, из-за ACID-совместимости
подходят для сложных проектов с множественным представлением данных
Минусы
Недочеты многомерных баз данных:
сложность МСУБД, из-за чего с ними трудно работать
модель БД все еще развивается и не имеет окончательной формы
ограниченная доступность различных методов моделирования
не подходит для более простых проектов или систем
Какие многомерные базы данных считаются самыми лучшими?
На рынке представлено огромное множество многомерных типов БД. Их самой примечательной особенностью является поддержка нескольких моделей на одном сервере.
Некоторые БД накладывают несколько моделей на сервер через компоненты. Но такие типы БД не считаются подлинными многомерными базами.
Еще одно важное отличие – доступные методы моделирования. Этот аспект крайне важен для того, чтобы получать максимальную пользу от доступных данных.
MarkLogic Server
MarkLogic Server – это многомерная нереляционная база данных. Она появилась как хранилище XLM, а затем была доработана для хранения различных моделей:
документной
графовой
текстовой
пространственной
типа «ключ – значение»
реляционной
Это универсальная, эффективная и безопасная база данных. Возможности сервера MarkLogic:
Безопасность и управление. Интегрированное управление безопасностью данных и пользователей.
ACID-совместимость. Обеспечивает строгую согласованность данных.
Расширенный поиск. Доступ к данным обеспечивает встроенная поисковая система с семантическим поиском.
Разноплановая аналитика. Вам доступны настраиваемые инструменты для аналитики и бизнес-аналитики.
Встроенное машинное обучение. Интеллектуальное автоматизированное курирование данных с помощью встроенных алгоритмов машинного обучения обеспечивает более быстрый доступ к данным.
Отказоустойчивость. Mark Logic предлагает высокую доступность и систему аварийного восстановления, помогающую избегать любого рода сбоев.
Поддержка гибридного облака. База данных позволяет самостоятельно управлять развертыванием с помощью гибридных облачных решений.
ArangoDB
ArangoDB – это нативная многомерная система управления базами данных. Она поддерживает следующие форматы данных:
документные
графовые
«ключ-значение»
База данных извлекает и изменяет данные с помощью унифицированного языка запросов AQL. К другим важным особенностям относятся:
Расширенные соединения. Позволяет соединять данные с помощью гибких запросов, что снижает их избыточность.
Транзакции. Выполнение запросов к нескольким документам с доступной изоляцией и согласованностью транзакций.
Сегментирование. Синхронная репликация путем сегментирования позволяет снижать внутреннюю кластерную связь, повышая при этом производительность и скорость соединения.
Репликация. Репликация обеспечивает распределенную БД в пределах одного центра обработки данных.
Многопоточность. Благодаря многопоточности, БД может использовать несколько ядер.
OrientDB
OrientDB – это многомерная нереляционная база данных с открытым кодом, написанная на Java. Эта БД поддерживает следующие модели:
документную
графовую
тип «ключ-значение»
объектную
пространственную
OrientDB первая ввела несколько моделей на уровне ядра. Эта база данных поставляется с рядом уникальных функций, к которым относятся:
Поддержка SQL. БД поддерживает SQL-запросы, благодаря чему программистам легче переключиться с реляционных моделей на OrientDB.
ACID-совместимость. База данных полностью транзакционна; таким способом достигается ее надежность.
Распределенная. Полная поддержка репликации с множеством master на разных выделенных серверах.
Портативная. Позволяет быстро импортировать реляционные базы данных.
Заключение
Существует великое множество методов моделирования баз данных, и в каждом решении можно найти свои плюсы и минусы. Многомерные БД стремятся объединить различные базы данных в единую серверную систему, благодаря чему при разрастании системы ее сложность и потребление ресурсов не увеличиваются.
Представьте ситуацию, когда вы очень долго конфигурируете сервер, на протяжении часов вводя различные команды в консоль Linux машинки. И вдруг, вам необходимо повторить команду, которая была введена ранее (пару часов назад).
Листать стрелочку вверх? Не уверены. Сколько нажатий вам предстоит? Много. Конечно у нас есть решение - поиск по истории команд.
Как использовать поиск по командам?
Легко. Просто введите комбинацию ctrl+r в CLI сервера, а затем введите часть команды, которую хотите найти.
ctrl+r поисковая_часть
По умолчанию, консоль вернет только один результат. Чтобы найти больше, просто продолжайте нажимать ctrl+r, пока не найдете нужную команду. Кстати, если хотите сделать перерыв поиска команды и выйти из поисковой консоли - просто введите Ctrl+C
Профит!