По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Давно прошли те времена, когда «база данных» представляла собой единую СУБД на основе реляционной модели данных, которую обычно устанавливали на самом мощном сервере в центре обработки данных. Такая база данных могла обслуживать все виду запросов – OLTP (On-Line Transaction Processing – обработка транзакций в режиме реального времени), OLAP (On-Line Analytical Processing – аналитическая обработка данных в режиме реального времени) – все, что нужно для бизнеса.
В настоящее время базы данных работают на самом обычном оборудовании, они также стали более сложными с точки зрения высокой доступности и более специализированными для обработки определенного типа трафика. Специализация позволяет добиться гораздо большей производительности баз данных – все оптимизировано для работы с определенным типом данных: оптимизатор, механизм хранения, даже язык может быть не SQL, как это бывает обычно. Он может быть основан на SQL с некоторыми расширениями, которые позволяют более эффективно манипулировать данными, или может быть чем-то абсолютно новым, созданным с нуля.
На сегодня мы имеем аналитические столбчатые базы данных, такие как ClickHouse или MariaDB AX, платформы обработки и анализа больших данных, такие как Hadoop, решения NoSQL, такие как MongoDB или Cassandra, хранилища данных типа «ключ-значение», такие как Redis. Мы также имеем базы данных временных рядов, такие как Prometheus или TimeScaleDB. Это именно то, на чем мы акцентируем внимание в данной статье. Базы данных временных рядов (Time Series Databases) – что это такое и зачем вам нужно еще одно хранилище данных в своей среде.
Для чего нужны базы данных временных рядов?
Как видно из названия, базы данных временных рядов предназначены для хранения данных, которые изменяются со временем. Это могут быть абсолютно любые данные, собранные с течением времени. Это могут быть метрические показатели, собранные из некоторых систем – все системы трендов являются примерами данных временных рядов.
Каждый раз, когда вы смотрите на информационные панели в ClusterControl, на самом деле вы видите визуальное представление временных рядов, хранящихся в Prometheus – базе данных временных рядов.
Временные ряды не ограничиваются метрическими показателями базы данных. Метриками может быть что угодно – изменение потока людей, входящих в торговый центр, с течением времени, изменение трафика в городе, использование общественного транспорта в течение дня, течение воды в реке или ручье, количество энергии, вырабатываемое водной установкой – все это и все остальное, что можно измерить во времени, является примером временных рядов. Такие данные можно запросить, построить, проанализировать, чтобы найти корреляционную зависимость между различными метриками.
Структура данных в базе данных временных рядов
Как вы понимаете, самая важная составляющая данных в базе данных временных рядов – это время. Существует два основных способа хранения данных. Первый способ чем-то похож на хранилище «ключ-значение» и выглядит так:
Метка времени
Метрика 1
2019-03-28 00:00:01
2356
2019-03-28 00:00:02
6874
2019-03-28 00:00:03
3245
2019-03-28 00:00:04
2340
Проще говоря, для каждой метки времени имеется некоторое значение метрики.
Второй способ подразумевает хранения большего числа показателей. Вместо того, чтобы хранить каждую метрику в отдельной таблице или коллекции, их можно хранить вместе.
Метка времени
Метрика 1
Метрика 2
Метрика 3
Метрика 4
Метрика 5
2019-03-28 00:00:01
765
873
124
98
0
2019-03-28 00:00:02
5876
765
872
7864
634
2019-03-28 00:00:03
234
7679
98
65
34
2019-03-28 00:00:04
345
3
598
0
7345
Такая структура данных, когда все метрики связаны, позволяет более эффективно запрашивать данные. Вместо того, чтобы читать несколько таблиц и объединять их для получения всех метрик, достаточно прочитать лишь одну единственную таблицу, чтобы подготовить данные к обработке и представлению.
У вас может возникнуть вопрос – что же здесь нового? Чем эта база данных отличается от обычной таблицы в MySQL или в любой другой реляционной базе данных? Да, действительно, конструкция таблиц очень похожа. Однако есть существенные различия в рабочей нагрузке, которые могут существенно повысить производительность, если хранилище данных предназначено для использования такого рода таблиц,
Временные ряды, как правило, только растут. Маловероятно, что вы будете обновлять старые данные. Чаще всего строки в таблице не удаляются, однако вам может понадобиться какая-то агрегация данных с течением времени. Если принять это при проектировании внутреннего устройства базы данных, то этот факт будет иметь существенное расхождение в сравнении со «стандартными» реляционными (и не реляционными) базами данных, предназначенными для обработки транзакций в режиме реального времени. Что здесь является наиболее важным, так это способность последовательно хранить большие объемы данных, поступающих со временем.
Можно, конечно, использовать РСУБД для хранения временных рядов, но она не оптимизирована для этого. Данные и индексы, сгенерированные на ее основе, могут стать слишком большими, и запросы будут проходить очень медленно. Механизмы хранения данных, используемые в СУБД, предназначены для хранения различных типов данных. Обычно они оптимизированы для рабочей нагрузки обработки транзакций в режиме реального времени, которая включает в себя частое изменение и удаление данных. В реляционных базах данных также часто отсутствуют специализированные функции и функции, предназначенные для обработки временных рядов. Мы уже упоминали, что вы вероятно столкнетесь с необходимостью агрегировать данные, полученные ранее какой-то временной метки. Вы также можете иметь возможность легко запускать некоторые статистические функции для ваших временных рядов, чтобы сглаживать их, определять и сравнивать тренды, интерполировать данные и многое другое. Здесь, например, вы можете найти некоторые функции, которые Prometheus предоставляет пользователям.
Примеры баз данных временных рядов
На рынке существует множество баз данных временных рядов, поэтому, естественно, что рассмотреть все мы не сможем. Но мы все же хотели привести несколько примеров баз данных временных рядов, которые, возможно, вам уже знакомы или которые вы уже, возможно, используете (сознательно или нет).
InfluxDB
InfluxDB была разработана компанией InfluxData. Это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, написанная языке программирования Go. Хранилище данных позволяет вводить запросы данных на языке, подобном SQL, что позволяет разработчикам легко интегрировать эту базу данных в свои приложения. InfluxDB также может работать как часть коммерческого решения, которое охватывает весь стек, предназначенный для обеспечения процесса обработки данных временных рядов, полнофункциональной высоко доступной средой.
Prometheus
Prometheus – это еще один проект с отрытым исходным кодом, который также написан на языке программирования Go. Он обычно используется в качестве серверной части для различных инструментов и проектов с открытым исходным кодом, например, Percona Monitoring and Management. Prometheus также является наилучшим вариантом для ClusterControl.
Prometheus можно развернуть из ClusterControl с целью хранения данных временных рядов, собранных на серверах баз данных, контролируемых и управляемых ClusterControl:
Prometheus широко используется в мире Open Source, поэтому его довольно легко интегрировать в уже существующую среду с помощью нескольких экспортеров.
RRDtool
Это один из примеров базы данных временных рядов, которую многие используют, даже не подозревая об этом. RRDtool – это достаточно популярный проект с открытым исходным кодом для хранения и визуализации временных рядов. Если вы хоть раз использовали Cacti, то и RRDtool вы тоже использовали. Если вы разработали свое собственное решение, вполне вероятно, что и здесь вы тоже использовали RRDtool в качестве серверной части для хранения данных. Сейчас RRDtool, возможно, не так популярен, как это было в 2000-2010 годах. В те годы это был самый распространенный способ хранения временных рядов. Забавный факт – ранние версии ClusterControl использовали именно RRDtool.
TimeScale
TineScale – это база данных временных рядов, разработанная на основе PostgreSQL. Это расширение для PostgreSQL, которое использует основное хранилище данных для предоставления доступа к ним, что означает, что оно поддерживает все разновидности SQL, доступные для использования. Поскольку это расширение, то оно использует все функции и расширения PostgreSQL. Вы можете совмещать временные ряды с другими типами данных, например, объединять временные ряды с метаданными, пополняя информацией выходные данные. Вы также можете выполнить более сложную фильтрацию, используя JOIN и таблицы без временных рядов. Геоинформационное обеспечение в PostgreSQL TimeScale можно использовать для отслеживания географических местоположений с течением времени, а также использовать все возможности масштабирования, предлагаемые PostgreSQL, включая репликацию.
Timestream
Amazon Web Services также предлагает базы данных временных рядов. О Timestream было объявлено совсем недавно, в ноябре 2018 года. Она добавляет еще одно хранилище данных в портфель AWS, помогая пользователям обрабатывать временные ряды, поступающие из таких источников, как устройства Интернет вещей или отслеживаемые сервисы. Его также можно использовать для хранения метрических данных, полученных из журналов, созданных несколькими службами. Это позволяет пользователям выполнять аналитические запросы к ним, помогая понять закономерности и условия, в которых работают службы.
Tiemstream, как и большинство сервисов AWS, обеспечивает простой способ масштабирования в случае, если с течением времени возрастает потребность в хранении и анализе данных.
Как видите, вариантов баз данных временных рядов на рынке множество, и это не удивительно. В последнее время, все более популярным становится анализ временных рядов, поскольку он становится все более важных для различных бизнес-операций. К счастью, есть большое количество проектов как с открытым кодом, так и коммерческих. И с большой долей вероятности вы сможете найти инструмент, который полностью удовлетворит ваши потребности.
Как было рассмотрено ранее, IPS/IDS системы это устройства, которые предназначены для обнаружения атак на корпоративную сеть.
Подпись в рамках понятия IPS/IDS систем - это набор правил, который сопоставляет заранее настроенные шаблоны к проходящим через устройство пакетам. Системы обнаружения Cisco и предотвращения вторжений имеют тысячи настроенных по умолчанию шаблонов, которые нуждаются лишь в активации. С появлением все более изощренных атак, компания Cisco Systems постоянно создает дополнительные шаблоны.
На сегодняшний день, система обнаружения и предотвращения вторжений на базе IPS/IDS это самый существенный метод обнаружения атак.
Общая политика безопасности
Данный тип защиты от атак может быть реализован на основании политик безопасности компании. Например, компания имеет правило, что из внешней сети не должно быть доступа в определенный сетевой сегмент, например, серверную ферму. Доступ будет недоступен по протоколу Telnet, 23 порт. При поступлении пакета, с адресом назначения из сегмента серверной фермы и портом назначения 23, IPS оповестит систему мониторинга и сбросит данный пакет.
Проверка на базе нелинейности поведения
Проверка на нелинейность трафика – это еще один мощный инструмент в защите периметра сети. Примером работы алгоритма отслеживания нелинейности, может стать ситуация, при которой администратор сети заранее задает максимальное количество TCP запросов в минуту, который не получили ответ. Например, администратор задал максимум, в количестве 50 сессий. Как только максимальная отметка будет преодолена, IPS/IDS система оповестит систему мониторинга и начнет отбрасывать подобные пакеты. Такое поведение называется нелинейностью, или аномалией. Данный механизм используется для обнаружения «червей», которые пытаются попасть в сетевой корпоративный ландшафт.
Проверка на основании репутации
Данный механизм строится на базе уже совершенных кибер – атак. Устройство IPS, функционирующее на основании данного алгоритма, собирает данные с других систем предотвращения вторжения, которые находятся в глобальной сети. Как правило, блокировка осуществляется на основании IP – адресов, универсальных локаторов ресурса, или Uniform Resource Locator (URL), доменных систем и так далее.
Алгоритм
Преимущества
Недостатки
Проверка на базе подписи
Легкость конфигурации
Не может отследить атаки, выходящие за рамки настроенных правил. Порой, необходимо отключать подписи, которые запрещают нужный трафик. Необходимо периодическое обновление шаблонов.
Общая политика безопасности
Легкость настройки под конкретные нужды, простота и надежность.
Необходимость создания вручную. Имеет место человеческий фактор.
Трафик, создаваемый программным обеспечением станков и оборудования
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 256 кб/с
В открытом виде
Проверка нелинейности поведения
Обнаруживает «червей» на базе нелинейности трафика, даже если данный запрет не создан в подписях.
Трудность адаптации в больших сетях. Данный алгоритм может запрещать нужный трафик помимо вредоносного трафика.
Проверка на основании репутации
Техника раннего обнаружения. Предотвращает известные методы атак.
Необходимо периодическое обновление данных.
Переменные окружения (или переменные среды) - это набор пар ключ-значение, которые хранятся в вашем Linux и используются процессами для выполнения определенных операций. Они отвечают за стандартное поведение системы и приложений. При взаимодействии с вашим сервером через сеанс оболочки, есть много информации, которую ваша оболочка обрабатывает, чтобы определить ее поведение и доступы. Некоторые из этих параметров содержатся в настройках конфигурации, а другие определяются пользовательским вводом. Оболочка отслеживает все эти параметры и настройки через окружение. Окружение - это область, которую оболочка создает каждый раз при запуске сеанса, содержащего переменные, определяющие системные свойства. Например, это может быть часовой пояс в системе, пути к определенным файлам, приложения по-умолчанию, локали и многое другое. Переменные окружения также могут использоваться в программах оболочки или в подоболочках для выполнения различных операций.
В этом руководстве мы расскажем, как просматривать, устанавливать и сбрасывать переменные окружения в вашей системе.
Переменные окружения и переменные оболочки
Переменные имеют следующий формат:
KEY=value
KEY="Some other value"
KEY=value1:value2
Должны соблюдаться следующие правила:
Имена переменных чувствительны к регистру (регистрозависимы). Переменные окружения должны быть написаны большими буквами (UPPER CASE).
Несколько значений переменных разделяются двоеточием :
Вокруг символа = нет пробела
Переменные можно разделить на две категории:
Переменные окружения (Environmental Variables) - это переменные, которые определены для текущей оболочки и наследуются любыми дочерними оболочками или процессами. Переменные окружения используются для передачи информации в процессы, которые порождаются из оболочки.
Переменные оболочки (Shell Variables) - это переменные, которые содержатся исключительно в оболочке, в которой они были установлены или определены. Они часто используются для отслеживания эфемерных данных, например, текущего рабочего каталога.
Про Linux за 5 минут