По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Предыдущий материал из цикла про ARP в IPv4. Ждет вас по ссылке.
Как хост может узнать, следует ли пытаться отправить пакет хосту через сегмент, к которому он подключен, или отправить пакет на маршрутизатор для дальнейшей обработки? Если хост должен отправлять пакеты на маршрутизатор для дальнейшей обработки, как он может узнать, на какой маршрутизатор (если их несколько) отправлять трафик? Эти две проблемы вместе составляют проблему шлюза по умолчанию.
Для IPv4 проблему довольно легко решить, используя префикс и длину префикса. Рисунок ниже демонстрирует нам это.
Реализации IPv4 предполагают, что любой хост в пределах одной подсети IPv4 должен быть физически подключен к одному проводу. Как реализация может определить разницу? Маска подсети - это еще одна форма длины префикса, которая указывает, где заканчивается сетевой адрес и начинается адрес хоста. В этом случае предположим, что длина префикса равна 24 битам, или сетевой адрес равен /24. 24 указывает вам, сколько битов задано в маске подсети: 24 bits = 11111111.11111111.11111111.0000000
Поскольку в IPv4 используется десятичная запись маски, это также можно записать как 255.255.255.0. Чтобы определить, находится ли C на том же проводе, что и A, A будет:
Логическое умножение маски подсети с адресом локального интерфейса
Логическое умножение маски подсети с адресом назначения
Сравните два результата; если они совпадают, целевой хост находится на том же канале связи, что и локальный интерфейс
На рисунке ниже это продемонстрировано.
На рисунке выше показано четыре IPv4-адреса; предположим, что A должен отправлять пакеты в C, D и E. Если A знает, что длина префикса локального сегмента составляет 24 бита либо с помощью ручной настройки, либо с помощью DHCPv4, то он может просто посмотреть на 24 наиболее значимых бита каждого адреса, сравнить его с 24 наиболее значимыми битами своего собственного адреса и определить, находится ли пункт назначения на сегменте или нет. Двадцать четыре бита IPv4-адреса создают хороший разрыв между третьей и четвертой секциями адреса (каждая секция IPv4-адреса представляет собой 8 бит адресного пространства, в общей сложности 32 бита адресного пространства).
Любые два адреса с такими же левыми тремя секциями, что и у A, называемые сетевым адресом, находятся в одном сегменте; любой адрес, которого нет в сегменте. В этом случае сетевой адрес для A и C совпадает, поэтому A будет считать, что C находится в одном сегменте, и, следовательно, будет отправлять пакеты C напрямую, а не отправлять их на маршрутизатор. Для любого пункта назначения, который A считает вне сегмента, он будет отправлять пакеты на IPv4-адрес конечного пункта назначения, но на MAC-адрес шлюза по умолчанию. Это означает, что маршрутизатор, выступающий в качестве шлюза по умолчанию, примет пакет и переключит его на основе IPv4-адреса назначения. Как выбирается шлюз по умолчанию? Он либо настраивается вручную, либо включается в параметр DHCPv4.
А что насчет D? Поскольку сетевые части адресов не совпадают, A будет считать, что D находится вне сегмента. В этом случае A отправит любой трафик для D на свой шлюз по умолчанию, которым является B. Когда B получит эти пакеты, он поймет, что A и D достижимы через один и тот же интерфейс (на основе своей таблицы маршрутизации), поэтому он будет отправлять ICMP-перенаправление на A, говоря ему, что нужно отправлять трафик на D напрямую, а не через B.
IPv6 представляет собой более сложный набор проблем, которые необходимо решить при выборе шлюза по умолчанию, потому что IPv6 предполагает, что одно устройство может иметь много адресов IPv6, назначенных конкретному интерфейсу. Рисунок ниже демонстрирует это.
На рисунке выше предположим, что администратор сети настроил следующие политики:
Ни один хост не может подключаться к A, если у него нет адреса в диапазоне адресов 2001: db8: 3e8: 110 ::/64.
Ни один хост не может подключиться к D, если у него нет адреса в диапазоне адресов 2001: db8: 3e8: 112 ::/64.
Примечание: В реальном мире вы никогда не построили бы такую политику; это надуманная ситуация, чтобы проиллюстрировать проблему, поставленную в сети минимального размера. Гораздо более реальной проблемой такого же типа была бы одноадресная переадресация обратного пути (uRPF).
Чтобы эти политики работали, администратор назначил 110::3 и 112::12 хосту C и 111::120 хосту F. Это может показаться странным, но совершенно законно для одного сегмента иметь несколько подсетей IPv6, назначенных в IPv6; также совершенно законно иметь одно устройство с несколькими адресами. На самом деле, в IPv6 существует множество ситуаций, когда одному устройству может быть назначен диапазон адресов.
Однако с точки зрения длины префикса нет двух адресов, назначенных C или F, в одной подсети. Из-за этого IPv6 не полагается на длину префикса, чтобы определить, что находится в сегменте, а что нет. Вместо этого реализации IPv6 ведут таблицу всех подключенных хостов, используя запросы соседей, чтобы определить, что находится в сегменте, а что нет. Когда хост хочет отправить трафик из локального сегмента, он отправляет трафик на один из маршрутизаторов, о котором он узнал из объявлений маршрутизатора. Если маршрутизатор получает пакет, к которому, как он знает, другой маршрутизатор в сегменте имеет лучший маршрут (поскольку у маршрутизаторов есть таблицы маршрутизации, которые говорят им, какой путь выбрать к какому-либо конкретному месту назначения), маршрутизатор отправит сообщение перенаправления ICMPv6, сообщающее хосту использовать какой-либо другой маршрутизатор первого перехода для достижения пункта назначения.
В следующей статьей мы поговорим про пакетную коммутацию.
Автоматически перезвонить клиенту через определенное время. Как вам? Оказывается, данный функционал легко реализуем путем настройки четырех опций. В данной статье кратко разберем модуль обратного звонка Callback в IP - АТС Elastix 4.
Настройка
Данный модуль можно найти по следующему пути: PBX → PBX Configuration → Callback (в разделе Remote Access).
На скриншоте выше виден интерфейс создания Callback-а – как видно, интерфейс крайне прост. Для создания необходимо указать следующие параметры:
Callback Description – описание обратного вызова, к примеру – cheap call to your mamma
Callback Number – опциональное поле, можно указать номер отличный от номера вызывающего абонента, если оставить пустым – вызов от АТС поступит вызывающему абоненту
Delay Before Callback– пауза в секундах перед совершением обратного вызова
Destination after Callback – направление вызова после совершения Callback-а, логично ставить IVR для совершения вызова внутри компании или DISA для возможности набрать любой внешний номер.
Далее необходимо нажать Submit Changes и данный коллбэк появится в списке справа.
После создания обратного вызова, вы можете назначить его как опцию при входящем вызове или в интерактивном голосовом меню (IVR). В примере ниже используется обратный вызов с названием «test».
Так же если АТС используется для личной связи можно настроить входящий маршрут таким образом, чтобы ваш звонок сразу попадал на коллбэк.
Big Data (Большие данные) – это термин, обозначающий большое количество информации – структурированной и неструктурированной – наводняющей сферу бизнеса ежедневно. Но обилие этой информации – не самое важное, гораздо важнее то, что организации делают с ней. Большие данные анализируются для принятия решений и построения стратегий развития бизнеса.
История Больших данных
Термин «большие данные» относится к данным, настолько обильным и сложным, чей быстрый прирост сложно или невозможно обрабатывать при помощи традиционных подходов. Получение и хранение большого количества информации долгое время были камнем преткновения аналитиков, поэтому концепт больших данных набрал обороты в ранних 2000-х годах. Тогда Дуглас Б. Лейни сформулировал «правило трёх V», которое сейчас используется повсеместно, а тогда было основой концепта больших данных:
Объем (Volume): Организации получают информацию от множества источников, включая биржу, смарт-девайсы («Интернета Вещей» - IoT), промышленное оборудование, видео, социальные сети и еще ряд ресурсов. В прошлом проблемой было хранение этих данных, но бюджетные хранилища на таких платформах как Hadoop и так называемых «озерах данных» облегчили это бремя.
Скорость прироста (Velocity): С развитием Интернета Вещей, потоки информации наводнили бизнес-поле с беспрецедентной скоростью, и обрабатываться они должны своевременно. RFID-метки, сенсоры и интеллектуальные счетчики позволяют иметь дело с потоками данных в режиме почти реального времени.
Многообразие (Variety): Данные поступают во всех возможных форматах – от структурированных, числовых данных с традиционных баз, до текстовых документов, электронных писем, видео, аудио файлов и биржевых данных.
Нам, представляются релевантными еще два признака, свойственные большим данным:
Переменчивость (Variability): Вдобавок к скорости прироста и многообразию, течение потока данных непредсказуемо – оно меняется часто и значительно. Это непросто, но владельцам бизнеса необходимо знать, что находится в трендах социальных сетей и как обуздывать сезонные и тематические пики выгрузки данных.
Достоверность (Veracity): Достоверность – это качество данных. Из-за вариативности источников процесс связки, подбора, очищения и трансформации данных в системе затруднен. Бизнесам необходимо выстраивать отношения и коррелировать иерархию многочисленных ссылок на данные в единую систему. В противном случае, их данные быстро выйдут из-под контроля.
Почему важны Большие данные?
Важно не количество данных, которыми вы обладаете, а то, что вы с ними делаете. Вы можете взять информацию из любого источника и проанализировать ее, чтобы найти ответы на следующие вопросы:
Как уменьшить цены?
Как сэкономить время?
Как оптимизировать предложения и развивать свой продукт?
Как принимать мудрые решения?
Комбинируя мощные аналитические подходы и большие данные можно достичь выполнения таких бизнес-задач, как:
Определение причин провалов, выявление проблем и дефектов производства в практически реальном времени.
Генерирование купонов на распродажу в соответствии с привычками и особенностями покупателя.
Пересчет всеобщего портфолио рисков за минуты.
Предупреждение мошенничества.
Кому интересны большие данные?
Большие данные представляют собой большой интерес для производителей. Натиск Интернета Вещей и связанных с ним устройств создал мощный всплеск информации, которую организации собирают, структурируют и анализируют. Большие данные – это всегда возможность сделать большие открытия – для любой организации, крупной или нет.
Углубленное изучение требует наличия больших данных, потому что они позволяют отделить скрытые схемы от ответов на интересующие Вас вопросы без «подгонки» данных. Чем глубже вы изучаете, тем выше качество данных, тем лучше результаты.
Мотивированные данными инновации
Сегодня эксабайты больших данных открывают бесчисленные возможности улучить производство. От более точных прогнозов до повышения оперативной эффективности и улучшения впечатления покупателя – всё возможно, если использовать большие данные с умом. Аналитика – двигатель перемен, затрагивающих весь мир. Это ключ к улучшению условий жизни, исцелению болезней, защиты уязвимых слоев населения и сохранению ресурсов.
Как работать с Большими данными?
Прежде, чем большие данные начнут работать на бизнес, необходимо осознать, какой путь - источники, системы, обладателей и пользователей – проходят большие данные. Ниже приведены пять ключевых шагов к тому, чтобы стать Большим Боссом Больших Данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных.
Шаг 1. Постройте стратегию больших данных
В идеале, стратегия больших данных – это план, выработанный для того, что бы Вы могли видеть все доступные пути для принятия, хранения, обработки, распределения и использования данных внутри компании и за ее пределами. Стратегия больших данных устанавливает планку для успеха бизнеса на фоне обилия информации. Разрабатывая стратегию, важно учесть существование – и будущее развитие – бизнеса, его технологий, целей и инициатив. Это призывает к тому, чтобы с большими данными обращались, как и с любым другим ценным активом, а не как с второсортным приложением.
Шаг 2. Узнайте об источниках данных
Потоки данных поступают из Интернета Вещей и сопряженных с ним устройств, вливающихся в информационные системы из умной одежды, машин, медицинских устройств, промышленного оборудования и прочего. Эту информацию можно анализировать прямо в момент поступления, решая, что из нее нужно оставить, от чего – избавиться, и что подлежит дальнейшему анализу.
Данные социальных сетей поступают из таких источников, как Facebook, YouTube, Instagram, так далее. Эта категория включает в себя огромное количество изображений, видео, голосовых, текстовых и аудио данных, пригодных для маркетинга, распродаж и поддерживающих функций. Эти данные зачастую неструктурированы или полу-структурированы, поэтому их анализ и обработка представляют собой неповторимое испытание.
Публично доступные данные поступают из массивов открытых источников, например, data.gov, которым руководит правительство США, или Всемирная книга фактов ЦРУ и Портал открытых данных ЕС.
Другие источники больших данных – такие, как «озера», облака поставщиков и покупателей.
Шаг 3. Получите доступ к большим данным, обрабатывайте их и храните
Современные компьютерные системы способны обеспечить необходимую для обработки массивов данных скорость, мощность и гибкость. Помимо надежного доступа, компании нуждаются в методиках сбора данных, проверки их качества и обеспечения управления данными, а так же их хранения и подготовки к аналитике. Некоторые данные могут храниться в локальной системе традиционных хранилищ, но существуют так же и доступные, недорогие способы хранения данных в облаках, «озерах» и Hadoop.
Шаг 4. Анализируйте
С помощью высокопроизводительных технологий, таких как грид-вычисления или in-memory аналитика, организации могут использовать все свои большие данные для анализа. Другой подход заключается в предварительном определении актуальности данных. В обоих случаях, аналитика больших данных – это ценный опыт для любой компании. Большие объемы данных все чаще используются в современных аналитических разработках, таких как искусственный интеллект.
Шаг 5. Принимайте умные, мотивированные информацией решения
Хорошо обработанные данные, которым можно доверять, позволят проводить качественный анализ, на основе которого можно принимать надежные решения. Любому бизнесу необходимо использовать большие данные и действовать, основываясь на информации, которую они предоставляют, чтобы оставаться конкурентоспособными. Принимать решения, продиктованные аналитическими результатами, а не интуицией. Преимущества таких решений очевидны. Организации, управляемые данными, работают лучше, являются более развитыми и более прибыльными.
Дальнейшие шаги
Большие данные требуют чуткого управления и поддержки продвинутых аналитических технологий. Чтобы подготовить большие данные, меняющиеся ежесекундно, для аналитической обработки, Вам необходимо получить доступ, оформить профиль, очистить данные и преобразовать их. При наличии большого количества источников, объемов и скорости прироста, подготовка данных может занимать огромное количество времени, и тут не обойтись без профессиональной помощи.