По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Nginx - это веб-сервер на базе Linux и прокси-приложение. Nginx - это мощный инструмент для перенаправления и управления веб-трафиком. Его можно легко настроить для перенаправления незашифрованного веб-трафика HTTP на зашифрованный HTTPS-сервер.
Это руководство покажет вам, как перенаправить HTTP на HTTPS с помощью Nginx.
Что нам потребуется
Сервер Linux под управлением Nginx
Учетная запись пользователя с привилегиями sudo
Удаленный вход на веб-сервер (необязательно, требуется только в том случае, если вы не работаете непосредственно с веб-сервером)
Доступ к терминалу/командной строке (Ctrl-Alt-T или Ctrl-Alt-F2)
Редирект с HTTP на HTTPS
Для принудительного перенаправления HTTP на HTTPS вам необходимо отредактировать файл конфигурации Nginx.
В большинстве случаев вы можете найти этот файл в каталоге /etc/nginx/sites-available. Если не найдено, найдите его здесь: /etc/nginx/nginx.conf, /usr/local/nginx/conf или /usr/local/etc/nginx.
Найдя файл конфигурации Nginx, откройте его в текстовом редакторе с помощью команды:
sudo nano /etc/nginx/sites-available/server.conf
Замените местоположение фактическим местоположением и именем вашего файла конфигурации.
Когда файл конфигурации будет открыт для редактирования, вставьте один из блоков кода ниже. Как только вы закончите редактирование, сохраните файл и выйдите. Затем перезапустите службу Nginx с помощью следующей команды:
sudo service nginx restart
Перенаправить весь HTTP-трафик на HTTPS
Откройте файл конфигурации Nginx для редактирования, затем вставьте следующий код:
server {
listen 80 default_server;
server_name _;
return 301 https://$host$request_uri;
}
Вот разбивка команд:
Listen 80: Это дает команду системе перехватывать весь HTTP-трафик через порт 80
Server_name _ ;: Это будет соответствовать любому имени хоста
Return 301: Это говорит браузеру и поисковым системам, что это постоянное перенаправление
https://$host$request_uri: Это короткий код для указания версии HTTPS того, что набрал пользователь
После редактирования весь трафик сервера HTTP по умолчанию перенаправляется на HTTPS.
Примечание: Это должен быть единственный блок сервера, прослушивающий порт 80. Блок сервера - это единица кода конфигурации в Nginx. Он помечен именем и фигурными скобками.
Перенаправить определенный сайт
У вас может быть несколько серверов, но только некоторые из них могут требовать HTTPS. Укажите имя сервера в блоке сервера для перенаправления выбранного трафика:
server {
listen 80 default_server;
server_name my_app.com;
return 301 https://my_app.com$request_uri;
}
Замените имя my_app.com на имя сервера, который вы собираетесь перенаправить. Вы также можете добавить дополнительные сайты, добавив еще один блок сервера. Просто скопируйте код и измените имя сервера.
Принимать только SSL-соединения
Добавьте этот код, чтобы убедиться, что сервер будет принимать только SSL-соединения через порт 443:
server {
listen 443 ssl default_server;
server_name my_app.com;
}
server {
listen 443 ssl;
server_name my_website.com;
}
Этот блок кода настроит два веб-сайта, my_app.com и my_website.com, на прием только SSL-соединений. Вы можете добавить дополнительные сайты, используя дополнительные блоки серверов.
Редирект страниц
Вы можете использовать rewrite для быстрого управления 301 (постоянным) или 302 (временным) перенаправлением:
Location /index.html {
rewrite ^/oldURL$ https://www.your_domain.com/newURL redirect;
}
В большинстве случаев это будет index.html, но вы можете указать любой путь или шаблон.
Обратите внимание, что команда rewrite должна использоваться только с перенаправлениями 301 или 302.
Как перенаправить домен с помощью Nginx
Это полезно, если вы сменили домен (например с .org на .com). Nginx также можно использовать для перенаправления со старого доменного имени на новое доменное имя.
server {
listen 80;
listen 443 ssl;
server_name www.old_company.com;
return 301 $scheme://www.new_company.com$request_uri;
}
В большинстве случаев команда return предпочтительнее команды rewrite.
Редирект с сайта www на сайт без www
Этот процесс аналогичен стандартному перенаправлению страницы:
server {
server_name www.new_company.com;
return 301 $scheme://new_company.com$request_uri;
}
Причины для перенаправления трафика
Есть несколько причин для перенаправления HTTP-трафика на HTTPS:
Принудительное установление более безопасного зашифрованного соединения.
Сохранение страницы с хорошим SEO-рейтингом, но перенаправление своего трафика на новую страницу.
Уведомлять и временно отправлять трафик на страницу «на обслуживании».
Постоянно отправлять трафик с одного сайта на другой, например после корпоративного слияния.
Заключение
Теперь вы знаете, как перенаправить HTTP на HTTPS в Nginx. Редактируя файл конфигурации, вы можете отправлять трафик из определенного места назначения на другой сайт и принудительно использовать сертификаты SSL. Это поможет вам безопасно управлять изменениями на вашем сайте, не нарушая пользовательский опыт.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.
В предыдущей статье мы рассмотрели необходимость перераспределения маршрутов, а также рассмотрели некоторые примеры конфигурации. Эта статья основана на предыдущей конфигурации и рассматривает возможность фильтрации маршрутов с помощью карт маршрутов.
В частности, в предыдущем примере показано взаимное перераспределение маршрутов между EIGRP и OSPF, где все маршруты были перераспределены между двумя автономными системами. Однако некоторые сценарии проектирования могут потребовать, чтобы мы предотвратили перераспределение каждого отдельного маршрута. Один из способов сделать эту фильтрацию - использовать карту маршрутов.
Для справки, вот топология, с которой мы работаем:
Кроме того, с нашей текущей конфигурацией перераспределения маршрутов таблица IP-маршрутизации на роутере OFF1 выглядит следующим образом:
Скажем, по какой-то причине мы не хотим, чтобы сеть 192.168.2.0 /24 была перераспределена из EIGRP в OSPF. Один из способов сделать эту фильтрацию - использовать карту маршрутов, которая ссылается на список управления доступом (ACL).
Во-первых, давайте перейдем к роутеру CENTR и создадим ACL, который соответствует сети, которую мы хотим отфильтровать.
CENTR # conf term
Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z.
CENTR (config) access-list 1 permit 192.168.2.0 0.0.0.255
Обратите внимание на использование ключевого слова permit в ACL. В этом контексте слово permit одно из ключевых среди match, notallow. Далее мы будем ссылаться на этот ACL в карте маршрутов, и это карта маршрутов, расскажет, что мы хотим запретить этой сети быть перераспределенной. Вот как мы можем создать эту карту маршрута:
CENTR (config)# route-map LAB deny 10
CENTR (config-route-map) # match ip address 1
CENTR (config-route-map) #exit
CENTR (config)# route-map LAB permit 20
CENTR (config-route-map) exit
CENTR (config)#
Обратите внимание, что у нас есть два оператора route-map с порядковыми номерами 10 и 20. Как и в ACL, route-map обрабатываются сверху вниз. В этом примере мы хотим запретить сеть 192.168.2.0 / 24 с порядковым номером 10. Затем, чтобы разрешить перераспределение всего остального трафика, мы создаем инструкцию route-map с порядковым номером 20. Обратите внимание, что в отличие от предыдущего оператора route-map (который содержал ключевое слово deny), этот оператор route-map содержит ключевое слово permit. В результате, без необходимости указывать условие соответствия, мы сопоставляем (и разрешаем) все остальные маршруты.
Далее, давайте применим нашу карту маршрута к команде redistribute в нашем процессе маршрутизации OSPF на роутере CENTR. В настоящее время команда redistribute для процесса маршрутизации OSPF выглядит следующим образом: edistribute eigrp 1 metric-type 1 subnets
То, что мы хотим сделать - это переписать эту команду, добавив ссылку на нашу недавно созданную карту маршрутов.
CENTR (config)# router ospf 1
CENTR (config-router)# redistribute eigrp 1 metric-type 1 subnets route-map LAB
CENTR (config-router)#end
CENTR#
Теперь давайте вернемся к роутеру OFF1 и посмотрим, исчезла ли сеть 192.168.2.0/24 из таблицы IP-маршрутизации.
Все отлично! Маршрут 192.168.2.0/24 был успешно отфильтрован. В следующей статье мы рассмотрим, как можно устранить неполадки с перераспределением маршрутов.