По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Стало недостаточно просто локального админа и нужно создать новую учетку на Windows Server 2016? А еще и снабдить УЗ правами на RDP (Remote Desktop Protocol)? Легко – займет 3 минуты твоего времени. Переходим к делу.
Что у вас должно быть
Собственно, сам сервер с Windows Server 2016. Куда же без него;
Вы должны быть подключены к серверу под администратором (локально или через RDP – не важно).
Шаг 1. Создаем пользователя
Нажмите правой кнопкой мыши на стартовое меню и найдите Computer Management. Кликните на него:
В меню навигации раскройте список Local Users and Groups и нажмите на Users:
Нажмите правой кнопкой мыши и выберите New User. Осталось только заполнить данные о новом пользователе: юзернейм, полное имя, описание и пароль. Особое внимание к галочкам User must change password at next logon (смена пароля после первого входа) и Password never expires (пароль никогда не устаревает – его не нужно менять регулярно):
По окончанию настройки нажмите Create. Готово!
Шаг 2. Даем права на RDP
Нажимаем на Groups и выбираем Remote Desktop Users/ - мы добавим созданного в шаге №1 пользователя в эту группу тем самым, дадим ему права на RDP подключение:
Дважды кликните на Remote Desktop Users и нажмите кнопку Add:
В поле Enter the object names to select начните вводить имя созданного ранее пользователя и нажмите Check Names:
Имя пользователя заполнится автоматически до нужного формата. Нажмите OK в двух местах чтобы завершить настройку:
Шаг 3. Проверяем пользователя
Отключитесь от учетной записи администратора и подключитесь под новым пользователем. Работает!
Перед тем как начать: это цикл статей. Мы рекомендуем до этого материала ознакомиться со статьей про Interlayer Discovery.
Хотя IPv6 является основной темой этих лекций, в некоторых случаях IPv4 представляет собой полезный пример решения; Address Resolution Protocol IPv4 (ARP) является одним из таких случаев. ARP - это очень простой протокол, используемый для решения проблемы межуровневого обнаружения, не полагаясь на сервер любого типа. Рисунок ниже будет использован для объяснения работы ARP.
Предположим, A хочет отправить пакет C. Зная IPv4-адрес C,
203.0.113.12 недостаточно, чтобы A правильно сформировал пакет и поместил его на канал связи по направлению к C. Чтобы правильно построить пакет, A также должен знать:
Находится ли C на том же канале связи, что и A
MAC или физический адрес C
Без этих двух частей информации A не знает, как инкапсулировать пакет в канал связи, поэтому C фактически получит пакет, а B проигнорирует его. Как можно найти эту информацию? На первый вопрос, находится ли C на том же канале вязи, что и A, можно ответить, рассмотрев IP-адрес локального интерфейса, IP-адрес назначения и маску подсети.
ARP решает вторую проблему, сопоставляя IP-адрес назначения с MAC-адресом назначения, с помощью следующего процесса:
Хост A отправляет широковещательный пакет каждому устройству в сети, содержащему адрес IPv4, но не MAC-адрес. Это запрос ARP; это запрос A на MAC-адрес, соответствующий 203.0.113.12.
B и D получают этот пакет, но не отвечают, поскольку ни один из их локальных интерфейсов не имеет адреса 203.0.113.12.
Хост C получает этот пакет и отвечает на запрос, снова используя unicast пакет. Этот ответ ARP содержит как IPv4-адрес, так и соответствующий MAC-адрес, предоставляя A информацию, необходимую для создания пакетов в направлении C.
Когда A получает этот ответ, он вставляет сопоставление между 203.0.113.12 и MAC-адресом, содержащимся в ответе, в локальном кэше ARP. Эта информация будет храниться до истечения времени ожидания; правила тайм-аута записи кэша ARP различаются в зависимости от реализации и часто могут быть настроены вручную. Продолжительность кэширования записи ARP - это баланс между слишком частым повторением одной и той же информации в сети в случае, когда сопоставление IPv4-адресов с MAC-адресами не меняется очень часто, и отслеживанием любых изменений в расположении устройство в случае, когда конкретный адрес IPv4 может перемещаться между хостами.
Когда A получает этот ответ, он вставляет сопоставление между 203.0.113.12 и MAC-адресом, содержащимся в ответе, в локальный кэш ARP. Эта информация будет храниться до тех пор, пока не истечет время ожидания; правила для тайм-аута записи кэша ARP варьируются в зависимости от реализации и часто могут быть настроены вручную. Продолжительность кэширования записи ARP - это баланс между тем, чтобы не повторять одну и ту же информацию слишком часто в сети, в случае, когда сопоставление IPv4-MAC-адресов меняется не очень часто, и идти в ногу с любыми изменениями в местоположении устройства, в случае, когда конкретный IPv4-адрес может перемещаться между хостами.
Любое устройство, получающее ответ ARP, может принять пакет и кэшировать содержащуюся в нем информацию. Например, B, получив ответ ARP от C, может вставить сопоставление между 203.0.113.12 и MAC-адресом C в свой кэш ARP. Фактически, это свойство ARP часто используется для ускорения обнаружения устройств, когда они подключены к сети. В спецификации ARP нет ничего, что требовало бы от хоста ожидания запроса ARP для отправки ответа ARP. Когда устройство подключается к сети, оно может просто отправить ответ ARP с правильной информацией о сопоставлении, чтобы ускорить процесс начального подключения к другим узлам на том же проводе; это называется gratuitous ARP. Gratuitous ARP также полезны для Duplicate.
Gratuitous ARP также полезны для обнаружения дублирующихся адресов (Duplicate Address Detection - DAD); если хост получает ответ ARP с адресом IPv4, который он использует, он сообщит о дублированном адресе IPv4. Некоторые реализации также будут посылать серию gratuitous ARPs в этом случае, чтобы предотвратить использование адреса или заставить другой хост также сообщить о дублирующемся адресе.
Что произойдет, если хост A запросит адрес, используя ARP, который не находится в том же сегменте, например, 198.51.100.101 на рисунке 5? В этой ситуации есть две разные возможности:
Если D настроен для ответа как прокси-ARP, он может ответить на запрос ARP с MAC-адресом, подключенным к сегменту. Затем A кэширует этот ответ, отправляя любой трафик, предназначенный для E, на MAC-адрес D, который затем может перенаправить этот трафик на E. Наиболее широко распространенные реализации по умолчанию не включают прокси-ARP.
A может отправлять трафик на свой шлюз по умолчанию, который представляет собой локально подключенный маршрутизатор, который должен знать путь к любому пункту назначения в сети.
IPv4 ARP - это пример протокола, который отображает interlayer идентификаторы путем включения обоих идентификаторов в один протокол.
Обнаружение соседей IPv6
IPv6 заменяет более простой протокол ARP серией сообщений Internet Control Message Protocol (ICMP) v6. Определены пять типов сообщений ICMPv6:
Тип 133, запрос маршрутизатора
Тип 134, объявление маршрутизатора
Тип 135, запрос соседа
Тип 136, объявление соседа
Тип 137, перенаправление
Рисунок ниже используется для объяснения работы IPv6 ND. Чтобы понять работу IPv6 ND, лучше всего проследить за одним хостом, поскольку он подключен к новой сети. Хост A на рисунке ниже используется в качестве примера.
A начнет с формирования link local address, как описано ранее. Предположим, A выбирает fe80 :: AAAA в качестве link local address.
Теперь A использует этот link local address в качестве адреса источника и отправляет запрос маршрутизатору на link local multicast address (адрес многоадресной рассылки для всех узлов). Это сообщение ICMPv6 типа 133.
B и D получают этот запрос маршрутизатора и отвечают объявлением маршрутизатора, которое является сообщением ICMPv6 типа 134. Этот одноадресный пакет передается на локальный адрес канала A, используемый в качестве адреса источника, fe80 :: AAAA.
Объявление маршрутизатора содержит информацию о том, как вновь подключенный хост должен определять информацию о своей локальной конфигурации в виде нескольких флагов.
Флаг M указывает, что хост должен запросить адрес через DHCPv6, потому что это управляемый канал.
Флаг O указывает, что хост может получать информацию, отличную от адреса, который он должен использовать через DHCPv6. Например, DNS-сервер, который хост должен использовать для разрешения имен DNS, должен быть получен с помощью DHCPv6.
Если установлен флаг O, а не флаг M, A должен определить свой собственный IPv6-адрес интерфейса. Для этого он определяет набор префиксов IPv6, используемых в этом сегменте, исследуя поле информации о префиксе в объявлении маршрутизатора. Он выбирает один из этих префиксов и формирует IPv6-адрес, используя тот же процесс, который он использовал для формирования link local address: он добавляет локальный MAC-адрес (EUI-48 или EUI-64) к указанному префиксу. Этот процесс называется SLAAC.
Теперь хост должен убедиться, что он не выбрал адрес, который использует другой хост в той же сети; он должен выполнять DAD. Чтобы выполнить обнаружение повторяющегося адреса:
Хост отправляет серию сообщений запроса соседей, используя только что сформированный IPv6-адрес и запрашивая соответствующий MAC-адрес (физический). Это сообщения ICMPv6 типа 135, передаваемые с link local address, уже назначенного интерфейсу.
Если хост получает объявление соседа или запрос соседа с использованием того же адреса IPv6, он предполагает, что локально сформированный адрес является дубликатом; в этом случае он сформирует новый адрес, используя другой локальный MAC-адрес, и попытается снова.
Если хост не получает ни ответа, ни запроса соседа другого хоста, использующего тот же адрес, он предполагает, что адрес уникален, и назначает вновь сформированный адрес интерфейсу.
Устранение ложных срабатываний при обнаружении повторяющегося адреса
Процесс DAD, описанный здесь, может привести к ложным срабатываниям. В частности, если какое-то другое устройство на канале связи передает исходные пакеты запроса соседа обратно к A, оно будет считать, что это от другого хоста, требующего тот же адрес, и, следовательно, объявит дубликат и попытается сформировать новый адрес. Если устройство постоянно повторяет все запросы соседей, отправленные A, A никогда не сможет сформировать адрес с помощью SLAAC.
Чтобы решить эту проблему, RFC7527 описывает усовершенствованный процесс DAD. В этом процессе A будет вычислять одноразовый номер, или, скорее, случайно выбранную серию чисел, и включать ее в запрос соседей, используемый для проверки дублирования адреса. Этот одноразовый номер включен через расширения Secure Neighbor Discovery (SEND) для IPv6, описанные в RFC3971.
Если A получает запрос соседа с тем же значением nonce, который он использовал для отправки запроса соседа вовремя DAD, он сформирует новый одноразовый номер и попытается снова. Если это произойдет во второй раз, хост будет считать, что пакеты зацикливаются, и проигнорирует любые дальнейшие запросы соседей с собственным одноразовым номером в них. Если полученные запросы соседей имеют одноразовый номер, отличный от того, который выбрал локальный хост, хост будет предполагать, что на самом деле существует другой хост, который выбрал тот же адрес IPv6, и затем сформирует новый адрес IPv6.
Как только у него есть адрес для передачи данных, A теперь требуется еще одна часть информации перед отправкой информации другому хосту в том же сегменте - MAC-адрес принимающего хоста. Если A, например, хочет отправить пакет в C, он начнет с отправки multicast сообщения запроса соседа на C с запросом его MAC-адреса; это сообщение ICMPv6 типа 135. Когда C получает это сообщение, он ответит с правильным MAC-адресом для отправки трафика для запрошенного IPv6-адреса; это сообщение ICMPv6 типа 136.
В то время как предыдущий процесс описывает объявления маршрутизатора, отправляемые в ответ на запрос маршрутизатора, каждый маршрутизатор будет периодически отправлять объявления маршрутизатора на каждом подключенном интерфейсе. Объявление маршрутизатора содержит поле lifetime, указывающее, как долго действует объявление маршрутизатора.
А теперь почитайте о проблемах шлюза по умолчанию. У нас получился отличным материал на эту тему.
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.