По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Временные списки доступа ACL (Time Based Access-List) – это такие ACL, которые позволяют ограничивать или разрешать доступ до ресурсов в зависимости от времени. Например, запретить выход в интернет для компьютеров в нерабочее время.
Настройка на оборудовании Cisco
Про настройку стандартных ACL можно прочесть тут;
Про настройку расширенных ACL можно прочесть здесь;
Для реализации списков доступа, основанных на времени, существует несколько простых шагов:
Определить временной диапазон когда должен действовать ACL
Определить что должен ограничивать и разрешать ACL и применить к нему временной диапазон
Применить ACL к нужному интерфейсу
Сначала на маршрутизаторе создадим временной диапазон, используя команду time-range [имя_диапазона] . Затем определяем, будет он периодическим (задаем периоды работы) или абсолютным (задаем начало и конец). Если он будет периодическим, то мы используем команду periodic [день_недели][час:минуты]to[день_недели][час:минуты] (также можно использовать аргументы weekend - Суббота и Воскресенье, weekdays - с Понедельника по Пятницу, и daily - Каждый день), а если абсолютным, то используем команду absolute [дата_начала] [дата_конца] .
Пример создания периодического временного диапазона:
Router#conf t
Router(config)#time-range weekends
Router(config)#periodic weekend 08:00 to 22:00
Либо можно указать отдельные дни:
Router#conf t
Router(config)#time-range mwf
Router(config)#periodic Monday Wendsday Friday 08:00 to 16:00
Пример создания абсолютного временного диапазона:
Router#conf t
Router(config)#time-range cisco
Router(config)#absolute start 00:00 1 May 2018 end 00:00 1 April 2019
Далее создаем ACL и указываем в нем созданный диапазон при помощи аргумента time-range [название]
Router(config)#ip access-list extended deny-weekends
Router(config)#deny tcp any any eq 80 time-range weekens
И после этого применим этот лист на интерфейсах:
Router(config)#interface fa0/1
Router(config)#ip access-group deny-weekends out
После этого лист контроля доступа будет применяться в зависимости от времени, выставленном на маршрутизаторе, поэтому очень важно, чтобы оно было выставлено верно. Посмотреть созданные временные диапазоны можно при помощи команды show time-range.
Когда базы данных Oracle не работают, целесообразно проверить подключения к ним.
Периодически приходится проверять, работает ли база данных Oracle. Иногда процесс, запущенный на одном сервере, извлекает данные из базы данных на другом сервере, и, если процесс завершается неудачей, тестирование соединения с базой данных является хорошей отправной точкой для определения того, что пошло не так.
Проверка локальной базы данных
Если база данных находится в локальной системе, сперва проверяем состояние процесса и должны увидеть результат, подобный показанному на скриншоте ниже.
Эти выходные данные говорят нам, что процессы Oracle запущены, включая tnslsnr, часто называемый «прослушивателем» и критически важный для подключения к локальной базе данных. Также можно проверить вывод команды netstat, чтобы увидеть, порт, который «опрашивает» Oracle и использует по умолчанию. Это порт, который должен был открыть «прослушиватель».
Использование tnsping
Другая, потенциально более полезная команда - это tnsping, которая использует информацию из файла БД Oracle tnsnames.ora для проверки возможности подключения. Если, например, набрать команду tnsping ORCL, команда будет искать базу данных с именем службы ORCL, отправит запрос типа ping на настроенный порт и сообщит об ответе. Успешный ответ от tnsping будет выглядеть примерно так:
Обратите внимание на ответ «ОК» в последней строке. Также получен отчет о том, сколько времени потребовалось на ответ. Одиннадцать секунд - быстрый ответ. Если проверялась удаленная система, то потребовалось бы в десять или более раз больше времени, чтобы получить ответ.
Если Oracle прослушивает порт, отличный от 1521, команда tnsping все равно будет работать, предполагая, что файл tnsnames.ora содержит правильную информацию. Запись tnsnames.ora для одной базы данных будет выглядеть примерно так:
Обратите внимание, как имя службы (ORCL), которое использовалось в примере команды tnsping, и порт, на который отвечает «прослушиватель» Oracle (1521), настроены в этом дескрипторе базы данных.
Использование sqlplus
Другая команда, которую любят использовать администраторы БД для проверки связи с базой данных Oracle - это sqlplus. С помощью sqlplus (установленного вместе с Oracle) можно проверить, отвечает ли Oracle, а также и запустить несколько команд sqlplus, чтобы убедиться, что таблицы или их содержимое соответствуют тому, что мы ожидаем увидеть. Команда sqlplus имеет следующую форму для подключения к базе данных Oracle:
sqlplus username/password@SID
SID в этом описании может быть SID или SERVICE_NAME, взаимозаменяемыми в некоторых версиях Oracle. Например, можно ввести:
% sqlplus admin/f0xtrawt@ORCL
Эта команда определяет имя пользователя, пароль и SERVICE_NAME/SID в одной команде. После подключения можно ввести пару команд sql, чтобы убедиться, что база данных работает правильно. Можно подсчитать количество пользовательских таблиц с помощью такой команды:
SQL> select count(*) from user_tables;
COUNT(*)
----------
45
Создание скрипта
Поскольку я не так часто пытаюсь устранить неполадки в базах данных Oracle, я предпочитаю сохранять команды для подключения к конкретной базе данных в виде простого скрипта. Я мог бы назвать скрипт для подключения к локальной базе данных connect2local и аналогичный сценарий для подключения к базе данных на удаленном сервере connect2rem или connect2mars (если удаленная система была названа mars).
Чтобы облегчить мне использование БД Oracle, я сохраню переменные, которые хочу использовать, в профиле и буду использовать их по мере необходимости:
Мною написанный скрипт будет выглядеть так:
Когда я набираю connect2local, я ожидаю увидеть в ответ OK и возможность остаться в приглашении SQL>, из которого я могу выдавать запросы или набрать quit для выхода. Быстрые тесты, позволяющие определить, реагирует ли база данных Oracle, имеют большое значение для устранения проблем с подключением.
Чтобы понять NoSQL, нужно разобраться, что такое SQL и почему мы говорим ему No.
Итак, SQL (structured query language) расшифровывается как «язык структурированных запросов», и это язык запросов для управления данными в так называемых реляционных базах данных, или просто БД
В реляционных базах мы храним данные в таблицах, которые логически связаны между собой - отсюда и название - реляционные от слова relation, связь. Это один из самых популярных типов баз.
В этих таблицах есть строки и столбцы. В столбце таблицы хранится определенный тип данных, а в каждой ячейке – значение.
Строка же получается как набор связанных значений, которые относятся к одному объекту - мы видим что у крыла типа чайка длина 25 метров.
Ну и каждая строка в таблице может быть помечена каким то уникальным идентификатором, который называется первичным ключом (primary key). А затем при помощи него мы можем связать данные из нескольких таблиц, например в отдельной таблице, где он станет внешним ключом (foreign key).
В общем, как таблица в экселе, только данные могут быть связаны.
Что еще важно знать: реляционные БД требуют так называемую схему (schema) - описание структуры таблицы ее полей и ограничений. То есть если нам например нужно добавить или убрать столбец в таблице, то это изменение коснется всех данных внутри нее.
Также БД этого типа соответствуют так называемым принципам ACID (Atomicity — Атомарность, Consistency — Согласованность, Isolation — Изолированность, Durability — Надёжность), что вкратце означает, что при работе с базой, целостность и согласованность данных гарантирована, даже если возникли проблемы с сетью или железом, что полезно при работе с финансами, например.
В качестве примеров таких баз назовем: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и PostgreSQL.
Разобрались. Теперь вернемся к NoSQL. Это тип баз данных, которые хранят данные в отличном от реляционных таблиц формате. Они узкоспециализированны для конкретных задач и нужны для улучшения производительности, масштабируемости и удобства в работе.
Базы данных "ключ-значение" (key-value)
Суть в том, что мы храним данные в таком виде: у нас есть уникальный ключ, который указывает на какое-то значение. А сама база - это совокупность этих пар. Вот так просто! Причем эти данные могут быть чем угодно, числом, строкой или даже другой парой ключ-значение потому что в отличии от реляционных баз данных они не имеют предопределенной структуры данных.
Многие БД такого типа хранят данные в памяти (RAM), в отличии от других баз, которые хранят данные на диске, что хоть и может ограничивать объем хранимых данных (хотя они требуют гораздо меньше памяти), но это обеспечивают просто невероятную скорость. Ну и раз это NoSQL то никаких сложных запросов, никаких связей друг с другом - мы просто записываем ключ и его значение, и получаем значение по ключу.
Где их использовать? Они отлично подходят для хранения кэша или пользовательских сессий. А в качестве самого простого примера можно назвать корзину в интернет магазине - где мы храним идентификатор пользователя, и сколько товаров он положил в корзину.
Самые популярные хранилки по типу “ключ - значение” это Redis, Memcached и DynamoDB.
Wide-column (columnstore базы данных, БД с широкими столбцами или колоночные БД)
Все также просто - берем key-value БД, и делаем так чтобы в значении мы могли хранить несколько столбцов сразу. Это позволяет удобно хранить связанную информацию. Похоже на реляционную БД, но только в отличии от нее, тут у нас нет схемы, поэтому мы можем хранить разные неструктурированные данные.
Такой тип БД подойдет для хранения логов, данных с умных холодильников и чайников, а также различных аналитических приложений, где данные хранятся в большом объеме. Netflix, например, хранит в таких таблицах историю просмотров пользователя.
В качестве примеров таких баз назовем Cassandra, Hbase и ClickHouse.
Базы данных документов или документориентированные БД (Document DB)
Подробнее про них можно прочитать в нашей отдельной статье.
Если предыдущие типы NoSQL БД обычно используются для специфических задач, то эти базы уже более универсальны, и могут стать основным местом хранения информации.
Здесь мы храним документы. Документ это набор нескольких пар ключ-значение, о которых мы говорили раньше, и раз это не SQL, то они неструктурированны и не требуют схему. Это значит, что мы можем легко добавлять и удалять поля в документе, в отличие от реляционных БД, где изменения затронули бы всю таблицу. Документы даже могут быть вложенными, и содержать в себе другие документы.
Данные хранятся в стандартных форматах, таких как XML, YAML и JSON. Такая форма хранения идеально подходит к объектам, которые используются в приложениях. Мы буквально сразу получаем полный объект который нам нужен, а в SQL нужно сначала приложить усилия и даже сделать несколько запросов и все собрать в необходимый вид.
Документы можно группировать друг с другом собирая их в коллекции, которые можно собирать в логическую иерархию, получая что-то по типу реляционных БД.
Это как шкаф на работе - в один ящик мы можем положить трудовые договоры, в другой - договоры с партнерами, а в третий договоры аренды.
Ничто нам не мешает сложить всё в одну кучу, но так удобнее. И вот эти ящики как раз и будут коллекциями в нашем случае. А отсутствие схемы позволяет нам положить в один ящик договоры, которые схожи логически, но имеют разную структуру внутри. Например, долгосрочный договор с сотрудником и договор с компанией. Коллекции есть не у всех БД такого типа, некоторые системы используют теги или древовидные иерархии.
Они часто используются для мобильных приложений и игр, блогов, интернет магазинов и всяких штук где у нас имеется много контента.
Самые популярные БД такого типа - MongoDB, Amazon DynamoDB, CouchDB.
Графовые БД (Graph DB)
Тут мы больше значения уделяем тому как данные связаны друг с другом, и эта БД лучше всего обрабатывает такие данные.
Тут у нас есть узлы, которые представляют данные и ребра (или соединения), которые описывают связь между этими данными. Помните как в реляционных базах мы записывали связь в отдельной таблице? Тут мы можем обойтись без нее, просто показав связь.
Такие базы просто необходимы для алгоритмов рекомендаций, социальных сетей, управления компьютерными сетями и маршрутизацией или даже обнаружения финансового мошенничества.
Самые популярные графовые базы: Neo4j и DGraph
Поисковые БД (Search-engine database)
Они, как понятно из названия, нужны для поиска данных из большого количества источников.
Работают они примерно также как и базы данных документов - мы добавляем документы с текстом внутри, а БД проанализирует весь текст в этих документах и создаст индексы для этого текста.
По сути это работает как указатели, которые ты видел в конце книги, где указывается какой-то термин и страница на которой он встречается.
И когда пользователь выполняет поиск, то сканируются только эти индексы, а не все документы в базе.
Ну и очевидно что они используются в качестве полнотекстового поиска, а также для хранения и анализа логов. Примеры - Elasticsearch, Solr, Algolia
Базы данных временных рядов (Time series database)
Это базы данных, оптимизированные для данных с отметками времени. Такое используется, для мониторинга систем, где мы храним значение времени и данные в этот момент. Например, загрузка сервера или количество подключений.
Примеры - InfluxDB и Prometheus
Многомодульные БД (multi-model)
Также существуют так называемые много-модульные БД (multi-model), которые поддерживают несколько моделей данных.
Например тот же рredis умеет и в ключ-значение, и документы с графами и даже временные данные обработает.