По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
В одной из предыдущих статей мы рассматривали такой инструмент сетевого инженера как Puppet. Как мы выяснили, это решение экономит кучу времени администратора в сетях, которые насчитывают большое количество узлов. При этом в силу кроссплатформенности данное решение позволяет осуществлять настройку различных операционных систем и их версий для корректной работы сети. Эта программа имеет клиент-серверную архитектуру, то есть периферийные машины, на которых установлена клиентская часть, запрашивают и получают обновленные файлы с актуальными параметрами конфигурации, а затем программа осуществляет обновление параметров операционной системы в автоматическом режиме. Сегодня мы разберем конкретные примеры использования данного решения -зачем оно нужно и где оно применяется. На самом деле, сфера применения данного решения довольно широка. Это и небольшая локальная сеть группы разработчиков небольшого приложения на Android, сети покрупнее у компаний вроде небольших торговых сетей, сети больших организаций (таких, например, как сеть промышленного предприятия), и сети мегакорпораций, насчитывающие внутри себя десятки тысяч узлов. Как мы и писали ранее, манифесты Puppet, которые пишутся на языке, имеющем определенное сходство с Ruby (на котором и написана, в общем-то программа Puppet), хранятся в хранилище на сервере. Актуальные конфигурации настроек выдаются по запросам от клиентских машин. Это позволяет осуществлять быструю передачу однотипных настроек конфигурации, а затем устанавливать их параллельно на каждой клиентской машине, используя ее аппаратные мощности. Это решение применяется во многих компаниях. Официальными партнерами Puppet являются Нью-йоркская фондовая биржа NYSE, которая является частью межконтинентальной фондовой биржи ICE. На текущий момент более 75% серверов ICE управляются посредством Puppet. Применение данного решения позволило снизить нагрузку на администратора теперь один администратор без снижения производительности может обслуживать в 2,2 раза больше серверов, чем раньше. Значительно повышается скорость подготовки среды там, где раньше требовалось 1-2 дня, Puppet справляется примерно за полчаса. Кроме этого, Puppet замечательно справляется с передачей настроек безопасности, что позволяет обеспечить общую безопасность во всей системе, исключая уязвимости на периферии. Также использует Puppet такой представитель IT-индустрии, как компания Splunk.Inc. Эта компания занимается разработкой систем анализа данных для крупных корпораций и имеет офисы в 12 странах мира. С помощью Puppet здесь реализованы улучшения работы облачной технологии, а также улучшилась поддержка конечных пользователей. Специалисты компании отмечают значительное ускорение развертывания сети, и более эффективное управление клиентской средой, за счет лучшей согласованности Puppet по сравнению с ранними программными решениями. Кроме того, Puppet экономит время разработчиков если ранее многие машины требовали ручной корректировки настроек, то сейчас все происходит автоматически, позволяя выделять высвобождаемое время для разработки новых программных решений и обслуживания пользователей. Еще одним ярким примером эффективного применения Puppet является компания Staples один из ведущих производителей канцтоваров в мире. У этой компании широко разветвлённая сеть офисов, поэтому построение надежной и эффективной сети это одна из приоритетных задач. Используя решения Puppet, корпорация Staples развертывает сети более эффективно, а за счет отличной совместимости Puppet с различными операционными системами и другими программными продуктами, Staples успешно комбинирует решения различных команд разработчиков, подбирая и внедряя наиболее эффективные из них в свою систему управления сетью. Также специалисты компании Staples отмечают высокую надежность и эффективность данного решения. Если же упоминать использование Puppet в сравнительно небольших организациях, то администраторы небольших компаний также отмечают гибкость и удобство этой системы. Если компания насчитывает до 500 сотрудников, то она будет иметь не слишком крупную сеть. Но даже в этом случае сетевой инженер должен произвести настройку каждой машины. Разумеется, настраивать вручную несколько сотен рабочих станций - дело неблагодарное. Поэтому Puppet серьезно сокращает время на обслуживание сети и позволяет админу заняться другими задачами.
img
В наши дни смартфоны оснащены намного мощной начинкой, чем нужно для запуска легковесного SSH клиента для подключения к VPS (виртуальный частный сервер) и решить какую-то критическую проблему, если под рукой нет ноутбука и Wi-Fi. SSH клиенты для смартфонов На самом деле, все мобильные SSH-клиенты позволяют делать то же самое: подключиться по SSH к серверу. Друг от друга они отличаются тем, насколько удобны они в использовании на мобильном устройстве. Ведь клавиатура на мобильном устройстве имеет свои особенности, основное её предназначение переписка и набор коротких сообщений, а не кодирование. Даже набирать - и / стандартной iOS-клавиатуре довольно сложно, так как требуется нажать три кнопки. Хорошие мобильные SSH-клиенты упрощают этот процесс. Например, Termius - очень популярный бесплатный SSH-клиент для iOS и Android. Интерфейс самого терминала предоставляет обычную клавиатуру, а над ней расположены элементы управления, которые не часто используются на обычной мобильной клавиатуре. Например, для часто используемой клавиши-модификатор Ctrl у Termius есть отдельная кнопка рядом с Esc. Так же в командной строке часто используются тире и косые черты /, поэтому под них также выделены отдельные клавиши, что сильно упрощает процесс набора. Вне терминала тоже интерфейс очень функциональный: удобное создание новых SSH ключей, а также есть опция передачи ключей на Macbook, для последующего добавления в список authorized_keys на сервере. Termius доступен бесплатно для платформ iOS и Android, но такие функции как вкладки, переброс агента SSH, SFTP подключение доступно только Pro версии, подписка на которую стоит $8 в месяц. Prompt - это премиум-клиент для iOS, который сочетает в себе множество полезных функций. Он имеет тот же дизайн панели быстрого доступа, что и Termius, но может меняться в зависимости от приложения. Это приложение также поддерживает сохранение часто используемых команд как шорт-каты, что освобождает от постоянного ввода одних и тех же команд. Оно стоит 15 долларов, но это разовая цена и включает все премиум функции. Mosh Mosh является альтернативой SSH и построен специально для мобильных пользователей, так как использует UDP. Традиционное SSH ожидает ответа сервера перед тем, как отображать введенные символы, что сильно раздражает при подключениях с большим временем задержки. В то время как 4G имеет хорошую среднее время отклика - 50 мс, то при соединении по 3G, задержка может вырасти до более чем 300 мс. Mosh помогает обходить это ограничение, и значительно уменьшает время отклика: Кроме этого, Mosh не разрывает соединение, если интернет оборвался, что часто случается с мобильным интернетом. В любом случае, можно использовать tmux или screen, но иметь под рукой Mosh, который поддерживает эту функцию «из коробки» очень удобно. Mosh как опция включена в Termius и Blink. А вот интеграции с Prompt нет, так как последняя не распространяется свободно. Используйте tmux или screen для непрерывной работы После установления соединения нужно подключиться к tmux или screen. Tmux терминальный мультиплексор, который позволяет запускать несколько терминальных сессий в одном окне. Также он дает возможность отключаться от сессии при том, не завершая его на сервере. Таким образом, откуда угодно можно подключиться к запущенной сессии. Например, можно запустить сессию на компьютере, а потом подключиться к ней со смартфона. Если tmux не установлен, сделать это можно командой: sudo apt-get install tmux А затем, дело за малым: создано новую сессию и задать ей имя: tmux new -s session После этого в нижней части окна появится строка состояния, которая указывает на то, что вы работаете в tmux. Чтобы отключиться от сессии введите команду: tmux detach Или просто нажмите комбинацию клавиш Ctrl+B, а затем D, но может быть неудобно делать это на смартфоне. Вместо этого можно использовать команду exit. Сессия продолжает выполняться на сервере; запущенные программы, журнал команд и все остальное продолжают выполняться в фоновом режиме, даже если вы не подключены к сети. Для повторного подключения к сеансу используйте: tmux a -t session В некоторых SSH-клиентах, таких как Prompt, можно задать команду startup, которая будет выполняться при подключении к ней. Таким образом, если на сервере запущен сеанс tmux, к которому всегда подключаетесь, используйте команду startup для автоматического подключения.
img
Многомерные системы управления данными (МСУБД) объединяют несколько систем баз данных в одну. Вместо работы с несколькими моделями и поиска возможностей для их объединения, МСУБД предлагает общий механизм для различных типов данных. В данной статье приводится подробный обзор многомерных баз данных. Что такое многомерные базы данных? Многомерная база данных (Multi-Model Database) – это система управления, которая сочетает несколько типов БД в одну серверную систему. Большинство СУБД поддерживает одну модель БД, а в МСУБД можно хранить, запрашивать и индексировать данные из нескольких моделей. Важное преимущество многомерных БД заключается в многоязычной сохранности, когда не нужно искать способы для объединения различных моделей. Гибкий подход позволяет хранить данные разными способами. В результате вы получаете: Гибкое и динамичное программирование Снижение избыточности данных Например, изучать взаимосвязи между точками данных или создавать систему рекомендаций гораздо проще с помощью графовых БД, а реляционные БД лучше подходят для определения связи между столбцами данных. Ключевая функция МСУБД заключается в ее способности преобразовывать данные из одного формата в другой. К примеру, данные в формате JSON быстро преобразуются в XML. Преобразование форматов данных обеспечивает дополнительную гибкость и упрощает соответствие определенным требованиям проекта. Примеры использования МСУБД Варианты использования СУБД позволяют лучше понять принципы работы данной модели. Анализируя практические примеры, вам становится ясно, как несколько моделей работают в единой системе. Хранение и управление несколькими источниками данных Классическая IT-система использует различные источники данных. Информация не всегда хранится в том же формате или в той же базе данных. Несколько форматов складываются в сложную систему – трудную для поддержания и поиска данных. Хранение данных в МСУБД облегчает администрирование систем. Все находится в одной базе, поэтому на хранение и управление данными из разных источников тратится меньше времени. Расширение возможностей модели Многомерные базы данных предлагают расширения для моделей. Особенности одних моделей перекрывают недочеты других. Например, очень просто запрашивать данные в JSON-формате через SQL-запросы. Нет необходимости корректировать исходный источник данных. Расширяемость сокращает время обработки данных и устраняет необходимость в ETL-системах (извлечение, преобразование, загрузка). Гибридные среды данных Классическая среда данных разграничивает операционные данные от аналитических. Данные для анализа необходимо преобразовать и хранить отдельно от операционных. Происходит задвоение, и качество данных снижается. Разделенное пространство повышает затраты на техническое обслуживание. Всем базам данных необходимо администрирование и управление резервным копированием. Многомерная БД использует гибридный подход к хранению данных. Унифицированные узлы, в которых хранятся транзакционные данные и из которых извлекаются аналитические, намного проще поддерживать. Централизация данных У данных в организации есть определенные ограничения. Такие ограничения нужны, но они усложняют работу с информацией внутри компании. Многомерные БД хранят данные в формате as-is («как есть»), поэтому никакие преобразования не нужны. Централизация данных дает ценную информацию о существующих данных и предлагает возможности для создания новых вариантов использования. Поиск больших данных Hadoop отлично справляется с обработкой больших объемов данных в разных моделях. Основная причина – скорость получения, обработки и хранения данных. Единственное, чего не хватает Hadoop, – это эффективного механизма поиска. Если взять вычислительные мощности Hadoop и объединить их с возможностями поиска по многомерной БД, то получится функциональная система. Процесс работы становится масштабируемым и удобным для выполнения задач над большими данными. Плюсы и минусы многомерной базы данных В многомерных базах данных есть свои плюсы и минусы. В таблице ниже перечислены ключевые пункты: Плюсы Минусы Постоянство данных Сложность Динамичность Все еще в стадии разработки ACID-совместимость Не хватает методов моделирования Подходят для сложных проектов Не подходят для простых проектов Такая модель подходит для корпоративных настроек с множеством данных. Разные секторы пользуются данными для разных задач. Но детализированной и уже настроенной структуре многоязычной сохранности может не хватать возможностей многомерной системы. Плюсы Преимущества многомерных баз данных: согласованность данных между моделями за счет единой серверной системы динамичная среда с использованием различных типов данных на одной платформе отказоустойчивость, из-за ACID-совместимости подходят для сложных проектов с множественным представлением данных Минусы Недочеты многомерных баз данных: сложность МСУБД, из-за чего с ними трудно работать модель БД все еще развивается и не имеет окончательной формы ограниченная доступность различных методов моделирования не подходит для более простых проектов или систем Какие многомерные базы данных считаются самыми лучшими? На рынке представлено огромное множество многомерных типов БД. Их самой примечательной особенностью является поддержка нескольких моделей на одном сервере. Некоторые БД накладывают несколько моделей на сервер через компоненты. Но такие типы БД не считаются подлинными многомерными базами. Еще одно важное отличие – доступные методы моделирования. Этот аспект крайне важен для того, чтобы получать максимальную пользу от доступных данных. MarkLogic Server MarkLogic Server – это многомерная нереляционная база данных. Она появилась как хранилище XLM, а затем была доработана для хранения различных моделей: документной графовой текстовой пространственной типа «ключ – значение» реляционной Это универсальная, эффективная и безопасная база данных. Возможности сервера MarkLogic: Безопасность и управление. Интегрированное управление безопасностью данных и пользователей. ACID-совместимость. Обеспечивает строгую согласованность данных. Расширенный поиск. Доступ к данным обеспечивает встроенная поисковая система с семантическим поиском. Разноплановая аналитика. Вам доступны настраиваемые инструменты для аналитики и бизнес-аналитики. Встроенное машинное обучение. Интеллектуальное автоматизированное курирование данных с помощью встроенных алгоритмов машинного обучения обеспечивает более быстрый доступ к данным. Отказоустойчивость. Mark Logic предлагает высокую доступность и систему аварийного восстановления, помогающую избегать любого рода сбоев. Поддержка гибридного облака. База данных позволяет самостоятельно управлять развертыванием с помощью гибридных облачных решений. ArangoDB ArangoDB – это нативная многомерная система управления базами данных. Она поддерживает следующие форматы данных: документные графовые «ключ-значение» База данных извлекает и изменяет данные с помощью унифицированного языка запросов AQL. К другим важным особенностям относятся: Расширенные соединения. Позволяет соединять данные с помощью гибких запросов, что снижает их избыточность. Транзакции. Выполнение запросов к нескольким документам с доступной изоляцией и согласованностью транзакций. Сегментирование. Синхронная репликация путем сегментирования позволяет снижать внутреннюю кластерную связь, повышая при этом производительность и скорость соединения. Репликация. Репликация обеспечивает распределенную БД в пределах одного центра обработки данных. Многопоточность. Благодаря многопоточности, БД может использовать несколько ядер. OrientDB OrientDB – это многомерная нереляционная база данных с открытым кодом, написанная на Java. Эта БД поддерживает следующие модели: документную графовую тип «ключ-значение» объектную пространственную OrientDB первая ввела несколько моделей на уровне ядра. Эта база данных поставляется с рядом уникальных функций, к которым относятся: Поддержка SQL. БД поддерживает SQL-запросы, благодаря чему программистам легче переключиться с реляционных моделей на OrientDB. ACID-совместимость. База данных полностью транзакционна; таким способом достигается ее надежность. Распределенная. Полная поддержка репликации с множеством master на разных выделенных серверах. Портативная. Позволяет быстро импортировать реляционные базы данных. Заключение Существует великое множество методов моделирования баз данных, и в каждом решении можно найти свои плюсы и минусы. Многомерные БД стремятся объединить различные базы данных в единую серверную систему, благодаря чему при разрастании системы ее сложность и потребление ресурсов не увеличиваются.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59