По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Спешим рассказать тебе дорогой читатель о том, как установить бесплатный Open Source, который поможет в организации кол-центра (Call Center). Речь пойдёт о решении GoAutoDial. В дальнейшем, планируем дополнить цикл статей о нём обзором, настройкой и примерами использования. /p> Как заявляет разработчик на своём сайте, GoAutoDial – это open source продукт, сочетающий в себе функционал предиктивного дайлера и IVR/ACD система на базе ОС CentOS, предназначенная для организации работы кол-центра. В качестве, собственно, системы для совершения звонков, «под капотом» GoAutoDial находится Asterisk версии 1.8. Установка В зависимости от того, какую систему Вы используете (32 или 64-бит), скачайте http://www.goautodial.org/projects/goautodialce последнюю версию образа GoAutoDial CE 3.3 с сайта разработчика: Запишите данный образ на диск или же загрузите на виртуальную машину и настройте свой сервер так, чтобы он загружался с диска с образом. Перед дальнейшей установкой, убедитесь, что сервер подключен к сети. Запустите сервер с GoAutoDial и нажмите Enter, когда увидите следующее окно: Далее Вам будет предложено ввести пароль для пользователя root: После чего начнётся процесс установки. У нас он занял всего на всего 4 минуты. Однако, длительность установки будет зависеть от технических характеристик сервера. Когда процесс установки завершится, Вы увидите вот такое окно и предложение выполнить перезагрузку сервера. Жмём на кнопку Reboot: На данном этапе, следует вытащить установочный диск из дисковода сервера или виртуального дисковода, если Вы устанавливаете GoAutoDial на вирутальную машину. После перезагрузки, вам будет предложено подключиться к консоли сервера, для этого введите реквизиты доступа пользователя root, которые вводили на начальном этапе установки. После успешной авторизации, Вы увидите сообщение, в котором будут указаны данные для подключения к web-интерфейсу GoAutoDial, его IP-адрес, который он получил по DHCP, а также логин и пароль администратора системы. На данном этапе, рекомендуется сделать полный апдейт сервера, для этого введите команду yum update -y Но поскольку система у нас шла с CentOS 5, который уже EOL, то мы получим ошибки следующего вида: YumRepo Error: All mirror URLs are not using ftp, http[s] or file. Eg. Invalid release/ removing mirrorlist with no valid mirrors: /var/cache/yum/base/mirrorlist.txt Error: Cannot find a valid baseurl for repo: base А чтобы от них избавиться, введите следующие команды: Внимание! Если в процессе ввода команд возникнут ошибки No such file or directory, то просто создайте те директории, на которые он будет ругаться и повторите ввод команды. Если вы используете 32-битную систему, то замените часть командыx86_64 на i386 # echo "http://vault.centos.org/5.11/os/x86_64/" > /var/cache/yum/base/mirrorlist.txt # echo "http://vault.centos.org/5.11/extras/x86_64/" > /var/cache/yum/extras/mirrorlist.txt # echo "http://vault.centos.org/5.11/updates/x86_64/" > /var/cache/yum/updates/mirrorlist.txt Далее вводим yum makecache и повторяем ввод yum update -y, который на этот раз должен удачно сработать и запустить обновление системы. Чтобы установить статический IP адрес, сконфигурировать DNS, настроить Firewall и автоматический запуск сервисов, а также установить настройки часовых поясов, введите команду setup в консоли. Перед Вами откроется графический интерфейс следующего вида: После любых изменений, выполненных в данном интерфейсе, рекомендуется выполнить перезапуск сервисов service mysqld restart и service httpd restart. Наконец, можно открыть любой браузер и подключиться к web-интерфейсу администратора GoAutoDial. Для этого введите IP-адрес из сообщения после первого подключения к консоли или же, если вы установили статический IP-адрес, то введите его в адресную строку браузера. Пароль и логин по умолчанию для подключения к web-интерфейсу администратора - admin/ goautodial.
img
Активное сетевое оборудование, должно обеспечивать долгосрочное и бесперебойное функционирование корпоративной сети. Своевременное выявление и устранение неисправностей является залогом успешной и эффективной работы компании. Именно поэтому очень важно уделить особое внимание системе мониторинга, которая бы отслеживала состояние активного оборудования и уведомляла об отклонении от нормальных показателей системного администратора по SMS, e-mail или другим средствам оповещения. Система мониторинга – это совокупность технических средств, осуществляющих постоянное наблюдение и сбор информации в локальной вычислительной сети на основе анализа статистических данных с целью выявления неисправных или некорректно работающих узлов и оповещения ответственных лиц. Функционал современных систем мониторинга позволяет отслеживать состояние таких сервисов как например: 1) Доступность хоста Путем периодической отправки запросов ICMP Echo-Request на адрес сетевого устройства 2) Доступность веб-сервера Путем отправки HTTP запроса на получение страницы 3) Доступность почтовых сервисов Путем периодической отправки диагностических SMTP сообщений Кроме того, можно производить замер времени отклика данных сервисов. Периодические проверки такого рода позволяют быстро определить на каком уровне возникла проблема и незамедлительно приступить к её устранению. Система мониторинга сети На приведенном выше рисунке показан простейший пример реализации системы мониторинга, контролирующей всего четыре устройства. В реальных же условиях парк активного оборудования может иметь куда больше узлов. Для осуществления грамотного мониторинга проводят объединение разных типов узлов в группы, например группа веб-серверов или группа маршрутизаторов. Такого рода разделение помогает систематизировать статистическую информацию и облегчает процесс наблюдения. Большинство систем мониторинга позволяют автоматизировать проверку устройств по SNMP и осуществлять диагностику с помощью различных плагинов (в том числе созданных вручную). Протокол SNMP (Simple Network Management Protocol) - был создан специально для нужд мониторинга сетевого оборудования. Все активные устройства L2 и L3 содержат так называемую Базу информации управления MIB (Management Information Base), в которой находятся основные параметры состояния оборудования. Например, загрузка CPU, статус интерфейсов, объем свободного места и др. Каждой такой записи соответствует уникальный идентификатор OID(Oject IDentifier). Имея нужный идентификатор, можно получить информацию об интересующем параметре по протоколу SNMP. Современные системы мониторинга позволяют автоматизировать данный процесс. Система, по протоколу SNMP, подключается к устройству, опрашивает его по интересующему OID, получает значение параметра и сравнивает его с заданным. Если обнаруживается несоответствие двух данных значений, то системы мониторинга реагирует и запускает процесс оповещения. Перед непосредственным внедрением системы мониторинга, необходимо провести обследование ЛВС, результатом которого должен стать перечень наблюдаемого оборудования, параметров и утвержденный алгоритм эскалации событий мониторинга. На основе анализа сетевой инфраструктуры заказчика формируются первые решения определяющие архитектуру будущей системы мониторинга. На следующем этапе осуществляется составление спецификаций и пакета проектной документации, с учетом пожеланий заказчика. Далее обычно следует внедрение разработанного решения на отдельном сегменте сети с ограниченным числом наблюдаемых узлов, с целью тестирования и отладки функционала предложенного решения. Заключительным этапом является масштабирование системы мониторинга, то есть расширение объема наблюдаемой ИТ-инфраструктуры до необходимого заказчику. Внедрение системы мониторинга – это важный шаг на пути к полной автоматизации ИТ-инфраструктуры, который ведет к повышению эффективности ее использования. Специалисты нашей компании не раз разрабатывали решения, которые оправдывают ожидания заказчиков и надёжно работают вот уже несколько лет.
img
В интернете можно найти множество статей с описанием шаблонов масштабирования баз данных (БД), но, в основном, это разрозненная информация с перечислением методик и практически без объяснений. Ниже приведено подробное руководство по шаблонам масштабирования БД, пошаговым объяснением принципов их работы и примерами использования. Практический пример Предположим, вы создали стартап, который предлагает совместные поездки по дешевой цене. Вы выбрали город для поездок, а первая реклама привлекла не более 10 клиентов. Вы храните информацию обо всех клиентах, поездках, местах, бронированиях и историях заказов в одной и той же БД и, скорее всего, на одной физической машине. У вас нет навороченного кеширования или конвейера обработки больших данных, ведь ваше приложение только появилось. На данный момент это – идеальный вариант: в базе мало клиентов, и система, вряд ли, бронирует по поездке каждые 5 минут. Но время идет. В вашей системе регистрируется все больше людей, ведь это самый дешевый сервис на рынке. Да и реклама сделала свое дело. Вы получаете по 10 заказов в минуту. Постепенно это количество увеличивается до 20, а затем и 30 бронирований в минуту. В этот момент вы замечаете, что система начинает тормозить: время отклика API сильно увеличилось, а некоторые транзакции блокируются или зависают и, в конечном итоге, не проходят. Время ответа приложения также увеличилось, что вызвало недовольство клиентов. Как же решить эту проблему? Шаблон №1 – оптимизация запросов и реализация пула соединений Первое решение, которое приходит на ум: кэш слишком часто использует нединамические данные (история бронирования, история платежей, профили пользователей и т.д.). Но прикладным уровнем кеширования вы не сможете решить проблему с временем отклика API, предоставляющим динамические данные (текущее местоположение водителя, ближайшая машина для конкретного клиента, текущая стоимость поездки после выхода на маршрут и т.д.). Вы приходите к выводу, что база данных слишком нормализована, поэтому вы решаете ее немного «разбавить» и добавляете несколько избыточных столбцов (такие столбцы часто попадают в операторы WHERE или JOIN ON в запросах). Это сокращает количество запросов на соединение, разбивает большие запросы на несколько маленьких и добавляет их результаты на прикладной уровень. Можно заняться и параллельной оптимизацией – настроить подключения к базам данных. Внешние и клиентские библиотеки БД доступны практически для всех языков программирования. Для кеширования подключений к БД можно воспользоваться библиотеками пула соединений. Либо вы можете настроить размер пула соединений в самой СУБД. Создание сетевого подключения – вещь весьма затратная, поскольку требует двусторонней коммуникации между клиентом и сервером. Пулы соединений помогают оптимизировать количество подключений. Библиотеки пула соединений реализуют мультиплексирование подключений – несколько потоков приложения могут пользоваться одним и тем же подключением. Вы замеряете время отклика API и замечаете снижение задержки на 20-50% (или даже больше). На данный момент это хорошая оптимизация. Затем вы расширили бизнес на еще один город и получили больше клиентов. Постепенно вы доходите до 80-100 бронирований в минуту. Ваша система не в состоянии справиться с таким объемом. Вы вновь замечаете увеличение времени ожидания API, а слой базы данных не справляется с нагрузкой. Но в этот раз оптимизация запросов не дает вам существенного улучшения производительности. Вы проверяете метрики системы и видите, что дисковое пространство заполнено, ЦП занят в 80% времени, а ОЗУ переполняется слишком быстро. Шаблон № 2 – вертикальное масштабирование или масштабирование вверх Изучив все системные метрики, вы не находите другого решения, кроме как обновить аппаратное обеспечение системы. Вы увеличиваете размер оперативной памяти в 2 раза, а объем диска – раза в 3. Это называется вертикальным масштабированием. Вы сообщаете группе по обслуживанию инфраструктуры, команде devops или агентам сторонних центров обработки данных (ЦОД) о необходимости обновления вашей машины. Но как настроить саму машину для вертикального масштабирования? Вы выделяете машину большего объема. Один из подходов заключается в том, чтобы не переносить данные со старой машины вручную, а настроить новую машину в качестве копии, или реплики (replica), уже существующего устройства, или источника (primary), прописав временную конфигурацию первичной реплики (primary replica). После завершения репликации назначьте новую машину в качестве primary и отключите старую. Поскольку обрабатывать запросы планируется на этой новой машине, все чтение/запись также будет вестись на ней. Отлично. Вы прокачали систему, и теперь все работает намного быстрее. Ваш бизнес идет на ура, и вы решаете расшириться еще до 3 городов. Теперь вы ведете деятельность в 5 городах. Трафик увеличился втрое, вы получаете по 300 заказов в минуту. Проблема с производительностью вернулась: размер индекса сильно сказывается на памяти, базу данных необходимо постоянно поддерживать, а сканирование таблицы с индексом замедлилось до невозможности. Вы подсчитали стоимость дальнейшего масштабирования системы, но цена не внушает доверия. Так что же делать? Шаблон №3 – разделение ответственности на команды и запросы (CQRS): Вы понимаете, что та самая большая машина не в состоянии обработать все запросы на чтение/запись. Да и чаще всего компаниям нужны транзакционные возможности на запись (write), а не чтение (read). Вас даже устраивает небольшая несогласованность данных или замедление операций read. В принципе, раньше это тоже не казалось вам проблемой. Вы решаете, что неплохо было бы разделить операции чтения и записи на физической машине. Это позволит отдельным машинам выполнять больше операций чтения/записи. Теперь вы берете целых 2 большие машины и настраиваете их репликами для текущего компьютера. Репликация базы данных решит вопрос с переносом данных с primary машины на реплики. Вы перенаправляете все запросы на чтение (буква Q в CQRS, что означает «запрос» - Query) в реплики – любая реплика может обслуживать любой запрос на чтение. А все запросы на запись остаются на первичной машине. Возможна небольшая задержка в репликации, но в вашем конкретном случае это не критично. Вариант с настройкой primary-replica вполне подходит для большинства стартапов среднего масштаба, получающих по сотням тысяч запросов ежедневно… но при условии, что компании периодически архивируют старые данные. Вы вновь расширились на 2 города, и замечаете, что primary-машина не справляется со всеми запросами на запись. Многие такие запросы приходят с опозданием. Более того, задержка между primary и replica начинает сказываться на клиентах и водителях. Например, поездка завершена, клиент успешно ее оплачивает, но водитель не видит платеж, поскольку активность клиента – это запрос на запись, который идет на машину primary, а активность водителя – это запрос на чтение, который приходит на одну из реплик. Вся система настолько замедлилась, что водитель не видит платежа как минимум секунд 30, и это вызывает недовольство как со стороны клиента, так и у самого водителя. Как же поступить сейчас? Шаблон №4 – репликация с несколькими источниками Конфигурация primary-replica помогла вам успешно масштабироваться, однако теперь для операций записи не хватает возможностей. Быть может, вы согласитесь слегка пожертвовать быстротой запросов на чтение. А почему бы не перенести запросы на запись тоже в реплики? В модели с несколькими источниками (multi-primary) все машины работают как источник, и как реплика. Такая структура чем-то напоминает замкнутый круг из машин: A->B->C->D->A. «B» может реплицировать данные из «A», «C» – реплицирует данные из «В», «D» – дублирует данные из «C», а «A» делает тоже самое из «D». Вы можете выполнять операцию чтения и одновременно записывать данные в любой узел; вы можете транслировать запрос во все узлы, а значение вернет один из откликнувшихся узлов. Все узлы имеют одинаковую схему БД, один и тот же набор таблиц, индекс и т.д. Но нужно следить, чтобы в узлах одной таблицы не было конфликта по id , иначе при трансляции запросов несколько узлов вернут разные данные по одному и тому же id. Вообще считается, что для ID лучше использовать UUID или GUID. Еще один недочет данной системы: из-за трансляции запросов и поиска корректного результата, запросы на чтение могут оказаться неэффективными. Это, своего рода, принцип распределения/сборки в действии. И вот вы вновь масштабировали бизнес. В этот раз на 5 новых городов. Система не справляется. Теперь вам нужно обрабатывать по 50 запросов в секунду. Вам очень не хватает обработки большого количества параллельных запросов. Но как это сделать? Шаблон №5 – декомпозиция Вы знаете, что база данных location получает много трафика на чтение/запись. Вполне возможно, что соотношение записи к чтению составляет 7:3. Это создает большую нагрузку на существующие БД. В таблицах location содержится несколько первичных данных: долгота (longitude), широта (latitude), отметка времени (timestamp), ID водителя (driver id), ID поездки (trip id) и т.д. Там практически нет информации о поездках или данных пользователя, его платежах и т.д. Возможно, стоит разделить таблицы location на отдельную схему? Как насчет того, чтобы распределить эту БД по отдельным машинам с корректно настроенной конфигурацией primary-replica или multi-primary? Это называется декомпозицией данных по функциональности. В разных БД можно хранить данные, разделенные по функциональному признаку, а результат (при необходимости) агрегируется на серверном уровне. Такой способ позволит вам масштабировать нужный функционал с большим количеством запросов на чтение/запись. В то же время прикладной или серверный уровень приложения должен будет заняться объединением результатов, что приведет к значительному изменению кода. Теперь представьте себе, что вы масштабировались до 20 городов в своей стране и планируете открыть филиалы в Австралии. Растущий спрос на ваше приложение требует все более быстрого времени ответа. Ни один из методов выше с этим не поможет. Вам нужно масштабировать систему так, чтобы при расширении в другие страны/регионы не приходилось слишком часто проектировать и менять архитектуру. Как же тогда поступить? Шаблон №6 – горизонтальное масштабирование Вы хорошо загуглили эту тему, почитали массу статей о том, как другие компании решали такую проблему, и поняли, что настал момент масштабироваться горизонтально. Вы выделили, скажем, 50 машин – все с одинаковой схемой БД и одинаковыми наборами таблиц. На каждой машине хранится лишь часть данных. Поскольку во всех БД хранится один и тот же набор таблиц, вы можете спроектировать систему таким образом, чтобы реализовать привязку данных (то есть все связанные данные хранятся на одной машине). В каждой машине может быть своя реплика; реплики используются для восстановления после сбоя. Каждая такая база данных называется «шардом». На физической машине может быть один или несколько шардов – их количество зависит от нужной вам схемы проектирования. Вы должны придумать ключ шардирования, который бы всегда относился к одной и той же машине. Представьте себе много машин с кучей связанных данных в одном наборе таблиц; операции на чтение/запись запрашиваются для одной и той же строки или набора ресурсов на одной и той же машине с БД. Реализовать шардинг довольно сложно. По крайней мере, так говорят инженеры. Но при обслуживании миллионов или даже миллиардов запросов, рано или поздно вам придется пойти на столь непростой шаг. Настроив шардинг, вы уверены, что сможете масштабироваться во многие страны. Ваш бизнес разросся настолько, что инвесторы вынуждают вас расширяться на другие континенты. И тут опять возникают проблемы. Все то же время отклика API. Ваш сервис находится в США, и у пользователей из Вьетнама возникают трудности при бронировании. Но почему? И что же делать? Шаблон №7 – умное сегментирование центров обработки данных Ваш бизнес развивается в Америке, Южной Азии и нескольких странах Европы. Каждый день вы получаете миллионы заказов, а ваш сервер атакуют миллиарды запросов. Поздравляю! Это пиковый момент в вашей деятельности. Запросы из приложения поступают с разных континентов и проходят через сотни или даже тысячи серверов в интернете, поэтому время отклика растет. Может, распределить трафик по центрам обработки данных? Вы могли бы настроить ЦОД в Сингапуре, и он бы обрабатывал все запросы из Южной Азии. Затем сделать еще один в Германии – он займется всеми запросами из европейских стран, и оставить ЦОД в Калифорнии для обработки американских запросов. Кроме того, вам понадобится репликация между ЦОД – на случай, если потребуется восстановление после сбоя. Если центр обработки данных в Калифорнии выполняет репликацию сингапурского ЦОД, то в случае аварии в Калифорнии (стихийные бедствия, отсутствие электричества и т.д.), все запросы из США будут передаваться в Сингапур и наоборот. Такой метод масштабирования подходит для: обслуживания миллионов клиентов из разных стран, сохранения всех данных и поддержания постоянной доступности системы. Заключение В статье приведены общие методы по масштабированию базы данных. Стоит сказать, что у большинства инженеров нет достаточных возможностей для реализации всех шаблонов. Но лучше знать о существовании таких схем, которые в будущем могут помочь вам с проектированием архитектуры и систем.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59