По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Всем привет! Сегодня в статье рассмотрим установку CentOS 7 Minimal, первичную настройку сети и установку графического интерфейса под названием Mate. У нас уже есть статья и видео об установке немного иной редакции CentOS 7 – Network Edition, но при установке Minimal есть несколько тонкостей, о них – ниже.
Первое отличие в том, что образ несколько больше - 700 Мб, но это всё равно несравнимо с объемом DVD или Full редакции. Следующее отличие, вытекающее из предыдущего – отсутствует возможность выбрать дополнительный софт для установки (скриншот ниже):
В CentOS 7 также добавилась возможность включить сетевой интерфейс непосредственно во время установки – в 6 версии такого не было, однако, я дополнительно продемонстрирую самый наглядный способ настройки сетевого интерфейса в 7 версии.
Процесс установки
Итак, выполняем все шаги последовательно как указано в нашем видео и статье по установке сетевой версии данной ОС, ждём 15-30 минут и вводим свои логинпароль (предварительно подключившись через терминал).
Первым желанием было проверить, работает ли сетевой интерфейс и был ли ему назначен адрес – я ввёл команду ifconfig, и, как оказалось, данная команда на 7 версии является устаревшей и вместо неё необходимо использовать команду ipaddr для вывода информации об интерфейсах и команду iplinkдля вывода статистики на них же.
Но так все привыкли к стандартным командам пакета net-tools, его необходимо будет установить с помощью команды yum install net-tools. Однако, помня первое ощущение непонимания, когда у меня не работала сеть в минимальной инсталляции на 6 версии, я хочу дополнительно показать очень простой способ её настройки – об этом ниже.
Важно! Команда ifconfig устарела. Для сетевого взаимодействия с сервером рекомендуем пользоваться командой «ip» (ip -a), которая по функциональности (с точки зрения L2 и L3) превосходит «ifconfig».
Настройка сетевых интерфейсов с помощью nmtui
Вводим команду nmtui - в итоге должен запуститься простой графический интерфейс для настройки сети (скриншот ниже):
Я, к примеру, хочу изменить настройки единственного интерфейса – выбираем первую опцию Edit a connection и видим следующую картину:
Выбираем Edit… и делаем с интерфейсом всё, что вздумается :) Как видно на скриншоте ниже, наш сервер получил IP - адрес по DHCP – меня это устраивает и я оставлю всё как есть. Главной целью было продемонстрировать данную утилиту – nmtui
Установка MATE и необходимых пакетов
Итак, почему MATE? Ответ прост – он гораздо легче дефолтного Gnome, очень нетребователен к ресурсам и крайне прост в установке. Итак, производим несколько простых шагов по установке пакетов(ниже):
yum groupinstall "Development Tools" - установка необходимого комплекта пакетов для работы GUI (только если уже не установлены) ;
yum install epel-release - установка EPEL репозитория;
yum groupinstall "X Window system" - установка группового пакета X Window System, это займет около 5 минут. Сам пакет имеет объем 73 Мб;
yum groupinstall "MATE Desktop" - установка непосредственно Mate – довольно объемный пакет - 506 Мб;
Далее, запускаем GUI! Вводим командуsystemctl isolate graphical.target, вводим имя юзера и пароль, и видим графический интерфейс (скриншот ниже):
Если хотите чтобы система по умолчанию запускалась в графическом виде, введите команду
systemctl set-default graphical.target
rm '/etc/systemd/system/default.target'
ln -s '/usr/lib/systemd/system/graphical.target' '/etc/systemd/system/default.target'
Графовые базы данных (Graph databases) – это нереляционные системы (NoSQL), которые определяют корреляции между сложно взаимосвязанными сущностями. Такая структура позволяет обойти ограничения реляционных БД и уделяет больше внимания отношениям между данными.
Графовая база данных позволяет аккуратно определять взаимосвязи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом.
В данной статье объясняется, что такое графовые базы данных, и как они работают. Но для начала можно быстро познакомиться с другими видами NoSQL.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.
Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.
Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.
Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.
Сравнение графовых и реляционных баз данных
Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.
Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.
Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.
В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:
Тип
Графовые БД
Реляционные БД
Формат
Узлы и ребра со свойствами
Таблицы со строками и столбцами
Связи
Представлены в виде ребер между узлами
Создаются с помощью внешних ключей между таблицами
Гибкость
Гибкие
Жестко заданные
Сложные запросы
Быстрые и отзывчивые
Необходимы сложные соединения
Варианты использования
Системы с взаимосвязанными зависимостями
Системы с транзакциями и более простыми отношениями
Как работают графовые базы данных?
Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.
При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.
По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.
Примеры использования графовых баз данных
Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:
Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.
Какие есть известные графовые базы данных?
С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.
JanusGraph
JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:
Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов
Neo4j
Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:
Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования
DGraph
DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:
Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API
DataStax Enterprise Graph
DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:
DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
Поддержка Gremlin и CQL для запросов
Плюсы и минусы графовых баз данных
В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.
Плюсы
Вот несколько плюсов графовых баз данных:
Гибкая и адаптивная структура
Четкое представление взаимосвязей между сущностями
Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей
Минусы
Ниже перечислены основные минусы системы:
Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
Графы не подходят для систем на основе транзакций
Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку
Заключение
Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.
В этой статье поговорим о локализации проблем функционирования ESXi/ESX.
Неисправности. Что может быть не так?
ПО, работающее в гостевой виртуальной машине - медленно реагирует на команды управления;
ПО, работающее в гостевой виртуальной машине, периодически прерывают работу;
Гостевая виртуальная машина работает медленно или не отвечает на запросы.
Проблемы с производительностью могут случаться из-за ограничений центрального процессора (CPU), переполнения памяти или, например, задержкой сети. Если виртуалки работают плохо, скорее всего имеют место траблы с памятью. Устраним?
Решение (воркэраунд)
Ограничения центрального процессора (проблемы CPU)
Чтобы определить, связана ли низкая производительность виртуалки с ограничением центрального процессора, надо:
Используйте команду esxtop для того, чтобы определить основные параметры производительности аппаратного сервера виртуалки
Проверьте командой load average загрузку. Если среднее значение нагрузки равно 1.00 , то физические ЦП (центральные процессоры) гипервизора ESXi/ESX полностью используются, а среднее значение нагрузки, равное 0.5, значит, что используются наполовину. Логика, думаю, вам понятна. Значение нагрузки, равное 2.00, означает, что система в целом переполнена (бегите в серверную с огнетушителем 👀)
Проверьте поле %READY на процент времени на момент, когда виртуальная машина была готова, но не смогла запуститься на физическом ЦП. При нормальных условиях эксплуатации это значение должно находиться в пределах 5%. Если это значение высокое, и виртуальная машина имеет плохую производительность, тогда проверьте ограничение центрального процессора:
Убедитесь, что на виртуальной машине не установлен предел ЦП.
Убедитесь, что на виртуальной машине не установлен пул ресурсов (Resource Pool).
Если среднее значение нагрузки слишком высокое и время ожидания не вызвано ограничением центрального процессора, тогда отрегулируйте нагрузку ЦП на хост. Чтобы настроить нагрузку на хост, выполните следующие шаги:
Увеличьте значение физического ограничения ЦП на хост
Или уменьшите виртуальное ограничение ЦП, выделенное хосту. Чтобы уменьшить это ограничение, сделайте:
Уменьшите общее количество ЦП, выделенных всем виртуальным машинам, работающих на узле ESX
Или уменьшите количество виртуальных машин, работающих на хосте (но это весьма грубый способ, как мы считаем)
Если Вы используете ESX 3.5, проверьте доступ к IRQ.
Переполнение памяти
Чтобы определить, связана ли низкая производительность с избыточностью памяти:
Используйте команду esxtop для того, чтобы определить основные параметры производительности аппаратного сервера виртуалки.
Проверьте параметр MEM в первой строке вывода. Это значение отражает отношение запрошенной памяти к доступной, минус 1. Например:
Если виртуальным машинам требуется 4 ГБ ОЗУ, а хост имеет 4 ГБ ОЗУ, то справедливо соотношение 1:1. После вычитания 1 (из 1/1) поле MEM overcommit avg считывает 0. Вывод - избытка нет и не требуется дополнительной оперативной памяти.
Если виртуальным машинам требуется 6 ГБ ОЗУ, а хост имеет 4 ГБ ОЗУ, то есть соотношение 1,5:1. После вычитания 1 (из 1,5/1), поле overcommit avg МЭМ считывает 0,5. Объем оперативной памяти превышен на 50%, что означает, что требуется на 50% больше доступной оперативной памяти.
Если память перегружается, отрегулируйте нагрузку на хост. Чтобы настроить нагрузку на память, выполните следующие действия:
Увеличьте количество физической оперативной памяти на хосте
Или уменьшите объем оперативной памяти, выделенной виртуальным машинам. Для уменьшения объема выделенной оперативной памяти:
Уменьшите общий объем оперативной памяти, выделяемой всем виртуальным машинам на узле
Или уменьшите общее число виртуальных машин на узле.
Определите, являются ли виртуальные машины "раздувающимися" или/и заменяемыми. Для обнаружения раздувания или замены:
Запустите esxtop
Введите m для просмотра памяти
Введите f для управления колонками вывода (полями)
Выберите букву J в поле Memory Swap Statistics "Статистика раздувания памяти" (MCTL)
Посмотрите на значение MCTLSZ. MCTLSZ (MB)отображает объем физической памяти гостя, возвращаемой драйвером баллона (Memory Ballooning).
Введите f для управления колонками вывода (полями)
Выберите букву для статистики свопов памяти (SWAP STATS)
Посмотрите на значение SWCUR. SWCUR (MB) отображает текущее использование обмена.
Чтобы устранить эту проблему, убедитесь, что раздувание и/или замена не вызваны неправильно установленным пределом памяти
Период ожидания запоминающего устройства
Чтобы определить, связана ли низкая производительность с задержкой хранения данных:
Определите, связана ли проблема с локальным хранилищем. Если связана, то перенесите виртуальные машины в другое место хранения.
Уменьшите количество виртуальных машин на одно логическое устройство.
Найдите записи журнала в Windows guests, которые выглядят следующим образом: The device, DeviceScsiPort0, did not respond within the timeout period.
Используя esxtop, найдите высокое время задержки DAVG.
Определите максимальную пропускную способность ввода-вывода, которую можно получить с помощью команды iometer.
Сравните результаты iometer для виртуальной машины с результатами для физической машины, подключенной к тому же хранилищу.
Проверьте наличие конфликтного обращения к ресурсу SCSI.
Если вы используете ресурсы хранения iSCSI и группу данных jumbo, убедитесь, что все настроено правильно.
Если вы используете ресурсы хранения iSCSI и передачу по нескольким трактам с использованием программного инициатора iSCSI, убедитесь, что все настроено правильно.
При выявлении проблемы, связанной с хранением:
Убедитесь, что аппаратный массив устройства и платы HBA сертифицированы для ESX/ESXi.
Убедитесь, что BIOS физического сервера обновлена.
Убедитесь, что встроенное ПО вашего HBA-адаптера обновлено.
Убедитесь, что ESX может распознать правильный режим и политику пути для типа массива хранения SATP и выбора пути PSP.
Задержка сети
На производительность сети может сильно влиять производительность ЦП. Исключите проблему производительности ЦП перед исследованием сетевой задержки.
Чтобы определить, вызвана ли низкая производительность задержкой сети, выполните следующие действия:
Проверьте максимальную пропускную способность виртуальной машины с помощью инструмента Iperf.
При использовании Iperf измените размер окон TCP на 64 K. Производительность также зависит от этого значения. Чтобы изменить размер окон TCP:
На стороне сервера введите следующую команду: iperf –s
На стороне клиента введите следующую команду: iperf.exe -c sqlsed -P 1 -i 1 -p 5001 -w 64K -f m -t 10 900M
Запустите Iperf с компьютера вне хоста ESXi/ESX. Сравните результаты с ожидаемыми, в зависимости от физической среды.
Выполните команду Iperf с другого компьютера вне хоста ESXi/ESX в той же VLAN на том же физическом коммутаторе. Если производительность хорошая, и проблему можно воспроизвести только на машине в другом географическом месте, то проблема связана с вашей сетевой средой.
Выполните команду Iperf между двумя виртуальными машинами на одном сервере ESX/portgroup/vswitch. Если результат хороший, можно исключить проблему с ЦП, памятью или хранилищем.
Если вы определяете параметры, которые ограничивают производительность системы в сети:
Если вы используете ресурсы хранения iSCSI и кадры jumbo, убедитесь, что все настроено правильно.
Если вы используете Network I/O Control,то убедитесь, что общие ресурсы и ограничения правильно настроены для вашего трафика.
Проверьте правильность настройки формирования траффика.