По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
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.
Виртуализация серверов – это разделение одного физического сервера на несколько виртуальных серверов, каждый из которых работает под управлением собственной операционной системы. Эти операционные системы также известны, как «гостевые операционные системы». Они в свою очередь работают в другой операционной системе, которая также известна, как «хостовая операционная система». Каждый «гость», который работает таким образом, не знает о других «гостях», которые работают на том же хосте. Для того, чтобы обеспечить такую незаметность, используются различные методы виртуализации.
Разновидности виртуализации сервера:
Гипервизор
Гипервизор, или VMM (virtual machine monitor – монитор виртуальных машин), - это своего рода слой между операционной системой и оборудованием. Он обеспечивает работу необходимых служб и функций для того, чтобы несколько операционных систем могли работать без сбоев.
Он выявляет ловушки, отвечает на инструкции привилегированного процессора, организует очереди, выполняет диспетчеризацию и отвечает на аппаратные запросы. Операционная система хоста, которая управляет виртуальными машинами работает поверх гипервизора.
Паравиртуализация
Паравиртуализация основана на гипервизоре. В этой модели обрабатывается больше всего ресурсов, которые необходимы для эмуляции и организации программных ловушек в программно реализованной виртуализации. Гостевая операционная система перед установкой на виртуальную машину модифицируется и заново компилируется.
Производительность модифицированной гостевой операционной системы повышается, так как она взаимодействует напрямую с гипервизором, а потребление ресурсов эмуляцией сходит на нет.
Пример
: Xen в основном используют паравиртуализацию, где для поддержки административной среды, также известной как домен 0, используется настраиваемая среда Linux.
Преимущества:
Проще
Повышенная производительность
Нет дополнительного потребления ресурсов, связанного с эмуляцией
Недостатки:
Необходима модификация гостевой операционной системы
Полная виртуализация
Полная виртуализация очень похожа на паравиртуализацию. Она может эмулировать базовое аппаратное обеспечение, если это необходимо. Гипервизор перехватывает машинные операции, которые операционная система использует для выполнения операций ввода-вывода или изменения состояния системы. После того, как операции были перехвачены, они эмулируются в программном обеспечении, при этом коды состояния почти полностью можно сопоставить с теми, которые могли быть предоставлены реальным аппаратным обеспечением. Именно поэтому немодифицированная операционная система может работать поверх гипервизора.
Пример
: данный метод использует VMWare ESX. В качестве административной ОС используется настраиваемая версия Linux, также известная как Service Console. Этот метод не такой быстрый, как паравиртуализация.
Преимущества
:
Не требуется модификация гостевой операционной системы
Недостатки
:
Сложный метод
Более медленный из-за наличия эмуляции
Затрудняет установку нового драйвера устройства
Виртуализация с аппаратной поддержкой
Если говорить о принципе работы, то этот метод аналогичен полной виртуализации и паравиртуализации, за исключением того факта, что он требует аппаратной поддержки. Большая часть потребляемых гипервизором ресурсов при перехвате и эмуляции операций ввода-вывода и кодов состояния, которые выполняются в гостевой ОС, покрывается аппаратным расширением архитектуры х86.
Здесь можно запустить и немодифицированную ОС, так как для обработки запросов на доступ к оборудованию, привилегированных и защищенных операций, а также для связи с виртуальной машиной будет использоваться аппаратная поддержка виртуализации.
Пример
: аппаратную поддержку виртуализации обеспечивают такие технологии, как AMd – V Pacifica и Intel VT Vanderpool.
Преимущества
:
Не требуется модификация гостевой операционной системы
Гипервизор потребляет не так много ресурсов
Недостатки
:
Требуется аппаратная поддержка
Виртуализация на уровне ядра
Вместо того, чтобы использовать гипервизор, слой виртуализации запускает отдельную версию ядра Linux и рассматривает связанную с ней виртуальную машину как процесс из пользовательского пространства на физическом хосте. Это в какой-то степени упрощает запуск нескольких виртуальных машин на одном хосте. Для связи между основным ядром Linux и виртуальной машиной используется драйвер устройства.
Для виртуализации требуется аппаратная поддержка (Intel VT или AMD - V). В качестве контейнеров отображения и выполнения для виртуальных машин используется немного модифицированный процесс QEMU. Во многом виртуализация на уровне ядра – это специализированная форма виртуализации серверов.
Пример
: пользовательский режим Linux (UML - User – Mode Linux) и Kernel Virtual Machine (KVM).
Преимущества
:
Не требуется специальное программное обеспечение для администрирования
Низкое потребление ресурсов
Недостатки
:
Требуется аппаратная поддержка
Виртуализация на системном уровне или уровне ОС
Эта модель запускает несколько различных (с логической точки зрения) сред на одном экземпляре ядра операционной системы. Иначе его называют «подходом на основе общего ядра», так как все виртуальные машины используют одно общее ядро операционной системы хоста. Эта модель основана на концепции изменения корневого каталога «chroot».
сhroot начинает свою работу во время загрузки. Ядро использует корневые файловые системы для загрузки драйверов и выполнения других задач инициализации системы на ранних этапах. Затем оно переключается на другую корневую файловую систему с помощью команды chroot для того, чтобы организовать новую файловую систему на диске в качестве окончательной корневой файловой системы и продолжить инициализацию и настройку системы уже в этой файловой системе.
Механизм chroot виртуализации на системном уровне – это расширение этой концепции. Он позволяет системе запускать виртуальные серверы с их собственным набором процессов, которые выполняются относительно их собственных каталогов файловой системы.
Основное различие между виртуализацией на уровне системы и виртуализацией серверов состоит в том, что в одном случае можно запускать различные операционные системы в разных виртуальных системах, а в другом – нет. Если речь идет о виртуализации на системном уровне, то все виртуальные серверы должны использовать одну и ту же копию операционной системы, а если о виртуализации серверов, то здесь на разных серверах могут быть разные операционные системы (в том числе и разные версии одной операционной системы).
Пример
: FreeVPS, Linux Vserver, OpenVZ и другие.
Преимущества
:
Значительно проще, чем укомплектованные машины (включая ядро)
Можно разместить гораздо больше виртуальных серверов
Повышенная безопасность и улучшенная локализация
Виртуализация операционной системы практически не потребляет дополнительных ресурсов
Благодаря виртуализации операционной системы возможна динамическая миграция
Может использоваться динамическая балансировка нагрузки контейнеров между узлами и кластерами
При виртуализации операционной системы можно использовать метод копирования при записи (CoW - copy-on-write) на уровне файла. Он упрощает резервное копирование данных, экономит пространство и упрощает кэширование в сравнении с копированием при записи на уровне блока.
Недостатки
:
Возникшие проблемы с ядром или драйвером могут вывести из строя все виртуальные серверы
Приходилось ли вам сталкиваться с задачами, которые не представляется возможным решить встроенными средствами FreePBX? Например, это может быть необходимость подключить TTS, настроить «кастомную» обработку вызова при звонке на конкретный внутренний номер и прочие задачи. Поискав в интернет, вы, возможно, уже находили готовые контексты обработки вызовов для решения ваших задач, а, возможно, вы самостоятельно создавали их с нуля. Так или иначе, появляется вопрос: как подключить собственный контексты, написанные в файле /etc/asterisk/extensions_custom.conf в FreePBX? Об это и поговорим.
В нашем случае на помощь приходит модуль Custom Destinations. Назначения, созданные с помощью данного модуля, будут использовать специальные контексты, которые были созданы вручную и которые хранятся в конфигурационном файле /var/asterisk/extensions_custom.conf, а также эти назначения будут отображаться во всех других модулях, которые, так или иначе, участвуют в маршрутизации звонка, таких как: IVR, Queues, Announcement и прочие.
Настройка модуля
Перейдём к настройке. Чтобы попасть в модуль, с главной страницы переходим по следующему пути Admin –> Custom Destinations. Перед нами открывается следующее окно.
Обратите внимание на предупреждение, оно сообщает нам, что для работы с модулем нам необходимо быть опытными и знающими пользователями :) Чтобы создать новое назначение, нажмите на кнопку Add Destination, откроется следующее окно
Для каждого нового назначения необходимо указать следующие параметры:
Target - Здесь необходимо указать ранее созданный контекст, на который нужно отправить абонента в формате [context],[exten],[priority]. Допустим, мы написали следующий контекст:
[test_context]
exten => s,1,Answer()
exten => s,2,Playback(greetings)
exten => s,3,Voicemail(100)
exten => s,4,Hangup()
Набор действий, которые будет выполнять система по данному контексту следующий:
Отвечаем на звонок
Озвучиваем файл greetings
Отправляем на голосовую почту
Завершаем вызов
Таким образом, в поле Target можно записать следующее: test_context,s,1
Description - Простое описание, вновь создаваемого, назначения
Notes - Здесь можно дать более развернутое описание, для чего и при каких условиях используется данное назначение
Return - Возвращать ли звонок в родительский контекст, другими словами «обратно». Если выбрано Yes, то открывается список доступных направлений. Если No - звонок завершается
Важно: при указании опции Return удостоверьтесь, что ваш «кастомный» контекст заканчивается командой Return
Пример настройки Custom Destinations
Для примера было создано следующая запись
Здесь будет использоваться контекст test_context и после того, как все действия контекста будут завершены, модуль отправит звонок на IVR.
Теперь можно использовать созданное нами назначение в других модулях, например Announcement
Не забываем нажимать Submit и Apply Config