По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
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.
img
В данной статье пойдет речь о настройке самого простого софтфона, а именно – MicroSIP. Загрузка и установка Сперва необходимо скачать последнюю версию с официального сайта, я рекомендую качать portable версию – она не требует установки. Для этого необходимо зайти на сайт http://www.microsip.org/downloads и скачать кликнуть по ссылке «portable»: Скачается небольшой архив (2.5 Мб). Его необходимо разархивировать в любую директорию на вашем локальном диске. Далее необходимо запустить microsip.exe и произойдет запуск софтфона. Ниже на скриншоте можно увидеть его интерфейс: Обратите внимание, что значок телефона рядом с надписью MicroSIP в левом нижнем углу экрана подсвечен серым, что означает отсутствие активных аккаунтов. Настройка Далее необходимо пройти по следующему пути: Menu → Add Account… Откроется окно настройки, где: Account name - “имя” аккаунта, можно оставить пустым SIP server - адрес вашей АТС, в примере – 192.168.1.100 SIP proxy - в данном примере эта настройка не используется, часто может потребоваться при некорректной настройке АТС User - пользователь на АТС, как правило, такой же как и экстеншен Domain - снова адрес вашей АТС Login - номер вашего экстеншена Password - пароль вашего экстеншена Display name - имя, отображаемое в софтфоне На скриншоте ниже виден пример настройки: Обратите внимание, появилась кнопка Remove account, которая позволяет удалить свежесозданный аккаунт. Заключение Далее необходимо нажать на кнопку Save, и, если все было настроено корректно, серый значок телефона должен смениться на зелёный и у вас появиться возможность совершать и принимать звонки.
img
Всем привет! Сегодня в статье мы расскажем, как получить отчеты о системе Cisco Unified Communications Manager (CUCM) при помощи Cisco Unified Reporting. Для доступа к системе отчетов нужно в CUCM в верхнем правом углу в меню навигация выбрать Cisco Unified Reporting и нажать перейти. Затем нужно нажать System Reports и слева появится список отчетов, которые может сгенерировать система. Подробное описание каждого отчета можно посмотреть во вкладке Report Descriptions. Чтобы сгенерировать отчет необходимо выбрать его из списка слева и затем нажать Generate a new report. Также стоит заметить, что в зависимости от версии CUCM список доступных отчетов будет отличаться. При помощи кнопок справа на странице отчета можно скачать его (в формате .XML), загрузить или сгенерировать новый. Отчеты Unified CM Cluster Overview Информация о кластере CUCM, включая сетевые параметры и информацию о “железе”. Unified CM Data Summary Сводный отчет по данным CUCM (Например количество серверов, групп, DN’ов, шаблонов и так далее.). Unified CM Database Replication Debug Отладочная информация для репликации базы данных. Unified CM Database Status Отчет о состоянии базы данных Unified CM Device Counts Summary Информация о устройствах подключенных к CUCM (телефоны, шлюзы, транки). Указывается количество и используемый протокол. Unified CM Device Distribution Summary Информация о распределении устройств между нодами. Unified CM Extension Mobility Информация о использовании Extension Mobility (количество телефонов, пользователей и так далее.). Unified CM GeoLocation Policy Информация о политике разделения Geolocation. Unified CM Lines Without Phones Линии без подключенных телефонов. Unified CM Multi-Line Devices Телефоны с более чем одной линией. Unified CM Phone Feature List Отображение списка функций телефона. Unified CM Phones With Mismatched Load Список телефонов, у которых не совпадает конфигурация Configured Load и Active Load. Unified CM Phones Without Lines Список телефонов без линий. Unified CM Shared Lines Список телефонов с Shared Lines. Unified CM Table Count Summary Служебная информация о базе данных. Unified CM User Device Count Информация о количестве телефонов. Unified CM Voice Mail Информация по голосовой почте. Security Diagnostic Tool Отчет о компонентах защиты. Unified CM Directory URI and GDPR Duplicates Список дубликатов User Directory URI. Unified CM Phone Category Список телефонных моделей в заданной категории. Unified CM Phone Locale Installers Список версий прошивки, которые поддерживают установленные языковые пакеты. Unified Confidential Access Level Matrix Информация о матрице доступов.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59