По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Компания Citrix предлагает сервера, приложения, виртуализацию, сетевые решения, программное обеспечение как услугу (SaaS) и облачные вычисления для бизнес-индустрии по всему миру. За плечами компании Citrix – богатая история помощи бизнесу достижения высоких позиций на рынке, а также продаж значительной части линейки продуктов LogMeIn в начале 2017 года. История Citrix Citrix Systems Inc – это американская компания, специализирующаяся на разработке программного обеспечения и приложений для облачных вычислений. Компания, основанная в 1989 году Эдом Якобуччи, бывшим сотрудником IBM, была известна как Citrus. Изначальный штаб сотрудников состоял из пяти инженеров, а в проект было инвестировано 3 миллиона долларов. Вынужденная сменить название после иска о нарушении прав на товарный знак, компания примкнула к бренду UNIX, чтобы создать имя, под которым она известна сейчас. После этого компания осуществила первую аренду средств удаленного доступа для оборудования, работающего под управлением ОС Windows, разработанной Microsoft. Вскоре после этого компания перешла на разработку тонких клиентов, использовавшихся для удаленного доступа к серверам. Технология, которая позволила Citrix создать набор приложений для удаленного доступа, была разработана после присоединения ExpertCity и Sequoia Software в 2001 году. По мере того, как компания Citrix присоединяла к себе другие компании, она расширяла свои возможности в сфере виртуализации настольного компьютера и серверов, увеличивая при этом число обслуживаемых клиентов. Идеальная площадка для запуска продуктов в области программного обеспечения как услуги (SaaS) и инфраструктуры как услуги (IaaS) Citrix обязана своим появлением технологии создания облаков. Несмотря на то, что компания Citrix сконцентрировалась на разработке приложений по виртуализации, ассортимент фирмы GoTo, включая GoToAssist, GoToMeeting, GoToMyPC, объединенный в самостоятельное направление, стал широко использоваться среди бизнес-пользователей. LogMeIn объявили о слиянии с Citrix в 2016 году, когда обе компании приобрели 50% долю в семействе GoTo, при этом средства для работы с удаленного доступа LogMeIn перешли на новый уровень интеграции со средствами для работы с удаленным настольным компьютером Citrix. Штаб-квартира компании находится в Форт-Лодердейле, штат Флорида, и в Санта-Кларе, штат Калифорния. У Citrix также есть офисы в Роли (Северная Каролина), Австралии, Индии, Японии и Великобритании. Компании, поглощенные Citrix За 29-летнюю историю компания Citrix поглотила более 50 компаний, большинство из которых пополнили существующий ряд продуктов или помогли расширить зону влияния компании, не приводя к какой-либо радикальной диверсификации. Первое поглощение состоялось спустя восемь лет после основания компании Citrix. Это была покупка австралийской фирмы DataPac, помогшей компании Citrix закрепиться в Азиатско-Тихоокеанском регионе (АТР). За последовавшее десятилетие компания Citrix сделала несколько важных приобретений, послуживших основой для запуска некоторых ключевых продуктов, в том числе Expercity, в 2004 году. Expercity повлекли за собой развитие комплекта GoTo-Netscaler в 2005 году, а в 2007 - XenSource, под чьим именем были выпущены XenApp и XenDesktop. Одним из недавних приобретений компании была Cedexis, купленная в феврале 2018 года. Компания Citrix купила ее для «оптимизации производительности приложений и контента в мире гибридных мульти-облачных вычислений», как говорится в заявлении генерального директора по разработке продукции. Последнее на данный момент поглощение платформы для микро-приложений Sapho было завершено в 2018 году и обошлось компании в 200 миллионов долларов. Компания Citrix планирует напрямую внедрить технологию Sapho, чтобы повысить осведомленность сотрудников. Между тем Стив Шах, вице-президент по управлению продуктами, прокомментировал это так: «IT-специалисты будут способны реагировать быстрее и действовать лучше при устранении неполадок в сети, управлении нагрузкой облаков и обработке изменений емкости в соответствии с нуждами бизнеса. Более того, IT-отдел сможет сократить сетевые и облачные расходы, обеспечивая при этом наилучшее качество взаимодействия с пользователем». Что продает Citrix? Все продукты Citrix можно разделить на три линии: Workspace, Networking и Analytics. До масштабного ребрендига, состоявшегося в мае 2018 года, всего через несколько дней после ежегодного мероприятия Synergy, компания так же предлагала приборы для удаленного доступа под брендом Xen. Эти продукты, известные ранее как XenApp, XenDesktop и XenMobile, сейчас переименованы в Citrix Virtual Apps, Citrix Virtual Desktops и Citrix Endpoint Management соответственно, теперь подпадают под Citrix Workspace наряду с Citrix Hypervisor, ранее XenServer, и Citrix Content Collaboration, ранее ShareFire, среди прочих продуктов. Virtual Apps обеспечивают поддержку для приложений, Virtual Desktops поддерживают удаленный доступ к рабочему столу. Hypervisor - это платформа для виртуализации серверов, обеспечивающая лучшую производительность приложений и настольных ПК. Endpoint Management, входящая в эту ветвь производства Citrix, является гарантом мобильности компании. Content Collaboration - это продукт Citrix для синхронизации и обмена файлами, помогающий компаниям обмениваться контентом локально и в облаке с другими сотрудниками, такими как коллеги и клиенты. Компания Citrix также предлагает ряд сетевых продуктов, которые она приобрела у Netscaler - название, существование которого также прекратилось в процессе ребрендинга 2018 года. Citrix Networking, вторая линия продуктов, включает Citrix ADC, Citrix Web App Firewall, Citrix Gateway, Citrix Application Delivery Management, Citrix SD-WAN. Все они способны помочь предприятиям работать лучше. Их можно задействовать и в центре обработки данных, и в филиале, и в облаке и на мобильном телефоне. Citrix Analytics, третья линия продуктов, применяет машинное обучение для обеспечения анализа поведения пользователей и проактивного анализа безопасности. Продукты этой линии собирают данные по всему портфелю Citrix, генерируя действенные идеи, позволяющие администраторам обрабатывать угрозы безопасности пользователей и приложений, отслеживая потенциальные уязвимые места в организации. Citrix на бизнес-арене Citrix является публичной компанией, котирующейся на фондовой бирже NASDAQ. Результаты за четвертый квартал 2017 года показали рост выручки на 6% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года (778 миллионов долларов США против 735 миллионов долларов США). Большая часть этого роста была обеспечена подразделением «Программное обеспечение как услуга» (рост на 38% в годовом исчислении) и профессиональными услугами (рост на 13% в годовом исчислении). В целом за 2017 год годовой доход составил 2,82 млрд. долларов против 2,74 млрд долларов в 2016 году, увеличившись на 3%. Большая часть этого роста также пришлась на подразделение SaaS (рост на 31% в годовом исчислении). Операционная маржа компании по GAAP за год составила 20%. В 2018 году компания частично опровергла ожидания аналитиков в отношении чистой выручки, составляющей от 2,86 млрд. До 2,88 млрд. долларов, зафиксировав годовой доход в размере 2,97 млрд. долларов, равный увеличению на 5%. Это проявилось в 4% -ном снижении доходов от продуктов и лицензий по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, и в увеличении количества подписок на 45%. Между тем, доходы от поддержки и услуг выросли на 2%. Цена на акции Citrix резко выросла к концу 2019 года, достигнув рекордной отметки в 128 долларов 23 января этого года, немного снизившись в продолжении.
img
На самом деле поиск DNS это не то, что требует частого внимания. Но иногда приходится заботиться об этом. Например, если у вашего провайдера слабые сервера или же в вашей сети часто происходят DNS обращения, то нужно настроить локальный кэширующий DNS сервер. Как кэширующий DNS-сервер может пригодиться? Кэширующий DNS-сервер занимается обработкой DNS запросов, которые выполняет ваша система, затем сохраняет результаты в памяти или кэширует их. В следующий раз, когда система посылает DNS запрос для того же адреса, то локальный сервер почти мгновенно выдает результат. Эта идея может показаться бесполезной. Подумаешь, какие-то там секунды. Но если DNS сервера провайдера тратят много времени на разрешение имени, то в результате падает скорость Интернет серфинга. Например, домашняя страница новостного канала MSNBC для корректной работы обращается более чем к 100 уникальным доменам. Даже если на запрос тратится одна десятая секунды, в итоге получается 10 секунд ожидания, что по нынешним меркам слишком много. Локальный кэширующий DNS увеличивает скорость не только дома или в офисе, он также помогает работе серверов. Например, у вас есть почтовый сервер с анти-спам фильтром, который выполняет очень много DNS запросов. Локальный кэш намного увеличить скорость его работы. И наконец, system-resolved поддерживает новейшие стандарты вроде DNSSEC и DNSoverTLS или DoT. Эти технологии увеличивают безопасность при работе в Интренет. Какой локальный кэширующий сервер выбрать? В этом руководстве будет использован сервер systemd-resolved. Эта утилита является частью набора управления системой systemd. Если в вашей системе используется systemd, а большинство дистрибутивов Linux используют это, то в системе уже установлен systemd-resolved, но не запущен. Большинство систем не используют эту утилиту. systemd-resolved запускает небольшой локальный кэширующий DNS-сервер, который мы настроим на запуск при загрузке системы. Затем мы изменим конфигурацию всей системы так, чтобы DNS запросы шли на локальный сервер. Как проверить используется ли systemd-resolved? В некоторых дистрибутивах, например Ubuntu 19.04, по умолчанию используется systemd-resolved. Если у вас уже запущен systemd-resolved, тогда не нужно что-то настраивать в системе. Но нужно проверить на корректность утилит управления сетевыми настройками, такие как NetworkManager, так как они могут игнорировать системные настройки сети. Перед тем как перейти к следующему разделу проверьте запущен ли в вашей системе systemd-resolved: $ resolvectl status Если в ответ получите сообщение ниже, значит в системе не настроен systemd-resolved: $ resolvectl status Failed to get global data: Unit dbus-org.freedesktop.resolve1.service not found. И наоборот, если на выходе видите что-то подобное, то systemd-resolved уже работает: Global LLMNR setting: yes MulticastDNS setting: yes DNSOverTLS setting: opportunistic DNSSEC setting: allow-downgrade DNSSEC supported: no Current DNS Server: 1.1.1.1 DNS Servers: 1.1.1.1 1.0.0.1 Включение и настройка systemd-resolved Отдельно устанавливать systemd-resolved не нужно, так как этот сервис является частью systemd. Всё что нужно сделать это запустить его и добавить в автозагрузку. Для включения данной службы введите команду ниже: $ sudo systemctl start systemd-resolved.service Далее нужно ввести следующую команду, чтобы добавить службу в автозапуск. $ sudo systemctl enable systemd-resolved.service И наконец нужно прописать DNS сервера, куда будет обращаться локальный сервер для разрешения имен. Есть много разных сервисов, но приведённые ниже самые быстрые, бесплатные и оба поддерживают DNSSEC и DoT: Google Public DNS 8.8.8.8 8.8.4.4 Cloudflare Public DNS 1.1.1.1 1.0.0.1 Для этого откройте конфигурационный файл systemd-resolved любым текстовым редактором: $ sudo nano /etc/systemd/resolved.conf Отредактируйте строку, которая начинается на: #DNS= И пропишите одну из вышеуказанных пар. Мы используем Cloudflare Public DNS: DNS=1.1.1.1 1.0.0.1 Сохраните изменения и перезапустите службу systemd-resolved: $ sudo systemctl restart systemd-resolved.service Итак, systemd-resolved уже запущен и готов для выполнения быстрых и безопасных DNS запросов, как только мы настроим систему соответствующим образом. Настройка системы для использования systemd-resolved Есть несколько путей настройки системы на использование локального DNS сервера. Мы рассмотрим два наиболее используемых метода. Первый – рекомендуемый метод, второй конфигурация в режиме совместимости. Разница в том, как будет обрабатываться файл /etc/resolv.conf. В файле /etc/resolv.conf содержатся IP адреса серверов разрешения имен, которые используются программами. Программы при необходимости разрешения доменного имени обращаются к этому файлу в поисках адресов серверов разрешения имен. Итак, первый метод конфигурации заключается в создании символьной ссылки на /run/systemd/resolve/stub-resolv.conf. В этом случае файл /etc/resolv.conf управляется службой systemd-resolved. Это может вызвать проблемы в том случае, если другие программы пытаются управлять файлом /etc/resolv.conf. Режим совместимости оставляет /etc/resolv.conf не тронутым, позволяя программам управлять им. В этом режиме, в настройках программ, управляющих файлом /etc/resolv.conf в качестве системного сервера разрешения имен должен быть указан IP 127.0.0.53. Конфигурация в рекомендуемом режиме При этом режиме конфигурация проводится вручную. Сначала нужно удалить или переименоваться оригинальный файл /etc/resolv.conf. Лучше переименовать, чтобы при необходимости можно было использовать информацию в нем. $ sudo mv /etc/resolv.conf /etc/resolv.conf.original Затем создаем символьную ссылку: $ sudo ln -s /run/systemd/resolve/stub-resolv.conf /etc/resolv.conf И наконец перезапускаем службу systemd-resolved: $ sudo systemctl restart systemd-resolved.service Настройка в режиме совместимости В режиме совместимости, нужно убедиться, что локальный сервер разрешения имен system-resolved запущен и используется системными службами. Откройте файл /etc/resolv.conf любым редактором: $ sudo nano /etc/resolv.conf Удалите все строки, которые содержать ключевое слово nameserver и добавьте одну единственную строку: nameserver 127.0.0.53 Этот файл мажет быть изменён любой программой. Чтобы предотвратить это нужно настроить программы так, чтобы в качестве DNS они использовали адрес 127.0.0.53. Отладка systemd-resolved Посмотреть, как система выполняет DNS запросы после внесённых изменений сложно. Самый эффективный метод – это включить режим отладки для службы systemd-resolved, а затем просмотреть файл логов. systemd-resolved можно перевести в режим отладки созданием специального служебного файла, в котором содержатся настройки отладки. Делается это следующей командой: $ sudo systemctl edit systemd-resolved.service Вставьте в файл следующие строки: [Service] Environment=SYSTEMD_LOG_LEVEL=debug После этого служба systemd-resolved автоматический перезапуститься. Откройте второй терминал и просмотрите логи в journald: $ sudo journalctl -f -u systemd-resolved Строка, которая содержит слова “Using DNS server” показывает, какой DNS сервер используется для разрешения имён. В нашем случае это DNS сервера Cloudflare Using DNS server 1.1.1.1 for transaction 19995. Слова “Cache miss” в начале строки означает, что для данного домена нет закэшированной информации: Cache miss for example.com IN SOA И наконец слова “Positive cache” в начале строки означает, что systemd-resolved уже запрашивал информацию об этом домене и теперь ответы возвращает из кэша: Positive cache hit for example.com IN A Не забудьте отключить режим отладки, так как в это время создается большой файл логов. Сделать это можно командой: $ sudo systemctl edit systemd-resolved.service а затем удалить добавленные выше две строки. Использование защищенных DNS запросов systemd-resolved один из немногих DNS серверов, которые поддерживает DNSSEC и DNSoverTLS. Эта два механизма позволяют убедиться, что полученная DNS информация подлинная (DNSSEC) и он не был изменён по пути (DoT). Эти функции легко включаются редактированием основного конфигурационного файла system-resolved: $ sudo nano /etc/systemd/resolved.conf Измените файл следующим образом: DNSSEC=allow-downgrade DNSOverTLS=opportunistic Сохраните изменения и перезапустите службу systemd-resolved. $ sudo systemctl restart systemd-resolved.service Пока прописанные DNS сервера поддерживают эти две функции все DNS запросы будут защищены. DNS сервера Google и CloudFlare поддерживают эти механизмы защиты. Заключение Теперь ваша система будет выполнять DNS запросы быстро и эффективно даже если провайдер не работает достаточно быстро. Кроме этого, ваша цифровая жизнь лучше защищена новейшими механизмами защиты DNS запросов.
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.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59