По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
OpenMeetings - программное средство, предназначенное для проведения видеоконференций, презентаций, а также позволяет проводить онлайн-обучение обеспечивая при этом мгновенный обмен данных.
Программа помимо основных функций имеет ряд полезных возможностей, способствующих качественному проведению мероприятий используя видеосвязь к которым относятся:
групповой и личный чат для удобного общения пользователей;
запись с экрана и звука во время проведения видеотрансляций;
возможность создавать неограниченное количество сессий для общения;
внутренний почтовый клиент для переписки и рассылок по электронной почте;
удобный и понятный календарь с функцией планирования событий;
проведение опросов и голосования среди аудитории в режиме реального времени;
пересылка необходимых документов или файлов различных форматов;
удобное и функциональное приложение для ОС Android.
Достоинством программы OpenMeetings наличие гибкой настройки интерфейса под бренд компании с размещением логотипов, собственного дизайна, а также выбрать набор необходимых инструментов для удобной работы и общения.
Требования для установки программы:
Сервер под управлением Ubuntu 18.04.
Пользователь с предоставленными правами sudo.
Минимальные системные требования:
Рекомендуемые системные требования:
CPU: 1 ГГц;
CPU: 2x/4x 2 ГГц;
Оперативная память: 1 ГБ;
Оперативная память: 4 ГБ;
Установить Java
OpenMeetings написана Java скриптах, поэтому вам для работы программы необходимо будет ее установить. По умолчанию последняя версия Java недоступна в репозитории Ubuntu 18. Поэтому вам нужно будет добавить репозиторий Java в вашу систему, выполнив следующую команду:
sudo add-apt-repository --yes ppa:webupd8team/java
Затем следует обновить репозиторий и установить Java с помощью следующей команды:
sudo apt-get install oracle-java8-installer -y
После установки Java вы можете проверить ее версию с помощью следующей команды:
java -version
java version "1.8.0_171"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode)
Следующим этапом Вам необходимо установить некоторые компоненты для вашей системы с помощью выполнения следующей команды:
sudo apt-get install install imagemagick ghostscript libxt6 libxrender1 ffmpeg sox -y
Далее вам необходимо установить MariaDB Server для хранения данных в вашей системе, выполнив следующую команду:
sudo apt-get install mariadb-server -y
После установки MariaDB необходимо войти в оболочку MariaDB:
mysql -u root -p
Введите пароль пользователя root и нажмите Enter, затем создайте базу данных и пользователя с помощью следующей команды:
MariaDB [(none)]> CREATE DATABASE openmeetings;
MariaDB [(none)]> CREATE USER openmeetings;
Затем предоставьте права доступа к базе данных OpenMeetings с помощью следующей команды:
MariaDB [(none)]> GRANT ALL PRIVILEGES ON openmeetings.* TO 'openmeetings'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';
Затем необходимо выполнить команду FLUSH PRIVILEGES, чтобы таблица привилегий была перезагружена MySQL, и мы могли использовать новые учетные данные:
MariaDB [(none)]> FLUSH PRIVILEGES;
Затем выйдите из консоли MariaDB с помощью следующей команды:
MariaDB [(none)]> q
Установка OpenMeetings
Вы можете загрузить последнюю версию OpenMeetings со страницы загрузки, перейдя в браузере по следующей ссылке:
wget http://www-eu.apache.org/dist/openmeetings/4.0.4/bin/apache-openmeetings-4.0.4.tar.gz
После завершения загрузки извлеките загруженный файл с помощью следующей команды:
sudo tar xvf apache-openmeetings-4.0.4.tar.gz -C /opt/openmeetings
Затем запустите приложение с помощью следующей команды:
cd /opt/openmeetings
sudo sh red5.sh openmeetings
Доступ к веб-интерфейсу OpenMeetings
Откройте веб-браузер и введите URL-адрес http://your-server-ip:5080/openmeetings. Вы будете перенаправлены на следующую страницу:
Здесь нажмите на кнопку >. Вы должны увидеть следующую страницу:
Выберите тип базы данных и укажите имя базы данных, затем нажмите кнопку >. Вы должны увидеть следующую страницу:
Введите имя пользователя, пароль и адрес электронной почты, затем нажмите кнопку >. Вы должны увидеть следующую страницу:
Теперь предоставьте данные SMTP, затем нажмите кнопку >. Вы должны увидеть следующую страницу:
Укажите ImageMagick, sox и путь FFmpeg, затем нажмите кнопку >. Вы должны увидеть следующую страницу:
Выберите значение по умолчанию и нажмите кнопку >. Вы должны увидеть следующую страницу:
Теперь нажмите на кнопку "Enter the Application". Вы должны увидеть следующую страницу:
Введите свои учетные данные, затем нажмите кнопку "Sign In". Вы должны увидеть следующую страницу:
В заключении следует отметить, что проведение видеоконференций с помощью программы OpenMeetings оправдывает себя за счет простого управления программой и хорошего набора удобных функций необходимых для качественного общения по видеосвязи.
Работа SR (Segment Routing) в MPLS и SR в IPv6 аналогична во всех отношениях, за исключением того, как передается и обрабатывается стек меток. Заголовки SR в IPv6 переносятся в поле метки потока, показанном на рисунке 8.
В реализации IPv6 SR стек меток SR переносится в заголовке маршрутизации заголовка пакета IPv6. Информация в этом заголовке предназначена специально для предоставления информации об узлах, через которые "этот пакет" должен проходить при маршрутизации по сети, поэтому он служит той же цели, что и стек меток SR. В случае реализации SR IPv6 каждая метка имеет длину 128 бит, поэтому в качестве SID можно использовать некоторый локальный IPv6-адрес.
Один интересный момент заключается в том, что спецификации IPv6 указывают, что заголовок IPv6 не должен изменяться маршрутизатором при обработке пакета (более подробную информацию см. В RFC8200). Вместо того, чтобы выталкивать (pop), проталкивать (push) и менять местами метки, SR IPv6 полагается на то, что каждый узел на пути имеет указатель на текущую метку в обрабатываемом стеке.
Метки маршрутизации сегментов сигнализации
SR технически является механизмом маршрутизации источника, потому что источник выбирает путь через сеть-хотя маршрутизация источника в SR может быть гораздо более свободной, чем традиционная маршрутизация источника. Для каждой метки в стеке существует два возможных способа обработки пакета узлом вдоль пути:
Метка содержит подробные инструкции о том, как пакет должен обрабатываться на этом устройстве: POP или CONTINUE сегмента (метки) и обработать пакет соответствующим образом.
Метка не содержит явных инструкций о том, как пакет должен обрабатываться на этом устройстве: использовать информацию о локальной маршрутизации для пересылки пакета и CONTINUE сегмента.
Ни в том, ни в другом случае узел обработки не должен знать обо всем пути для коммутации пакета: он либо просто следует по указанному пути метки, либо обрабатывает пакет на основе чисто локальной информации. Благодаря этой парадигме передача сигналов SR проста. Необходимы два типа сигнализации.
Локальный узел, префикс и SID смежности, назначенные узлу в сети, должны быть объявлены каждым узлом в сети. Эта передача сигналов в основном осуществляется в протоколов маршрутизации. Например, протокол от промежуточной системы к промежуточной системе (IS-IS) расширен черновым вариантом расширений (Intermediate System to Intermediate System- IS-IS) для Segment Routing1 для переноса SID префиксов с использованием значения длины подтипа (sub-TLV), как показано на рисунке 9.
Также для стандартизации предлагаются расширения к другим протоколам маршрутизации и уровня управления. Поскольку расчет пути в SR основан на источнике, нет необходимости переносить путь в протоколе распределенной маршрутизации. Единственная реальная необходимость - предоставить каждому узлу в сети информацию, необходимую для переноса информации об узле SR, префиксе и смежности.
В случае, когда пути SR вычисляются централизованным устройством или контроллером, должен быть способ объявить путь метки, который будет использоваться для достижения определенного назначения. Были предложены расширения для Border Gateway Protocol (BGP) в политике маршрутизации объявленных сегментов в BGP,2 и в протоколе Path Computation Element Protocol (PCEP) в расширениях PCEP для Segment Routing.3 Эти два вида объявления отделены друг от друга, поскольку единственным узлом в сети, который должен либо вычислить, либо наложить список сегментов, является головной узел туннеля или точка, где трафик входит в путь сегмента.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.