По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Сразу к делу. На рисунке 1 показана базовая конфигурация STP (Spanning Tree Protocol).
Рис. 1 Базовая конфигурация STP
По умолчанию функция STP коммутатора включена. Если STP отключен, используйте команду stp enable в системном режиме, чтобы включить STP.
# На S1 установите режим работы связующего дерева на STP. Используйте режим stp {mstp | rstp | stp}, с помощью которой вы можете установить режим MSTP, RSTP или STP. По умолчанию установлен режим MSTP.
<Quidway> system-view
[Quidway] sysname S1
[S1] stp mode stp
# На S2 установите режим работы связующего дерева на STP.
<Quidway> system-view
[Quidway] sysname S2
[S2] stp mode stp
# На S3 установите режим работы связующего дерева на STP.
<Quidway> system-view
[Quidway] sysname S3
[S3] stp mode stp
# На S4 установите режим работы связующего дерева на STP.
<Quidway> system-view
[Quidway] sysname S4
[S4] stp mode stp
Даже если STP автоматически выберет корневой мост, мы сначала назначим коммутатор ближе к центру сети. Структура сети показана на рис. 1 простая: S1 и S2 подключены через Интернет, а основные коммутаторы, S3 и S4, являются коммутаторами доступа. Мы можем изменить приоритет моста S1, чтобы гарантировать, что S1 будет выбран в качестве корневого моста. Команда stp priority priority используется для установки приоритета моста устройства; значение приоритета колеблется от 0 до 61440 с шагом 4096. Значение по умолчанию-32 768. Чем меньше приоритет, тем больше вероятность того, что устройство будет выбрано в качестве корневого моста. Вы также можете использовать команду stp root primary для обозначения S1 в качестве корневого моста. После выполнения команды на устройстве значение приоритета моста устройства автоматически устанавливается равным 0. Приоритет моста устройства не может быть изменен после этого с помощью команды stp priority priority.
[S1] stp root primary
Затем мы назначим S2 вторичным корневым мостом, чтобы S2 заменил S1 в качестве нового корневого моста в случае сбоя. После запуска на устройстве команды stp root secondary значение приоритета моста устройства автоматически устанавливается на 4096 и не может быть изменено после этого с помощью команды stp priority priority.
[S2] stp root secondary
На этом базовая конфигурация STP сети завершена. Чтобы проверить состояние и статистику дерева SPT, вы можете запустить display stp [interface interface-type
interface-number] [brief]
На S1 используйте команду display stp brief для отображения основной информации STP.
В выводимых данных видно, что, поскольку S1 является корневым мостом, GE0 / 0/2 и GE0 / 0/1 S1 являются назначенными портами в состоянии normal forwarding.
Следующий вывод - это основная информация STP S4.
Интерфейс GE0/0/2 коммутатора S4 является корневым портом в состоянии normal forwarding. Однако его порт GE0/0/1 является альтернативным портом в состоянии блокировки.
Мы продолжаем рубрику “анбоксинг и настройка” и сегодня распакуем и сконфигурируем контроллер базовых станций DECT Gigaset N720 DM Pro и подключим его к базовым станциям Gigaset N720 IP Pro, чтобы получить полноценную, масштабируемую микросотовую сеть на базе технологии IP. Оба этих устройства являются частью Gigaset N720 DECT IP Multicell System.
$dbName_ecom = "to-www_ecom";
$GoodID = "2052275604";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName_ecom) or die(mysql_error());
$query_ecom = "SELECT `model`, `itemimage1`, `price`, `discount`, `url`, `preview115`, `vendor`, `vendorCode` FROM `items` WHERE itemid = '$GoodID';";
$res_ecom=mysql_query($query_ecom) or die(mysql_error());
$row_ecom = mysql_fetch_array($res_ecom);
echo 'Кстати, купить '.$row_ecom['vendor'].' '.$row_ecom['vendorCode'].' можно в нашем магазине Merion Shop по ссылке ниже. С настройкой поможем 🔧
Купить '.$row_ecom['model'].''.number_format(intval($row_ecom['price']) * (1 - (intval($row_ecom['discount'])) / 100), 0, ',', ' ').' ₽';
$dbName = "to-www_02";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName) or die(mysql_error());
Распаковка Gigaset N720
Контроллер поставляется в фирменной коробке от производителя.
В комплект поставки входят:
Сам аппарат Gigaset N720 DM Pro, CD диск с руководством по установке элементов Gigaset N720 DECT IP Multicell System , руководство пользователя на немецком, а также пакетик с двумя винтами и двумя дюбелями, для крепления аппарата на стену.
Корпус контроллера выполнен из белого пластика. На корпусе расположилось четыре элемента индикации и кнопка Hard Reset. Индикация сверху вниз:
DECT - Показывает статус подключения базовых станций
Power/LAN - Если аппарат получает питание, то показывает статус сетевого подключения. Если эта лампочка не горит - значит питания нет.
VoIP - Показывает статус подключения к IP-АТС
CALL - Если данная лампочка горит, то в сети есть, по крайней мере, один активный звонок
На задней части корпуса расположились четыре отверстия для монтирования на стену, разъем для питания, а также (на этом фото не видно) LAN интерфейс.
Нужно сразу сказать, что устройства серии Gigaset N720 используют технологию PoE для получения питания, поэтому если Вы используете коммутатор, не поддерживающий PoE, рекомендуем позаботиться о приобретении PoE инжектора.
Как можно заметить, внешний блок питания не входит в комплект поставки контроллера. Согласно руководству пользователя, его можно заказать отдельно, в качестве аксессуара.
LAN интерфейс расположился очень неудобно.
Что же касается базовых станций Gigaset N720, то единственным отличием от контроллера является только отсутствие CD диска в комплекте поставки и надписи “DECT Manager” на корпусе аппарата. Вот посмотрите:
Каждый контроллер может управлять максимум 20 базовыми станциями. Радиус действия каждой базовой станции достигает 50 метров в помещении и 300 метров на открытой местности.
При переходе абонента из зоны действия одной БС в зону действия другой обеспечивается бесшовный роуминг, то есть сигнал абонента не теряется.
Базовые станции Gigaset N720 IP Pro работают по протоколу SIP, а значит, совместимы практически с любой современной IP-АТС.
Настройка
Для того чтобы можно было управлять контроллером, нужно понять какой адрес он получил по DHCP, после чего ввести этот адрес в вэб-браузер.
Перед нами откроется графический интерфейс (пароль по умолчанию admin)
Сразу заметим, что базовые станции Gigaset N720 IP Pro вэб-интерфейсов не имеют и все манипуляции над ними, как то обновление прошивки, регистрация или перезагрузка, производятся через контроллер.
Теперь необходимо зарегистрировать на контроллере хотя бы одну базу, для этого переходим в Settings -> Network and connectors -> Base station registration
Как только базовая станция подключается в сеть, контроллер автоматически её распознает, остаётся только нажать Confirm для завершения регистрации базы.
Чтобы подключиться к своей IP-АТС или к IP-АТС вашего VoIP -провайдера, необходимо настроить следующие опции: Переходим в Settings -> VoIP providers, откроется следующее окно
Настраиваем профиль. Для этого жмем Edit, откроется следующее окно. Сюда нужно ввести параметры для подключения к IP-АТС. В зависимости от особенностей вашей сети (например, использование STUN сервера или NAT), возможно понадобится ввести дополнительные параметры.
Готово, теперь можно регистрировать трубки. Об этом расскажем в следующей статье.
В интернете можно найти множество статей с описанием шаблонов масштабирования баз данных (БД), но, в основном, это разрозненная информация с перечислением методик и практически без объяснений.
Ниже приведено подробное руководство по шаблонам масштабирования БД, пошаговым объяснением принципов их работы и примерами использования.
Практический пример
Предположим, вы создали стартап, который предлагает совместные поездки по дешевой цене. Вы выбрали город для поездок, а первая реклама привлекла не более 10 клиентов.
Вы храните информацию обо всех клиентах, поездках, местах, бронированиях и историях заказов в одной и той же БД и, скорее всего, на одной физической машине. У вас нет навороченного кеширования или конвейера обработки больших данных, ведь ваше приложение только появилось. На данный момент это – идеальный вариант: в базе мало клиентов, и система, вряд ли, бронирует по поездке каждые 5 минут.
Но время идет. В вашей системе регистрируется все больше людей, ведь это самый дешевый сервис на рынке. Да и реклама сделала свое дело. Вы получаете по 10 заказов в минуту. Постепенно это количество увеличивается до 20, а затем и 30 бронирований в минуту.
В этот момент вы замечаете, что система начинает тормозить: время отклика API сильно увеличилось, а некоторые транзакции блокируются или зависают и, в конечном итоге, не проходят. Время ответа приложения также увеличилось, что вызвало недовольство клиентов. Как же решить эту проблему?
Шаблон №1 – оптимизация запросов и реализация пула соединений
Первое решение, которое приходит на ум: кэш слишком часто использует нединамические данные (история бронирования, история платежей, профили пользователей и т.д.). Но прикладным уровнем кеширования вы не сможете решить проблему с временем отклика API, предоставляющим динамические данные (текущее местоположение водителя, ближайшая машина для конкретного клиента, текущая стоимость поездки после выхода на маршрут и т.д.).
Вы приходите к выводу, что база данных слишком нормализована, поэтому вы решаете ее немного «разбавить» и добавляете несколько избыточных столбцов (такие столбцы часто попадают в операторы WHERE или JOIN ON в запросах). Это сокращает количество запросов на соединение, разбивает большие запросы на несколько маленьких и добавляет их результаты на прикладной уровень.
Можно заняться и параллельной оптимизацией – настроить подключения к базам данных. Внешние и клиентские библиотеки БД доступны практически для всех языков программирования. Для кеширования подключений к БД можно воспользоваться библиотеками пула соединений. Либо вы можете настроить размер пула соединений в самой СУБД.
Создание сетевого подключения – вещь весьма затратная, поскольку требует двусторонней коммуникации между клиентом и сервером. Пулы соединений помогают оптимизировать количество подключений. Библиотеки пула соединений реализуют мультиплексирование подключений – несколько потоков приложения могут пользоваться одним и тем же подключением.
Вы замеряете время отклика API и замечаете снижение задержки на 20-50% (или даже больше). На данный момент это хорошая оптимизация.
Затем вы расширили бизнес на еще один город и получили больше клиентов. Постепенно вы доходите до 80-100 бронирований в минуту. Ваша система не в состоянии справиться с таким объемом. Вы вновь замечаете увеличение времени ожидания API, а слой базы данных не справляется с нагрузкой. Но в этот раз оптимизация запросов не дает вам существенного улучшения производительности. Вы проверяете метрики системы и видите, что дисковое пространство заполнено, ЦП занят в 80% времени, а ОЗУ переполняется слишком быстро.
Шаблон № 2 – вертикальное масштабирование или масштабирование вверх
Изучив все системные метрики, вы не находите другого решения, кроме как обновить аппаратное обеспечение системы. Вы увеличиваете размер оперативной памяти в 2 раза, а объем диска – раза в 3. Это называется вертикальным масштабированием. Вы сообщаете группе по обслуживанию инфраструктуры, команде devops или агентам сторонних центров обработки данных (ЦОД) о необходимости обновления вашей машины.
Но как настроить саму машину для вертикального масштабирования?
Вы выделяете машину большего объема. Один из подходов заключается в том, чтобы не переносить данные со старой машины вручную, а настроить новую машину в качестве копии, или реплики (replica), уже существующего устройства, или источника (primary), прописав временную конфигурацию первичной реплики (primary replica). После завершения репликации назначьте новую машину в качестве primary и отключите старую. Поскольку обрабатывать запросы планируется на этой новой машине, все чтение/запись также будет вестись на ней.
Отлично. Вы прокачали систему, и теперь все работает намного быстрее.
Ваш бизнес идет на ура, и вы решаете расшириться еще до 3 городов. Теперь вы ведете деятельность в 5 городах. Трафик увеличился втрое, вы получаете по 300 заказов в минуту. Проблема с производительностью вернулась: размер индекса сильно сказывается на памяти, базу данных необходимо постоянно поддерживать, а сканирование таблицы с индексом замедлилось до невозможности. Вы подсчитали стоимость дальнейшего масштабирования системы, но цена не внушает доверия. Так что же делать?
Шаблон №3 – разделение ответственности на команды и запросы (CQRS):
Вы понимаете, что та самая большая машина не в состоянии обработать все запросы на чтение/запись. Да и чаще всего компаниям нужны транзакционные возможности на запись (write), а не чтение (read). Вас даже устраивает небольшая несогласованность данных или замедление операций read. В принципе, раньше это тоже не казалось вам проблемой. Вы решаете, что неплохо было бы разделить операции чтения и записи на физической машине. Это позволит отдельным машинам выполнять больше операций чтения/записи.
Теперь вы берете целых 2 большие машины и настраиваете их репликами для текущего компьютера. Репликация базы данных решит вопрос с переносом данных с primary машины на реплики. Вы перенаправляете все запросы на чтение (буква Q в CQRS, что означает «запрос» - Query) в реплики – любая реплика может обслуживать любой запрос на чтение. А все запросы на запись остаются на первичной машине. Возможна небольшая задержка в репликации, но в вашем конкретном случае это не критично.
Вариант с настройкой primary-replica вполне подходит для большинства стартапов среднего масштаба, получающих по сотням тысяч запросов ежедневно… но при условии, что компании периодически архивируют старые данные.
Вы вновь расширились на 2 города, и замечаете, что primary-машина не справляется со всеми запросами на запись. Многие такие запросы приходят с опозданием. Более того, задержка между primary и replica начинает сказываться на клиентах и водителях. Например, поездка завершена, клиент успешно ее оплачивает, но водитель не видит платеж, поскольку активность клиента – это запрос на запись, который идет на машину primary, а активность водителя – это запрос на чтение, который приходит на одну из реплик. Вся система настолько замедлилась, что водитель не видит платежа как минимум секунд 30, и это вызывает недовольство как со стороны клиента, так и у самого водителя. Как же поступить сейчас?
Шаблон №4 – репликация с несколькими источниками
Конфигурация primary-replica помогла вам успешно масштабироваться, однако теперь для операций записи не хватает возможностей. Быть может, вы согласитесь слегка пожертвовать быстротой запросов на чтение. А почему бы не перенести запросы на запись тоже в реплики?
В модели с несколькими источниками (multi-primary) все машины работают как источник, и как реплика. Такая структура чем-то напоминает замкнутый круг из машин: A->B->C->D->A. «B» может реплицировать данные из «A», «C» – реплицирует данные из «В», «D» – дублирует данные из «C», а «A» делает тоже самое из «D». Вы можете выполнять операцию чтения и одновременно записывать данные в любой узел; вы можете транслировать запрос во все узлы, а значение вернет один из откликнувшихся узлов. Все узлы имеют одинаковую схему БД, один и тот же набор таблиц, индекс и т.д. Но нужно следить, чтобы в узлах одной таблицы не было конфликта по id , иначе при трансляции запросов несколько узлов вернут разные данные по одному и тому же id.
Вообще считается, что для ID лучше использовать UUID или GUID. Еще один недочет данной системы: из-за трансляции запросов и поиска корректного результата, запросы на чтение могут оказаться неэффективными. Это, своего рода, принцип распределения/сборки в действии.
И вот вы вновь масштабировали бизнес. В этот раз на 5 новых городов. Система не справляется. Теперь вам нужно обрабатывать по 50 запросов в секунду. Вам очень не хватает обработки большого количества параллельных запросов. Но как это сделать?
Шаблон №5 – декомпозиция
Вы знаете, что база данных location получает много трафика на чтение/запись. Вполне возможно, что соотношение записи к чтению составляет 7:3. Это создает большую нагрузку на существующие БД. В таблицах location содержится несколько первичных данных: долгота (longitude), широта (latitude), отметка времени (timestamp), ID водителя (driver id), ID поездки (trip id) и т.д.
Там практически нет информации о поездках или данных пользователя, его платежах и т.д. Возможно, стоит разделить таблицы location на отдельную схему? Как насчет того, чтобы распределить эту БД по отдельным машинам с корректно настроенной конфигурацией primary-replica или multi-primary?
Это называется декомпозицией данных по функциональности. В разных БД можно хранить данные, разделенные по функциональному признаку, а результат (при необходимости) агрегируется на серверном уровне. Такой способ позволит вам масштабировать нужный функционал с большим количеством запросов на чтение/запись. В то же время прикладной или серверный уровень приложения должен будет заняться объединением результатов, что приведет к значительному изменению кода.
Теперь представьте себе, что вы масштабировались до 20 городов в своей стране и планируете открыть филиалы в Австралии. Растущий спрос на ваше приложение требует все более быстрого времени ответа. Ни один из методов выше с этим не поможет. Вам нужно масштабировать систему так, чтобы при расширении в другие страны/регионы не приходилось слишком часто проектировать и менять архитектуру. Как же тогда поступить?
Шаблон №6 – горизонтальное масштабирование
Вы хорошо загуглили эту тему, почитали массу статей о том, как другие компании решали такую проблему, и поняли, что настал момент масштабироваться горизонтально. Вы выделили, скажем, 50 машин – все с одинаковой схемой БД и одинаковыми наборами таблиц. На каждой машине хранится лишь часть данных.
Поскольку во всех БД хранится один и тот же набор таблиц, вы можете спроектировать систему таким образом, чтобы реализовать привязку данных (то есть все связанные данные хранятся на одной машине). В каждой машине может быть своя реплика; реплики используются для восстановления после сбоя. Каждая такая база данных называется «шардом». На физической машине может быть один или несколько шардов – их количество зависит от нужной вам схемы проектирования. Вы должны придумать ключ шардирования, который бы всегда относился к одной и той же машине. Представьте себе много машин с кучей связанных данных в одном наборе таблиц; операции на чтение/запись запрашиваются для одной и той же строки или набора ресурсов на одной и той же машине с БД.
Реализовать шардинг довольно сложно. По крайней мере, так говорят инженеры. Но при обслуживании миллионов или даже миллиардов запросов, рано или поздно вам придется пойти на столь непростой шаг.
Настроив шардинг, вы уверены, что сможете масштабироваться во многие страны. Ваш бизнес разросся настолько, что инвесторы вынуждают вас расширяться на другие континенты. И тут опять возникают проблемы. Все то же время отклика API. Ваш сервис находится в США, и у пользователей из Вьетнама возникают трудности при бронировании. Но почему? И что же делать?
Шаблон №7 – умное сегментирование центров обработки данных
Ваш бизнес развивается в Америке, Южной Азии и нескольких странах Европы. Каждый день вы получаете миллионы заказов, а ваш сервер атакуют миллиарды запросов. Поздравляю! Это пиковый момент в вашей деятельности.
Запросы из приложения поступают с разных континентов и проходят через сотни или даже тысячи серверов в интернете, поэтому время отклика растет. Может, распределить трафик по центрам обработки данных? Вы могли бы настроить ЦОД в Сингапуре, и он бы обрабатывал все запросы из Южной Азии. Затем сделать еще один в Германии – он займется всеми запросами из европейских стран, и оставить ЦОД в Калифорнии для обработки американских запросов.
Кроме того, вам понадобится репликация между ЦОД – на случай, если потребуется восстановление после сбоя. Если центр обработки данных в Калифорнии выполняет репликацию сингапурского ЦОД, то в случае аварии в Калифорнии (стихийные бедствия, отсутствие электричества и т.д.), все запросы из США будут передаваться в Сингапур и наоборот.
Такой метод масштабирования подходит для: обслуживания миллионов клиентов из разных стран, сохранения всех данных и поддержания постоянной доступности системы.
Заключение
В статье приведены общие методы по масштабированию базы данных. Стоит сказать, что у большинства инженеров нет достаточных возможностей для реализации всех шаблонов. Но лучше знать о существовании таких схем, которые в будущем могут помочь вам с проектированием архитектуры и систем.