По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В предыдущей части нашей серии OSPF мы рассмотрели варианты ручной фильтрации маршрутов. Теперь мы обсудим маршруты по умолчанию и сравним OSPFv2 с OSPFv3.
Предыдущие статьи:
Расширенные возможности OSPF: Области
OSPF: создание конкретных типов областей
Ручная фильтрация маршрутов OSPF
Маршрут по умолчанию (Default Routes)
Мы изучили с вами, что OSPF может автоматически генерировать маршрут по умолчанию, когда это необходимо. Это происходит с некоторыми специальными типами областей. Например, если вы настраиваете totally stubby area, требуется маршрут по умолчанию, и OSPF генерирует этот маршрут автоматически из ABR.
Чтобы повысить гибкость ваших проектов, маршруты по умолчанию, вводимые в нормальную область, могут быть созданы любым роутером OSPF. Для создания маршрута по умолчанию используется команда default-information originate.
Эта команда содержит два варианта:
Вы можете объявлять 0.0.0.0 в домен OSPF, при условии, что объявляемый роутер уже имеет маршрут по умолчанию.
Вы можете объявлять 0.0.0.0 независимо от того, имеет ли объявляемый роутер уже маршрут по умолчанию. Этот второй метод выполняется путем добавления ключевого слова always к default-information originate
Рисунок 1 - топология OSPF
Используя нашу простую топологию из рисунка 1 еще раз, давайте настроим ATL2 для введения маршрута по умолчанию в нормальную, не магистральную область 1.
ATL2#conf t
Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z .
ATL2 (config)#router ospf 1
ATL2 (config-router)#default-information originate always
ATL2 (config-router)#end
ATL2#
Обратите внимание, что в этом примере мы используем ключевое слово always, чтобы убедиться, что ATL2 генерирует маршрут по умолчанию независимо от того, есть ли у устройства уже маршрут по умолчанию в его таблице маршрутизации.
Вот проверка на ORL:
show ip route
Сравнение OSPFv2 и OSPFv3
Каким бы удивительным ни был OSPFv2, он не может маршрутизировать префиксы IPv6 для нас. Это работу выполняет OSPFv3. Хорошей новостью для вас является тот факт, что вы можете использовать почти все, что вы узнали о OSPFv2 при переходе на протокол OSPFv3. Полная перестройка протокола не проводилась, и было сохранено как можно больше функциональных возможностей и этапов настройки.
Как вы узнаете далее, OSPFv3 предлагает использование семейств адресов в конфигурации, что делает этот протокол подходящим для переноса префиксов IPv6 или даже префиксов IPv4 с соответствующим семейством адресов.
В конце этой статьи демонстрируется «стандартная» конфигурация OSPFv3, а также конфигурация семейства адресов.
Важно иметь представление о ключевых сходствах и различиях между v2 и v3 протоколов OSPF. Вот сходства, которые описаны ниже:
В OSPFv3 процесс маршрутизации не создается явно. Включение OSPFv3 на интерфейсе приведет к созданию процесса маршрутизации и связанной с ним конфигурации.
Идентификатор маршрутизатора по-прежнему является 32-разрядным значением в OSPFv3, и процесс выбора идентификатора маршрутизатора остается таким же.
OSPF автоматически предпочитает loopback интерфейс любому другому виду, и он выбирает самый высокий IP-адрес среди всех loopback интерфейсов.
Если никаких loopback интерфейсов нет, то выбирается самый высокий IP-адрес в устройстве.
Вот некоторые ключевые отличия:
Эта функция отличается от OSPF версии 2, в которой интерфейсы косвенно включены с помощью режима конфигурации устройства.
При использовании nonbroadcast multiaccess интерфейса в OSPFv3 необходимо вручную настроить устройство со списком соседей.
Соседние устройства идентифицируются по их идентификатору устройства.
В IPv6 можно настроить множество префиксов адресов на интерфейсе.
В OSPFv3 все префиксы адресов на интерфейсе включены по умолчанию.
Вы не можете выбрать определенные префиксы адресов для импорта в OSPFv3; либо импортируются все префиксы адресов в интерфейсе, либо никакие префиксы адресов в интерфейсе не импортируются.
В отличие от OSPF версии 2, несколько экземпляров OSPFv3 могут быть запущены на линии.
Традиционная (стандартная) настройка OSPFv3
Чтобы продемонстрировать (и попрактиковать) конфигурацию OSPFv3 часть настроек мы отбросили.
Вот конфигурация нашей магистральной области (область 0) и не магистральной области (область 1) с использованием «традиционного» подхода OSPFv3.
ATL# configuration terminal
Enter configuration commands, one per line . End with CNTL/Z .
ATL(config)#ipv6 unicast-routing
ATL(config)#interface fa0/0
ATL(config-if)#ipv6 address 2001:1212:1212::1/64
ATL(config-if)#ipv6 ospf 1 area 0
ATL(config-if)#interface loopback0
ATL(config-if)#ipv6 address 2001:1111:1111::1/64
ATL(config-if)#ipv6 ospf 1 area 0
ATL(config-if)#end
ATL#
Обратите внимание, насколько знакомым кажется этот подход к настройке, он аналогичен настройке OSPFv2. Обратите внимание также, что мы должны глобально включить возможность одноадресной маршрутизации IPv6 на устройстве. Это не является действием по умолчанию. Вы также должны понять, что это не требуется для запуска IPv6 на интерфейсах, это просто требование сделать маршрутизацию трафика IPv6 на роутере.
Вот конфигурация наших двух других устройств:
ATL2#conf t
Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z .
ATL2 (config)#ipv6 unicast-routing
ATL2 (config)#int fa0/0
ATL2 (config-if)#ipv6 address 2001:1212:1212::2/64
ATL2 (config-if)#ipv6 ospf 1 area 0
ATL2 (config-if)#
*Mar 28 09:23 :25 .563 : %0SPFv3-5-ADJCHG: Process 1, Nbr
192.168.20.1 on FastEthernet0/0 from LOADING to FULL, Loading Done
ATL2 (config-if)#int fa1/0
ATL2 (config-if)#ipv6 address 2001:2323:2323::2/64
ATL2 (config-if)#ipv6 ospf 1 area 1
ATL2 (config-if)#end
ATL2#
ORL#conf t
Enter configuration commands, one per line . End with CNTL/Z .
ORL(config)#ipv6 unicast-routing
ORL(config)#int fa1/0
ORL(config-if)#ipvб address 2001:2323:2323::3/64
ORL(config-if)#ipvб ospf 1 area 1
ORL(config-if)#end
ORL#
Теперь настало время для проверки. Обратите внимание, что я выполню все это на устройстве ORL для краткости. Обратите внимание еще раз на все замечательные сходства с OSPFv2:
show ipv6 route
show ipv6 ospf neighbor
show ipv6 ospf database
Конфигурация Семейства Адресов OSPFv3
Давайте завершим эту статью изучением стиля конфигурации семейства адресов OSPFv3. Помните, что это позволит нам использовать этот единый протокол для передачи префиксов IPv4 и IPv6.
Вот пример подхода к конфигурации семейства адресов OSPFv3:
BOS (config)#ipv6 unicast-routing
BOS (config)#router ospfv3 1
BOS (config-router)#address-family ipv6 unicast
BOS (config-router-af)#area 1 range 2001:DB8:0:0::0/128
BOS (config-router-af)#end
BOS#conf t
BOS (config)#interface fa1/0
BOS (config-if)#ipv6 ospf 1 area 1
Важно то, что если вы уже знакомы с семействами адресов из другого протокола (например, BGP), то эта настройка покажется вам очень простой. Также учтите, что подход к настройке OSPFv3 на подинтерфейсах не меняется.
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.
CURL это мощный инструмент командной строки, который позволяет тестировать различные API интерфейсы, отправлять данные на URL методом POST/GET и прочее. Как минимум для разработчика это необходимый инструмент.
Если вам нужно протестировать CURL, а вы не хотите устанавливать Postman, например, то из терминала (командной строки) на MacOS можно лего инициировать CURL.
В статье мы покажем несколько полезных примеров cURL и терминала.
Отправка POST запрос через cURL
Сделать POST легко: можно с данными, а можно и без них. Смотрите какой синтаксис использования:
CURL запрос без дополнительных данных
curl -X POST http://URL/test.php
CURL запрос с дополнительными параметрами
curl -d "data=test1data2=test2" http://URL/test.php
CURL с передаче полей
curl -X POST -F "name=diman" -F "password=test" http://URL/example.php
CURL с передачей файла
curl -X POST -F "image=@/path/pic.png" http://URL/testform.php
Отправка CURL с JSON
Ловите пример отправки JSON
curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"user":"sanya","pass":"qwerty"}' http://test/myscript.php
Вам мало примеров?
Если так, то вы легко можете изучить все возможности CURL в консоли:
curl --help
curl --manual
Профит!