По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Давно прошли те времена, когда «база данных» представляла собой единую СУБД на основе реляционной модели данных, которую обычно устанавливали на самом мощном сервере в центре обработки данных. Такая база данных могла обслуживать все виду запросов – OLTP (On-Line Transaction Processing – обработка транзакций в режиме реального времени), OLAP (On-Line Analytical Processing – аналитическая обработка данных в режиме реального времени) – все, что нужно для бизнеса.
В настоящее время базы данных работают на самом обычном оборудовании, они также стали более сложными с точки зрения высокой доступности и более специализированными для обработки определенного типа трафика. Специализация позволяет добиться гораздо большей производительности баз данных – все оптимизировано для работы с определенным типом данных: оптимизатор, механизм хранения, даже язык может быть не SQL, как это бывает обычно. Он может быть основан на SQL с некоторыми расширениями, которые позволяют более эффективно манипулировать данными, или может быть чем-то абсолютно новым, созданным с нуля.
На сегодня мы имеем аналитические столбчатые базы данных, такие как ClickHouse или MariaDB AX, платформы обработки и анализа больших данных, такие как Hadoop, решения NoSQL, такие как MongoDB или Cassandra, хранилища данных типа «ключ-значение», такие как Redis. Мы также имеем базы данных временных рядов, такие как Prometheus или TimeScaleDB. Это именно то, на чем мы акцентируем внимание в данной статье. Базы данных временных рядов (Time Series Databases) – что это такое и зачем вам нужно еще одно хранилище данных в своей среде.
Для чего нужны базы данных временных рядов?
Как видно из названия, базы данных временных рядов предназначены для хранения данных, которые изменяются со временем. Это могут быть абсолютно любые данные, собранные с течением времени. Это могут быть метрические показатели, собранные из некоторых систем – все системы трендов являются примерами данных временных рядов.
Каждый раз, когда вы смотрите на информационные панели в ClusterControl, на самом деле вы видите визуальное представление временных рядов, хранящихся в Prometheus – базе данных временных рядов.
Временные ряды не ограничиваются метрическими показателями базы данных. Метриками может быть что угодно – изменение потока людей, входящих в торговый центр, с течением времени, изменение трафика в городе, использование общественного транспорта в течение дня, течение воды в реке или ручье, количество энергии, вырабатываемое водной установкой – все это и все остальное, что можно измерить во времени, является примером временных рядов. Такие данные можно запросить, построить, проанализировать, чтобы найти корреляционную зависимость между различными метриками.
Структура данных в базе данных временных рядов
Как вы понимаете, самая важная составляющая данных в базе данных временных рядов – это время. Существует два основных способа хранения данных. Первый способ чем-то похож на хранилище «ключ-значение» и выглядит так:
Метка времени
Метрика 1
2019-03-28 00:00:01
2356
2019-03-28 00:00:02
6874
2019-03-28 00:00:03
3245
2019-03-28 00:00:04
2340
Проще говоря, для каждой метки времени имеется некоторое значение метрики.
Второй способ подразумевает хранения большего числа показателей. Вместо того, чтобы хранить каждую метрику в отдельной таблице или коллекции, их можно хранить вместе.
Метка времени
Метрика 1
Метрика 2
Метрика 3
Метрика 4
Метрика 5
2019-03-28 00:00:01
765
873
124
98
0
2019-03-28 00:00:02
5876
765
872
7864
634
2019-03-28 00:00:03
234
7679
98
65
34
2019-03-28 00:00:04
345
3
598
0
7345
Такая структура данных, когда все метрики связаны, позволяет более эффективно запрашивать данные. Вместо того, чтобы читать несколько таблиц и объединять их для получения всех метрик, достаточно прочитать лишь одну единственную таблицу, чтобы подготовить данные к обработке и представлению.
У вас может возникнуть вопрос – что же здесь нового? Чем эта база данных отличается от обычной таблицы в MySQL или в любой другой реляционной базе данных? Да, действительно, конструкция таблиц очень похожа. Однако есть существенные различия в рабочей нагрузке, которые могут существенно повысить производительность, если хранилище данных предназначено для использования такого рода таблиц,
Временные ряды, как правило, только растут. Маловероятно, что вы будете обновлять старые данные. Чаще всего строки в таблице не удаляются, однако вам может понадобиться какая-то агрегация данных с течением времени. Если принять это при проектировании внутреннего устройства базы данных, то этот факт будет иметь существенное расхождение в сравнении со «стандартными» реляционными (и не реляционными) базами данных, предназначенными для обработки транзакций в режиме реального времени. Что здесь является наиболее важным, так это способность последовательно хранить большие объемы данных, поступающих со временем.
Можно, конечно, использовать РСУБД для хранения временных рядов, но она не оптимизирована для этого. Данные и индексы, сгенерированные на ее основе, могут стать слишком большими, и запросы будут проходить очень медленно. Механизмы хранения данных, используемые в СУБД, предназначены для хранения различных типов данных. Обычно они оптимизированы для рабочей нагрузки обработки транзакций в режиме реального времени, которая включает в себя частое изменение и удаление данных. В реляционных базах данных также часто отсутствуют специализированные функции и функции, предназначенные для обработки временных рядов. Мы уже упоминали, что вы вероятно столкнетесь с необходимостью агрегировать данные, полученные ранее какой-то временной метки. Вы также можете иметь возможность легко запускать некоторые статистические функции для ваших временных рядов, чтобы сглаживать их, определять и сравнивать тренды, интерполировать данные и многое другое. Здесь, например, вы можете найти некоторые функции, которые Prometheus предоставляет пользователям.
Примеры баз данных временных рядов
На рынке существует множество баз данных временных рядов, поэтому, естественно, что рассмотреть все мы не сможем. Но мы все же хотели привести несколько примеров баз данных временных рядов, которые, возможно, вам уже знакомы или которые вы уже, возможно, используете (сознательно или нет).
InfluxDB
InfluxDB была разработана компанией InfluxData. Это база данных временных рядов с открытым исходным кодом, написанная языке программирования Go. Хранилище данных позволяет вводить запросы данных на языке, подобном SQL, что позволяет разработчикам легко интегрировать эту базу данных в свои приложения. InfluxDB также может работать как часть коммерческого решения, которое охватывает весь стек, предназначенный для обеспечения процесса обработки данных временных рядов, полнофункциональной высоко доступной средой.
Prometheus
Prometheus – это еще один проект с отрытым исходным кодом, который также написан на языке программирования Go. Он обычно используется в качестве серверной части для различных инструментов и проектов с открытым исходным кодом, например, Percona Monitoring and Management. Prometheus также является наилучшим вариантом для ClusterControl.
Prometheus можно развернуть из ClusterControl с целью хранения данных временных рядов, собранных на серверах баз данных, контролируемых и управляемых ClusterControl:
Prometheus широко используется в мире Open Source, поэтому его довольно легко интегрировать в уже существующую среду с помощью нескольких экспортеров.
RRDtool
Это один из примеров базы данных временных рядов, которую многие используют, даже не подозревая об этом. RRDtool – это достаточно популярный проект с открытым исходным кодом для хранения и визуализации временных рядов. Если вы хоть раз использовали Cacti, то и RRDtool вы тоже использовали. Если вы разработали свое собственное решение, вполне вероятно, что и здесь вы тоже использовали RRDtool в качестве серверной части для хранения данных. Сейчас RRDtool, возможно, не так популярен, как это было в 2000-2010 годах. В те годы это был самый распространенный способ хранения временных рядов. Забавный факт – ранние версии ClusterControl использовали именно RRDtool.
TimeScale
TineScale – это база данных временных рядов, разработанная на основе PostgreSQL. Это расширение для PostgreSQL, которое использует основное хранилище данных для предоставления доступа к ним, что означает, что оно поддерживает все разновидности SQL, доступные для использования. Поскольку это расширение, то оно использует все функции и расширения PostgreSQL. Вы можете совмещать временные ряды с другими типами данных, например, объединять временные ряды с метаданными, пополняя информацией выходные данные. Вы также можете выполнить более сложную фильтрацию, используя JOIN и таблицы без временных рядов. Геоинформационное обеспечение в PostgreSQL TimeScale можно использовать для отслеживания географических местоположений с течением времени, а также использовать все возможности масштабирования, предлагаемые PostgreSQL, включая репликацию.
Timestream
Amazon Web Services также предлагает базы данных временных рядов. О Timestream было объявлено совсем недавно, в ноябре 2018 года. Она добавляет еще одно хранилище данных в портфель AWS, помогая пользователям обрабатывать временные ряды, поступающие из таких источников, как устройства Интернет вещей или отслеживаемые сервисы. Его также можно использовать для хранения метрических данных, полученных из журналов, созданных несколькими службами. Это позволяет пользователям выполнять аналитические запросы к ним, помогая понять закономерности и условия, в которых работают службы.
Tiemstream, как и большинство сервисов AWS, обеспечивает простой способ масштабирования в случае, если с течением времени возрастает потребность в хранении и анализе данных.
Как видите, вариантов баз данных временных рядов на рынке множество, и это не удивительно. В последнее время, все более популярным становится анализ временных рядов, поскольку он становится все более важных для различных бизнес-операций. К счастью, есть большое количество проектов как с открытым кодом, так и коммерческих. И с большой долей вероятности вы сможете найти инструмент, который полностью удовлетворит ваши потребности.
Привет, мир! Рассказываем про 10 самых часто используемых команд nslookup.
Что такое nslookup?
Давайте для начала определимся, что такое nslookup. Это мощная сетевая утилита командной строки, доступная для большинства популярных ОС. Она используется для запросов в систему доменных имён (DNS) с целью выявления имен или IP-адресов, а также других специфических DNS записей.
1. Выявление A записи для домена
A запись домена – это сопоставление доменного имени IP-адресу ресурса. Именно благодаря этому типу записи, когда вы набираете merionet.ru переходите на страницу нашего сайта. Чтобы определить IP-адрес ресурса (это может быть компьютер в вашей сети или же любой сайт в Интернете) нужно ввести следующую команду:
nslookup merionet.ru
2. Определение NS-записей домена
Когда вы набираете в адресной строке браузера адрес сайта, то компьютер обращается к DNS серверу, указанному в настройках сетевого интерфейса. А тот в свою очередь к более NS серверам, где хранятся записи о том, какой IP-адрес соответствует данному доменному имени. Утилита nslookup позволяет определять, какие NS –сервера использует тот или иной хост (сайт). Команда выглядит следующим образом:
nslookup –type=ns merionet.ru
3. Определение SOA записи узла
SOA-запись (Start of Authority) — начальная запись зоны, которая указывает местоположение эталонной записи о домене. Она содержит в себе контактную информацию лица, ответственного за данную зону, время кэширования информации на серверах и данные о взаимодействии DNS. SOA-запись создается автоматически. Для определения SOA записи используется команда:
nslookup –type=SOA merionet.ru
4. Как найти MX-запись хоста
Электронная почта сегодня используется повсеместно. Чтобы отправлять и получать электронные письма хост используется тип записи MX. В каждой MX-записи хранятся два поля:
имя почтового сервера, который обслуживает домен
порядковый номер, по которому определяется какой сервер первым будет обрабатывать запросы клиентов
Для определения MX-записей хоста используется команда:
nslookup –type=MX merionet.ru
5. Определение всех типов DNS-записей
По умолчанию, команда nslookup отображает соответствие IP-адреса доменному имени. Но можно заставить утилиту вернуть все возможные записи для указанного хоста:
nslookup –type=any merionet.ru
6. Явное указание DNS-сервера
Утилита nslookup при сопоставлении имён, по умолчанию обращается к DNS-серверу, который установлен в настройках сетевой карты. Но утилите можно передать название или IP-адрес, который хотим использовать для сопоставления имён.
nslookup merionet.ru dns2.yandex.ru
Как видно из скриншота, ответ нам вернул уже сервер Яндекса.
7. Обратный DNS lookup
Обычно утилита nslookup используется для определения IP-адреса переданного хоста. Но что если IP-адрес уже есть, но нужно найти доменное имя? И здесь можно использовать nslookup передав в качестве значения IP-адрес узла.
8. Изменение номера порта для запроса
По умолчанию, для запросов DNS использует 53 (UDP) порт. Но это поведение тоже можно изменить, хотя особого необходимости в этом нет.
nslookup –port=56 merionet.ru
9. Изменение интервала ожидания
Бывают случаи, особенно при слабых Интернет соединениях, что ответа от сервера приходится ждать долго. По умолчанию, если ответ не приходит в течении 5 секунд, то запрос повторяется, увеличив время ожидания в два раза. Но можно вручную задать это значение в секундах:
nslookup –timeout=10 merionet.ru
Отработку этой команды увидеть сложно, но она может быть эффективна при соединениях с низкой скоростью.
10. Включение режима отладки
Режим отладки позволяет получать более детальную информацию об узле. Для этого используется команда:
nslookup –debug merionet.ru
Заключение
Когда утилита nslookup возвращает ответ, там указывается с какого сервера вернулся ответ. Эти сервера бывают authoritative и non-authoritative answer.
Authoritative answer – это ответ, полученные непосредственно от сервера, который располагает информацией об указанном домене. В нашем случае – это dns2.yandex.ru. Non-authoritative answer – это ответ, полученный от промежуточного сервера. В нашем случае – это мой роутер.
Некоторые категории SIP провайдеров предоставляют авторизацию на своем софтсвиче по IP – адресу. Это означает, что только лишь получив запрос с выделенного IP – адреса, провайдер позволит Вам совершать и принимать звонки. О том, как настроить авторизацию у провайдера без регистрации по IP – адресу на Asterisk при помощи FreePBX 13 расскажем в статье.
Что мы имеем
Итак, предположим, провайдер связи предоставляет нам 1 SIP номер с авторизацией по IP. Адрес софтсвича будет 33.33.44.45. Помимо этого, провайдера выделяет нам подсеть 11.22.33.44/30. В это сети:
11.22.33.47 - широковещательный адрес
11.22.33.46 - адрес шлюза по умолчанию
11.22.33.45 - адрес, который провайдер выделяет нам для настройки на нашем Asterisk
11.22.33.44 - IP адрес сети
На нашем Asterisk уже существует текущее сетевое подключение через единственный NIC (Network Interface Card, сетевая карта). Для установки дополнительного IP, нам нужно будет добавить дополнительную сетевую карту, либо добавить виртуальный интерфейс (например, eth0:0). В нашем случае, в лаборатории, наш Asterisk развернут на виртуальной машине VmWare, поэтому, мы просто добавим виртуальный vNIC.
После добавления интерфейса, мы назначим ему IP – адрес 11.22.33.45 и создадим маршрут, в котором укажем отправлять весь трафик в сторону софтсвича 33.33.44.45 через новый интерфейс (eth1). Итак, переходим к настройке.
Настройка в консоли
Первым делом подключимся к консоли (CLI) нашего сервера IP – АТС. После добавления нового интерфейса, переходим к его настройке. Вводим команду:
[root@asterisk ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth1
Нажимаем «o» для редактирования и указываем следующие параметры:
DEVICE=eth1
BOOTPROTO=static
ONBOOT='yes'
IPADDR=11.22.33.45 //тут будет ваш IP - адрес
NETMASK=255.255.255.252
GATEWAY=11.22.33.46 //ваш адрес шлюза
HWADDR=00:15:5d:01:02:00 //mac – адрес NIC
ZONE=trusted
Нажимаем «:x!» и сохраняем изменения. После этого перезагружаем сетевую службу командой:
[root@asterisk ~]# service network restart
Shutting down interface eth0: [ OK ]
Shutting down loopback interface: [ OK ]
Bringing up loopback interface: [ OK ]
Bringing up interface eth0: Determining if ip address 192.168.1.2 is already in use for device eth0...
[ OK ]
Bringing up interface eth1: Determining if ip address 11.22.33.45 is already in use for device eth1...
[ OK ]
Отлично. Оба сетевых интерфейса поднялись и работают. Теперь давайте настроим маршрут для отправки трафика в сторону софтсвича через интерфейс eth1. Для этого, откройте для редактирования файл маршрута следующей командой:
[root@asterisk ~]# touch /etc/sysconfig/network-scripts/route-eth1
[root@asterisk ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/route-eth1
В файл добавляем следующую строчку:
33.33.44.44/30 via 11.22.33.45 dev eth1
Делаем рестарт сетевой службы командой service network restart и проверяем маршруты:
[root@asterisk ~]# ip route
33.33.44.44/30 via 11.22.33.45 dev eth1
Отлично, у нас появился нужный нам маршрут. Проверить его так же можно сделав трассировку, командой traceroute 33.33.44.45
Настройка транка в FreePBX
После того, как мы настроили маршруты и интерфейсы в операционной системе CentOS, переходим к настройке транка в графическом интерфейса FreePBX. Для этого, перейдем в раздел настроек Connectivity → Trunks и нажмем + Add Trunk, добавив SIP – транк. Заполняем любое значение в поле Trunk Name вкладки General и переходим к вкладке SIP Settings → Outgoing. Здесь, в поле Trunk Name укажите out, а в разделе PEER Details следующие параметры:
type=peer
port=5060
insecure=invite,port
host=33.33.44.45 //IP софтсвича Вашего провайдера
dtmfmode=rfc2833
context=from-trunk
canreinvite=no
allow=alaw,ulaw
qualify=yes
Нажимаем Submitи Apply Config. На этом все, остается только настроить маршрутизацию вызовов и можно звонить :)
Возможные проблемы
Если при звонке на номер вы слышите короткие гудки, а в логах и дебаге Вы видите следующее сообщение:
[2017-01-13 18:12:40] NOTICE[25200] res_pjsip/pjsip_distributor.c: Request 'INVITE' from '<sip:9251234567@33.33.44.45;user=phone>' failed for 33.33.44.45:5060' (callid: bj0zumbjn89299ssddjj991nx9uk8m@Some) - No matching endpoint found
То перейдите в раздел настроек Settings → Asterisk SIP Settings, выберите вкладку Chan SIP Settings и убедитесь, что параметр Bind Port указан как 5060.