По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Инструменты командной строки, такие как top, затрудняют мониторинг использования процессора и памяти. Поэтому сегодня мы представляем вам vtop - бесплатный и с открытым исходным кодом, простой, но в то же время мощный и расширяемый инструмент мониторинга активности терминала, написанный на Node.js.
Он разработан для того, чтобы пользователи могли легко просматривать загруженность процессора при использовании многопроцессорных приложений (те, которые имеют мастер-процесс и дочерние процессы, например, NGINX, Apache, Chrome и т.д.). vtop также позволяет легко увидеть всплески сверхурочного функционирования памяти, а также потребление памяти.
vtop использует символы Unicode шрифта Брайля для построения и отображения графиков использования процессора и памяти, что помогает визуализировать скачки. Кроме того, он группирует процессы с одним и тем же именем (мастер и все дочерние процессы) вместе.
В этой статье вы узнаете, как установить инструмент мониторинга vtop в Linux.
Установка vtop в Linux-системах
Требования: в качестве предварительного условия в вашей системе должны быть установлены Node.js и NPM.
После того, как на вашей системе установлены Node.js и NPM, запустите следующую команду для установки vtop. При необходимости используйте команду sudo для получения root прав при установке пакета.
sudo npm install -g vtop
После установки vtop выполните следующую команду, чтобы запустить его.
vtop
Ниже приведены сочетания клавиш vtop, нажав:
u - обновления до последней версии vtop.
k или стрелка вверх перемещает процесс вверх по списку.
j или стрелка вниз перемещает процесс вниз по списку.
g перемещает вас вверх по списку процессов.
G перемещает вас в конец списка.
dd убивает все процессы в этой группе (сначала нужно выбрать имя процесса).
Чтобы изменить цветовую схему, используйте переключатель --theme. Вы можете выбрать любую из доступных тем (такие как: acid, becca, brew, certs, dark, gooey, gruvbox, monokai, nord, parallax, seti, и wizard)
К примеру:
vtop --theme wizard
Для установки интервала между обновлениями (в миллисекундах) используйте --update-interval. В данном примере 20 миллисекунд эквивалентно 0.02 секунды:
vtop --update-interval 20
Вы также можете настроить завершение работы vtop через несколько секунд, используя опцию --quit-after, как показано ниже.
vtop --quit-after 5
Чтобы получить справку по vtop, запустите следующую команду.
vtop -h
vtop имеет множество функций, включая выполнение измерений запросов сервера, запись логов и так далее.
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.
Многомерные системы управления данными (МСУБД) объединяют несколько систем баз данных в одну. Вместо работы с несколькими моделями и поиска возможностей для их объединения, МСУБД предлагает общий механизм для различных типов данных.
В данной статье приводится подробный обзор многомерных баз данных.
Что такое многомерные базы данных?
Многомерная база данных (Multi-Model Database) – это система управления, которая сочетает несколько типов БД в одну серверную систему. Большинство СУБД поддерживает одну модель БД, а в МСУБД можно хранить, запрашивать и индексировать данные из нескольких моделей.
Важное преимущество многомерных БД заключается в многоязычной сохранности, когда не нужно искать способы для объединения различных моделей. Гибкий подход позволяет хранить данные разными способами. В результате вы получаете:
Гибкое и динамичное программирование
Снижение избыточности данных
Например, изучать взаимосвязи между точками данных или создавать систему рекомендаций гораздо проще с помощью графовых БД, а реляционные БД лучше подходят для определения связи между столбцами данных.
Ключевая функция МСУБД заключается в ее способности преобразовывать данные из одного формата в другой. К примеру, данные в формате JSON быстро преобразуются в XML. Преобразование форматов данных обеспечивает дополнительную гибкость и упрощает соответствие определенным требованиям проекта.
Примеры использования МСУБД
Варианты использования СУБД позволяют лучше понять принципы работы данной модели. Анализируя практические примеры, вам становится ясно, как несколько моделей работают в единой системе.
Хранение и управление несколькими источниками данных
Классическая IT-система использует различные источники данных. Информация не всегда хранится в том же формате или в той же базе данных. Несколько форматов складываются в сложную систему – трудную для поддержания и поиска данных.
Хранение данных в МСУБД облегчает администрирование систем. Все находится в одной базе, поэтому на хранение и управление данными из разных источников тратится меньше времени.
Расширение возможностей модели
Многомерные базы данных предлагают расширения для моделей. Особенности одних моделей перекрывают недочеты других.
Например, очень просто запрашивать данные в JSON-формате через SQL-запросы. Нет необходимости корректировать исходный источник данных. Расширяемость сокращает время обработки данных и устраняет необходимость в ETL-системах (извлечение, преобразование, загрузка).
Гибридные среды данных
Классическая среда данных разграничивает операционные данные от аналитических. Данные для анализа необходимо преобразовать и хранить отдельно от операционных.
Происходит задвоение, и качество данных снижается. Разделенное пространство повышает затраты на техническое обслуживание. Всем базам данных необходимо администрирование и управление резервным копированием.
Многомерная БД использует гибридный подход к хранению данных. Унифицированные узлы, в которых хранятся транзакционные данные и из которых извлекаются аналитические, намного проще поддерживать.
Централизация данных
У данных в организации есть определенные ограничения. Такие ограничения нужны, но они усложняют работу с информацией внутри компании.
Многомерные БД хранят данные в формате as-is («как есть»), поэтому никакие преобразования не нужны. Централизация данных дает ценную информацию о существующих данных и предлагает возможности для создания новых вариантов использования.
Поиск больших данных
Hadoop отлично справляется с обработкой больших объемов данных в разных моделях. Основная причина – скорость получения, обработки и хранения данных. Единственное, чего не хватает Hadoop, – это эффективного механизма поиска.
Если взять вычислительные мощности Hadoop и объединить их с возможностями поиска по многомерной БД, то получится функциональная система. Процесс работы становится масштабируемым и удобным для выполнения задач над большими данными.
Плюсы и минусы многомерной базы данных
В многомерных базах данных есть свои плюсы и минусы. В таблице ниже перечислены ключевые пункты:
Плюсы
Минусы
Постоянство данных
Сложность
Динамичность
Все еще в стадии разработки
ACID-совместимость
Не хватает методов моделирования
Подходят для сложных проектов
Не подходят для простых проектов
Такая модель подходит для корпоративных настроек с множеством данных. Разные секторы пользуются данными для разных задач. Но детализированной и уже настроенной структуре многоязычной сохранности может не хватать возможностей многомерной системы.
Плюсы
Преимущества многомерных баз данных:
согласованность данных между моделями за счет единой серверной системы
динамичная среда с использованием различных типов данных на одной платформе
отказоустойчивость, из-за ACID-совместимости
подходят для сложных проектов с множественным представлением данных
Минусы
Недочеты многомерных баз данных:
сложность МСУБД, из-за чего с ними трудно работать
модель БД все еще развивается и не имеет окончательной формы
ограниченная доступность различных методов моделирования
не подходит для более простых проектов или систем
Какие многомерные базы данных считаются самыми лучшими?
На рынке представлено огромное множество многомерных типов БД. Их самой примечательной особенностью является поддержка нескольких моделей на одном сервере.
Некоторые БД накладывают несколько моделей на сервер через компоненты. Но такие типы БД не считаются подлинными многомерными базами.
Еще одно важное отличие – доступные методы моделирования. Этот аспект крайне важен для того, чтобы получать максимальную пользу от доступных данных.
MarkLogic Server
MarkLogic Server – это многомерная нереляционная база данных. Она появилась как хранилище XLM, а затем была доработана для хранения различных моделей:
документной
графовой
текстовой
пространственной
типа «ключ – значение»
реляционной
Это универсальная, эффективная и безопасная база данных. Возможности сервера MarkLogic:
Безопасность и управление. Интегрированное управление безопасностью данных и пользователей.
ACID-совместимость. Обеспечивает строгую согласованность данных.
Расширенный поиск. Доступ к данным обеспечивает встроенная поисковая система с семантическим поиском.
Разноплановая аналитика. Вам доступны настраиваемые инструменты для аналитики и бизнес-аналитики.
Встроенное машинное обучение. Интеллектуальное автоматизированное курирование данных с помощью встроенных алгоритмов машинного обучения обеспечивает более быстрый доступ к данным.
Отказоустойчивость. Mark Logic предлагает высокую доступность и систему аварийного восстановления, помогающую избегать любого рода сбоев.
Поддержка гибридного облака. База данных позволяет самостоятельно управлять развертыванием с помощью гибридных облачных решений.
ArangoDB
ArangoDB – это нативная многомерная система управления базами данных. Она поддерживает следующие форматы данных:
документные
графовые
«ключ-значение»
База данных извлекает и изменяет данные с помощью унифицированного языка запросов AQL. К другим важным особенностям относятся:
Расширенные соединения. Позволяет соединять данные с помощью гибких запросов, что снижает их избыточность.
Транзакции. Выполнение запросов к нескольким документам с доступной изоляцией и согласованностью транзакций.
Сегментирование. Синхронная репликация путем сегментирования позволяет снижать внутреннюю кластерную связь, повышая при этом производительность и скорость соединения.
Репликация. Репликация обеспечивает распределенную БД в пределах одного центра обработки данных.
Многопоточность. Благодаря многопоточности, БД может использовать несколько ядер.
OrientDB
OrientDB – это многомерная нереляционная база данных с открытым кодом, написанная на Java. Эта БД поддерживает следующие модели:
документную
графовую
тип «ключ-значение»
объектную
пространственную
OrientDB первая ввела несколько моделей на уровне ядра. Эта база данных поставляется с рядом уникальных функций, к которым относятся:
Поддержка SQL. БД поддерживает SQL-запросы, благодаря чему программистам легче переключиться с реляционных моделей на OrientDB.
ACID-совместимость. База данных полностью транзакционна; таким способом достигается ее надежность.
Распределенная. Полная поддержка репликации с множеством master на разных выделенных серверах.
Портативная. Позволяет быстро импортировать реляционные базы данных.
Заключение
Существует великое множество методов моделирования баз данных, и в каждом решении можно найти свои плюсы и минусы. Многомерные БД стремятся объединить различные базы данных в единую серверную систему, благодаря чему при разрастании системы ее сложность и потребление ресурсов не увеличиваются.