По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В сегодняшней статье рассмотрим модуль, который позволяет просматривать детальную информацию о сервере IP-АТС Asterisk и о процессах, которые на нем запущены прямо из web-интерфейса FreePBX - Asterisk Info. Все примеры в данной статье будут приводиться с использованием FreePBX 13. Ту же самую информацию можно получить, используя командную строку Asterisk – CLI (Command Line Interface). Сразу отметим, что данная информация будет понятна и полезна только продвинутым пользователям Asterisk и системным администраторам, например, при траблшутинге проблем.
Модуль Asterisk Info
Перейдём в модуль и рассмотрим его функционал. Модуль доступен по следующему пути с главной страницы Reports -> Asterisk Info
Как только мы переходим в модуль, перед нами открывается страница Summary. Здесь находится следующая информация:
Uptime – Показывает как долго сервер работает без отключения и рестарта
Reload - Показывает, когда последний раз была выполнена перезагрузка сервера. Перезагрузка происходит после нажатия на кнопку Apply Config, которая появляется после внесения изменений в конфигурацию через вэб-интерфейс
Active SIP Channels -Показывает, как много на сервере активных SIP каналов. Не надо путать с активными звонками.
Active IAX2 Channels – Показывает количество активных IAX2 каналов
SIP Registry - Показывает количество SIP транков, которые зарегистрированы на сервере
IAX2 Registry - Показывает количество IAX2 транков, которые зарегистрированы на сервере
SIP Peers - Показывает количество зарегистрированных SIP пиров. Пир – это внутренний номер (Extension) или транк (Trunk)
IAX2 Peers - Показывает количество зарегистрированных IAX2 пиров.
Справа можно выбрать другой тип отчета.
Registries
Данный отчет показывает каждое соединение, на которое зарегистрирован сервер Asterisk. Обычно здесь находится информация о транках. Этот отчёт показывает, на что зарегистрирован сервер, но не что зарегистрировано на нем, эту информацию следует искать во вкладке Peers.
Channels
Здесь выводится информация о каждом активном канале на сервере. Канал – это одно двустороннее соединение между двумя устройствами.
Peers
Здесь выводится информация о каждом устройстве, транке, внутреннем номере, которое зарегистрировано на сервере Asterisk.
SIP Info
Данный отчёт суммирует предыдущие два Registry и Peers, но выводит информацию только по SIP.
IAX Info
Данный отчёт суммирует Registry и Peers, но выводит информацию только по IAX2.
Conferences Report
Данный отчёт показывает информацию о любых активных конференциях на сервере.
Subscription Report
Показывает список всех подсказок (hints), которые созданы на сервере. Подсказка это то, на что подписана BLF кнопка на телефоне.
Voicemail Users Report
Показывает информацию о голосовой почте пользователей. Например, как много новых сообщений поступило.
Queues
Показывает информацию по очередям. Например, сколько сейчас звонков находится в очереди.
Full Report
Показывает информацию из всех предыдущих вкладок в одном окне.
Графовые базы данных (Graph databases) – это нереляционные системы (NoSQL), которые определяют корреляции между сложно взаимосвязанными сущностями. Такая структура позволяет обойти ограничения реляционных БД и уделяет больше внимания отношениям между данными.
Графовая база данных позволяет аккуратно определять взаимосвязи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом.
В данной статье объясняется, что такое графовые базы данных, и как они работают. Но для начала можно быстро познакомиться с другими видами NoSQL.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.
Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.
Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.
Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.
Сравнение графовых и реляционных баз данных
Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.
Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.
Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.
В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:
Тип
Графовые БД
Реляционные БД
Формат
Узлы и ребра со свойствами
Таблицы со строками и столбцами
Связи
Представлены в виде ребер между узлами
Создаются с помощью внешних ключей между таблицами
Гибкость
Гибкие
Жестко заданные
Сложные запросы
Быстрые и отзывчивые
Необходимы сложные соединения
Варианты использования
Системы с взаимосвязанными зависимостями
Системы с транзакциями и более простыми отношениями
Как работают графовые базы данных?
Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.
При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.
По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.
Примеры использования графовых баз данных
Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:
Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.
Какие есть известные графовые базы данных?
С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.
JanusGraph
JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:
Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов
Neo4j
Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:
Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования
DGraph
DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:
Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API
DataStax Enterprise Graph
DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:
DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
Поддержка Gremlin и CQL для запросов
Плюсы и минусы графовых баз данных
В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.
Плюсы
Вот несколько плюсов графовых баз данных:
Гибкая и адаптивная структура
Четкое представление взаимосвязей между сущностями
Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей
Минусы
Ниже перечислены основные минусы системы:
Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
Графы не подходят для систем на основе транзакций
Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку
Заключение
Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.
Обеспечение безопасности, как физической, экономической и информационной всегда являлось важной задачей. С течением времени создавались как государственные, так и частные структуры по защите данных.
Сегодня степень защищенности любого предприятия, организации, учреждения, является одним из самых ярких показателей эффективности деятельности в любом направлении. С развитием информационных технологий и компьютерной техники, безопасность информации, её защищенность, целостность - становится важным принципом в формировании репутации компании.
Степень потерь от разглашения тех или иных государственных и коммерческих тайн, исчисляется не просто в денежном эквиваленте, но и в самом факте нарушения закона.
Во многих организациях мероприятиями по защите сведений занимается служба безопасности. Анализируя полученные данные именно эта структура выносит решение о целесообразности взаимодействия с другими организациями или людьми.
Информационная безопасность компании. Никаких шуток
Наряду с действующими сотрудниками по обеспечению безопасности информации в эту систему интегрированы разнообразные технические устройства, программное обеспечение и комплекс мер по предотвращению утечки данных. Сегодня любое предприятие, так или иначе обладающее значительным объемом информации не видит своё существование без систем видео наблюдения и пропускного режима. Разрабатываются и внедряются системы цифровой обработки шифрованной информации, различные программно-аппаратные комплексы по защите сведений составляющих государственную или коммерческую тайну. Анализируя самые простые ошибки в использовании данных предоставленных для служебного пользования, можно выделить:
Открытый доступ к сети интернет со стационарных рабочих компьютеров.
Отсутствие антивирусной безопасности.
Использование сомнительных сайтов, не отвечающих политики безопасности информации.
Подключение к стационарным рабочим компьютерам, других технических средств будь то телефон, планшет, имеющим выход в интернет.
Отсутствие систем защиты с использованием паролей.
Таким образом, проанализировав состояние защиты информации в любом предприятии необходимо исключить все негативные факторы, которые могут повлечь раскрытие коммерческой и государственной тайны.