По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Всем привет! Сегодня в статье рассмотрим установку CentOS 7 Minimal, первичную настройку сети и установку графического интерфейса под названием Mate. У нас уже есть статья и видео об установке немного иной редакции CentOS 7 – Network Edition, но при установке Minimal есть несколько тонкостей, о них – ниже.
Первое отличие в том, что образ несколько больше - 700 Мб, но это всё равно несравнимо с объемом DVD или Full редакции. Следующее отличие, вытекающее из предыдущего – отсутствует возможность выбрать дополнительный софт для установки (скриншот ниже):
В CentOS 7 также добавилась возможность включить сетевой интерфейс непосредственно во время установки – в 6 версии такого не было, однако, я дополнительно продемонстрирую самый наглядный способ настройки сетевого интерфейса в 7 версии.
Процесс установки
Итак, выполняем все шаги последовательно как указано в нашем видео и статье по установке сетевой версии данной ОС, ждём 15-30 минут и вводим свои логинпароль (предварительно подключившись через терминал).
Первым желанием было проверить, работает ли сетевой интерфейс и был ли ему назначен адрес – я ввёл команду ifconfig, и, как оказалось, данная команда на 7 версии является устаревшей и вместо неё необходимо использовать команду ipaddr для вывода информации об интерфейсах и команду iplinkдля вывода статистики на них же.
Но так все привыкли к стандартным командам пакета net-tools, его необходимо будет установить с помощью команды yum install net-tools. Однако, помня первое ощущение непонимания, когда у меня не работала сеть в минимальной инсталляции на 6 версии, я хочу дополнительно показать очень простой способ её настройки – об этом ниже.
Важно! Команда ifconfig устарела. Для сетевого взаимодействия с сервером рекомендуем пользоваться командой «ip» (ip -a), которая по функциональности (с точки зрения L2 и L3) превосходит «ifconfig».
Настройка сетевых интерфейсов с помощью nmtui
Вводим команду nmtui - в итоге должен запуститься простой графический интерфейс для настройки сети (скриншот ниже):
Я, к примеру, хочу изменить настройки единственного интерфейса – выбираем первую опцию Edit a connection и видим следующую картину:
Выбираем Edit… и делаем с интерфейсом всё, что вздумается :) Как видно на скриншоте ниже, наш сервер получил IP - адрес по DHCP – меня это устраивает и я оставлю всё как есть. Главной целью было продемонстрировать данную утилиту – nmtui
Установка MATE и необходимых пакетов
Итак, почему MATE? Ответ прост – он гораздо легче дефолтного Gnome, очень нетребователен к ресурсам и крайне прост в установке. Итак, производим несколько простых шагов по установке пакетов(ниже):
yum groupinstall "Development Tools" - установка необходимого комплекта пакетов для работы GUI (только если уже не установлены) ;
yum install epel-release - установка EPEL репозитория;
yum groupinstall "X Window system" - установка группового пакета X Window System, это займет около 5 минут. Сам пакет имеет объем 73 Мб;
yum groupinstall "MATE Desktop" - установка непосредственно Mate – довольно объемный пакет - 506 Мб;
Далее, запускаем GUI! Вводим командуsystemctl isolate graphical.target, вводим имя юзера и пароль, и видим графический интерфейс (скриншот ниже):
Если хотите чтобы система по умолчанию запускалась в графическом виде, введите команду
systemctl set-default graphical.target
rm '/etc/systemd/system/default.target'
ln -s '/usr/lib/systemd/system/graphical.target' '/etc/systemd/system/default.target'
База данных временных рядов, она же Time Series Database (TSDB), оптимизирована для меток времени или данных временных рядов. Данные временных рядов - это средние измерения или события, которые прослежены, собраны, или объединены в течение определенного времени. Это могут быть данные, собранные из контрольных сигналов датчиков движения, метрики JVM из java-приложений, данные рыночной торговли, сетевые данные, ответы API, время безотказной работы процесса и т.д.
Базы данных временных рядов полностью настраиваются с данными временных меток, которые индексируются и эффективно записываются таким образом, что можно вставить данные временных рядов. Эти данные временных рядов можно запрашивать гораздо быстрее, чем из реляционной базы данных или базы данных NoSQL.
В последнее время она приобрела большую популярность. А почему нет? Это замечательный инструмент для мониторинга бизнеса и ИТ-операций. Хорошая новость в том, что есть множество вариантов выбора, и большинство из них - с открытым исходным кодом.
1. InfluxDB
InfluxDB является одной из самых популярных баз данных временных рядов среди DevOps, которая написана в Go. InfluxDB была разработана с самого начала, с целью обеспечить высокомасштабируемый механизм приема и хранения данных. Он очень эффективен при сборе, хранении, запросе, визуализации и выполнении действий с потоками данных временных рядов, событий и метрик в реальном времени.
Она предоставляет политики понижающей дискретизации и хранения данных для поддержания высокой ценности, высокой точности данных в памяти и более низкой ценности данных на диске. Он построен на основе "облачной" технологии для обеспечения масштабируемости в нескольких топологиях развертывания, включая локальную облачную среду и гибридные среды.
InfluxDB - это решение с открытым исходным кодом и готовое для развертывания на предприятии. Он использует InfluxQL, который очень похож на язык SQL, для взаимодействия с данными. Последняя версия содержит агенты, панели мониторинга, запросы и задачи в наборе инструментов. Это универсальный инструмент для панели мониторинга, визуализации и оповещения.
Особенности
Высокая производительность для данных временных рядов с высоким уровнем приема и запросов в реальном времени
InfluxQL для взаимодействия с данными, которые схож с языком запросов SQL.
Основной компонент стека TICK (Telegraf, InfluxDB, Chronograf и Kapacitor)
Поддержка плагинов для таких протоколов, как collectd, Graphite, OpenTSDB для приема данных
Может обрабатывать миллионы точек данных всего за 1 секунду
Политики хранения для автоматического удаления устаревших данных
Так как это открытый исходный код, вы можете загрузить и поднять его на своем сервере. Тем не менее, они предлагают InfluxDB Cloud на AWS, Azure и GCP.
2. Prometheus
Prometheus - это решение для мониторинга с открытым исходным кодом, используемое для анализа данных метрик и отправки необходимых предупреждений. Он имеет локальную базу данных временных рядов на диске, которая хранит данные в пользовательском формате на диске.
Модель данных Prometheus многомерна на основе временных рядов; он сохраняет все данные в виде потоков значений с временной меткой. Это очень полезно при работе с полностью числовым временным рядом. Сбор данных о микросервисах и их запрос - одна из сильных сторон Prometheus.
Он плотно интегрируется с Grafana для визуализации.
Особенности
Имеет многомерную модель, в которой использовались пары "имя метрики" и "ключ-значение" (метки)
PromQL используется для запроса данных временных рядов для создания таблиц, оповещений и графиков Adhoc
Использует режим HTTP pull для сбора данных временных рядов
Использует промежуточный шлюз для передачи временных рядов
У Prometheus есть сотни экспортеров для экспорта данных из Windows, Linux, Java, базы данных, API, веб-сайта, серверного оборудования, PHP, обмена сообщениями и т.д.
3. TimescaleDB
TimesterDB - реляционная база данных с открытым исходным кодом, которая делает SQL масштабируемым для данных временных рядов. Эта база данных построена на PostgreSQL.
Он предлагает два продукта - первый вариант - это бесплатное издание, которое вы можете установить на свой сервер. Второй вариант - TimesterDB Cloud, где вы получаете полностью размещенную и управляемую инфраструктуру в облаке для вашего развертывания.
Он может использоваться для мониторинга DevOps, понимания показателей приложений, отслеживания данных с устройств Интернета вещей, понимания финансовых данных и т.д. Можно измерять журналы, события Kubernetes, метрики Prometheus и даже пользовательские метрики.
Владельцы продуктов могут использовать его для понимания производительности продукта с течением времени, что помогает принимать стратегические решения для роста.
Особенности
Выполнение запросов 10-100X быстрее, чем PostgreSQL, MongoDB
Возможность горизонтального масштабирования до петабайт и записи миллионов точек данных в секунду
Очень похож на PostgreSQL, что облегчает работу с ним разработчиков и администраторов.
Сочетание функций реляционных баз данных и баз данных временных рядов для создания мощных приложений.
Встроенные алгоритмы и функции производительности для защиты от больших затрат.
4. Graphite
Graphite - это универсальное решение для хранения и эффективной визуализации данных в реальном времени. Графит может выполнять две функции: хранить данные временных рядов и визуализировать графики по требованию. Но она не собирает данные для вас; для этого можно использовать такие инструменты, как collectd, Ganglia, Sensu, telegraf и т. д.
Он имеет три компонента - Carbon, Whisper и Graphite-Web. Carbon получает данные временных рядов, агрегирует их и сохраняет на диске. Whisper - это хранилище базы данных временных рядов, в котором хранятся данные. Graphite-Web - это интерфейс для создания панелей мониторинга и визуализации данных.
Особенности Graphite:
Формат метрик, в котором передаются данные, прост.
Комплексный API для визуализации данных и создания диаграмм, панелей мониторинга, графиков
Предоставляет богатый набор статистических библиотек и функций преобразования
Связывает несколько функций визуализации для создания целевого запроса.
5. QuestDB
QuestDB - это реляционная база данных, ориентированная на столбцы, которая может выполнять анализ данных временных рядов в реальном времени. Он работает с SQL и некоторыми расширениями для создания реляционной модели для данных временных рядов. QuestDB был создан с нуля и не имеет зависимостей, повышающих его производительность.
QuestDB поддерживает реляционные соединения и соединения временных рядов, что помогает сопоставлять данные. Самый простой способ начать работу с QuestDB - развернуть его внутри контейнера Docker.
Функции QuestDB:
Интерактивная консоль для импорта данных с помощью перетаскивания и запроса
Поддерживается работа как на облачных технологиях (AWS, Azure, GCP), так и локально.
Поддерживает такие корпоративные возможности, как работа с Active Directory, обеспечение высокой доступности, корпоративная безопасность, кластеризация
Предоставляет информацию в режиме реального времени с использованием оперативной и прогнозируемой аналитики
6. AWS Timestream
Как AWS может отсутствовать в списке?
AWS Timestream - это служба базы данных временных рядов без сервера, которая является быстрой и масштабируемой. Он используется главным образом для приложений Интернета вещей, чтобы хранить триллионы событий в день и в 1000 раз быстрее при 1/10 стоимости реляционных баз данных.
С помощью специализированного механизма запросов можно одновременно запрашивать последние данные и архивные сохраненные данные. Она предоставляет множество встроенных функций для анализа данных временных рядов для поиска полезной информации.
Функции Amazon Timestream:
Нет серверов для управления или экземпляров для выделения; все обрабатывается автоматически.
Экономичный, платите только за то, что вы принимаете, храните и запрашиваете.
Способен ежедневно принимать триллионы событий без снижения производительности
Встроенная аналитика со стандартными функциями SQL, интерполяции и сглаживания для определения тенденций, шаблонов и аномалий
Все данные шифруются с помощью системы управления ключами AWS (KMS) с ключами управления клиента (CMK)
7. OpenTSDB
OpenTSDB - масштабируемая база данных временных рядов, написанная поверх HBase. Он способен хранить триллионы точек данных при миллионах операций записи в секунду. Данные в OpenTSDB можно хранить вечно с его исходной меткой времени и точным значением, чтобы не потерять данные.
Имеет демон временных рядов (TSD) и утилиты командной строки. Демон временных рядов отвечает за хранение данных в HBase или их извлечение из нее. С TSD можно общаться с помощью HTTP API, telnet или простого встроенного графического интерфейса. Для сбора данных из различных источников в OpenTSDB нужны такие инструменты, как flume, collectd, vacuumetrix и т.д.
Функции OpenTSBD:
Может агрегировать, фильтровать, понижать метрики на огромной скорости
Хранение и запись данных с точностью до миллисекунды
Работает на Hadoop и HBase и легко масштабируется, добавляя узлы в кластер
Использование графического интерфейса для создания графиков
Заключение
Поскольку в наши дни используются все больше и больше IoT или умных устройств, на веб-сайтах с миллионами событий в день в реальном времени генерируется огромный трафик, увеличивается торговля на рынке, что и привело к созданию база данных временных рядов! Базы данных временных рядов являются обязательным элементом производственного стека для мониторинга.
Большая часть вышеперечисленной базы данных временных рядов доступна для бесплатного использования, поэтому получите облачную виртуальную машину и попробуйте посмотреть, что подойдет именно вам.
Как известно, в телефонии существует два основных вида перевода (или трансфера - transfer) входящих звонков, это:
Attendant Transfer/ consultative transfer - Перевод звонка, при котором оператор, получив информацию от звонящего, ставит звонок на удержание, затем инициирует второй вызов третьей стороне (абоненту, с которым хочет соединиться звонящий), уведомляет о входящем вызове и лишь после разрешения третьей стороны, соединяет с вызывающим абонентом. После этого, оператор кладет трубку и больше никак не влияет на переведенный вызов. Таким образом, оператор остается уверенным в том, что звонящий соединен с нужным абонентом. В случае, если у оператора не получается дозвониться до вызываемого абонента или он сообщает, что не может в данный момент принять звонок, оператор снимает звонящего с удержания и просит его перезвонить позднее.
Blind Transfer - Даже из названия становится понятно, что данный вид перевода является “слепым”, т.е оператор переводит звонок, не уведомляя третью сторону в входящем вызове. Не трудно догадаться, что если вызываемый абонент занят или не отвечает, то вызов попросту обрывается.
Согласитесь, ситуация крайне нежелательная, клиентам приходится заново набирать номер, общаться с оператором, объяснять, что разговора не состоялось и т.д. Теряется время, лояльность клиентов и интерес.
В IP телефонии на базе Asterisk с данной проблемой познакомились, когда начали осуществлять миграцию с аналоговых АТС. Дело в том, что аналоговые АТС по умолчанию поддерживают так называемый Transfer Recall. Данный функционал заставляет АТС перезванивать оператору, если звонок между вызывающим и вызываемым абонентами, по каким то причинам не состоялся. Оператор, в свою очередь, просил вызывающего абонента перезвонить.
Проблема с потерянными вызовами после “слепого” перевода имела место быть вплоть до Asterisk версии 1.6, когда в файл feature.conf в Attended Transfer (atxfer) не был введен дополнительный функционал atxferdropcall , со значениями yes и no
atxferdropcall = yes - Звонок не будет возобновлен после неудачного перевода
atxferdropcall = no – Звонок будет возобновлен после неудачного перевода
По умолчанию в Asterisk данная переменная имеет значение yes.
Таким образом, чтобы решить проблемы с потерянными вызовами при переводе, нужно просто изменить файл feature.conf следующим образом:
[general]
parkext => *700
parkpos => 701-720
context => parkedcalls
parkedcalltransfers = caller
transferdigittimeout => 1
xfersound = beep
xferfailsound = beeperr
atxfernoanswertimeout = 15
atxferdropcall = no
atxferloopdelay = 10
atxfercallbackretries = 2
[featuremap]
blindxfer => *
atxfer => #
Где,
atxfernoanswertimeout - Время, которое необходимо для дозвона обратно;
atxfercallbackretries - Количество попыток повторного дозвона