пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅпїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ
Слишком длинный поисковый запрос.
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
QoS это возможность сети обеспечить специальный уровень обслуживания для конкретных пользователей или приложений без ущерба остальному трафику. Главная цель QoS это обеспечение более предсказуемого поведения сети передачи данных при работе с тем, или иным типом трафика, путем обеспечения необходимой полосы пропускания, контролем над задержкой и джиттером и улучшением характеристик при потере пакетов. Алгоритмы QoS достигают этих целей путем ограничения трафика, более эффективным использованием каналов передачи, и назначением тех или иных политик к трафику. QoS обеспечивает интеллектуальную передачу поверх корпоративной сети, и, при правильной настройке, улучшает показатели производительности.
Политики QoS
Тип трафика
QoS
Безопасность
Когда?
Голос
Задержка меньше 150 мс в одну сторону
Шифрование на уровне передаче голоса
Понедельник - Пятница
Система планирования ресурсов предприятия
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 512 кб/с
Зашифрован
24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году
Трафик, создаваемый программным обеспечением станков и оборудования
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 256 кб/с
В открытом виде
Понедельник - Пятница
Трафик от использования интернет ресурсов HTTP/HTTPS
Негарантированная доставка по принципу Best Effort
HTTP прокси сервер
Понедельник – Пятница, с 8 утра до 9 вечера.
Осуществление QoS в сетях унифицированных коммуникаций
Условно, процесс осуществления QoS в сетях Unified Communications (унифицированных коммуникаций), можно разделить на 3 этапа:
Определение типа трафика в сети и его требований. На данном этапе необходимо научить сеть определять типы трафика чтобы применять к ним те или иные QoS алгоритмы;
Сгруппировать трафик в классы с одинаковыми требованиями QoS. Например, можно определить 4 типа трафика: голос, высоко – приоритетный трафик, низко – приоритетный трафик и трафик от пользования браузером для просмотра WEB страниц;
Назначить политики QoS, применяемые к классам, определенным в п.2.
В современных корпоративных сетях, голосовой трафик всегда требует минимальную задержку. Трафик, который генерируют критически важные для бизнеса приложения требует маленькой задержки (например, информация, относящаяся к банковскому обслуживанию). Другие типы информации могут быть не так чувствительны к задержкам, например, передача файлов или электронная почта. Обычное использование интернета в личных целях на работе может быть так же ограничено или даже запрещено.
Согласно указанным принципам, можно условно выделить три QoS политики:
Без задержки: Присваивается в голосовому трафику;
Лучшее обслуживание: Присваивается к трафику с наивысшим приоритетом;
Остальное: Присваивается к низко – приоритетному и трафику web – браузеров;
Шаг 1: Определение типа трафика
Первым шагом на пути к осуществлению QoS является идентификация типов трафика в сети и определение конкретных требований каждого из типов. Перед осуществлением QoS, настоятельно рекомендуется провести аудит сети, чтобы полностью понимать как и какие приложения работают в корпоративной сети. Если осуществить политики QoS не имея полного понимания корпоративного сегмента сети, то результаты могут быть плачевными.
Далее, необходимо определить проблемы пользователей при работе с теми или иными сетевыми приложениями: например, приложение медленно работает из-за чего имеет плохую производительности работы. Необходимо измерить сетевой трафик в часы наибольшей нагрузки, используя специальные утилиты. Для понимания процессов в сети, необходимым шагом является измерение загрузки процессора каждого из единиц активного сетевого оборудования в период наибольшей загруженности, чтобы четко знать, где потенциально могут возникать проблемы.
После этого, необходимо определить бизнес цели и модели работы и составить список бизнес – требований. По итогам этих действий, каждый из пунктов списка можно сопоставить с тем или иным классом трафика.
В конце, необходимо определить уровни обслуживания которые требуются для различного вида трафика в зависимости от требуемой доступности и быстродействия.
Шаг 2: Сгруппировать трафик в классы
После идентификации сетевого трафика, необходимо использовать список бизнес требований, составленный на первом этапе, чтобы определить классы трафика.
Голосовой трафик всегда определяется отдельным классом. Компания Cisco имеет разработанные механизмы QoS для голосового трафика, например, Low latency queuing (LLQ) , цель которого заключается в контроле за тем, чтобы голос получал преимущество в обслуживании. После того как определены наиболее критичные приложения, необходимо определить классы трафика использую список бизнес требований.
Не каждое приложение имеет свой собственный класс обслуживания. Довольно много приложений с похожими требованиями к QoS группируются вместе в единый класс.
Пример классификации трафика
Типичный корпоративный ландшафт определяет 5 классов трафика:
Голос: Наивысший приоритет для трафика VoIP;
Критически важные: Небольшой набор критически важных для бизнеса приложений;
Транзакции: В данном классе присутствуют сервисы баз данных, интерактивный трафик и привилегированный сетевой трафик ;
Негарантированная доставка: Работает по принципу Best Effort, что дословно переводится как «лучшее усилие». В данный класс можно отнести интернет трафик и e-mail.
Шаг 3: Сгруппировать трафик в классы
Третьим шагом необходимо описать политики QoS для каждого из классов трафика, которые включают следующие действия:
Назначить минимальный размер гарантированной полосы пропускания;
Назначить максимальный размер полосы пропускания;
Назначить приоритеты для каждого из классов;
Использовать QoS технологии, такие как алгоритмы контроля очередей для управления перегрузками.
Рассмотрим на текущем примере определение политик QoS для каждого из классов:
Голос: Доступна полоса пропускания – 1мбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением EF [7]. Метка EF (Expedited Forwarding) означает то, что пакеты с таким маркером получают приоритет в очереди согласно принципу наименьшей задержки. Дополнительно используется алгорит LLQ;
Критически важные: Минимальная полоса пропускания – 1мбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением AF31 (метка в поле DSCP 011010), что обеспечивает наименьшую вероятность отбрасывания пакета. Параллельное использование алгоритма CBWFQ гарантирует необходимую полосу пропускания для маркированного трафика;
Негарантированная доставка: Максимальная полоса пропускания – 500кбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением Default (метка в поле DSCP 000000), что обеспечивает обслуживание по умолчанию. Алгоритм CBWFQ обеспечивает «доставку по возможности», которая ниже по приоритету классов «Голос» и «Критически важные».
Когда-то способность машин понимать и обрабатывать человеческий язык была научной фантастикой. Теперь это возможно благодаря NLP (Natural Language Processing) или обработке естественного языка и NLP-инженерам. NLP-инженеры разрабатывают алгоритмы, которые помогают машинам понимать, анализировать и генерировать человеческую речь. Профессия активно развивается, поэтому давайте разберемся, какие навыки нужны, чтобы стать NLP-инженером.
Кто такой NLP-инженер
NLP-инженер — это специалист, который занимается созданием программ для работы с текстом. Он разрабатывает системы для перевода, написания текстов и анализа большого объема данных. Его работа помогает компьютерам лучше понимать и обрабатывать человеческий язык. Благодаря популярности чат-ботов, голосовых помощников и автоматического анализа текста профессия становится распространенной.
Навыки и компетенции
Программирование. Для работы с NLP чаще всего используют языки Python и Java. Важно уверенно владеть хотя бы одним из них, а лучше — обоими.
Машинное обучение (mashine learning, ML). Необходимо знать, как работают модели машинного обучения, включая нейронные сети, а также уметь анализировать текстовые данные. NLP-инженер работает с большими данными и нейросетями.
Работа с NLP-фреймворками. Инженер НЛП должен разбираться в инструментах для машинного обучения и глубокого обучения и иметь опыт работы с фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras.
Оптимизация и работа с большими данными. Здесь пригодятся навыки работы с платформами больших данных, такими как Apache Spark, Hadoop, а также знание баз данных — SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra).
Лингвистические знания. Компетенции в области лексикографии, синтаксического анализа, семантического анализа и лексического моделирования
Софт-скиллы и исследовательские навыки. Для NLP-инженера важно развивать аналитическое и критическое мышление, уметь работать в команде и решать сложные задачи. Также важны навыки проектного управления и понимание agile-методологии.
Где применяют технологии NLP
Чат-боты и виртуальные ассистенты. Это одно из наиболее известных применений NLP. Системы автоматизируют общение с пользователями, помогают в решении задач и общаются на естественном языке. К примеру, Apple Siri, Яндекс Алиса или Google Assistant — виртуальные ассистенты. Они выполняют команды пользователя: от установки напоминаний и поиска информации до управления устройствами умного дома.
Внутренние задачи компании. К таким организациям относятся банки, страховые компании и медицинские учреждения. Им нужны специалисты, которые не только разбираются в обработке текста, но и понимают специфику их отрасли. Обработка естественного языка нужна, чтобы систематизировать документы, реагировать на отзывы и собирать базы данных. В банковской сфере NLP автоматизирует обработку обращений клиентов, классифицирует их по типам запросов и направляет к соответствующим специалистам.
Анализ тональности текста. Обработка естественного языка помогает понять эмоциональную окраску текста. NLP широко используется в маркетинге, аналитике социальных сетей и работе с отзывами. Маркетплейсы и интернет-магазины могут распознавать положительные или отрицательные отзывы. Затем на их основе оценивать лояльность клиентов.
Автоматический перевод. Google Translate, DeepL и другие переводчики используют НЛП для перевода текстов на разные языки. Благодаря автоматическому переводу сохраняется его смысл, грамматическая структура и стилистические особенности. К примеру переводчик Яндекса использует нейросеть, чтобы учитывать специфику русскоязычного контента и синтаксические особенности.
Путь к профессии
Если вы интересуетесь НЛП и хотите развиваться в профессии, нужно обладать техническим образованием и навыками программирования. Подходящие направления: компьютерные науки, лингвистика, математика. Также можно пройти специальные курсы по машинному обучению и NLP.
Заработная плата и перспективы
Средний доход NLP-инженера зависит от уровня подготовки и компании. Большинство работодателей не указывают точные суммы, но можно ориентироваться на такую вилку:
Junior: 60 000–120 000 рублей в месяц.
Middle: 150 000–250 000 рублей.
Senior: от 300 000 рублей и выше.
На поисковике хх.ру можно найти не так много вакансий — до 200 предложений. Специалистов по НЛП ищут крупные компании, которым нужна собственные нейросети и обработка текстовых данных.
Источник:
HeadHunter
Как развивается карьера NLP-инженера
NLP-инженер может двигаться в различных направлениях. Развиваться горизонтально в смежных областях, например, перейти в Data Science и углубить навыки анализа данных, статистики и визуализации. Или освоить другие технологии машинного обучения: компьютерное зрение и обработку аудиоданных.
Вертикальное развитие включает продвижение по карьерной лестнице. NLP-инженер может стать тимлидом, управлять проектами и командой.
Некоторые развиваются в науке и занимаются исследованиями. Можно создавать новые модели и алгоритмы, публиковаться в научных журналах и сотрудничать с академическими учреждениями.
Кроме того, NLP-инженеры могут выбрать путь предпринимательства — создать стартап. Возможен также переход в бизнес, где можно заниматься оптимизацией бизнес-процессов или стать продуктовым менеджером. Важно быть гибким и открытым к новым возможностям, так как мир технологий постоянно развивается.
Подведем итоги
Это интересная и новая профессия на стыке программирования, лингвистики и аналитики. Такой союз делает её перспективной в сфере ИТ. NLP-инженеры помогают машинам понимать, анализировать и генерировать человеческую речь. Чтобы стать NLP-инженером, необходимо разбираться в математике и программировании, глубоко погрузиться в лингвистику, освоить навыки машинного обучения и NLP.
Если вы начинающий разработчик, то возможно слышали о «стеке технологий» и думали о том, что это такое, какой-то язык программирования или фреймворк.
Так что же такое стек технологий?
Стек технологий – это условное обозначение набора различных инструментов, которые использует компания или разработчик. Выбор стека технологий – это важный процесс как для организаций, так и для отдельных разработчиков, создающих свои собственные приложения. Здесь мы рассмотрим, как люди выбирают свой стек технологий, а также некоторые самые популярные стеки.
Что такое стек технологий?
Стек технологий – это набор инструментов и технологий, которые разработчики и компании используют для создания своих продуктов и приложений. Сюда относятся языки, фреймворки и базы данных, которые вместе обеспечивают полноценное функционирование приложений.
Не считая командной строки и утилиты strip, работа большинства современных приложений зависит от нескольких технологий. Иногда стек технологий описывает полный набор инструментов, которые необходимы приложению, - от базы данных до динамических эффектов в браузере. Бывает и так, что приложение разделяется на интерфейсную и серверную части, а набор инструментов, который используется в каждой из них, называется также - стеком технологий.
Выбор стека технологий – это важный момент, так как заменить части работающего приложения, встроенные в кодовую базу, может быть довольно сложно. Кроме того, стек технологий может состоять из нескольких компонентов, и получившееся с его помощью приложение представляет собой их синегрию. Выбор каждого инструмента должен быть взвешенным решением, поэтому очень важно найти инструменты, которые будут соответствовать требованиям проекта.
Стеки технологий для мобильной и веб-разработки
Если вы спросите веб-разработчика и разработчика мобильных приложений о стеке технологий, который они используют, то получите абсолютно разные ответы. Это связано с тем, что, как правило, разные платформы требуют использования разных технологий.
Веб-приложения и большая часть мобильных приложений зависят от Интернета, и вы можете получить к ним доступ через любой браузер.
Код, написанный на одном из многих возможных языков программирования и с помощью одной из многих возможных платформ, выполняется на веб-сервере. Он отправляет данные в ваш браузер для того, чтобы ваше веб-приложение могло функционировать. После чего код JavaScript при посредничестве одной из многих возможных платформ выполняется в браузере. Все эти технологии составляют стек: некоторые относятся к его интерфейсной части, некоторые – к серверной.
Мобильные приложения требуют, чтобы оно было загружено на телефон, то есть они не зависят от браузера. В данном случае стек технологий включает в себя все платформы и языки, которые используются для создания приложения.
Стек технологий для Android всегда будет отличаться от стека технологий для iOS, и они всегда будут использовать разные языки программирования. Помимо этого, правда, существуют кроссплатформенные фреймворки для мобильной разработки, которые позволяют писать код на одном языке программирования, но при этом собирать приложения для обеих платформ. Однако за кадром полученное приложение все равно будет использовать язык, присущий конкретной платформе.
Серверные службы, например, базы данных и API, - это та часть стека технологий, которая может быть одинаковой как для мобильной, так и для веб-разработки. Более того, зачастую мобильные и веб-приложения обращаются к одному и тому же API для того, чтобы извлечь данные.
Типы стеков технологий для веб-разработки
Как мы уже выяснили, стек технологий для веб-разработки можно рассматривать как единое целое, а можно разделить на стеки интерфейсных и серверных технологий.
Стек интерфейсных технологий
Стек интерфейсных технологий – это все те технологии, которые используются для рендеринга веб-страниц в браузере. Минимум, из чего состоит стек интерфейсных технологий, - это HTML. Однако веб-страницы без стилевого оформления и динамических эффектов будут выглядеть довольно скучными, поэтому в большинстве случаев разработчики добавляют в свои сайты CSS и JavaScript.
Сегодня вы крайне редко встретите веб-приложения, которые были сделаны с нуля. Конечно, вы можете создавать стили, используя только CSS, но разработчики создали специальные инструменты, которые делают процесс стилизации проще и избавляют вас от необходимости изобретать велосипед.
Стек интерфейсных технологий может включать в себя следующее:
Sass, который позволяет вам использовать в ваших стилях функции, вложенность и переменные.
Bootstrap, который предоставляет вам предварительно стилизованные компоненты и сетки, которые вы можете использовать в своем проекте.
Эти библиотеки могут сократить время разработки и упростить работу. Однако для того, чтобы добавить Sass и Bootstrap в свой стек, вам потребуются разработчики, которые обладают хорошими навыками работы с CSS и могут эффективно использовать эти два инструмента.
«Чистый» JavaScript тоже редко используется в интерфейсной разработке. По большей части разработчики используют интерфейсную среду или библиотеку JavaScript. Кроме того, если разработчикам требуются лишь некоторые динамические функции, они могут добавить в свой стек технологий jQuery и сократить таким образом количество кода.
Если разработчики хотят, чтобы внешний интерфейс работал как приложение и напрямую взаимодействовал с серверными службами, они, как правило, добавляют в свой стек технологий интерфейсную среду. Ниже приведен список некоторых интерфейсных сред, а также ситуации, где они могут быть полезны.
Интерфейсные инструменты
React
. Эта библиотека будет полезна в тех ситуациях, когда вам нужны компоненты многократного использования, и вы хотите выбрать другие библиотеки для других функций, необходимых для вашего приложения, например, для выполнения запросов и обработки данных.
AngularJS
. Эта среда будет полезна в тех случаях, когда вам нужна полноценная интерфейсная среда, которая предоставит вам все необходимое в одном флаконе и обеспечит полностью продуманный подход к написанию приложений.
Vue.js
. Эта среда будет полезна в тех случаях, когда вам нужна простая среда, которая бы предоставила вам большую часть того, что требуется для интерфейсной разработки, и позволяла бы выбирать функции, которые вы будете использовать, и при необходимости подбирать другие библиотеки.
Стек серверных технологий
При интерфейсной разработке вы можете выбирать только библиотеки и среды, с которыми вы будете работать – иначе вы будете вынуждены мириться с тем, что вам придется использовать HTML, CSS и JavaScript. Если же речь идет о серверной разработке, то здесь вы вольны выбирать практически все, начиная с языка. Ниже приведен список языков, которые вы можете выбрать, среды, в которых они работают и причины, почему их стоит включить в стек технологий.
Серверные инструменты:
JavaScript
. Чаще всего используется разработчиками, которые хотят писать и клиентскую, и серверную часть на одном языке. Одной из популярных библиотек JavaScript является Express.js.
Python
. Чаще всего используется новичками, так как его легко изучить, и работать с библиотеками данных Python довольно просто. Самыми популярными фреймворками для Python являются Flask и Django.
C#
. Чаще всего используется для серверов Microsoft Windows или там, где необходим строгий контроль типов.
PHP
. Чаще всего используется для быстрой разработки, на общем хостинге и на популярных платформах CMS.
Go
. Чаще всего используется там, где требуется высокая производительность и возможность параллельного выполнения нескольких процессов.
Ruby
. Используется там, где приоритетом является скорость разработки и развертывания. Для него существует довольно популярный фреймворк – Ruby on Rails.
Java
. Используется в разработке корпоративных приложений и обработке больших данных. Как правило, используется в среде Spring.
MongoDB
. Используется для хранения информации в базах данных NoSQL.
У многих из этих языков есть фреймворки для веб-разработки, которые предназначены для создания полноценной веб-страницы на сервере. Они используют JavaScript только для динамических эффектов. К сожалению, значительная часть веб-разработки не придерживаются такого шаблона.
Большинство веб-приложений используют серверный код только для того, чтобы отправлять данные клиенту, а интерфейсный код уже генерирует веб-страницу, которую вы видите. Эти службы называются API. При использовании API ваш стек серверных технологий также может быть частью стека технологий для мобильной разработки, так как они оба используют одни и те же данные.
Полный стек технологий
Полный стек технологий – это совокупность стеков серверных и интерфейсных технологий. На протяжении многих лет не было особого смысла в том, чтобы рассматривать их по отдельности. По сути, это два разных приложения, которые обмениваются данными через Интернет. Все это изменилось в 2009 году, когда вышла первая версия Node.js. Это означало, что, если вы выберите его как часть вашего стека технологий, то вам не потребуется нанимать две команды разработчиков или разработчиков, которые бы знали больше одного языка программирования.
Типы стеков технологий для мобильной разработки
Одно время существовало три мобильные платформы (iOS, Android и Windows), и для того, чтобы все пользователи могли использовать ваше приложение, приходилось работать со всеми. Windows перестали делать телефоны, но разработчикам все равно приходится учитывать две отдельные операционные системы при выборе стека технологий, применяемых для разработки мобильных приложений. И первый вопрос: разрабатывать нативные или кроссплатформенные приложения?
Стек технологий для разработки нативных мобильных приложений
Вот несколько преимуществ выбора такого стека технологий:
Производительность вашего приложения повысится
Приложение станет более устойчивым
Вы перестанете находиться в сильной зависимости от разработчиков сторонних библиотек
Недостаток здесь заключается в том, что для того, чтобы создать приложение, вам потребуется две команды разработчиков или разработчики, обладающие навыками работы с двумя технологиями.
Если вы захотите воспользоваться стеком нативных технологий для Android, то вам придется принять еще одно решение относительно вашего стека мобильных технологий – будете ли вы писать код на Java или Kotlin. Даже Google, который разработал Android, рекомендует использовать Kotlin. Конечно, разработчики его тоже знают, однако, поскольку Java используется для самых различных задач, вы все же найдете больше разработчиков Java, готовых взяться за эту работу.
Если вы собираетесь использовать нативные технологии в iOS, у вас также есть языки на выбор: Objective-C и Swift. Apple рекомендует Swift, но опять же, ваш выбор зависит от того, какой из них вы лучше знаете.
Стек технологий для разработки кроссплатформенных мобильных приложений
Есть еще один вариант. Вы можете использовать в вашем стеке мобильных технологий фреймворк для кроссплатформенной разработки. Такие фреймворки позволяют писать код на одном языке, а затем компилировать приложения, которые будут работать на всех платформах. К преимуществам здесь можно отнести скорость разработки и то, что многие фрйемворки используют язык программирования, который знаком многим разработчикам, в частности веб-разработчикам.
Одним из самых распространенных языков, используемых для разработки кроссплатформенных приложения, является JavaScript. И вот примеры некоторых платформ, которые используют JavaScript: React Native, Apache Cordova, Ionic и Xamarin.