FreePBX пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅ Google пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ
Слишком длинный поисковый запрос.
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Вы владелец бизнеса и задумываетесь об IP-телефонии, но не можете понять нужно ли вам это? Или вы IT работник и вашему руководству нужно обоснование чтобы внедрить новую систему телефонии в офис? Тогда эта статья для вас! Сейчас мы перечислим основные преимущества, чтобы вы как можно быстрее cмогли их опробовать.
Экономия
По данным многочисленных исследований внедрение IP телефонии позволяет уменьшить расходы на связь 50 до 75%. Звучит нереально, но на самом деле все так. Давайте просто посмотрим.
IP - телефония работает немного иначе чем обычная старая телефонная связь. Вам не нужно кучу дополнительного оборудования, протягивать кабели по всему офису, делать розетки и отводить отдельное помещение под громоздкую телефонную станцию. Все зависит от ваших целей и потребностей. Если у вас нет сотен тысяч сотрудников, то для вас подойдет небольшой сервер, который может работать на обычном компьютере.
Не хотите покупать для всех стационарные телефоны? Не проблема, звонки можно совершать через программу на компьютере. Используете для работы только мобильный телефон? Не проблема, он тоже подойдет! У вас маленький офис и нет возможности держать отдельный сервер и человека отвечающего за его обслуживание? Тогда вам подойдет облачная IP-телефония. Вы расширяетесь? Вам ничего не будет стоить добавить новых пользователей, в отличие от обычных аналоговых линий. Ну и безопасность этого решения позволит избежать неоправданных потерь.
Так что если вы хотите сэкономить, то IP-телефония – ваш выбор!
Качество связи
Это очень важная и серьезная часть. Согласитесь, вы бы не хотели, чтобы вашим переговорам с партнерами мешали помехи или во время разговора с клиентом произошел обрыв связи. В современных реалиях это неприемлемо, и несет за собой коммерческие и репутационные потери. Использование современной телефонной системы позволит избежать проблем с качеством звука и всегда быть уверенным, что никакой сбой не помешает вашей работе.
Функционал
IP-телефония позволит подстроиться под любую задачу для вашего бизнеса. Вы можете интегрировать её с вашей CRM, и сразу получать в ней карточку клиента, управлять и принимать вызовы, хранить записи звонков и быть уверенным, что у вас не затеряется ни один клиент. В таких условиях время обслуживания клиента сокращается, а все мы знаем, что время это деньги! VoIP решение поможет увечить вам общую продуктивность.
А если вам нужна статистика, чтобы узнать какой отдел или сотрудник “проседает”, или у кого наоборот слишком большая нагрузка, то IP-телефония точно для вас! Появилась необходимость организовать колл-центр? С IP-телефонией вы сможете организовать его работу так, как это нужно именно вам.
Хотите сделать что-то поинтереснее, получать больше отчетов или получить интеграцию еще с чем-то? Отлично, благодаря IP-телефонии вы сможете реализовать все самые смелые идеи. А поскольку это современная и развивающаяся технология, то все новинки всегда будут без проблем доступны вам!
Заинтересовались? Тогда еще можете прочитать про 10 причин, почему IP-телефония — это круто
.
Графовые базы данных хранят связанные данные и эффективно обрабатывают запросы. Но когда и какую базу данных использовать? Узнайте об этом в нашей статье.
«Данные — это новая нефть». Рост любой компании зависит от того, насколько эффективно она обходится со своими данными. Каждый день компании генерирубт 2,5 квинтиллиона байт информации, поэтому нужны устойчивые к сбоям системы и хранилища для эффективного управления.
Изначально использовались реляционные базы данных, но со временем объем и тип данных изменились. Появилась необходимость хранить видео, аудио, изображения и др., что послужило толчком к развитию SQL, NoSQL, Hadoop, графовых баз данных и других решений. Каждый инструмент выполняет свои задачи и работает с разными форматами. Графовые базы упрощают работу с данными и их хранение.
Графовые базы данных
Граф — это структура данных, представленная в виде узлов и ребер. База данных — это набор таблиц, в которых хранятся данные и отношения между ними. Графовая база данных — это база данных, в которой данные хранятся в виде узлов, а отношения внутри данных — в виде ребер. Графовые базы данных помогают обрабатывать запросы в реальном времени и эффективно управлять данными.
Популярные модели графовых данных включают графы свойств и RDF-графы. Аналитика и запросы в основном выполняются с использованием графов свойств. Интеграция данных осуществляется с помощью RDF-графов. Разница между графами свойств и RDF-графами заключается в том, что RDF-графы представлены в виде трилов, то есть субъекта, предиката и объекта.
Ребра в графе могут быть направленными (однонаправленными) или ненаправленными (двунаправленными).
Обработка запросов осуществляется путем обхода графа. Для эффективного ответа на запросы используются алгоритмы обхода графа, которые помогают найти путь от одной вершины к другой, расстояние между вершинами, обнаружить закономерности, петли внутри графа, возможность образования кластеров и т. д.
Где применяются графовые базы данных
Их используют для обнаружения мошенничества. Узлами/сущностями могут быть имена, адреса, даты рождения и т. д. людей, а также некоторые мошеннические IP-адреса, номера устройств и т. д. Когда мошеннический узел взаимодействует с обычным узлом, между ними образуются связи, которые помечаются как подозрительные.
Сайты социальных сетей используют базы данных графов для отображения рекомендаций о людях, с которыми мы могли бы общаться, и о контенте, который мы хотели бы просмотреть. Это делается с помощью обхода графов в базе данных.
Картирование сети, управление инфраструктурой, элементы конфигурации и т. д. также эффективно хранятся и управляются с помощью баз данных графов.
Графовая база данных vs реляционная
В графовой базе данных таблицы со строками и столбцами заменяются узлами и ребрами. Взаимосвязи между данными в графовой базе данных хранятся на ребрах.
Реляционная база данных хранит отношения между таблицами с помощью внешних ключей. Извлечение данных или запрос здесь требуют сложных соединений в отличие от графовой БД.
Реляционные базы данных больше всего подходят для случаев, связанных с транзакциями. Графовые базы данных нужны для приложений с большим количеством взаимосвязей и данных.
Графовые базы данных поддерживают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, в то время как реляционные базы данных должны иметь фиксированную схему.
Графовые базы данных удовлетворяют динамическим требованиям, реляционные — обычно используются для решения известных и статических задач.
Cayley
Cayley
— это база данных графов с открытым исходным кодом, разработанная в Apache 2.0. Она была создана с использованием Go и работает со связанными данными. Cayleyиспользуется при создании Freebase и графа знаний Google. Она поддерживает множество языков запросов, таких как MQL и Javascript, а также графовый объект на основе Gremlin.
Она проста в использовании, быстра и имеет модульную конструкцию. Он может интегрироваться и взаимодействовать с различными внутренними хранилищами, такими как LevelDB, MongoDB и Bolt. Он поддерживает различные API сторонних разработчиков, написанные на разных языках, таких как Java, .NET, Rust, Haskell, Ruby, PHP, Javascript и Clojure. Его можно развертывать в Docker и Kubernetes. Ключевые области: информационные технологии, компьютерное программное обеспечение и финансовые услуги.
Amazon Neptune
Amazon Neptune
известен своей производительностью при работе с высокосвязанными наборами данных. Она надежна, безопасна, полностью управляема и поддерживает открытые графические API. Она может хранить миллиарды взаимосвязей и выполнять запросы к данным с чрезвычайно низкой задержкой в несколько миллисекунд.
Графовая модель данных Neptune состоит из 4 позиций, а именно: субъекта (S), предиката (P), объекта (O) и графа (G). Каждая из этих позиций используется для хранения позиции исходного узла, целевого узла, отношений между ними и их свойств.
Также используется кэш, который ускоряет выполнение запросов на чтение. Данные хранятся в виде кластеров БД. Каждый кластер состоит из основного экземпляра БД и копий экземпляров БД для чтения. Neptune отличается высокой степенью безопасности, поскольку использует аутентификацию IAM, сертификацию SSL и мониторинг журналов. Кроме того, в Amazon Neptune легко переносить данные из других источников. Кроме того, система обеспечивает отказоустойчивость за счет создания реплик и периодического резервного копирования. Среди компаний, использующих Neptune, - Herren, Onedot, Juncture и Hi Platform.
Neo4j
Neo4j
— это масштабируемая, безопасная, надежная база данных графов, создаваемая по требованию. Neo4j была создана на Java с использованием языка запросов Cypher. Она использует протокол Bolt, и все транзакции происходят через конечную точку HTTP. По сравнению с другими реляционными базами данных она гораздо быстрее отвечает на запросы. В ней нет накладных расходов на сложные соединения, а ее оптимизация хорошо работает при большом объеме набора данных с высокой степенью связанности. Она предлагает преимущества хранения графов наряду с ACID-свойствами реляционной базы данных.
Neo4j поддерживает различные языки, такие как Java, .NET, Node.js, Ruby, Python и т. д., с помощью драйверов. Она также используется для работы с графовыми данными, аналитики и машинного обучения. Neo4j Aura DB - это отказоустойчивая и полностью управляемая облачная база данных графов. Neo4j используют такие компании, как Microsoft, Cisco, Adobe, eBay, IBM, Samsung и др.
ArangoDB
ArangoDB
— это многомодельная база данных с открытым исходным кодом. Многомодельный подход позволяет пользователям запрашивать данные на любом языке запросов по своему выбору. Узлы и ребра ArangoDB представляют собой документы в формате JSON. Каждый документ имеет уникальный идентификатор. Отношения между двумя узлами обозначаются в виде ребер, и их уникальные идентификаторы сохраняются. Хорошая производительность объясняется наличием хэш-индекса.
Улучшены обходы, соединения и поиск в базах данных. Она помогает в проектировании, масштабировании и адаптации к различным архитектурам. Она играет важную роль в сложных задачах науки о данных, таких как извлечение признаков и расширенный поиск.
ArrangoDB может работать в облачной среде и совместима с Mac Os, Linux и Windows. LDAP-аутентификация, маскировка данных и алгоритмы шифрования обеспечивают безопасность базы данных. Она используется в системах управления рисками, IAM, обнаружения мошенничества, сетевой инфраструктуре, рекомендательных системах и т. д. Accenture, Cisco, Dish и VMware - вот некоторые организации, использующие ArangoDB.
DataStax
DataStax
— это облачная база данных NoSQL как услуга, построенная на базе Apache Cassandra. Она обладает высокой масштабируемостью и использует облачную нативную архитектуру. Она надежна и безопасна. Каждый документ, хранящийся в DataStax, имеет индекс, который помогает легко искать и быстро извлекать данные. Над проиндексированными данными создаются шарды. Различные источники данных могут быть использованы для создания приложений с помощью инструментов Datastax Enterprise, Kafka и Docker.
Данные, собранные из источников, отправляются в экосистему Hadoop и DataStax. Hadoop управляет безопасностью, операциями, доступом к данным и управлением, взаимодействуя с DataStax. Данные уточняются с помощью инструментов разработки и эксплуатации Datastax.
Проанализированная информация затем используется для статистического анализа, корпоративных приложений, отчетности и т. д. Поскольку решение является облачным, клиенты платят за то, что используют, и цены вполне приемлемы. Verizon, CapitalOne, TMobile и Overstock - вот некоторые компании, использующие DataStax.
Orient DB
OrientDB
— это еще одна графовая база данных, которая эффективно управляет данными и помогает создавать визуальные представления для их демонстрации. Это многомодельная графовая база данных, созданная на языке Java. Она хранит данные в виде пар ключ-значение, документов, объектных моделей и т. д. Она состоит из трех важных компонентов: редактора графов, студии запросов и консоли командной строки.
Для визуализации и взаимодействия с данными используется редактор графов. Интерфейс запросов Studio используется для выполнения запросов и немедленного предоставления результатов в графическом и табличном формате. Консоль командной строки используется для запросов к данным из OrientDB. OrientDB имеет распределенную архитектуру с несколькими серверами, которые могут выполнять операции чтения и записи. Серверы-реплики используются для выполнения операций чтения и запросов. Поддерживается индексирование, а также ACID-совместимость. Среди компаний, использующих OrientDB, - Comcast Corporation и Blackfriars Group.
Dgraph
Dgraph
— это облачная база данных графов, поддерживающая GraphQL. Она была создана с использованием Go. Она минимизирует количество сетевых вызовов и снижает задержки за счет максимальной одновременной обработки запросов. Бесшовная интеграция Dgraph с GraphQL помогает легко разрабатывать бэкэнд-приложения на GraphQL.
Мутация GraphQL передается через функцию Lambda, которая взаимодействует с базой данных и конвейером данных. Это упрощает обработку запросов. Она горизонтально масштабируема, то есть количество ресурсов увеличивается по мере роста запросов и данных. Он предоставляет различные функции, такие как авторизация на основе JWT, визуализатор данных, облачная аутентификация, резервное копирование данных и т. д. Среди организаций, использующих Dgraph, - Intuit, intel и Factset.
Tigergraph
Tigergraph
— это база данных графов свойств, разработанная на C++. Она обладает высокой масштабируемостью и позволяет выполнять расширенную аналитику на высокосвязанных данных. Для хранения данных используется собственная структура графов, а для их обработки - движок обработки графов. База данных хранится на диске и в памяти, а также использует кэш процессора для быстрого поиска. Для параллельной обработки данных используется функция Map Reduce.
Он чрезвычайно быстр и масштабируем. Он выполняет параллельные вычисления и обеспечивает обновления в режиме реального времени. Она использует методы сжатия данных и сжимает их в 10 раз. Разделение данных по серверам происходит автоматически, что избавляет пользователя от необходимости тратить время и силы на разделение данных вручную. Она используется для выявления мошенничества в домашних хозяйствах, управления цепочками поставок и улучшения медицинского обслуживания. Среди организаций, использующих Tigergraph, - JPMorgan Chase, Intuit и United Health Group.
AllegroGraph
AllegroGraph
использует технологию графов знаний «сущность-событие» для проведения аналитики и принятия решений на основе высокосвязанных, сложных и плотных данных. Данные хранятся в формате JSON и JSON-LD в узлах графа. Используется архитектура протокола REST. Она также позволяет работать с очень большими массивами данных, разделяя их по определенным критериям и распределяя по нескольким хранилищам баз знаний.
Это возможно благодаря функции FedShard базы данных AllegroGraph. Выполнение запросов происходит путем объединения федераций с хранилищами баз знаний. Поддерживаются типы схем XML и используются тройные индексы. Хранит геопространственные данные, такие как широты и долготы, и временные данные, такие как дата, временная метка и т. д. Она совместима с Windows, Mac и Linux. Используется для обнаружения мошенничества, в здравоохранении, идентификации субъектов, прогнозирования рисков и т. д.
Stardog
Stardog
— это финальная графовая база данных из нашего списка. Она выполняет виртуализацию графовых данных и связывает данные из хранилищ и озер данных без физического копирования данных в новое место хранения. Stardog построена на основе открытых стандартов RDF. Он поддерживает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Подобная материализация, реализованная в Stardog, обеспечивает гибкость. Это единственная графовая база данных, которая сочетает в себе графы знаний и виртуализацию.
Stardog использует механизм выводов, основанный на искусственном интеллекте, для эффективной обработки и предоставления результатов запросов. Это ACID-совместимая база данных графов. Поддерживается одновременное чтение и запись. Благодаря современной архитектуре она легко обрабатывает сложные запросы. Она используется для управления ИТ-активами, управления данными и аналитики и обеспечивает высокую доступность. Среди компаний, использующих Stardog, - Cisco, eBay, NASA и Finra.
В итоге
Графовые базы данных позволяют легко выполнять запросы к отношениям «многие-ко-многим» и эффективно хранить данные. Они масштабируемы, безопасны и могут быть интегрированы со многими сторонними инструментами, API и языками. В последние годы они были интегрированы с облаком и обеспечивают наилучшую производительность.
Они упрощают сложные соединения в простые запросы, облегчая задачу разработчикам. В задачах, требующих больших объемов данных, таких как IoT и Big Data, также используются базы данных на основе графов. Они будут продолжать развиваться и в будущем, несомненно, распространятся на другие сферы применения.
Данная тема важна так как позволяет изменять приоритет процессов в операционной системе Linux. Иногда возникает такая ситуация, что необходимо изменить приоритет процессов, какой - то процесс сделать более приоритетным, отдав побольше ресурсов, а какой-то менее приоритетным забрав часть ресурсов сервера. В данной теме мы рассмотрим следующие вопросы:
Научимся определять приоритеты процессов;
Рассмотрим, как запускать программы с повышенным приоритетом или с пониженным;
Посмотрим, как изменять приоритет запущенных программы.
В Linux любой процесс может иметь приоритет от -20 до +19. Во FreeBSD до +20. Максимальным приоритетом считается, тот процесс у которого минимальное число. Т.е. максимальный по приоритету процесс будет иметь число - 20, а минимальный -19 соответственно. Поэтому задача с приоритетом -20 будет выполняться в первую очередь с максимум ресурсов и наоборот задача с +19 будет выполняться в последнюю очередь и минимум ресурсов. Linux для установки приоритетов использует такую программу nice и renice.
Для того, чтобы рассмотреть данную тему воспользуемся командой ps aux. Запуская данную команду мы получаем все сведения о запущенных процессах на данном сервере. Так же мы можем увидеть от какого пользователя данный процесс запущен. Теперь мы используем другой набор ключей для команды ps.
Чтоб получить нам интересующий вывод данных используем команду ps alx.
Мы можем видеть, что получили немного другую информацию. Появилась колонка, промаркированная "NI" и колонка "PRI". Мы можем видеть, что верхние процессы выполняются с nice 0, т.е. это авторитет по умолчанию, который присваивается если не сказано иного. Возьмем другой вариант команды ps, с другими ключами.
ps -eo user,pid,pcpu,nice,comm
-e - ключ показывать все
-o - output т.е какая информация нужна, далее в команде перечисляется необходимая информация (колонки)
После ввода данной команды, мы видим, что столбцов стало меньше. Только то, что мы запрашивали, пользователь, ID процесса, загрузка CPU, приоритет и какая команда.
Для того, чтобы понять, что такое приоритет, попробуем использовать команду sleep, которая позволяет, остановить операционную систему на указанное число секунд.
sleep 10000 &
И выведем команду ps -eo user,pid,pcpu,nice,comm | grep sleep, используя pipline сортируем по названию процесса sleep. Вот, что у нас вышло.
Видим наш запущенный процесс.
Далее запустим какую-нибудь задачу с максимальным приоритетом. Это полезно если мы хотим запустить, какой ни будь серьезный процесс, чтобы он получил максимальный приоритет. Как пример, срочная переиндексация базы данных на сервере с максимальным приоритетом или программку, которая будет собирать информацию о системе с минимальным приоритетом.
nice sleep 60000
И мы можем увидеть, что появился наш процесс со значение 10 по умолчанию.
Десять - это приоритет по умолчанию, и он ниже, чем ноль. Чем выше значение, тем приоритет ниже. Т.е. получается если мы запускаем с командой niсе, то процесс запускает с приоритетом ниже в 2 раза, чем просто если бы запустили.
Мы можем принудительно завершить процессы. killall sleep.
Попробуем запустить задачу с минимальным приоритетом. Для этого воспользуемся параметром. Команда будет выглядеть следующим образом.
nice -n 19 sleep 6000
Как мы видим все получилось. Процесс запущен с минимальным приоритетом.
Аналогично запускается процесс с максимальным приоритетом.
nice -n -20 sleep 6000
Тут нужно пояснить, что задачи с наивысшим приоритетом, могут пользователи только с правами root. Если мы бы попытались сделать из-под обычного пользователя, то ничего у нас бы не вышло.
killall sleep, еще раз завершим принудительно процессы. Запустим еще раз процесс с наименьшим приоритетом. nice -n 19 sleep 60000. Теперь изменим приоритет текущего процесса. Для этого есть следующая команда:
renice 5 -p 416802 - т.е 5 - новый приоритет , 416802 - id процесса.
Как мы видим все успешно поменялось. Вот таким образом мы можем динамически менять приоритеты. В Операционной системе Windows мы так же можем менять приоритеты в менеджере задач, но если там пять уровней, то в Linux их получается 40.
Мы можем так же менять приоритеты определенному пользователю.
renice приоритет -u пользователь
Данные команды, нам позволяют гибко управлять распределением ресурсов на нашем сервере.