زبان برنامه نویسی R برنامه‌ای برای تحلیلگران داده

زبان برنامه نویسی R برای محاسبات آماری و گرافیکی است که توسط تیم R Core و بنیاد R برای محاسبات آماری پشتیبانی می‌شود. R توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن در دانشگاه اوکلند نیوزلند ایجاد شد. این زبان در میان داده کاویان، بیوانفورماتیکان و آماردانان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه نرم افزارهای آماری استفاده می‌شود. R به صورت رایگان تحت مجوز عمومی گنو در دسترس است و نسخه‌های باینری از پیش کامپایل شده برای سیستم عامل‌های مختلف مانند: لینوکس، ویندوز و مک ارائه شده است. زبان برنامه نویسی "R" از حرف اول نام دو توسعه دهنده آن، راس ایهاکا و رابرت جنتلمن گرفته شده است.

زبان برنامه نویسی R چیست؟

R یک زبان برنامه نویسی منبع باز برای تجزیه و تحلیل پیش بینی داده‌هاست. نسخه اولیه R در سال 1955 منتشر شد تا افرادی که در رشته آمار تخصص دارند بتوانند با مهارت‌های برنامه نویسی پیشرفته داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل کنند. همچنین می‌توانند این نتایج را در نمودارهای بصری نمایش دهند.

R شامل توابعی است که از مدل سازی خطی، مدل سازی غیر خطی، آمار کلاسیک، طبقه بندی و خوشه بندی پشتیبانی می‌کند. این برنامه بر روی پلتفرم‌های یونیکس و سایر سیستم‌ها از جمله لینوکس، ویندوز و MacOS کامپایل و اجرا می‌شود. R programming language برای برنامه نویسان نرم افزار، آماردانان و داده کاویانی که مشتاقانه منتظر توسعه نرم افزارهای آماری با استفاده از برنامه نویسی R هستند، طراحی شده است.

محیط زبان برنامه نویسی R

محیط برنامه نویسی زبان R حول یک رابط خط فرمان استاندارد تعریف شده است. کاربران از این محیط برای خواندن داده‌ها و بارگذاری آن‌ها در فضای کاری، تعیین دستورات و دریافت نتایج استفاده می‌کنند. دستورات می‌توانند هر چیزی باشند از عملگرهای ساده ریاضی مانند: +، -، * و / گرفته تا توابع پیچیده‌تر که رگرسیون خطی  (رگرسیون یعنی پیش بینی تغییرات یک متغیر بر اساس اطلاعات متغیر دیگر) و سایر محاسبات پیشرفته را انجام می‌دهند.

محیط زبان R به کاربران اجازه می‌دهد تا عملیات‌های مستقل مانند: بیرون کشیدن یک متغیر ثابت، اجرای رگرسیون را در مجموعه داده‌های حاصل در یک تابع واحد که می‌توان بارها و بارها استفاده کرد، ترکیب کنند. توابع حلقه در محیط برنامه نویسی R بسیار محبوب هستند. این توابع به کاربران امکان می‌دهند که اقداماتی را به‌ طور مکرر انجام دهند، مانند: بیرون کشیدن نمونه‌ها از یک مجموعه داده بزرگ‌تر.

ویژگی‌های زبان برنامه نویسی R  

• آمار پایه: رایج‌ترین اصطلاحات آماری پایه عبارتند: از میانگین، حالت و میانه. همه‌ی این‌ها به عنوان معیارهای گرایش مرکزی شناخته می‌شوند بنابراین با استفاده از R programming language می‌توانیم گرایش مرکزی را به راحتی اندازه گیری کنیم.

• تجزیه و تحلیل داده‌ها: مجموعه‌ای منسجم و یکپارچه‌ از ابزارها را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند.

• بسته‌های R: یکی از ویژگی‌های اصلی R این است که کتابخانه‌ها در دسترس کاربران است. R دارای CRAN (شبکه آرشیو جامع R) می‌باشد: مخزنی که بیش از 10000 بسته را در خود جای داده است.

• محاسبات توزیع شده: محاسبات توزیع شده مدلی است که در آن اجزای یک سیستم نرم افزاری بین چندین کامپیوتر به اشتراک گذاشته می‌شود تا کارایی و عملکرد را بهبود بخشد.

چرا زبان برنامه نویسی R؟

زبان R به عنوان یک ابزار پیشرو برای یادگیری ماشین، آمار و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. در محیط برنامه نویسی R اشیا، توابع و بسته‌ها به راحتی ایجاد می‌شوند. R یک زبان برنامه نویسی مستقل است؛ یعنی  ادامه مطلب...

معماری اطلاعات چیست و چه کاربردی در بهبود محتوای سایت دارد؟

این وضعیت را تصور کنید: هنگام بازدید از وبسایت زمانی را صرف جستجوی اطلاعات مورد نیاز خود می‌کنید. شما روی یک لینک کلیک می‌کنید، سپس روی لینک دیگر، و دوباره و دوباره... اما بی فایده است! هیچ چیز مفیدی پیدا نمی‌کنید. چه صاحب یا طراح محصول باشید، نمی‌خواهید وب‌سایت شما به یک خیابان خالی تبدیل شود که چیزی جز کوچه‌های تاریک خسته‌کننده برای ارائه ندارد. معماری اطلاعات از این امر جلوگیری می‌کند. معماری اطلاعات (IA) طراحی ساختار محیط‌های اطلاعاتی مشترک است. علم طراحی و کد ‌نویسی وبسایت‌ها، اینترانت‌ها، جوامع آنلاین در واقع همان معماری اطلاعات است. این چشم انداز دیجیتال علم سازماندهی و ساخت محتوای وبسایت‌ها، اپلیکیشن‌ها، تلفن همراه و رسانه‌های اجتماعی می‌باشد. این تکنولوژی هرج و مرج را کنترل کرده و ساختاری واضح برای یک وبسایت یا برنامه ایجاد می‌کند. در این مقاله به شما می‌گوییم که معماری اطلاعات چیست.

ارزش معماری اطلاعات چیست؟

معماری اطلاعات عبارت است از طراحی ساختاری سامانه‌های اشتراک اطلاعات که با هدف ارتقای انعطاف پذیری و عملکرد انجام می‌شود. معماران اطلاعات، چارچوبی برای چیدمان اطلاعات تعریف می‌کنند تا کاربر به سرعت و به راحتی به اطلاعات مورد نظر خود دست یابد. محتوای خوب دلیل بازدید مردم از وب سایت‌هاست. همه ما می‌دانیم محتوایی که کاربران آن را ارزشمند بدانند چقدر مهم است. اما این که محتوا به راحتی در دسترس کاربران قرار گیرد هم بسیار مهم و ارزشمند است. زمان با ارزش‌ترین منبعی است که مردم در اختیار دارند. ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که مردم انتظار دارند با کم‌ترین تلاش راه حلی برای مشکلات خود بیابند.

زمانی که کاربران وب سایت را رها می‌کنند، بازگرداندن آن‌ها به مراتب دشوارتر است. اینجاست که معماری اطلاعات نقش کلیدی ایفا می‌کند. در حالی که IA برای کاربران نهایی قابل مشاهده نیست، اما ستون فقرات طراحی وبسایت است. کار معمار اطلاعات ایجاد تجربه‌ای است که به کاربر اجازه می‌دهد روی محتوای مورد نظر خود تمرکز کند.

روانشناسی شناختی؛ پایه و اساسIA 

معماری اطلاعات در زمینه‌های مختلف کاربرد دارد. روانشناسی شناختی یکی از مهم‌ترین آن‌هاست زیرا این رشته نحوه ساختار اطلاعات را تعریف می‌کند. روانشناسی شناختی به مطالعه نحوه عملکرد ذهن انسان و تاثیر عوامل مختلف بر ادراک می‌پردازد. معماران اطلاعات برای سازماندهی اطلاعات در محصولات خود به روانشناسی شناختی متکی هستند. در ادامه به یک مورد از عناصر کلیدی روانشناسی شناختی اشاره می‌کنیم. Gestalt principles ادراک بصری انسان در مورد اشیا را در ارتباط با یکدیگر، از جمله شباهت، پیوستگی، مجاورت و تقارن بررسی می‌کند. همه این‌ها می‌توانند بر نحوه سازماندهی اطلاعات گرافیکی وبسایت تاثیرگذار باشند. طراح UX از اصول خاصی در مورد نحوه ارائه و سازماندهی اطلاعات در یک صفحه استفاده می‌کند.

وظیفه معماران اطلاعات

معماران اطلاعات وقت خود را صرف سازماندهی محتوا می‌کنند. هر چه محتوای یک محصول بیشتر باشد، نقش IA در فرآیند طراحی UX بیشتر خواهد بود. طراحی عالی محصولات با تعیین تقاضای کاربر شروع می‌شود. تحقیق در مورد نیاز و خواسته کاربران برای ایجاد یک طراحی IA امری حیاتی می‌باشد. معماران اطلاعات از طریق تحقیق یاد می‌گیرند که مخاطب هدف هنگام جستجوی اطلاعات چگونه فکر می‌کند. این کار به آن‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات را به گونه‌ای سازماندهی کنند که نیازهای کاربر را برآورده کند. Information architecture باید یک فرآیند کل‌نگر باشد، بنابراین زمانی که یک محصول یا خدمات جدید در حال طراحی است، معماری اطلاعات عضو مهمی از این فرایند محسوب می‌شود. در واقع به عنوان پایه و اساس طراحی عمل می‎کند.

طراحان هنگام طراحی وب سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها باید موارد زیر را بدانند:

• نیازهای کاربران

• محتوای سایت یا برنامه

• اهداف تجاری وبسایت یا سازمان

معماران داده در ابتدا باید نیازهای خاص کاربران خود را شناسایی کرده و ساختاری برای رفع آن‌ها ایجاد کنند. این ساختار ترکیبی از چهار سیستم است: سازماندهی، برچسب گذاری، جستجو و سیستم‌های  navigation. هر سیستم باید به گونه‌ای طراحی شود که نیازهای کاربر را برآورده کند.

سیستم سازمانی: سیستم معماری اطلاعات به نحوه طبقه بندی اطلاعات اشاره دارد. این سیستم می‌تواند سلسله مراتبی (که اغلب به صورت بصری ایجاد می‌شود)، متوالی (فرایند پرداخت گام به گام را در نظر بگیرید)، یا متریالی باشد.

سیستم برچسب‌گذاری: سیستم برچسب‌گذاری IA به نحوه نمایش اطلاعات اشاره دارد. این سیستم اساسا تعداد انگشت شماری از کلمات انتخاب شده برای نشان دادن متن است که خواننده نمی‌تواند ببیند، اما می‌تواند حدس بزند. به عنوان مثال، برخی از بازدید کنندگان وبسایت می‌خواهند در صفحه اصلی درباره ماموریت، ارزش‌ها، تاریخچه، تیم و غیره شرکت بدانند. به جای قرار دادن همه این موارد در صفحه اصلی، یک معمار اطلاعات ممکن است به سادگی از برچسب "درباره ما" در نوار navigation استفاده کند.

سیستم جستجو: سیستم جستجوی IA به نحوه جستجوی اطلاعات توسط کاربران اشاره دارد. این سیستم معمولا از موتور جستجو، فیلترها و ابزارهای دیگر تشکیل شده است. سیستم جستجو همچنین شامل نحوه نمایش نتایج جستجو می‌شود. نتایج به ترتیب زمانی بر اساس تاریخ، حروف الفبا، عنوان یا نویسنده و محبوبیت نشان داده می‌شوند.

سیستم navigation: این سیستم به نحوه حرکت کاربران در وبسایت و دسترسی به اطلاعات مورد نظر اشاره دارد. سیستم navigation از یک رابط اصلی، منوهای فرعی، صفحه بندی و اجزای دیگر تشکیل شده باشد.

برای ایجاد این ساختار پیچیده، معمار اطلاعات معمولا طیف وسیعی از وظایف از جمله تحقیق درمورد کاربر، مرتب ‌سازی فهرست محتوا، نقشه سایت و برچسب‌ گذاری را انجام می‌دهد. برخی از این وظایف بعدا در فرآیند طراحی UX با اهداف مختلف تکرار می‌شوند. هدف معمار اطلاعات همیشه درک کاربر، نیازها و اهداف و چگونگی جستجوی آن‌ها برای اطلاعات موردنظر می‌باشد. آن‌ها ساختاری ایجاد می‌کنند که به نیازها، اهداف و رفتارها پاسخ دهد.

اصول راهبردی معماری اطلاعات

1. بهینه سازی بودجه سازمانی از طریق برنامه ریزی و هماهنگی منابع مدیریت اطلاعات 

2. تسهیل تصمیم گیری مناسب از طریق تامین اطلاعات کارامد

3. پاسخگویی سریع به نیازهای اطلاعاتی از طریق سازماندهی پایگاه‌ها و سیستم‌های اطلاعاتی با هدف تامین حداکثر دسترسی، تغییر و ارائه گزارش.

4. بهینه ‌سازی سرمایه ‌گذاری سازمانی در بخش IT از طریق تدوین برنامه‌ها و معماری جامع فناوری اطلاعات.

5. مدیریت صحیح و کارآمد پروژه‌های فناوری اطلاعات.

نتیجه گیری

با معماری اطلاعات، پایه‌ای برای تجربه کاربری کارآمد و مفید ایجاد می‌کنید. محتوا قلب هر برنامه یا وب سایت است و محتوای سازماندهی شده و ساختار یافته به کاربران کمک می‌کند تا با یک محصول تعامل داشته باشند. معماری اطلاعات (IA) رشته‌ای است که اطلاعات را راحت و قابل درک می‌کند. این محتوای طبقه بندی شده به افراد برای درک محیط اطراف خود و یافتن آنچه که به دنبال آن در دنیای واقعی و فضای مجازی هستند کمک می‌کند.

نیازها و پیش نیازهای علم داده و استفاده کاربردی از این چرخه‌ی حیاتی

علم داده یک حوزه بین رشته‌ای است که از روش‌های علمی، فرآیندها و الگوریتم‌ها برای استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار استفاده می‌کند. Data Science به داده کاوی، یادگیری ماشین و کلان داده مرتبط است. امروزه با توجه به حجم انبوه داده‌ای که تولید می‌شود، علم داده بخش ضروری بسیاری از صنایع می‌باشد که یکی از موضوعات داغ در مباحث فناوری اطلاعات بوده که محبوبیت آن در طی سال‌ها افزایش یافته است. امروزه شرکت‌ها شروع به پیاده سازی تکنیک‌های Data Science برای رشد کسب و کار خود و افزایش رضایت مشتری کرده‌اند.    

Data Science حوزه مطالعاتی است که تخصص‌هایی از جمله برنامه نویسی، دانش ریاضیات و آمار را برای استخراج بینش معنادار از داده‌ها ترکیب می‌کند. متخصصان علوم داده الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را روی اعداد، متن، تصاویر، ویدئو، صدا و موارد دیگر برای تولید سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) و انجام کارهایی که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، اعمال می‌کنند. Data Science به نوبه خود، بینشی ایجاد می‌کند که تحلیلگران و کاربران تجاری می‌توانند آن را به ارزش تجاری ملموس تبدیل کنند.

علم داده (Data Science) چیست؟

Data Science با حجم وسیعی از داده‌ها با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهای کاربردی، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری‌های تجاری سر و کار دارد. این تکنولوژی از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش بینی شده استفاده می‌کند. داده‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل می‌توانند از منابع مختلف و در قالب‌های مختلف ارائه شوند. Data Science یک نیروی محرکه بین تجربیات بسیار تخصصی کاربران است که از طریق شخصی سازی و سفارشی سازی ایجاد می‌شود. این تجزیه و تحلیل می‌تواند برای ایجاد حس دیده شدن و درک مشتریان توسط یک شرکت مورد استفاده قرار گیرد.

علم داده چگونه کار می‌کند؟

Data Science شامل چندین رشته برای ایجاد نگاهی جامع، کامل و تصفیه شده به داده‌‎های خام است. دانشمندان داده باید در همه چیز از مهندسی داده، ریاضی، آمار، محاسبات پیشرفته گرفته تا تجسم ماهر باشند که بتوانند به طور موثر توده‌های درهم از اطلاعات را غربال کنند. دانشمندان داده اغلب برای ایجاد مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های دیگر، به ‌شدت به هوش مصنوعی، به ‌ویژه زیر شاخه‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، تکیه می‌کنند.

چرخه حیات علم داده 

 چرخه حیات شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارند:

1. ضبط: این مراحل شامل جمع آوری داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار است. مانند: اکتساب داده، دریافت سیگنال و استخراج داده. 

2. نگهداری: این مرحله شامل گرفتن داده‌های خام و قرار دادن آن‌ها به شکلی است که قابل استفاده باشد مانند: انبار داده، پاکسازی داده، مرحله بندی داده، پردازش داده و معماری داده.

3. فرآیند: دانشمندان داده، اطلاعات آماده‌ شده را دریافت می‌کنند و الگوهای آن را بررسی می‌کنند تا تعیین کنند که چقدر در تحلیل پیش‌ بینی مفید خواهد بود. داده کاوی، طبقه بندی، مدل سازی داده‌ها

4. تجزیه و تحلیل: این مرحله شامل انجام تحلیل‌های مختلف بر روی داده‌ها می‌باشد. مانند: رگرسیون، متن کاوی، تحلیل کیفی. 

5. ارتباط: در قسمت نهایی، تحلیلگران تجزیه و تحلیل‌ها را به شکل‌های قابل خواندن مانند نمودارها آماده می‌کنند. 

چه کسانی بر Data Science نظارت دارند؟

مدیران کسب و کار

مدیران کسب و کار افرادی هستند که وظیفه نظارت بر روش آموزش علوم داده را بر عهده دارند. مسئولیت اصلی آن‌ها همکاری با تیم Data Science برای مشخص کردن مشکل و ایجاد یک روش تحلیلی است. یک دانشمند داده ممکن است بر بخش بازاریابی، مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به مدیر اجرایی مسئول بخش گزارش دهد. هدف آن‌ها اطمینان از تکمیل به موقع پروژه‌ها با همکاری نزدیک با دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات است.

مدیران فناوری اطلاعات

در رتبه دوم مدیران فناوری اطلاعات هستند. اگر عضوی برای مدت طولانی در سازمان بوده باشد، بدون شک مسئولیت‌های او بیش از سایرین مهم خواهد بود. آن‌ها در درجه اول مسئول توسعه زیرساخت‌ها و معماری برای فعال کردن فعالیت‌های علم داده هستند. تیم‌های Data Science نظارت می‌شوند و منابع مورد نیاز تیم تامین می‌شود تا اطمینان حاصل شود که کارآمد و ایمن عمل می‌کنند. آن‌ها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری محیط‌های IT برای تیم‌های تحلیل داده باشند.

 مدیران علوم داده

مدیران علوم داده بخش نهایی کار را تشکیل می‌دهند. آن‌ها در درجه اول بر روند کاری همه اعضای تیم Data Science نظارت دارند. که همچنین فعالیت‌های روزانه تیم علم داده را مدیریت و پیگیری می‌کنند. مدیران علوم داده تیم سازانی هستند که می‌توانند برنامه ریزی و نظارت پروژه را با رشد تیم ترکیب کنند.

پیش نیازهای علم داده

در اینجا برخی از مفاهیم فنی وجود دارد که باید قبل از شروع یادگیری Data Science در مورد آن‌ها بدانید.

1. یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی ستون فقرات Data Science است. دانشمندان داده علاوه بر دانش اولیه آمار، باید درک کاملی از ML داشته باشند.

2. مدل سازی

مدل‌های ریاضی شما را قادر می‌سازد تا محاسبات و پیش‌بینی‌های سریعی را بر اساس آنچه از قبل درباره داده‌ها می‌دانید انجام دهید. مدل ‌سازی نیز بخشی از یادگیری ماشینی است و شامل شناسایی این موضوع است که کدام الگوریتم برای حل یک مسئله معین مناسب‌تر است و چگونه این مدل‌ها را آموزش دهیم.

3. آمار

آمار در هسته Data Science قرار دارد. یک آمار دقیق و درست می‌تواند به شما کمک کند تا داده بیشتری را استخراج کرده و نتایج معنی داره بیشتری کسب کنید.

4. برنامه نویسی

برای اجرای موفقیت آمیز پروژه Data Science به سطحی از برنامه نویسی نیاز است. رایج‌ترین زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R هستند  R .و Python  از محبوبیت خاصی برخوردار هستند زیرا یادگیری آن‌ها آسان است و از چندین کتابخانه برای Data Science و ML پشتیبانی می‌کنند.

5. پایگاه‌های داده

یک دانشمند داده توانمند باید بداند که پایگاه‌های داده چگونه کار می‌کنند، چگونه آن‌ها را مدیریت کند و چگونه داده‌ها را از آن‌ها استخراج کند.

مقایسه علم داده و دانشمندان داده 

Data Science به عنوان یک رشته در نظر گرفته می‌شود، در حالی که دانشمندان داده متخصصان آن حوزه هستند. دانشمندان داده لزوما مسئول مستقیم تمام فرآیندهای درگیر در چرخه حیات علم داده نیستند. به عنوان مثال: خطوط لوله داده معمولا توسط مهندسان داده اداره می‌شود اما دانشمند داده ممکن است توصیه‌هایی در مورد نوع داده ارائه دهند. در حالی که دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین بسازند، که این تلاش‌ها در سطح بزرگ‌تر به مهارت‌های مهندسی نرم‌ افزار بیشتر و بهینه ‌سازی یک برنامه برای اجرای سریع‌تر نیاز دارد.

علم داده و محاسبات ابری

راه‌حل‌های ذخیره‌ سازی ابری، مانند دریاچه‌های داده و دسترسی به زیر ساخت‌های ذخیره ‌سازی را فراهم می‌کنند که می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به راحتی دریافت و پردازش کنند. این سیستم‌ها ذخیره ‌سازی و انعطاف ‌پذیری را برای کاربران نهایی فراهم می‌کنند. پلتفرم‌های ابری معمولا برای اشتراک‌های مورد نظر کاربر، مدل‌های قیمت‌ گذاری متفاوتی دارند، تا بتواند به راحتی نیازهای کاربر را برآورده کنند.

 از فناوری‌های open source به طور گسترده در مجموعه ابزارهای Data Science استفاده می‌شود. چندین ارائه ‌دهنده ابر، از جمله IBM Cloud، کیت‌های ابزار از پیش بسته‌ بندی شده‌ای را نیز ارائه می‌کنند. که دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا مدل‌هایی را بدون کدنویسی بسازند. و دسترسی بیشتر به نوآوری‌های فناوری و بینش داده داشته باشند.

نتیجه گیری

علم داده مفهومی برای یکسان سازی آمارها، تحلیل داده‌ها، انفورماتیک و روش‌های مرتبط با آن‌ها به منظور درک و تجزیه و تحلیل پدیده‌های واقعی با داده‌ها است. Data Science از تکنیک‌ها و نظریه‌هایی استفاده می‌کند که در بسیاری از زمینه‌ها مانند: ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، علم اطلاعات استخراج شده‌اند.

توزیع کارآمد ترافیک شبکه با لود بالانسر

همانطور که سازمان شما پیشرفت می‌کند، توان عملیاتی زیرساخت شبکه آن هم افزایش می‌یابد و به دنبال آن پردازش سرورها بیشتر می‌شود. به همین ترتیب ارائه خدمات بهینه به مشتریان چالش برانگیزتر می‌شود. این یعنی زمان آن فرا رسیده است که استفاده از لود بالانسر را در نظر بگیرید. لود بالانسینگ یک سرویس کلیدی برای شرکت‌هایی است که می‌خواهند بهترین تجربه کاربری ممکن را در اختیار مشتریان خود قرار دهند. 

Load balancer راهکاری است که بار شبکه را بین یک یا چند سرور توزیع می‌کند، به این معنی که درخواست‌های شبکه را دریافت کرده و بر اساس قوانین از پیش تعیین شده به سمت یک سرور هدایت می‌کند. بنابراین، چندین سرور را می‌توان تحت یک آدرس IP یکسان میزبانی کرد. لود بالانسر می‌تواند در فضای ابری یا در محل در یک سرور داده خصوصی میزبانی شود و ترافیک را به سمت سرورهای دیگر هدایت ‌کند. در این مقاله، عملکرد لود بالانسینگ، نحوه استفاده از آن و اینکه چگونه زیرساخت شبکه شما می‌تواند از آن بهره مند شود را می‌خوانید.

تاریخچه‌ای مختصر از لود بالانسینگ

لود بالانسر در دهه 1990 به عنوان یک ابزار توزیع ترافیک در سراسر شبکه معرفی شد. با پیشرفت سریع فناوری‌های اینترنتی، ساختار برنامه‌ها پیچیده‌تر شد و درخواست‌ها از قابلیت‌های سرور فراتر رفتند. نیاز به روش‌هایی برای دریافت درخواست‌ها و توزیع موثر آن‌ها در سرورها منجر به پیدایش لود بالانسر شد. به زبان ساده، Load balancer به برنامه‌ها اجازه می‌دهد از ارسال ترافیک فقط به یک سرور خاص خودداری کنند و ترافیک را به طور یکسان توزیع نمایند.

ظهور ADC ها در اوایل دهه 2000 نقطه عطفی در تاریخ لود بالانسینگ بود. ADC ها دستگاه‌های شبکه‌ای هستند که با هدف بهبود عملکرد برنامه‌ها توسعه یافته‌اند و لود بالانسر برنامه یکی از راه‌های دستیابی به آن است. آن‌ها به زودی تکامل میابند تا خدمات بیشتری از جمله فشرده سازی، ذخیره سازی حافظه پنهان، احراز هویت، فایروال و سایر خدمات امنیتی را پوشش دهند.

تعریف لود بالانسر چیست؟

لود بلنسر یک نرم افزار شبکه است که تعادل بار سرورها را تسهیل می‎کند. وظیفه اصلی این سرویس توزیع کارآمد ترافیک شبکه بر روی سرورهای پشتیبان است. لود بالانسینگ به عنوان یک پروکسی معکوس، هزینه‌های مدیریت برنامه و تعمیر و نگهداری را کاهش می‌دهد. اگر یکی از سرورهای شما از کار بیفتد، ترافیک به صورت استراتژیک بین سرورهای دیگر توزیع می‌شود.

نحوه عملکرد لود بالانسر به چه شکل است؟

لود بالانسر مانند یک پروکسی معکوس عمل می‌کند. این سرویس به کاربر یک آدرس IP مجازی (VIP) اختصاص می‌دهد تا به آن متصل ‌شود. این سرویس تعیین می‌کند که آیا اتصال باید با استفاده از الگوریتم‌ها به یک سرور خاص ارسال شود یا خیر. لود بالانسر در طول مدت اتصال، آن را مدیریت و نظارت می‌کند.

گاهی اوقات Load balancer را می‌توان با پلیس راهنمایی و رانندگی مقایسه کرد. چرا که وظایف آن‌ها به گونه‌ای طراحی شده است که درخواست‌ها را به طور سیستماتیک به مکان‌های مناسب در یک زمان معین هدایت کنند تا از مشکلات پرهزینه و برنامه ریزی نشده جلوگیری شود. این سرویس عملکرد و امنیت مورد نیاز برای پشتیبانی از محیط‌های پیچیده فناوری اطلاعات و عملیات‌های متعدد آن‌ها را فراهم می‌کند.

یک مدیر برنامه را نظر بگیرید که برای نوشتن یک قرارداد جدید برای ورزشکار معروف در حال مذاکره با باشگاه‌های مختلف است. در اینجا مدیر برنامه درخواست ورزشکار مطرح را می‌پذیرد و آن را به باشگاه‌های خاص ارسال می‌کند. تیم‌های مختلف به مدیر برنامه و سپس ورزشکار پیشنهاد می‌دهند. این کار تا زمان پیدا شدن راه حل ادامه می‌یابد. توازن بار سرور وظیفه اصلی این سرویس است. متعادل‌سازی بار منعطف‌ترین راه برای رسیدگی به تعداد زیادی درخواست‌های ارسالی از جریان‌های کاری چند برنامه‌ای و چند دستگاهی امروزی است. لود بالانسر به کاربران کمک می‌کند تا تجربه کاربری سازگارتر و قابل اعتمادتری داشته باشند.

مزایای Load Balancer

تغییر مسیر ترافیک به کارآمدترین سرور مزایای زیر را به همراه دارد:

بیگ دیتا: داده‌های بزرگی که توسط کاربران در سراسر جهان ارائه‌ می‌شوند به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری بهتر و آگاهانه‌تر کمک می‌کنند.

بهبود کارایی: Load balancer حجم بار روی سرور را کاهش می‌دهد و تجربه بهتری را برای مشتریان به ارمغان می آورد.

پیش بینی: ترافیک‌ها را می‌توان قبل از اینکه واقعا رخ دهد، توسط نرم افزارهای لود بالانسر پیش بینی کرد.

دوام: این نرم افزار در مورد تجهیزاتی که به تعمیر نیاز دارند، اطلاعاتی را ارائه می‌دهد. با کم‌ترین میزان خرابی، قطعات شکسته و کم کار را می‌توان به سرعت جایگزین کرد.

امنیت: این سرویس یک لایه امنیتی اضافی را به وب‌سایت و برنامه‌های شما اضافه می‌کند.

مقیاس پذیری: Load Balancer به شما این امکان را می‌دهد که زیرساخت سرور را در هر زمان و بدون هیچگونه تاثیری بر خدمات ارائه شده تغییر دهید.

انواع Load balancer

لود بالانسر چندین رویکرد منحصر به فرد برای مقابله با مسائل شبکه ارائه می‌دهد:

1. لود بالانسینگ شبکه

این سرویس ترافیک در سطح حمل و نقل را بر اساس عوامل شبکه مانند آدرس IP و پورت‌های مقصد به شبکه اختصاص می‌دهد. این توازن بار TCP (سطح 4) است و هیچ پارامتری در سطح برنامه مانند نوع محتوا، هدرها، مکان‌ها، رفتار برنامه و غیره را در نظر نمی‌گیرد. بالانسر شبکه آدرس شبکه را ترجمه کرده و بر همین اساس ترافیک را هدایت می‌کند.

2. لود بالانسینگ برنامه

این سرویس به عنوان لود بلنسر لایه 7 شناخته می‌شود که درخواست‌ها را بر اساس معیارهایی در سطح برنامه توزیع می‌کند. لود بالانسر L7 طیف گسترده‌تری از داده‌ها، از جمله هدرهای HTTP و سشن‌های SSL را ارزیابی می‌کند و بار سرور را بر اساس متغیرهای متعدد توزیع می‌کند. لود بالانسر برنامه ترافیک سرور را با توجه به کاربردها و رفتار فردی، به این شیوه کنترل می‌کند.

3. لود بالانسینگ سرور

با افزایش تعداد برنامه‌ها که در مراکز داده ابری در سراسر جهان میزبانی می‌شوند، GSLB قابلیت‌های L4 و L7 را در چندین مرکز داده توسعه می‌دهد. Load balancer سرور امکان توزیع بار کارآمد را بدون به خطر انداختن تجربه کاربری فراهم می‌کند.

چرا Load Balancer مهم است؟

بخش‌های فناوری اطلاعات می‌توانند از یک کنترل‌کننده تحویل برنامه (ADC) با ویژگی‌های لود بالانسر استفاده کنند. قابلیت‌های مدیریت ترافیک این نرم افزار می‌تواند به شرکت‌ها در پاسخگویی موثر به درخواست‌ها و تهیه منابع مناسب برای هر کاربر کمک کند. 

بسیاری از توابع دیگر (مانند رمزگذاری، احراز هویت و فایروال) از طریق ADC در دسترس هستند که می‌تواند یک نقطه کنترل واحد را برای ایمن سازی، مدیریت و نظارت بر برنامه‌ها و سرویس‌های متعدد فراهم کند و در عین حال بهترین تجربه کاربری را تضمین کند.

مزایای لود بالانسر چیست؟

لود بالانسینگ به شما کمک می‌کند تا استفاده از منابع، زمان پاسخگویی و تحویل داده‌ها را در محیط‌های پر ترافیک ساده کنید. اگر دو یا چند سرور دارید، باید از این سرویس استفاده کنید، زیرا مزایایی که دریافت می‌کنید بسیار زیاد خواهد بود. در زیر برخی از مزایای لود بلنسر آورده شده است.

رسیدگی به درخواست‌ها

دیدن افزایش ترافیک وب‌سایت بسیار هیجان انگیز است. اما اگر سرعت پاسخگویی شما به میزان قابل توجهی کاهش یابد، بازدیدکنندگان خود را از دست می‌دهید. لود بالانسر به شما کمک می‌کند تا با توزیع ترافیک به سرورهای با ظرفیت مطمئن شوید که سایت شما به دلیل افزایش ترافیک کند نمی‌شود.

جلوگیری از توقف کار

محافظت و نگهداری برای حفظ عملکرد سرورها بسیار مهم است. با این حال، اغلب غیرممکن است که برای جلوگیری از ایجاد مزاحمت برای کاربران یا بازدیدکنندگان وب‌سایت، زمان داون یا توقف آن را پیش بینی کنید. لود بالانسینگ به شما کمک می‌کند تا با هدایت خودکار ترافیک به سرورهای سالم، تعمیر و نگهداری سرور به حداقل برسد تا کاربران و بازدیدکنندگان وب‌سایت هیچ گونه وقفه‌ای در جلسات خود تجربه نکنند.

مدیریت شکست‌ها

مهم نیست چه کاری انجام می‌دهید، شکست‌ برای همه اتفاق می افتد. این سرویس خرابی سرور را به سرعت تشخیص داده و ترافیک را به سمت سرورهای سالمی که هنوز در حال کار هستند هدایت می‌کند. اگر دیتاسنتر یا یک موقعیت جغرافیایی در دسترس نباشد (مثلا به دلیل قطعی کابل)، لود بلنسر ترافیک را به نزدیک‌ترین مکان سالم هدایت می‌کند. در نتیجه خرابی‌ها باعث ایجاد حداقل اختلال در عملکرد می‌شوند.

نظارت بر سلامت برنامه‌ها

برای استراتژی وب و برنامه ریزی زیرساخت باید بدانید برنامه‌ها و سرورهای شما چگونه کار می‌کنند. یک لود بالانسر گزارش‌های دقیق عملکرد و هشدارهای خطا را ارائه می‌دهد، بنابراین سازمان شما می‌تواند برنامه ریزی و بهینه سازی زیرساخت خود را انجام دهد.

نتیجه گیری

توزیع ترافیک بر روی چندین واحد یا منبع محاسباتی برای آسان‌تر و کارآمدتر کردن کل فرآیند، به عنوان لود بالانسر شناخته می‌شود. این سرویس برنامه‌ها یا وبسایت‌ها را به راحتی در دسترس کاربران قرار می‌دهد و باعث می‌شود که هیچ سروری به تنهایی فشار زیادی را تحمل نکند و بار به طور مساوی میان آن‌ها توزیع می‌شود. انتخاب سرویس لود بالانسینگ مناسب به سیستم و اهداف شما بستگی دارد. آشنایی با انواع مختلف این سرویس باعث می‌شود تا بهینه سازی مناسب را بدون فراتر رفتن از آنچه نیاز دارید، به دست آورید.

تعریف داده کاوی و کاربرد آن در دنیای امروزی

داده کاوی یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده است که بر مدل سازی آماری و کشف دانش برای اهداف پیش بینی شده است. این فناوری اغلب برای هر مشکلی از داده‌ها یا پردازش اطلاعات در مقیاس بزرگ (جمع ‌آوری، استخراج، انبارداری، تجزیه و تحلیل و آمار) و همچنین هوش مصنوعی، به کار می‌رود. Data mining فرآیند مرتب سازی داده‌ها می‌باشد که از طریق مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی استفاده می‌شود که می‌تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک کند. تکنیک‌ها و ابزارهای Data mining شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا روندهای آینده را پیش بینی کنند و بتوانند تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند. داده کاوی بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده می‌باشد که به طور کلی یکی از رشته‌های اصلی در علم داده است که از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند.

تاریخچه داده کاوی و پیشرفت‌های کنونی

فرآیند کاوش در میان داده‌ها برای کشف ارتباطات پنهان و پیش بینی روندهای آینده سابقه طولانی دارد. اصطلاح داده کاوی که گاهی به عنوان کشف دانش در پایگاه‌های داده شناخته می‌شود. پایه و اساس آن شامل سه رشته علمی در هم‌ تنیده است.

• آمار (مطالعه عددی روابط داده‌ها)

• هوش مصنوعی (هوش شبیه انسان که توسط نرم ‌افزار و یا ماشین‌ها نمایش داده می‌شود)

• یادگیری ماشینی (الگوریتم‌هایی که می‌توانند از داده‌ها برای پیش ‌بینی استفاده شوند)

Data mining چیست؟

در یک سطح جزئی‌تر، داده کاوی گامی در فرآیند کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) است، یکی از روش‌های علم داده برای جمع آوری اطلاعات، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌باشد. Data mining فرآیند استخراج و کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ است که شامل یادگیری ماشین، آمار و سیستم‌های پایگاه داده است. استخراج اطلاعات با استفاده از روش‌های هوشمند از مجموعه داده‌ها و تبدیل اطلاعات به یک ساختار قابل درک برای استفاده بیشتر است. Data mining مرحله تجزیه و تحلیل فرآیند کشف دانش در پایگاه‌های داده یا KDD است. جدا از مرحله تجزیه و تحلیل، همچنین شامل جنبه‌های پایگاه داده و مدیریت داده، پیش پردازش داده‌ها، پردازش ساختارهای کشف شده، تجسم، و به روز رسانی آنلاین است.

داده کاوی چگونه انجام می‌شود؟

Data mining بر داده‌های‌ بزرگ و فرآیندهای محاسباتی پیشرفته از جمله یادگیری ماشینی و سایر اشکال هوش مصنوعی (AI) متکی است. هدف یافتن الگوهایی هستند که می‌توانند به پیش بینی از داده‌های بدون ساختار یا بزرگ منجر شود. فرآیندهای Data mining برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرند که برنامه‌های کاربردی از جمله فناوری موتورهای جستجو باعث می‌شوند که وب ‌سایت تقویت شود.

وظایف Data mining چیست؟

وظیفه واقعی داده کاوی تجزیه و تحلیل نیمه خودکار یا خودکار مقادیر زیادی از داده‌ها برای استخراج الگوهای ناشناخته قبلی مانند: گروه‌های رکورد داده‌ها (تحلیل خوشه‌ای)، رکوردهای غیر معمول (تشخیص ناهنجاری) و وابستگی‌ها (استخراج الگوی متوالی).این الگوها سپس می‌توانند به ‌عنوان نوعی خلاصه‌ از داده‌های ورودی دیده شوند. برای مثال ممکن است در یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ کننده استفاده شوند. به عنوان مثال: در یکی از مراحل Data mining ممکن است چندین گروه را در داده‌ها شناسایی کنند، که سپس می‌تواند برای به دست آوردن نتایج، پیش بینی دقیق‌تر توسط یک سیستم پشتیبانی استفاده کنند. اگر چه به ‌عنوان مراحل اضافی به فرآیند کلی KDD (دانش در کشف داده‌ها (تعلق دارند.

تعریف KDD

بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در پایگاه‌داده‌ها ( knowledge discovery in databases) می‌دانند. KDD زمینه‌ای از علوم رایانه است که شامل ابزارها و تئوری‌هایی برای کمک به انسان‌ها در استخراج اطلاعات مفید از مجموعه‌های بزرگ داده‌های دیجیتالی است.

پیش پردازش

یک منبع متداول برای داده‌ها، دیتا مارتData mart  یا انبار داده data warehouse است. پیش پردازش برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های چند متغیر قبل از انجام Data mining ضروری است.

 روند فرآیند کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) معمولا با مراحل زیر تعریف می‌شود:

• انتخاب

• پیش پردازش

• دگرگونی

• داده کاوی

• تفسیر/ارزیابی

شش کاربرد رایج Data mining

1. تشخیص ناهنجاری: تشخیص ناهنجاری (تشخیص بیرونی/تغییر/انحراف) شناسایی سوابق داده‌های غیر عادی، که ممکن است جالب باشند یا خطاهای داده‌ای که نیاز به بررسی بیشتر دارند.

2. یادگیری قانون انجمن: یادگیری قانون انجمن، مدل سازی، وابستگی روابط بین متغیرها را جستجو می‌کند. به عنوان مثال یک سوپر مارکت ممکن است داده‌هایی را در مورد عادات خرید مشتری جمع آوری کند. با استفاده از یادگیری قوانین، سوپر مارکت می‌تواند تعیین کند که کدام محصولات اغلب با هم خریداری می‌شوند و از این اطلاعات برای اهداف بازاریابی استفاده کنند.

3. خوشه‌ بندی: خوشه بندی وظیفه کشف گروه‌ها و ساختارهایی در داده‌ها است که به نوعی مشابه هستند، بدون استفاده از ساختارهای شناخته شده در داده‌ها.

4. طبقه بندی: طبقه بندی وظیفه تعمیم ساختار شناخته شده برای اعمال به داده‌های جدید است. به عنوان مثال:یک برنامه ایمیل ممکن است سعی کند یک ایمیل را به عنوان هرزنامه طبقه بندی کند.

5. رگرسیون: رگرسیون تلاش برای یافتن تابعی که داده‌ها را با کم‌ترین خطا مدل می‌کند تا روابط بین داده‌ها یا مجموعه داده‌ها را تخمین بزند.

6. خلاصه سازی: خلاصه سازی ارائه یک نمایش فشرده‌تر از مجموعه داده‌ها، از جمله تجسم و تولید گزارش است.

داده کاوی به شما این امکان را می‌دهد:

• تمام نویزهای پر هرج و مرج و تکراری داده‌های خود را غربال کنید.

• آنچه مرتبط است را درک کنید و سپس از آن اطلاعات برای ارزیابی نتایج احتمالی به خوبی استفاده کنید.

• همچنین کمک می‌کند تا خیلی سریع بتوانید تصمیم اگاهانه بگیرید.

چرا Data mining مهم است؟

این فناوری جز حیاتی ابتکارات تحلیلی موفق در سازمان‌ها است. Data mining موثر در جنبه‌های مختلف مانند: برنامه ریزی استراتژی‌های تجاری و مدیریت عملیات کمک می‌کند. این شامل کارکردهای مواجهه با مشتری مانند: بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری، به علاوه تولید، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی و منابع انسانی است.

Data mining از کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر از موارد استفاده حیاتی تجاری پشتیبانی می‌کند. همچنین نقش مهمی در مراقبت‌های بهداشتی، دولتی، تحقیقات علمی، ریاضیات، ورزش و غیره ایفا می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی داده کاوی

• پیش بینی‌های خودکار الگو بر اساس تحلیل روند و رفتار

• پیش بینی بر اساس نتایج احتمالی

• ایجاد اطلاعات تصمیم گرا

• تمرکز روی مجموعه داده‌ها و پایگاه‌های داده بزرگ برای تجزیه و تحلیل

داده کاوی برای انجام چه کارهایی استفاده می‌شود؟

کاربردهای Data mining از بخش مالی برای جستجوی الگوها در بازارها تا تلاش برای دولت‌ها برای شناسایی تهدیدهای امنیتی بالقوه را شامل می‌شود. تمام شرکت‌ها به ویژه شرکت‌های آنلاین و رسانه‌های اجتماعی، از این تکنولوژی برای کاربران خود برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی سودآوری که مجموعه خاصی از کاربران را مورد هدف قرار داده‌اند، استفاده می‌کنند.

Data mining و رسانه‌های اجتماعی 

یکی از سودآورترین کاربردهای Data mining، شبکه‌های اجتماعی بوده است. پلتفرم‌هایی مانند فیسبوک (متعلق به متا) تیک تاک، اینستاگرام و توییتر مجموعه‌ای از داده‌ها را در مورد کاربران فردی جمع‌آوری می‌کنند تا بتوانند تبلیغات بازاریابی هدفمند ارسال کنند. همچنین از این داده‌ها برای تاثیر گذاری بر رفتار کاربران و تغییر ترجیحات آن‌ها استفاده می‌شود، خواه برای یک محصول پر مصرف باشد یا اینکه افراد در انتخابات به چه کسی رای می‌دهند.

نتیجه گیری

داده کاوی فرآیند یافتن ناهنجاری‌ها، الگوها و همبستگی‌ها در مجموعه داده‌های بزرگ برای پیش بینی نتایج بزرگ است. با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌‌‌های Data mining، می‌توانید از این اطلاعات برای افزایش دآرمد، کاهش هزینه‌ها، بهبود روابط با مشتری، کاهش خطرات و موارد دیگر استفاده کنید.

دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟

در تجارت، دانشمند داده معمولا در تیم‌هایی کار می‌کند که می‌تواند برای پیش‌ بینی رفتار مشتری و شناسایی فرصت‌های درآمد جدید ایده‌ای برای پیاده سازی و علمی کردن آن داشته باشد. در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده مسئول تنظیم بهترین شیوه‌ برای جمع آوری داده‌ها، استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا شرکت‌ها به دنبال جمع ‌آوری اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاری هستند.

دانشمند داده کیست؟

دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده را دارند. دانشمندان داده ترکیبی از ریاضیدانان و دانشمندان کامپیوتر هستند. آن‌ها همچنین متقاضیان زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دریافت می‌کنند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. دانشمندان داده یک متخصص حرفه‌ای هستند. که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر بسیار زیاد داده است. یک دانشمند داده برای ایجاد فرضیه، نتیجه و تحلیل روندهای مشتری و بازار به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. مسئولیت‌های اساسی شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از انواع مختلف ابزارهای تجزیه و تحلیل و گزارش برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده‌ها است.

چگونگی علمکرد یک دانشمند داده 

شما می‌دانید علم داده چیست و حتما از خود می‌پرسید که این شغل دقیقا چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمندان داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بتوانند بینش‌های معناداری را استخراج کنند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، که شامل موارد زیر است:

1. قبل از پرداختن به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده با پرسیدن سوالات درست و به دست آوردن درک مطلب، حل مسئله را تعیین می‌کند.

2. سپس دانشمندان داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کنند.

3. دانشمندان داده، داده‌های ساختار یافته، داده‌های سازمانی بدون ساختار و داده‌های عمومی را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کنند.

4. پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. که شامل اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت بالا است.

5. پس از این که داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، وارد سیستم تحلیلی الگوریتم ML یا یک مدل آماری می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.

6. هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.

7. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

به صورت روزانه دانشمندان داده باید کارهای زیر را انجام دهند 

• الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند.

• الگوریتم‌های پیش بینی شده و مدل‌های داده را ارائه می‌کنند.

• با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود ‌بخشند.

• پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد ارائه دهند.

• در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند : R، SAS، Python یا SQL استفاده ‌کنند.

تفاوت تحلیل‌گر داده و دانشمند داده

دانشمندان داده بسیار کنجکاو هستند افرادی که، محاسبات حجم زیادی از داده‌ها را دوست دارند، و با تحلیل داده‌های عظیم به نتیجه‌های مهم میرسند. این تفاوت دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده سنتی متمایز می‌کند. آن‌ها تجزیه و تحلیل «چه می‌شد اگر» را انجام می‌دهند، سوال می‌پرسند و از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کنند و داده‌های بزرگ را به ایده بزرگ بعدی تبدیل می‌کنند.

مسئولیت‌های دانشمندان داده معمولا می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد. با این حال، مجموعه مهارت‌های دانشمندان داده معمولا گسترده‌تر از میانگین مهارت‌های تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای نتایج آمار و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمندان داده همچنین باید ویژگی‌های کسب ‌و کار مانند: خودروسازی، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کنند.

چرا شغل دانشمند داده مهم است؟

علم داده یک عمل بین رشته‌ای است که شامل طیف گسترده‌ای از اطلاعات است و معمولا بیش از سایر زمینه‌های تحلیلی تصویر را در نظر می‌گیرد. در تجارت هدف علم داده ارائه اطلاعات در مورد مصرف کنندگان، کمپین‌ها، کمک به شرکت‌ها برای ایجاد برنامه‌های قوی برای جذب مخاطبان و فروش محصولات سازمان‌ها یا شرکت‌ها است. علم داده نقش بسیار مهمی در کشف امنیت و تقلب ایفا می‌کند، زیرا حجم انبوه اطلاعات باعث می‌شود تا بی‌نظمی‌های جزئی در داده‌ها پیدا شوند که می‌تواند ضعف‌های سیستم‌های امنیتی را آشکار کند.

از آنجایی که کلان داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای جدید دائما در دسترس هستند و این ابزارها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به سرعت کاربردهای آن‌ها را یاد بگیرند. دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا یک طرح تجاری برای دستیابی به اهداف مبتنی بر تحقیق ایجاد کنند.

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا سوالات مربوطه را بپرسد و مسائل و مشکلات کسب و کارها را شناسایی کند.

• با استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد.

• از طیف گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها برای تهیه و استخراج داده‌ها استفاده کند. که شامل مواردی مانند: پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش‌های یکپارچه سازی داده‌ها می‌شود.

• برنامه‌هایی بنویسد تا قسمتی از پردازش و محاسبات داده‌ها به صورت خودکار انجام شود.

• از نتایج به دست آمده برای حل مشکلات تجاری استفاده کند.

• با سایر اعضای تیم علم داده، مانند: تحلیلگران داده کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

نتیجه گیری

نقش دانشمند داده ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است. آن‌ها داده‌ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی می‌کنند و سپس نتایج را برای ایجاد برنامه‌های علمی برای شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها تفسیر می‌کنند. دانشمندان داده متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت‌های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

۳٫معرفی پروتکل انتقال فایل FTP

پروتکل انتقال فایل FTP با باز کردن دو اتصال کار عمل می کند که کامپیوترهای در تلاش برای برقراری ارتباط با یکدیگر را به هم مرتبط می‌کند. در این پروتکل یک اتصال برای دستورات و پاسخ‌هایی که بین دو کلاینت ارسال می‌شود تعیین شده است. و اتصال دیگر انتقال داده‌ها را انجام می‌دهد. در طول انتقال FTP، چهار فرمان توسط کامپیوترها، سرورها یا سرورهای پروکسی که در حال ارتباط با یکدیگر هستند استفاده می‌شود. که شامل: ارسال، دریافت، تغییر دایرکتوری و انتقال هستند.

پروتکل انتقال فایل FTP چیست؟

در پروتکل FTP، پروتکل TCP/IP یک لایه کاربردی در نظر گرفته می‌شود. برای انجام انتقال فایل توسط FTP، کامپیوتر کاربر معمولا میزبان محلی (Host) نامیده می‌شود. دومین کامپیوتر درگیر پروتکل انتقال فایل FTP یک میزبان از راه دور است که معمولا یک سرور است. هر دو کامپیوتر باید از طریق شبکه متصل شده و به درستی پیکربندی شوند تا فایل‌ها از طریق FTP منتقل شوند. سرورها باید برای اجرای سرویس‌های FTP راه اندازی شوند. و کلاینت باید نرم افزار FTP را برای دسترسی به این سرویس‌ها نصب کرده باشد.

FTP از چند حالت برای انتقال متن استفاده می‌کند؟

هنگام انتقال فایل‌ها، FTP از سه حالت مختلف استفاده می‌کند: بلوک، جریان و فشرده. حالت استریم FTP را قادر می‌سازد تا اطلاعات را در رشته‌ای از داده‌ها بدون هیچ گونه مرزی بین آن‌ها مدیریت کند. حالت بلوک داده‌ها را از بلوک‌ها جدا می‌کند. و در حالت فشرده سازی، FTP از الگوریتمی به نام Lempel-Ziv برای فشرده سازی داده‌ها استفاده می‌کند.

پروتکل انتقال فایل FTP چگونه کار می‌کند؟

FTP یک پروتکل سرویس گیرنده-سرور است که بر دو کانال ارتباطی بین مشتری و سرور متکی است، یک کانال Command برای کنترل مکالمه و یک کانال داده برای انتقال محتوای فایل است.

کاربران با استفاده از FTP از چه طریقی می‌توانند فعالیت کنند؟

کاربران می‌توانند با استفاده از FTP از طریق یک رابط خط فرمان ساده، از یک کنسول یا پنجره ترمینال در Microsoft Windows، Apple macOS یا Linux یا با یک رابط کاربری گرافیکی اختصاصی کار کنند.

برای برقراری ارتباط FTP چند کانال وجود دارد؟

هنگام برقراری ارتباط FTP دو کانال ارتباطی مجزا وجود دارد. اولین مورد command channel نامیده می‌شود که در آن دستور العمل و پاسخ اتفاق می‌افتد. دیگری کانال داده نامیده می‌شود که در آن توزیع داده‌ها اتفاق می‌افتد. اگر فایروال از ماشین کاربر محافظت کند، توزیع در حالت فعال ممکن است با مشکل مواجه شود. فایروال معمولا اجازه جلسات غیر مجاز را نمی‌دهد. در صورت بروز مشکل از حالت غیر فعال استفاده می‌شود. در این حالت، کاربر هم کانال Command و هم کانال داده را ایجاد می‌کند.

چرا پروتکل انتقال فایل FTP  مهم است و چه کاربردی دارد؟  

FTP یک پروتکل شبکه استاندار است که می‌تواند قابلیت‌های گسترده انتقال فایل را در شبکه IP فعال کند. بدون FTP انتقال فایل و داده را می‌توان با مکانیسم‌های دیگری مانند ایمیل یا سرویس وب HTTP مدیریت کرد.  اما این در صورتی است که سایر گزینه‌ها فاقد وضوح و تمرکز، دقت و کنترلی هستند که FTP آن را فعال می‌کند.

• شبیه سازی (Replication): شامل کپی کردن داده‌ها است، که رویکرد جامع‌تری برای ارائه دسترسی و انعطاف‌ پذیری بالاتر دارد. همچنین می‌توان از FTP برای تسهیل این امر استفاده کرد.

• دسترسی و بارگذاری داده‌ها (Access and data loading): FTP همچنین معمولا برای دسترسی به میزبانی وب مشترک و خدمات ابری به عنوان مکانیزمی برای بارگذاری داده‌ها بر روی یک سیستم از راه دور استفاده می‌شود.

انواع پروتکل انتقال فایل FTP

چندین راه مختلف وجود دارد که یک سرور FTP و نرم افزار مشتری می‌توانند با استفاده از FTP  انتقال فایل را انجام دهند:

• FTP ناشناس:

• این نوع از FTP ابتدایی‌ترین شکل ممکن است. از انتقال داده‌ بدون رمز گذاری و یا استفاده از نام کاربری و رمز عبور پشتیبانی می‌کند. بیشتر برای دانلود مطالبی که برای توزیع نامحدود مجاز است استفاده می‌شود.

• FTP Secure (FTPS): 

• FTP (FTP-SSL) گاهی اوقات به عنوان لایه سوکت‌های امن نامیده می‌شود. این رویکرد امنیت لایه انتقال ضمنی (TLS) را به محض برقراری اتصال FTP فعال می‌کند. FTPS در ابتدا برای کمک به فعال کردن شکل امن‌تر انتقال داده FTP مورد استفاده قرار گرفت. معمولا به طور پیش فرض از پورت 990 استفاده می‌کند.

• FTP روی SSL/TLS صریح (FTPES):

• این رویکرد با ارتقا یک اتصال FTP از طریق پورت 21 به یک اتصال رمزگذاری شده، پشتیبانی TLS را فعال می‌کند. این یک رویکرد متداول توسط وب و سرویس‌های اشتراک فایل برای فعال کردن انتقال امن فایل است.

• FTP امن (SFTP):

• SFTP از نظر فنی یک پروتکل FTP نیست، اما به طور مشابه عمل می‌کند. در عوض، SFTP زیر مجموعه‌ای از پروتکل Secure Shell (SSH) است که روی پورت 22 اجرا می‌شود. SSH معمولا توسط مدیران سیستم برای دسترسی از راه دور و ایمن به سیستم‌ها و برنامه‌ها استفاده می‌شود و SFTP مکانیزمی را در SSH برای انتقال امن فایل فراهم می‌کند.

امنیت پروتکل انتقال فایل FTP

FTP ابتدا در سال 1971 تعریف شد. از آن زمان چندین بار برای تطبیق با فناوری‌های جدید، از جمله استفاده از TCP/IP، یا درخواست نظرات 765 و RFC 959، و IPv6، یا RFC 2428، دوباره تعریف شده است. FTP همچنین چندین به روز رسانی را برای افزایش امنیت FTP انجام داده است. این‌ها شامل نسخه‌هایی است که از طریق اتصال TLS ضمنی (FTPS) یا اتصال صریح TLS (FTPES) رمزگذاری می‌شوند یا با SFTP کار می‌کنند.

به طور پیش‌فرض، FTP ترافیک را رمزگذاری نمی‌کند. و افراد می‌توانند بسته‌ها را برای خواندن نام‌های کاربری، رمز عبور و سایر داده‌ها ضبط کنند. با رمزگذاری FTP با FTPS یا FTPES، داده‌ها محافظت می‌شود و توانایی مهاجم برای استراق سمع اتصال و سرقت داده‌ها را محدود می‌کند.

مزایای پروتکل انتقال فایل

1. سرعت: یکی از بزرگ‌ترین مزایای FTP سرعت است. FTP یکی از سریع‌ترین راه‌ها برای انتقال فایل‌ها از یک کامپیوتر به کامپیوتر دیگر است.

2. کارآمد: FTP کارآمد است زیرا برای دریافت کل فایل نیازی به تکمیل تمام عملیات نداریم.

3. امنیت: برای دسترسی به سرور FTP باید با نام کاربری و رمز عبور وارد شوید. بنابراین، می‌توان گفت که FTP امن‌تر است.

نتیجه گیری

پروتکل انتقال فایل (FTP) یک پروتکل ارتباطی استاندارد است که برای انتقال فایل‌های کامپیوتری از یک سرور به یک کلاینت در شبکه کامپیوتری استفاده می‌شود. FTP بر اساس معماری مدل کلاینت-سرور با استفاده از کنترل جداگانه و اتصالات داده بین مشتری و سرور ساخته شده است. FTP به معنای پروتکل انتقال فایل است و به گروهی از قوانین اشاره دارد که بر نحوه انتقال فایل‌ها از طریق اینترنت توسط کامپیوترها نظارت می‌کند. کسب و کارها از FTP برای ارسال فایل بین رایانه‌ها استفاده می‌کنند، 

کارشناس مانیتورینگ شبکه چه وظایفی دارد؟

هیچ خبری بدتر از قطعی شبکه نیست! بیشتر وقت‌ها، واحد فناوری اطلاعات نمی‌تواند مشکلات احتمالی را پیش بینی کند، یعنی تا زمانی که کاربر یا مشتری برای شکایت تماس بگیرد شما از چیزی خبر ندارید. هنگامی که سیستم قطع شود، هرچه مدت زمان بیشتری برای برطرف کردن آن صرف شود، هزینه بیشتری برای شرکت در پی خواهد داشت: زمان کار، بهره وری و رضایت کاربر. روترها و سوئیچ‌ها، سرورهای مجازی، دستگاه‌های بی‌سیم و انواع برنامه‌ها به مانیتورینگ شبانه‌روزی نیاز دارند. فرایند مانیتورینگ تمام شبکه به این معنی است که می‌توانید مشکلات را قبل از بدتر شدن سریع تشخیص داده و برطرف کنید.

هر شرکتی با شبکه‌ای از رایانه‌ها کار می‌کند. همه این کامپیوترها برای ارتباط با یکدیگر به هم متصل هستند. این اتصالات نظارت بر کارها را برای مدیران آسان‌تر کرده و از سرقت اطلاعات مهم جلوگیری می‌کند. این روزها هر شرکت یک تیم برای شبکه خود دارد، اما شرکت‌های بزرگ‌تر از مهارت‌های یک کارشناس مانیتورینگ شبکه استفاده می‌کنند، زیرا مسئولیت‌های بیشتری نسبت به یک کارشناس IT ساده دارند.

بخشی جدایی ناپذیر از شرح وظایف کارشناس مانیتورینگ شبکه، راه اندازی نرم افزار شبکه مخصوص هر سازمان است. آن‌ها سیستم‌های شبکه داخلی را با در نظر گرفتن نیازهای شرکت طراحی می‌کنند. سپس با مطالعه کامل شبکه الزامات را به دقت بررسی کرده و با مشورت مدیر شبکه شروع به کار می‌کنند. آن‌ها حتی می‌توانند از دیگر متخصصان نرم افزار در راه اندازی سیستم کمک بگیرند. اگر می‌خواهید با وظایف و شرایط این کار بیشتر آشنا شوید، ما در این مقاله وظایف کارشناس مانیتورینگ شبکه را شرح می‌دهیم. با ما همراه باشید.

اول از همه، چرا مانیتورینگ شبکه مهم است؟

خرابی‌های شبکه می‌تواند بر عملکرد کلی بخش فناوری اطلاعات سازمان‌ها تاثیرگذار باشد و باعث ایجاد مشکلاتی در سراسر سازمان شود. مانیتورینگ شبکه چندین مزیت مهم برای سازمان‌های بزرگ و کوچک به همراه دارد. این فناوری باعث صرفه جویی در هزینه با کاهش زمان خرابی و سرعت بخشیدن به تجزیه و تحلیل مشکلات پیش آمده می‌شود. مدیر شبکه می‌تواند به جای اینکه دائما به دنبال مشکلات باشد، روی وظایف سازنده تمرکز کند.

مشکلات شبکه را می‌توان قبل از اینکه بر سازمان تاثیر بگذارد یا منجر به نارضایتی مشتری شود، شناسایی کرد. بهبود امنیت شبکه را می‌توان با شناسایی دستگاه‌های ناشناخته متصل به شبکه تحقق بخشید؛ چرا که این‌ها می‌توانند نشانه‌های اولیه حملات سایبری یا بدافزارها باشد. ممکن است هر واحد در سازمان برنامه‌هایی داشته باشد که باید ردیابی شوند و مانیتورینگ شبکه می‌تواند مشخص کند که کدام برنامه‌ها و کاربران چه کاری را در سراسر شبکه انجام می‌دهند.

کارشناس مانیتورینگ شبکه چه وظایفی دارد؟

وظایف کارشناس مانیتورینگ شبکه همانطور که از نامش پیداست مدیریت شبکه‌ را برعهده دارد و این کار را با جمع آوری داده‌های عملکرد، نظارت بر امنیت، عیب یابی، پیش بینی مشکلات و تعمیرات انجام می‌دهد. از دیگر وظایف کارشناس مانیتورینگ شبکه این است که از نرم‌افزار و سخت‌افزار نگهداری ‌کند و سیستم‌ها را برای تشخیص اشکالات یا اختلالات بررسی نماید. آن‌ها مشکلات فنی را تجزیه و تحلیل می‌کنند و به دنبال ارائه راهکارهای قابل اجرا هستند. کارشناس مانیتورینگ شبکه مسائل مربوط به عملکرد شبکه از جمله دسترسی، توان عملیاتی، نصب، پیکربندی و عیب یابی تجهیزات و راه اندازی فایروال‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهد.

کارشناسان شبکه همچنین خط مشی‌ها و روند شبکه را تعریف می‌کنند. پس از ایجاد یک شبکه، کارشناس شبکه آن را تجزیه و تحلیل می‌کند. آن‌ها همچنین کاربران را برای استفاده از امنیت شبکه از طریق جلسات آموزشی آماده کرده و به عنوان مرجع عمل می‌کنند. آن‌ها سیستم‌ها را ارتقاء می‌دهند و روند پیشرفت شبکه را تست و ارزیابی می‌کنند. کارشناس شبکه باید مدارکی را در حوزه علوم کامپیوتر، سیستم‌ها یا شبکه‌های کامپیوتری ارائه دهد.

مزایای کلیدی مانیتورینگ شبکه چیست؟

مهم‌ترین مزیت مانیتورینگ شبکه قابلیت نظارت کردن است. داشتن یک تصویر ساده و قابل درک از تمام دستگاه‌های متصل در سراسر سازمان بسیار مهم است. جریان داده‌ها در سراسر دستگاه‌ها و شبکه‌ها به مدیران شبکه این امکان را می‌دهد تا به سرعت هر مشکلی را شناسایی و برطرف کنند. لازم به ذکر است که خودکارسازی این تکنولوژی منجر به استفاده بیشتر از منابع فناوری اطلاعات می‌شود. این زمان اضافی را می‌توان روی پروژه‌هایی صرف کرد که برای سازمان ارزش افزوده ایجاد کنند. مانیتورینگ شبکه همچنین به زیرساخت IT می‌گوید که آیا به ارتقا یا اضافه کردن ظرفیت به اجزای شبکه نیاز دارد یا خیر.

در نهایت، با مقایسه ترافیک‌ها در یک زمان معین از روز، ابزارهای مانیتورینگ شبکه ترافیک‌های غیرمنتظره در شبکه را شناسایی می‌کنند و این مسئله می‌تواند نشان دهنده بروز مشکلاتی مانند: افزایش تقاضا یا حمله سایبری باشد.

مهارت‌های کارشناس مانیتورینگ شبکه

مهارت‌های فنی زیادی وجود دارد که به متخصصان شبکه کمک می‌کند تا وظایف و مسئولیت‌های خود را به طور موثر و در بهترین حالت انجام دهند، هرچند مهارت‌های دیگر نیز برای این نقش بسیار مهم هستند. مهارت‌های فنی ممکن است به کارشناس شبکه در مشکل کمک کند، اما مهارت‌های دیگر به او کمک می‌کند تا مشکل را پیدا کرده و آن را به همکاران دیگر انتقال دهد. در ادامه برخی از رایج‌ترین مهارت‌هایی که کارشناسان شبکه از آن‌ها استفاده می‌کنند را می‌بینید:

• شبکه‌های کامپیوتری

• امنیت شبکه

• دانش سخت افزار

• خدمات مشتری

• سیستم‌های کامپیوتری

• مولتی تسکینگ

• مهارت‌های بین فردی

• حل خلاقانه مسئله

• ارتباط

• تفکر تحلیلی

• کار گروهی

• رهبری

انواع مانیتورینگ شبکه

در فرایند نظارت بر شبکه از دستگاه‌ها و پروتکل‌های مختلفی استفاده می‌شود. داده‌های موجود در هر بسته در شبکه بررسی می‌شوند و اطلاعات درون بسته‌ها تعیین می‌کنند که آیا مسیریابی به درستی انجام می‌شود، آیا کارمندان از وب‌سایت‌های ممنوعه بازدید می‌کنند یا اینکه آیا داده‌های حساس از جمله اطلاعات شخصی در حال خروج از شبکه است یا خیر.

مانیتورینگ برنامه‌ها نشان می‌دهد که کدام برنامه‌ توسط کدام واحد در سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد. مانیتورینگ اجازه دسترسی به منابع شبکه را به افراد غیرمجاز نمی‌دهد، برای مثال اگر یک کارمند به طور ناگهانی از یک آدرس IP در قاره دیگری وارد شود، مانیتورینگ شبکه به سرعت می‌تواند آسیب‌پذیری‌های شبکه را شناسایی کرده و به اصلاح آن‌ها قبل از خرابی کمک کند.

چگونه کارشناس مانیتورینگ شبکه شویم؟!

برای انجام وظایف کارشناس مانیتورینگ شبکه، به یک پیشینه قوی در زمینه فناوری اطلاعات نیاز دارید. معمولا حداقل مدرک لیسانس در مهندسی کامپیوتر، علوم رایانه یا فناوری اطلاعات و همچنین تجربه کاری مرتبط با سیستم‌‌ها یا شبکه‌های رایانه‌ای برای ورود به این شغل مورد نیاز است. همچنین می‌توانید برای نشان دادن تخصص خود در این زمینه، گواهینامه‌های مرتبط را نیز دریافت کنید. مدارک اضافی شامل مهارت‌های تحلیلی و حل مسئله قوی و همچنین دانش نرم افزار و فناوری در این صنعت بسیار حائز اهمیت می‌باشد.

نتیجه گیری

کارشناس شبکه در آینده می‌تواند درآمد قابل قبولی داشته باشد. شرح وظایف متخصص شبکه نصب و بهبود سیستم‌های شبکه در یک سازمان است. از وطایف کارشناس مانیتورینگ شبکه این است که هزینه‌های شرکت را کاهش ‌دهد؛ زیرا خدمات سرویس دهی و نگهداری آن‌ها به تمام رایانه‌ها و سیستم‌ها کمک می‌کند تا برای مدت طولانی کار کنند. علاوه بر این، کارشناس مانیتورینگ شبکه از شبکه‌های کامپیوتری در سازمان مراقبت می‌کند، سلامت آن‌ها را در واحدهای تولیدی بررسی کرده و اطمینان حاصل می‌کند تا تمام خطوط ارتباطی در سازمان به درستی کار کنند.

استانداردهای طراحی اتاق سرور؛ از طراحی تا اجرا

اتاق سرور جایی است که زیرساخت مرکزی IT که هسته فناوری اطلاعات سازمان‌ها را تشکیل می‌دهد در آن قرار می‌گیرد. در دنیای امروز ما فقط حملات نرم افزاری نیستند که داده‌ها و سیستم‌های IT را تهدید می‌کنند، یک اتاق سرور "ناامن" هم می‌تواند خطرات قابل توجهی را به همراه داشته باشد. به همین دلیل ضروری است تا اقدامات سازمانی و زیرساختی در انتخاب و طراحی اتاق سرور در نظر گرفته شود. برای ساخت اتاق سرور به چه چیزی نیاز داریم؟ در این مقاله 10 مورد از استانداردهای اتاق سرور را بررسی می‌کنیم. این استانداردها در مورد مرکز داده نیز صدق می‌کنند.

استانداردهای طراحی اتاق سرور چیست؟

هنگامی که می‌خواهیم اتاق سرور یا مرکز داده را طراحی کنیم، یکی از اولین چیزهایی که باید در لیست قرار دهیم استانداردهای طراحی و سیستم‌های مدیریتی آن است. پاسخ به این سوال می‌تواند بسته به امکانات  IT و حیطه‌ای که در آن فعالیت می‌کنید، متفاوت باشد. مراکز داده Hyperscale و colocation معمولا به استانداردها و سطوح دسترسی خاصی نیاز دارند. از طرفی دیگر، تمرکز دیتاسنترهای سازمانی کوچک‌تر‌ و اتاق‌های سرور بیشتر روی حل مشکلاتی خاص مانند: نحوه مصرف انرژی، بهبود امنیت کلی و برنامه‌ریزی تداوم کسب ‌و کار می‌باشد.

استانداردهای جهانی دیتاسنتر

مراکز داده از اوایل دهه 1950 وجود داشته‌اند؛ زمانی که شرکت‌هایی مانند IBM رایانه‌های خود را به بازار عرضه کردند. در آن زمان هیچ استاندارد خاصی برای طراحی مرکز داده وجود نداشت. این صنعت در طول دهه‌های گذشته با تکیه بر استانداردهای شبکه و مخابرات تکامل یافت.

در اروپا، استانداردهای اتاق سرور EN 50173 بوده است که فناوری اطلاعات و سیستم‌های کابل کشی عمومی را پوشش میداد. در ایالات متحده، استاندارد ANSI/TIA-942 جهت ارائه بهترین عملکرد برای زیرساخت‌های مخابراتی دیتاسنترها تعریف شد. مسئله‌ای که در رابطه با هر دو استاندارد وجود دارد این است که هر دوی آن‌ها مبتنی بر کابل کشی هستند. استانداردهای اروپایی (EN) اسنادی هستند که توسط سه سازمان اروپایی شامل  CEN، CENELEC  و ETSI تایید شده‌اند. این استاندارد همچنین توصیه‌هایی برای بهینه سازی و پایداری مصرف انرژی ارائه می‌دهد.

10 مورد از استانداردهای اتاق سرور

بهترین دستورالعمل‌هایی که باید هنگام برنامه ریزی برای ایجاد یک اتاق سرور در نظر بگیرید را در ادامه مشاهده می‌کنید:

ساختمان اتاق سرور

اختصاص دادن یک ساختمان مجزا به اتاق سرور بسیار ایده آل است. اگر اتاق سرور در داخل ساختمان شرکت راه اندازی شود، باید حداقل در منطقه امن و به دور از خطر آتش سوزی قرار داشته باشد. هنگام انتخاب مکانی برای اتاق سرور، خطرات ناشی از محیط آن را نیز باید در نظر گرفت.

منبع تغذیه در اتاق سرور

وقتی صحبت از منبع تغذیه به میان می‌آید، باید توجه کرد که اتاق سرور دارای مدارهای سازگار باشد. در صورت امکان اتاق سرور باید جدا از سایر سیستم‌ها به مدار خود متصل شود. در غیر این صورت باید از نوارهای پریز با فیلترهای ولتاژ استفاده کند. در صورت قطعی برق باید از یک منبع تغذیه (UPS) استفاده شود. سیستم‌های یو پی اس کنترل خاموشی سیستم‌ها را تضمین می‌کنند. اگر قطعی برق طولانی مدت باشد، استفاده از ژنراتور برق اضطراری برای حفاظت از سیستم‌ها توصیه می‌شود.

سیستم کف کاذب اتاق سرور

اتاق سرور ایده‌آل دارای یک سیستم کف کاذب است که یکی از اجزای مشترک اتاق سرورها یا مراکز داده محسوب می‌شود و مزایای بسیاری را ارائه می‌دهد. کابل کشی و لوله کشی‌ها از جمله سیم کشی برق، سیم کشی مخابرات، سیم کشی امنیتی و سیستم تهویه می‌توانند در فضای زیرین کف اتاق پنهان شوند که این امر منجر به افزایش ایمنی اتاق می‌شود. کف کاذب با پانل‌های سوراخ دار و سیستم تهویه، هوای مطبوعی را برای اتاق سرور فراهم می‌کند. علاوه بر این، نگهداری آسان کف کاذب آن را به یک گزینه عالی برای اتاق سرور تبدیل می‌کند.

محافظت از اتاق سرور در برابر گرما و آتش

اتاق سرور باید از قرار گرفتن در معرض گرما و آتش محافظت شود. اگر تبادل هوا و حرارت معمولی در اتاق کافی نباشد، باید سیستم‌های تهویه مطبوع در محل نصب شوند. علاوه بر این، هشدار دهنده‌های دود و سیستم‌های اعلام حریق نیز باید در دسترس باشند. این‌ سیستم‌ها می‌توانند آتش سوزی سیستم‌های IT را در مراحل اولیه تشخیص دهند. با سیستم‌های خاموش کننده خودکار می‌توانید از خرید سیستم‌های جدید گران قیمت جلوگیری کنید. علاوه بر این، یک کپسول آتش نشانی دستی (دی اکسید کربن، آرگون، نیتروژن، FM 200 و غیره) باید در هر اتاق سرور وجود داشته باشد. اطمینان حاصل کنید که اشیاء قابل اشتعال مانند کاغذ و پلاستیک در فضای اتاق سرور نباشند.

ضد آب بودن اتاق سرور

سیستم‌های IT نیز باید در برابر آب محافظت شوند. اگر اتاق سرور پنجره‌ دارد، باید مراقب باشید که آب یا باران وارد اتاق سرور نشود. همچنین باید از وجود خطوط انتقال آب در اتاق سرور اطمینان حاصل شود.

حفاظت در برابر سرقت

در ورودی اتاق سرور باید همیشه قفل باشد و افراد غیرمجاز نتوانند بلافاصله وارد آن شوند. برای ایمن کردن اتاق سرور در برابر سرقت یا ورود غیرمجاز، درها، پنجره‌ها و سایر گزینه‌های ورودی باید ایمن شوند تا بتوانند در مقابل انواع سرقت‌ها مقاومت بیشتری نشان دهند. اگر از فضای عمومی به پنجره‌ها دسترسی وجود دارد باید توسط شبکه، قفل و شیشه ایمن شود. دریچه‌ها و بخش‌های مشابه ساختمان نیز می‌توانند دسترسی ناامن را فراهم کنند و به همین دلیل باید ایمن شوند.

نظارت تصویری

امنیت اتاق سرور را می‌توان با نظارت تصویری مکان ورودی افزایش داد. باید حتما از دوربین‌های نظارتی برای نظارت افرادی که از اتاق سرور بازدید می‌کنند، استفاده شود. برای ثبت هویت افرادی که از اتاق سرور بازدید می‌کنند و زمان ورود و خروج آن‌ها از کارت شناسایی یا استفاده از شاخص بیومتریک استفاده کنید.

مجوز دسترسی به اتاق سرور

یک مجوز کتبی باید برای ورود به اتاق سرور تنظیم شود. این مجوز تعیین می‌کند که چه افرادی می‌توانند به اتاق دسترسی داشته باشند. دسترسی فقط باید به کسانی داده شود که برای انجام وظایف خود به سیستم‌های فناوری اطلاعات نیاز دارند. مفهوم مجوز همچنین باید بگوید که چه کسی مجوزها را از نظر سازمانی و فنی برای افراد مختلف تعیین می‌کند.

مستندسازی و کنترل

حضور در اتاق سرور نه تنها باید قانونی باشد، بلکه باید مرتبا بررسی شود. مجوزهای دسترسی به اتاق سرور را ثبت کنید و برای یافتن افرادی که خارج از ساعات کاری به آن وارد می‌شوند را زیر نظر بگیرید.

مدیریت کلید اتاق سرور

در نهایت باید توجه داشت که چه کسی یک کلید (یا چیپ کارت) اتاق سرور را دریافت کرده است. همچنین باید توجه داشت که به طور کلی چند کلید موجود است. کلید نیز باید در جای ایمن نگهداری شود تا در هنگام نیاز ضروری به اتاق سرور بتوان از آن استفاده کرد. البته دستورالعمل‌های مناسب در صورت مفقود شدن کلید و اینکه این موضوع به چه کسانی باید گزارش داده شود نیز نباید فراموش شود.

طراحی اتاق سرور برای آینده

استانداردهای اتاق سرور دائما در حال تغییر است زیرا سازمان شما رشد می‌کند، نیروی کار افزایش می‌یابد و تکنولوژی‌های جدید وارد بازار می‌شوند.

اتاق سرور خود را با اطمینان از اینکه می‌تواند نیازهای آینده شما را با حداقل اختلال در تنظیمات فعلی برآورده کند، طراحی کنید. هنگام برنامه ریزی برای اندازه اتاق سرور (ارتفاع سقف، متراژ و غیره) توسعه آن در آینده را در نظر بگیرید.

به یاد داشته باشید که تجهیزات جدید به نیروی کار اضافی نیاز دارد. به عنوان مثال، هر 100 کیلووات تجهیزات تقریبا به 30 کیلووات انرژی بیشتر برای خنک شدن نیاز دارد. همچنین باید استراتژی مشخصی را برای کابل کشی نیز در نظر گرفت.

مهم‌ترین استاندارهای طراحی اتاق سرور

اتاق سرور فضایی در محل کار است که به عملکرد سرورهای رایانه، ذخیره سازی داده‌ها و تجهیزات شبکه اختصاص داده شده است. در حالی که از دیتاسنتر برای چندین مشتری (صدها یا حتی هزاران نفر) و برای یک هدف خاص استفاده می‌شود، اتاق سرور معمولا منابع فناوری اطلاعات را برای یک سازمان تامین می‌کند.

در طراحی استانداردهای اتاق سرور باید جنبه‌های مختلفی را برای عملکرد صحیح در نظر گرفت. صرف نظر از اینکه این اتاق به اندازه یک کابینت باشد یا بیشتر فضای محل کار شما را اشغال کند، اتاق سرور باید دارای مشخصات زیر باشد:

• اتصال شبکه و پهنای باند کافی برای عملکرد آسان

• ظرفیت کافی سرور برای رفع نیازهای ذخیره سازی سازمان

• فضای فیزیکی کافی برای قرار دادن تمام تجهیزات ضروری IT در حال و آینده

• کنترل‌ها و سنسورهایی که به حفظ دما و رطوبت کمک می‌کنند.

• جریان هوای مناسب که از ورود گرما جلوگیری می‌کند و آسیب‌های ناشی از حرارت به سخت افزار را از بین می‌برد.

• سیستم‌های اطفاء حریق که شعله را بدون پاشیدن آب خاموش کنند.

• یک منبع برق اضافی که کارکرد تجهیزات را تضمین می‌کند، حتی اگر منبع برق اولیه قطع شود.

• حفاظت از آسیب دیدن تجهیزات در هنگام زلزله

• اقدامات امنیتی فیزیکی جهت محافظت از اتاق سرور در برابر تهدیدات خارجی و داخلی

• اقدامات امنیت سایبری درجه یک برای مقابله با حملات سایبری

نتیجه گیری

امروزه هیچ سازمانی بدون اتاق سرور نمی‌تواند پیشرفت کند. برای طراحی و سازماندهی اتاق سرور به دلیل موقعیت مکانی تجهیزات باید الزاماتی نظیر فضای مناسب، ارتفاع سقف، سطح دما، رطوبت و غیره برآورد شود. بدون رعایت استانداردهای اتاق سرور مشکلاتی به وجود می آید که عواقب بلندمدتی را برای رشد و درآمدزایی کسب و کارها به همراه خواهد داشت. استانداردهای اتاق سرور به گونه‌ای است که هم بازگشت سرمایه شما تضمین شود و هم تاثیر مثبتی بر زیرساخت IT سازمان‌ها داشته باشد.

روش ساخت اپل ID با استفاده از نرم افزار iTunes

اپل جز یکی از محبوب‌ترین کمپانی‌ها در جهان می‌باشد که به ساخت محصولات باکیفیت مشهور است. امنیت بالای محصولات یکی از مزایایی است که اعتبار این شرکت را بسیار خاص می‌کند. برای دسترسی به خدمات و سرویس‌های آیفون به یک ID نیاز دارید و در واقع اپل با اختصاص یک ID احراز هویت شما را تایید می‌کند. این ID شامل گذرواژه و ایمیل است که برای ورود به سیستم از آن استفاده می‌شود و تمام اطلاعات کاربران در  اپل ID ذخیره خواهد شد.

اپل ID از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است؛ به طوری که رمز عبور و اطلاعات ورود خود را فراموش کنید، موبایل برای شما بلااستفاده می‌شود. بنابراین باید تمام مراحل با دقت انجام شود. این مقاله برای افرادی است که به تازگی ایفون خریده‌اند و می‌خواهند وارد دنیای iOS شوند.

برای ساخت اپل ای دی به چه چیزهایی نیاز داریم؟

اگر قصد کار کردن با کامپیوتر یا موبایل اپل را داشته باشید، ضروری است که برای  ساخت اپل ID ادقام کنید.

برای استفاده از اپ استور باید از یک ایمیل معتبر استفاده شود. برای انجام این کار از طریق سایت به یک شماره موبایل معتبر نیاز دارید که با توجه به تحریماتی  که در ایران وجود دارد ساخت اپل ID کمی سخت شده است. زیرا پیش شماره ایران را قبول نمی‌کند پس باید پیش شماره‌ای وارد شود که مورد قبول سایت باشد. یکی دیگر از مراحل ساخت اپل ID وارد کردن آدرس محل سکونت و کد پستی است که اپل تاکید بسیاری بر این مرحله دارد. از موارد دیگر ساخت اپل ای دی داشتن ایمیل پشتیبان یا آیکلود است.

یکی از روش‌های رایج در ایران برای وارد کردن شماره تلفن در مراحل ساخت اپل ID استفاده از شماره تلفن مجازی است. کاربران با استفاده از این شماره تلفن‌های مجازی می‌توانند به راحتی ID بسازند. در ادامه فرایند ساخت اپل ID باید یکی از شهرهای ایالات متحده را انتخاب کنید و شماره‌ای که این سایت‌ها هنگام ساختن اپل آیدی به شما داده‌اند را وارد نمایید. پس از چند ثانیه صندوق ورودی اس ام اس باز کنید تا پیامی که اپل فرستاده را مشاهده نمایید، کد فرستاده شده را وارد کنید و تمام! اما اگر کد فرستاده نشد یا اصلا شماره را سایت اپل نپذیرفت، به دلیل هوش مصنوعی بسیار بالای ربات‌های اپل است که در تشخیص شماره‌های تقلبی بسیار ماهر هستند. اما ناامید نشوید و چندین شماره را تست کنید تا شماره‌ای پیدا کنید که از چشم ربات‌های اپل دور مانده باشد.

مراحل ساخت اپل ID بدون شماره تلفن با نرم افزار iTunes

1. نرم افزار iTunes را باز کنید و روی گزینه Agree بزنید.

2. از نوار بالا روی گزینه Account کلیک کرده و گزینهSing in  را انتخاب کنید.

3. در پنجره بازشده روی گزینه Create New Apple ID کلیک کنید.

4. روی گزینه Continue کلیک کنید.

5. در این مرحله باید رمز عبور خود را وارد کنید. در ادامه گزینه Country/Region کشور را رویUnited States  قرار داده و با تیک زدن علامت کنار Terms and Conditions با قوانین و شرایط ساخت اپل آیدی موافقت کنید. سپس ادامه مراحل را با کلیک بر روی گزینه Continue پیش ببرید.

6. در صفحه‌ی بعد مشخصات فردی شما به ‌همراه سوالات امنیتی پرسیده می‌شود. در هنگام وارد کردن اطلاعات دقت لازم را داشته باشید چرا که از تمامی اطلاعاتی که در این صفحه ارائه می‌شود برای بازیابی رمز یا احراز هویت از شما خواسته می‌شود.

7. در قسمت First Name و Last Name به‌ ترتیب نام و نام خانوادگی خود را وارد کنید. سپس تاریخ تولد میلادی خود را در قسمت Birthday انتخاب کنید.

8. در قسمت Security Questions که مربوط به سوالات امنیتی می‌شود باید سه مدل سوال را به‌ دلخواه خود با باز کردن باکس مقابل Question 1,2,3 معین و سپس پاسخ آن را در فیلدهای Answer 1,2,3 بنویسید. دقت کنید که حتما از سوالاتی استفاده کنید که جواب آن‌ها را می‌دانید. همچنین از نوشتن پاسخ‌های نادرست به سوالات شخصی‌تان خودداری کنید و جواب آن‌ها را حتما در جایی یادداشت کنید.

9. در انتهای صفحه گزینه‌ی SUBSCRIBE TO APPLE EMAILS را که برای ارسال اخبار و اطلاع‌رسانی‌های جدید به ایمیل کاربر است، مشاهده خواهید کرد که پیشنهاد می‌شود برای جلوگیری از شلوغی ایمیل آن‌ را غیرفعال کنید. پس از تکمیل این سه قسمت روی گزینه Continue کلیک کنید.

10. در صفحه‌ی بعد از شما اطلاعات حساب بانکی، مشخصات تحویل ‌گیرنده و نشانی فرد درخواست می‌شود. اگر حساب بانکی خارجی ندارید، آن‌ را روی None تنظیم کنید.

11. در قسمت دوم یعنی Billing Address به ‌جز نام و نام خانوادگی که باید نام خودتان باشد، به بخش پیش ‌نیازها مراجعه کرده و مشخصات آدرس دریافتی از یکی از وب‌‌سایت‌های نام برده را در فیلد‌های Street، City و Number قرار دهید. کشور را روی United States تنظیم کرده و ایالت را از منوی کشویی روبروی اسم شهر انتخاب کنید. در ضمن نیازی به پرکردن فیلد Apt, Suite, bldg نیست. در پایان گزینه‌ Continue را انتخاب کنید.

12. مرحله‌ی آخر، مرحله‌ی تایید کردن اپل آیدی با استفاده از کد تاییدی است که به ایمیل ارائه ‌شده در ابتدای مراحل ثبت ‌نام ارسال می‌شود. تا زمانی که این کد را وارد نکنید حساب ساخته نمی‌شود. پس حتما این کد را از ایمیلتان کپی کرده و در این قسمت وارد نمایید.

همچنین اگر ایمیلی دریافت نکردید می‌توانید با انتخاب گزینه‌ Request a New Code، مجددا ایمیل فعال ‌سازی جدید را دریافت نمایید.

13. در آخر با کلیک روی Verify اپل آیدی شما ساخته می‌شود؛ صفحه‌ای که با مضمونApple ID Completed پس از این مرحله به شما نشان داده می‌شود. این یعنی ساخت اپل آیدی موفقیت‌ آمیز بوده است. با کلیک روی Continue این صفحه بسته شده و وارد فروشگاه آیتونز خواهید شد.

نتیجه گیری 

همانطور که اشاره کردیم، بدون داشتن اپل ID نمی‌توانید امکانات محصول اپل استفاده کنید. در اصل استفاده از محصولات اپل بدون داشتن یک شناسه انحصاری که همان اپل ID است غیر ممکن خواهد بود. اپل ID حساب اختصاصی اپل شماست که با شناسایی هویت کاربر به آن‌ها اجازه می‌دهد که از تمام امکانات اپل استفاده کنند. به عنوان مثال، برای ورود به iCloud، خرید، دریافت پشتیبانی و ردیابی دستگاه‌ها با Find MY به اپل آیدی نیاز خواهید داشت.