Привет Хабравчанам!

В этой статье я хочу рассказать о том, как налажена интеграция с платформой 1С в моей организации. Побудило меня это сделать практически полное отсутствие технической информации на эту тему. Читая различные статьи и доклады на тему связки 1С с какой-либо информационной системой, раз за разом убеждаешься, что все они носят маркетинговый, демонстрационный характер, и никогда — технический, отражающий проблему и суть ее решения.

Предупреждаю, что способ ни в коем случае не претендует на универсальность. Поскольку самих конфигураций 1С существует немало, а информационных систем, языков и платформ — еще больше, то количество возможных комбинаций огромно. Моя цель — продемонстрировать одно из возможных решений.

Неважно, отдаем ли мы себе в этом отчет, но когда нужно подождать, мы волнуемся и сгораем от нетерпения. Особенно это касается ожидания «вслепую», т.е. когда неизвестно, сколько же еще придется мучиться. Как выяснил Брэд Аллан Майерс, считающийся изобретателем индикатора состояния в 1980-х, возможность отслеживать ход выполнения во время ожидания может значительно улучшить механизм взаимодействия пользователя с приложением (Майерс, 1985).


Типичный индикатор состояния от Simeon87 [GPL], Wikimedia Commons

Поскольку я программирую на R для исследований в биоинформатике, мой код обычно не для широкой публики, но все же важно, чтобы мои пользователи, то бишь коллеги и исследователи, были счастливы, насколько это возможно. Но отслеживание хода выполнения в R — не самая простая задача. В этой статье представлены несколько возможных решений, в том числе и мое собственное (pbmcapply).

Данная статья возникла в результате переработки и перевода информации на русский язык, взятой из двух источников:

• из статьи «Tidy Data»
• из соответствующего swirl урока по tidyr package

Для профессионалов в области анализа данных это, возможно, выглядит как давно выученная таблица умножения — вряд ли они найдут здесь что-то новое. А тех, кто как и я только знакомится с данной областью и возможностями языка R, приглашаю продолжить чтение.

Материал будет полезен тем, кто осваивает язык R в качестве инструмента анализа табличных данных и хочет увидеть сквозной пример реализации основных шагов обработки.
Ниже демонстрируется загрузка данных из csv-файлов, разбор текстовых строк с элементами очистки данных, агрегация данных по аналитическим измерениям и построение диаграмм.
В примере активно используется функциональность пакетов data.table, reshape2, stringdist и ggplot2.

В качестве «реальных данных» взята информация о выданных разрешениях на осуществление деятельности по перевозке пассажиров и багажа легковым такси в Москве. Данные предоставлены в общее пользование Департаментом транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры города Москвы. Страница набора данных data.mos.ru/datasets/655
Исходные данные имеют следующий формат:

ROWNUM;VEHICLE_NUM;FULL_NAME;BLANK_NUM;VEHICLE_BRAND_MODEL;INN;OGRN
1;"А248УЕ197";"ООО «ТАКСИ-АВТОЛАЙН»";"017263";"FORD FOCUS";"7734653292";"1117746207578"
2;"А249УЕ197";"ООО «ТАКСИ-АВТОЛАЙН»";"017264";"FORD FOCUS";"7734653292";"1117746207578"
3;"А245УЕ197";"ООО «ТАКСИ-АВТОЛАЙН»";"017265";"FORD FOCUS";"7734653292";"1117746207578"
```

1. Загрузка первичных данных

Данные можно загружать непосредственно с сайта. В процессе загрузки сразу переименуем колонки удобным образом.

url <- "http://data.mos.ru/datasets/download/655"
colnames = c("RowNumber", "RegPlate", "LegalName", "DocNum", "Car", "INN", "OGRN", "Void")
rawdata <- read.table(url, header = TRUE, sep = ";",
             colClasses = c("numeric", rep("character",6), NA),
             col.names = colnames,
             strip.white = TRUE,
             blank.lines.skip = TRUE,
             stringsAsFactors = FALSE,
             encoding = "UTF-8")

Теперь можно приступать к анализу и визуализации…

Практика

В первой части была описана теоретическая и подготовительная часть к вводу системы в эксплуатацию. Во второй части я опишу внутреннюю настройку системы для ввода её в эксплуатацию. Все делалось методом проб и ошибок, поэтому порядок внесения настроек будет для каждого свой.

1. Настройка синхронизации с AD и способов аутентификации

Настройки системы сконцентрированы во вкладке «настройки». Нас интересует пункт «Аутентификация – каталоги LDAP». На данный момент работа с системой предусмотрена исключительно из внутренней сети компании. Практически все произведенные настройки можно сразу проверить, используя вкладку «тест».

Указываем наименование сервера, адрес, порт и прописываем базы поиска, заполняем оставшиеся поля и нажимаем кнопку «тест». В случае успешного прохождения теста можем переходить дальше.

2. Настройка приёмников

Теперь нам стоит добавить ящик для приема заявок пользователей. Создаем электронную почту вида help@mycompamy.com и ищем вкладку «приёмники» в настройках. Добавляем новую почту, указываем сервер и настройки соединения. Во вкладке действия нам будет доступна кнопка «получить заявки сейчас» – актуально если зависло задание в crontask-e.

На эксклюзивных условиях представляем для вас полный вариант статьи из журнала Хакер, посвященной разработке на R. Под катом вы узнаете, как выжать максимум скорости при работе с табличными данными в языке R.

У меня (как и у многих web-разработчиков) имеется с десяток сайтов которые необходимо где-то размещать (хостить).

Сайты практически не приносят прибыли, поскольку это какие-то старые работы (по разным причинам не пошедшие в продакшн), домашняя страница, сайт заведенный красивой почты и тому подобное. Но в то же время эти сайты жалко бросать, а потому приходится каждый месяц на них тратить вполне реальные деньги чтобы покупать хостинг. Деньги, прямо скажем небольшие, но тем не менее их жалко, поскольку отдачи от сайтов никакой нет.

В то-же время в наличии имеется:

• Домашний сервер на Ubuntu
• Быстрый ethernet-интернет от МТС

Но не имеется ключевого — статического IP. Если бы он был, то все было-бы намного проще и данную статью я бы точно не писал. А выдавать статический IP мой МТС абсолютно не желает (если только я не подключусь как бизнес-клиент).

Разумеется есть всем известные Dynamic DNS сервисы вроде noip.com, но они успешно решают лишь задачу удаленного доступа к нашему серверу (по SSH или FTP), но для хостинга совершенно нам не подходят, поскольку в настройках домена на DNS-сервере нам нужно обязательно прописать A-запись с реальным IP-адресом (а не ссылку на наш виртуальный домен).

В блоге на Хабре мы много пишем об использующемся для работы на фондовом рынке железе и софте. Не так давно мы рассматривали стек технологий для высокочастотной торговли, а сегодня речь пойдет о том, какие инструменты можно использовать для торговли опционами на Московской бирже. Материал на эту тему написал эксперт ITinvest Олег Мубаракшин.

В настоящий момент уже можно считать, что страсти по Big Data и Data Science немного утихли, а ожидание чуда, как обычно, было сильно скорректировано реальностью физического мира. Самое время заняться конструктивной деятельностью. Поиск тем на Хабре по различным ключевым словам выдал крайне скудный набор статей, поэтому я решил поделиться тем опытом, который был накоплен в части практического применения инструментов и подходов Data Science для решения повседневных задач в компании.

В этой небольшой статье я хотел бы рассказать о средствах мониторинга, использующихся для анализа работы DWH нашего банка. Статья будет интересна всем, кого не устраивают существующие готовые системы мониторинга и кого посещали мысли собрать таковую «под себя» из отдельных кусочков. Большое внимание в статье уделяется дашборду Grafana, который, по моему мнению, незаслуженно обделён вниманием на Хабре. По большинству компонентов системы мониторинга будет вкратце рассмотрен процесс инсталяции (под RedHat).


Тёплый ламповый дашборд

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Будем считать, что сервер Zabbix 3.0.4 у нас установлен. Для скриптов установки агента будем использовать, по хардкору, только родную командную строку Windows, без питонов, перлов и т.п., т.е. без дополнительных инсталляций в систему агента. Шифрование настроим с помощью PSK.

Внешний IP Zabbix сервера пусть будет — 30.0.1.1
Локальный IP Zabbix сервера – 10.3.10.1
Адрес тестового узла – 30.0.1.3
По форвардинг портов тут говориться не будет. Узел в примере будет слушать 10050, сервер – 10051.

Постановка задачи:

1) Упростить установку агентов на системы Windows
2) Настроить шифрование между агентом и сервером.
3) Настроить обнаружение дисков (имена, модели, серийные номера, типы) c помощью утилиты smartmontools, контроль S.M.A.R.T.
4) Создать масштабируемый шаблон сценария развёртывания.
5) Настроить оповещение.
6) Использовать только командную строку.

Zabbix позволяет легко и удобно настроить мониторинг большого количества разных счетчиков со множества устройств. Он был открыт под GPL в 2001г, и за последние 15 лет в нем безусловно было сделано множество улучшений, позволяющих еще лучше собирать еще больше данных.
Но почему же все улучшения обошли стороной навигацию по такому большому количеству собранных графиков и их отображение?

Observium — это система, ориентированная на сбор и анализ информации, позволяющая выявлять глубинные проблемы в работе сети. Если перед вами стоит задача провести аудит сетевого оборудования, составить схему и IP план незнакомой сети — Observium один из лучших бесплатных инструментов для этого. В статье содержится обзор основных возможностей системы — в первую очередь применительно к оборудованию Cisco, а также несколько реальных примеров выявления проблем с сетью заказчика при помощи Observium (много картинок).

Нам понадобится всего лишь несколько минут для того что бы поднять распределенную файловую систему Ceph FS

Статья была опубликована на smashingmagazine автор статьи Scott Lewis.

Найти недорогие качественно сделанные иконки и векторные изображения не составляет труда – именно для этого есть такие веб-сайты, как Iconfinder (где работает автор настоящей статьи). В распоряжении дизайнеров тысячи наборов иконок премиум класса, и сотни наборов доступны для бесплатного скачивания.

В данной статье приводится руководство по дизайну векторных иконок, которое включает в себя шесть этапов. Мы рассмотрим эти этапы после того, как разберем основные принципы успешного дизайна иконок. Эти принципы хорошо известны и подробно рассмотрены в таких работах, как Руководство по дизайну иконок Джона Хикса, а также в руководстве от Google Материальный дизайн в разработке системных иконок. Шесть этапов, которые мы будем рассматривать в данной статье, должны восприниматься, как рекомендации, а не как догмы. Способность чувствовать, где нужно следовать правилам, а когда их лучше нарушить – это важное качество, которое должен развить в себе каждый хороший дизайнер, и мы наглядно это продемонстрируем.

Предисловие

Печально видеть, что статьи о предупреждении или предотвращении вторжений на хабре столь непопулярны.
Курс молодого бойца: защищаемся маршрутизатором. Продолжение: IPS — 5 плюсов.
SNORT как сервисная IPS — 25 плюсов.
OSSEC: Большой Брат наблюдает за тобой — 13 плюсов.
Однако, огромной популярностью пользуются статьи по разбору последствий проникновения. Попробую вбросить очередную популяризацию информационной безопасности.

Описание Suricata

Система предотвращения вторжений (англ. Intrusion Prevention System) — программная или аппаратная система сетевой и компьютерной безопасности, обнаруживающая вторжения или нарушения безопасности и автоматически защищающая от них.
Системы IPS можно рассматривать как расширение Систем обнаружения вторжений (IDS), так как задача отслеживания атак остается одинаковой. Однако, они отличаются в том, что IPS должна отслеживать активность в реальном времени и быстро реализовывать действия по предотвращению атак. Возможные меры — блокировка потоков трафика в сети, сброс соединений, выдача сигналов оператору. Также IPS могут выполнять дефрагментацию пакетов, переупорядочивание пакетов TCP для защиты от пакетов с измененными SEQ и ACK номерами.
wiki

Suricata — open source IPS/IDS система. Основана разработчиками, которые трудились над IPS версией Snort. Основное отличие Suricata от Snort — возможность использования GPU в режиме IDS, более продвинутая система IPS, многозадачность, как следствие высокая производительность, позволяющая обрабатывать трафик до 10Gbit на обычном оборудовании, и многое другое, в том числе полная поддержка формата правил Snort. Лучше почитать обо всём на официальном сайте. Cегодня погорим об IPS.

Данная статья не претендует на полноту описания системы snort, а всего лишь предлагает пользователю готовое решение для защиты своего сервера от маленьких шаловливых ручек.
Я лично ставил всё это дело на OpenBSD, но от смены системы суть не меняется.

Лирическое отступление

snort (http://snort.org) — система обнаружения атак (NIDS) для сетей ipv4 на базе libpcap. Сам по себе — обычный tcpdump. Но к нему можно создавать правила, по которым он будет блокировать вредный траффик и создавать события безопасности (alert).
У меня стоит связка snort-сенсоров, связанных между собой через коллектор на базе дописанного prelude (http://prelude-ids.org). Все правила написаны собственноручно.
Результаты (по статистике работы за 4 месяца):
Ложных срабатываний — около 2% (средний траффик — 120 мбит/сек).
Блокировок за день — около 15.
Количество пропущенных атак — 0 (после внедрения системы безопасности ни один сервер не был взломан. Под защитой стоят хостинг и VDS).
В дополнение дописаны модули автоабьюса по базе данных RIPE и блокировки траффика на корневой циске.

Итак, имеем:
Некий сервер с установленным на нём snort-inline (в случае *BSD устанавливается из портов, в случае Linux'а — из исходников с указанием опции --enable-inline).
Для начала настраиваем сам snort (для вашей ОС пути могут отличаться — смотрите дефолтный конфиг). /etc/snort/snort.conf

В заметке рассказано о настройке журналирования iptables в отдельный файл. Большинство руководств предлагают два подхода, но, к сожалению, у меня на Debian они так и не заработали. Точнее, логи писались в /var/log/iptables.log, но продолжали дублироваться в /var/log/messages и /var/log/syslog, что очень раздражало и задача была незавершенной. Найдя способ не дублировать сообщения в системные, решил опубликовать полученные результаты.