A korai csonthéjasok a virágzás különböző fázisaiban járnak: északkeleten a kajszi a virágzás végén, a mandula teljes virágzásban, az őszibarack a virágzás elején jár, de a szilva is fajtától függően virágzik vagy fehérbimbós. Erre az állapotra érkezett a vasárnapi hó és a hétfő reggeli fagy. Márpedig a kajszi esetén teljes virágzásban mínusz 2, 2 Celsius-fok a kritikus hőmérséklet, mínusz 2, 9 foknál 10 százalékos a kár, míg mínusz 5, 6 foknál 90 százalékos kár valószínű. A sziromhullás/terméskezdemény fázisában mínusz 0, 8 foknál kezdődik a károkozás. Őszibaracknál a zöld bimbós állapottól a virágzás kezdetéig tartó fázisban mínusz 2 és mínusz 3 fok a kritikus hőmérséklet. Szabadhirek.hu. A hétfőinél nagyobb fagy a héten már nem valószínű.
Az oltás folyamatosan elérhető A kórházi oltópontokon öt féle vakcina áll rendelkezésre: Pfizer, Moderna, AstraZeneca, Janssen és Sinopharm. Mindegyik folyamatosan elérhető, így ajánlják mindenkinek az oltás mihamarabbi felvételét.
A Bács-Kiskun Megyei Oktatókórház felkészült a koronavírus elleni vakcina fogadására, a megfelelő tárolására és felhasználására is. A vakcinációhoz szükséges négy oltópontot Kecskeméten, a Nyíri úton található, Csabay Géza körút felől megközelíthető Bőrgondozó Intézetben alakította ki a megyei kórház. Kecskemétre 2020. december 30-án érkezett az első, 2925 oltóanyag szállítmány, 2021. január 05-én pedig újabb 2925 adag vakcina jött. Az oltópontok működése Kecskeméten 2020. 12. 31-én, csütörtökön reggel 8. 00 órakor indult el. Ettől kezdve minden nap 20. 00 óráig, tehát munkaszüneti napokon és ünnepnapokon is napi 12 órás nyitvatartással működik. január 4-től az oltópont 7. 00-19. XIV. kerület - Zugló | Oltási akcióhét indul hétfőn – mutatjuk a kórházi oltópontok listáját. 00 óra között tart nyitva. Az egészségügyi dolgozók 10 percenként vannak előjegyezve, így várhatóan naponta 288 fő oltását tudják az oltóponton elvégezni. A Bács-Kiskun Megyei Oktatókórház oltóhelyén először a kórházi egészségügyi dolgozók oltása történik előzetes felmérés, beosztás alapján. A kórházi dolgozókat követően megkaphatják a vakcinát az Országos Mentőszolgálat, a Háziorvosi szolgálat munkatársai és a Kormányhivatal járványügyi dolgozói is.
A beoltottak kevesebb, mint 1%-a betegszik meg, míg ez a szám szakértők szerint tízszeres az oltatlanok esetében. Természetesen az oltási akcióhét előtt és után is fel lehet venni az első oltást. Kérjük, aki teheti, vegye fel minél előbb! Forrás:
{ "mappings": { "event": { "_source": { "includes": [ "*", "meta. *"], "excludes": [ "scription", "*"]}}}} Az ES minden dokumentum betöltésekor automatikusa létrehoz egy _all fieldet, amiben az összes a dokumentumban fellelhető mező analizált adata szerepel felsorolásként. Ez sokat segít egy teljes indexre kiterjedő full text search queryhez, mindemellett viszont eléggé erőforrás igényes. Ha úgy egyébként ismerjük a saját adatmodellünket, akkor az _all kikapcsolható a mappingben ({"mappings": {"type_X": { "_all": { "enabled": false}}}}). Megfelelően kialakított mapping nélkül az ES minden szöveges adatot text-ben tárol, minden számot pedig valamilyen numberic datatypeben. Előbbi azért lehet probléma, mert a "text" field type alapértelmezetten analizált. Az analizálás során az indexer elemi daraboka szedi a text tartalmát és szavanként tárolja azt a gyorsabb keresés érdekében. Ez egy erőforrás igényes művelet, amire a legtöbb esetben nem igazán van szükség, hiszen a legtöbb esetben nincs szükségünk a full text search funkcióra a text fieldeknél.
Viszont 10 node felett további nodeok bevonása már semmilyen módon nem hat pozitívan a performanciára. (ezen index szempontjából). Az előző pontban bemutatott problémát könnyen kezelhetjük azzal, ha eleve több sharddal tervezzük az indexeket (már ha indokolt ez), vagy pedig ha az indexeket mondjuk napi jelleggel görgetjük. Így a napon túli queryk minden bizonnyal olyan indexeken fognak futni amelyek más nodeokon futnak, így lehet értelme a nodeok számának növelésének. [commercial_break] Ez eddig egy eléggé triviálisnak tűnő megoldás, azonban könnyen előfordulhat, hogy akkora adatmennyiséggel és annyira bonyolult dokumentum struktúrával kell dolgoznunk, ami már egy indexen belül is teljesítmény gondokat okozhat. Ilyenkor egyetlen út marad, ez pedig az index mappingjének (_mapping) alaposabb átgondolása. Erre néhány ötlet: Minden dokumentum tárolja alapértelmezetten az eredeti (indexelés előtti) JSON-ját a _source értékben. Ez bonyolult dokumentumok esetén tetemes erőforrást igényelhet. A _source-t akár ki is lehet kapcsolni, bár ennek jócskán lehet negatív hatása (pl egy ilyen dokumentumot nem lehet updatelni és reindexelni) éppen ezért a _source teljes kikapcsolása helyett esetleg érdemes lehet excludeolni bizonyos fieldeket, amelyek tárolása felesleges és csak zabálja az erőforrásokat.
Támogatja a csiszolást és a perkolációt, ami hasznos lehet az értesítéshez, ha az új dokumentumok megegyeznek a regisztrált lekérdezésekkel. Egy másik jellemző, az "átjáró" kezeli az index hosszú távú fennmaradását; például egy index helyreállítható az átjáróról szerver összeomlás esetén. Az Elasticsearch támogatja a valós idejű GET kéréseket, ami alkalmassá teszi NoSQL adattárolásra, de nem tartalmaz elosztott tranzakciókat. 2019. május 20-án az Elastic ingyenesen elérhetővé tette az Elastic Stack alapvető biztonsági funkcióit, beleértve a titkosított kommunikációt szolgáló TLS-t, a fájlok és natív tartományokat a felhasználók létrehozásához és kezeléséhez, valamint a szerepkör-alapú hozzáférés-vezérlést a fürt API-khoz való felhasználói hozzáférés és indexek. A megfelelő forráskód elérhető az "Elastic License" ( forrás) licenc alatt. Ezenkívül az Elasticsearch a kínált szolgáltatások részeként SIEM és gépi tanulást kínál. Irányított szolgáltatások Az Elastic 2015-ben a Found felvásárlásából kifejlesztett Elastic Cloud az Elasticsearch-alapú SaaS kínálat családja, amely magában foglalja az Elasticsearch szolgáltatást, valamint az Elastic App Search szolgáltatást és az Elastic Site Search szolgáltatást, amelyeket az Elastic Swiftype felvásárlásából fejlesztettek ki.
Az Elasticsearch alapértelmezetten nem spórol az indexekben tárolt dokumentumok kapcsán az erőforrásokkal. Ha az adott index nem rendelkezik egy jól felépített és átgondolt mappinggel, akkor az ES gyakorlatilag "szabadfolyást" tart, minden szöveges típust analizál, minden olyan adatot ami rendezhető vagy aggregálható azt inmemory bufferbe lapoz, ráadásul menedzsel egy csomó olyan virtuális fieldet is mint pl az: _all. Ezzel az ES egy végtelen rugalmasságot és könnyed felhasználást teszt lehetővé, ami a legtöbb projekt esetén egyébként nagyon pozitívan értékelhető hozzáadott érték. Azonban ennek megvan az ára, ez pedig a performancia. Egy tetszőleges ES installment esetén elmondható, hogy néhány millió dokumentumig nem nagyon kell foglalkozni a mappingekkel, hiszen itt még bőven érvényesül az a fajta distributed processing hozzáállás, hogy ha kezd lassulni az indexelés vagy a keresés, akkor bővíteni kell a clustert egy-két extra node-dal (már persze ha az index shard beállításainál ügyeltünk arra, hogy ennek legyen értelme…) és máris normalizálódik a performancia.