Nem sokkal az után aszfaltozták le a Kriza Ákos háza előtt utcát, hogy a ház felépült - adta hírül a Blikk. A lap információi szerint az aszfaltozás hétmillió forintba kerülhetett. Fotókkal igazolta a keddi Blikk, hogy a miskolci polgármester háza után nem sokkal ér véget az utca aszfaltozott szakasza. A lap információi szerint nem sokkal az után burkolták le az utat, hogy elkészült a fideszes polgármester családi háza. A Blikk szerint a polgármesternek még a kapubejáróját is leaszfaltozták. Arra a lap nem kapott választ, hogy mennyibe került a beruházás, bár egy korábbi cikkükben 3, 9 millió forintos költségről írnak. A polgármesteri hivatal szóvivője szerint az utcát még Miskolc előző, szocialista vezetése idején aszfaltozták le. Hozzátette: egyéni képviselői keretből, "a lakók kérésére" újították fel Kriza utcáját. Korábban a miskolci Fidesz- és KDNP-frakciók vezetői tagadták, hogy egyáltalán le lenne aszfaltozva az utca. Mint arról korábban a is beszámolt, a miskolci alpolgármester, Zsiga Marcell miskolctapolcai háza előtt is idén aszfaltoztak.
Orbán Viktor: Kriza Ákos visszaadta Miskolc jövőjét – A miniszterelnök videobejegyzésben is elbúcsúzott a polgármestertől Orbán Viktor is részt vett Miskolc korábbi polgármesterének temetésén. A miniszterelnök úgy fogalmazott a búcsúztatón: Kriza Ákos visszaadta Miskolc jövőjét, mindig ment előre a legnagyobb ellenszélben is, a bírálatok és a rágalmak ellenére is. Orbán Viktor közösségi oldalán videobejegyzésben is elbúcsúztatta a polgármestert. A kormányfő beszédében kiemelte: nehéz egyszerre búcsúzni a polgármestertől, a bajtárstól és a jóbaráttól. Úgy vélte, Kriza Ákos többet élt, mint ő, de meglehet, többet bármely jelenlévőnél, mert tizenöt évet élt egy gyógyíthatatlan betegség, vagyis a közvetlen életveszély és az elmúlás "naponta visszatérő gondolatának árnyékában", és az ilyen élet napjai sűrűbbek, súlyosabbak és értékesebbek. Közölte: első pillantásra úgy tűnik, a sors kegyetlen volt hozzá, de az is lehet, hogy épp ellenkezőleg, "az Úr kegyes volt" hozzá, mert időben szólt. Tizenöt évvel ezelőtt szólt neki, hogy rendezze át az életét, mert olyan betegség költözött belé, amely bármely pillanatban ledöntheti a lábáról – idézte fel.
A miskolci pincék első pontos felmérése szerint, melyet Domby István készített 1817-ben, Bábonyibércen 262 pince helyezkedett el. [2] A borsodi bortermelés a filoxérajárvány miatt nagyrészt megszűnt, valószínűleg ennek köszönhető, hogy a Bábonyibérc szőlőtermesztő helyből lassan kezdett lakott területté válni. 1932 tavaszán a Bábonyibérc aljában jött létre a Honfoglalótelep nevű, nyomornegyednek nevezhető telep, amelynek lakói kalyibákban és barlanglakásokban éltek; sok más magyarországi nyomornegyedhez hasonlóan eleinte a trianoni diktátum utáni menekültek lakták, majd elgettósodott. [3] A Déli Hírlap 1969-ben már arról számolt be, hogy a Bábonyibérc Miskolc legzsúfoltabb része, ahol apró családi házak és pincék sorjáznak egymás mellett, és ideje lenne szanálni az egészet. [4] Az ezt követő évtizedekben több területrendezési program is született, napjainkban a városrész kertesházas jellegű belterület. Közlekedése Szerkesztés A városrészt a 11-es busz látja el tömegközlekedéssel, ami 1972. augusztus 30 óta jár a Búza tér és a Bábonyibérc között.
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.
Ez a cikk a keresőplatformról szól. A vállalatról lásd: Elastic NV. Elasticsearch Eredeti szerző (k) Shay Banon Fejlesztő (k) Elasztikus NV Első kiadás 2010. február 8. ; 11 évvel ezelőtt Stabil kiadás 6. x 6. 8. 13 / 2020. október 22. ; 11 hónapja 7. x 7. 14, 0 / 2021. augusztus 3. ; 2 hónapja Adattár github /elasztikus / elasztikus keresés Beírva Jáva Operációs rendszer Többplatformos típus Keresés és indexelés Engedély Kettős licencű elasztikus licenc (szabadalmaztatott; forrásból elérhető) és szerveroldali nyilvános licenc (saját tulajdonú; forrásból elérhető) Weboldal www. elastic / elastonearch / Shay Banon az Elasticsearchről beszél a Berlini Buzzwords 2010 -en Elasticsearch egy keresőprogram alapján Lucene könyvtárban. Elosztott, több bérlőre képes teljes szövegű keresőmotort biztosít HTTP webes interfésszel és séma nélküli JSON dokumentumokkal. Az Elasticsearch Java nyelven lett kifejlesztve, és kettős licenccel rendelkezik a forrásból elérhető Szerver oldali nyilvános licenc és az Elastic licenc alapján, míg más részek a szabadalmazott ( forrásból elérhető) elasztikus licenc alá tartoznak.
Központi loggyűjtő Logstash, Elasticsearch, Kibana 4 A jelenlegi leírás a telepítést csak felületesen érinti, a példában Debian 7 64bit Linuxot használtam. A leírás célja, hogy gondolatébresztő legyen egy központi loggyűjtő kiválasztása során. Amire jó ez a rendszer: Különböző forrásból érkező események feldolgozására, tárolására és megjelenítésére. Különösebb ismeretek és a parancssor ismerete nélküli logelemzésre Amire nem jó: Logok feldolgozása után riasztások kezelésére. Elkülönített logok és hozzájuk kapocslódó jogosultságok kezelésére A rendszer fő részei Syslog-ng Syslog-ng fogadja a logokat UDP és TCP 514-es porton, itt sok lehetőség van a logok módosítására, feldolgozásáre, stb. Ennek a leírásnak ez nem képezi tárgyát. Telepítés apt-get install syslog-ng Konfiguráció Az alábbi konfigurációval a sztenderd syslog-ng konfigurációt a jelenlegi példához szükséges beállításokkal kiegészíthetjük: cat /etc/syslog-ng/conf. d/ source s_network { tcp(); udp();}; destination d_logstash { udp("127.
Majd a sikeres betöltés után csak vissza kell kapcsolni a replikákat és a recovery tartalom szinten állítja helyre azokat ahelyett, hogy tételesen indexelné be az összes dokumentumot. Szintén a nagy mennyiségű betöltéseken tud segíteni az, ha a betöltések idejére felemelésre kerül az fresh_interval értéke. (ez alap esetben 1 másodperc ami azt jelenti, hogy másodpercenként keletkezik egy index szegmens, amit ezt követően mergel is). Az érték ideiglenes felemelésével ritkábban keletkeznek szegmensek így kevesebb merger is fut. Ez persze azt is jelenti, hogy ha menet közben elcrashel az elasticsearch, akkor minden dokumentum elveszik ami még nincs mergelve.
Amikre érdemes még figyelni (ezekről lehet később írok külön postot): Az ES performanciájának egyik legfontosabb kulcsa az IOPS tehát, hogy másodpercenként mennyi IO műveletet tud végrehajtani a diszk környezet. Ennek kapcsán számtalan apró ötlet van (pl a több használata külön diszkeken, stb. ) amivel sokat lehet nyerni. Az indexing performanciára nagyon komoly hatást gyakorolhat a segment merge folyamat, tehát amikor az elemi index szegmenseket összefűzi az indexer. Ezt is lehet finomhangolni az index tartalma alapján. De teljesen máshogy kell paraméterezni a segment merget akkor ha SSD-n vagy ha hagyományos mozgó fejes diszken tároljuk az adatokat. Ha az adott index feltöltése "bulk import" elven történik, tehát nem folyamatosan szúrogatjuk be az új dokumentumokat, hanem időzítetten történik nagy mennyiségű adat bulk importja, akkor érdemes a bulk import előtt kikapcsolni a replikákat, majd utána vissza, ezzel megspórolhatjuk azt, hogy az összes replika egyszerre hajtsa végre a költséghatékony indexelést.
A Logstash konfigját így tudjuk ellenőrizni: logstash --configtest -f /etc/logstash/conf. d/* Ezt érdemes minden módosítás után megtenni, mert az indulásakor nem jelez hibát, esetleg leáll a Java processz:-). 2. A logstash számára az ulimit értéket érdemes megnövelni a /etc/init. d/logstash init szkript ulimit sorának szerkesztésével: pl. : ulimit -n 32768 3. A konfiguráció elsőre elég összetettnek tűnik, de a fenti pattern remélem segít elindulni a saját készítésében. 4. A mutate hasznos eszköz, mert a logokon tudunk segítségével változtatni. Itt az add_tag és remove_tag lehetőségeit használjuk. 5. Az egyes bejegyzésekhez tetszőlegesen lehet tag-et adni és elvenni, így a Kibana-ban ez szerint könnyű elkülöníteni a logokat. 6. A patternek szintaktiákja így néz ki:%{BEJEGYZÉS_FAJTÁJA:bejegyzés neve} A BEJEGYZÉS_FAJTÁJA mező csak meghatározott értéket vehet fel. Pontos listát nem találtam, se a /opt/logstash/patterns alatti fájlokból lehet lesni. Mindenesetre a SYSLOGTIMESTAMP, IPORHOST, WORD, NUMBER értékekkel sokmindent le lehet fedni.
Az analyze könnyedén kikapcsolható, amivel az indexelés gyorsítható "XXX": { "type": "text", "index": "not_analyzed", }, Ha egy mezőt nem analizálunk, akkor minden bizonnyal nem fogunk rá sortolni és aggregálni sem, ilyen esetben viszont érdemes felhívni arra az ES figyelmét, hogy ezeket a mezőket ne töltse be az in-memory bufferbe, hiszen az véges és nagy mennyiségű dokumentumoknál extra IO terhelést okozhat az aggregálandó adatok folyamatos ki/be töltögetése. Erre a célra találták ki a fielddata nevű mapping opciót, az így megjelölt típusú mezők adatai nem kerül betöltére az in-memory bufferbe a dokumentum betöltésekor. A fielddata opció egyébként alapértelmezetten ki van kapcsolva a text field typenál pont azért, hogy a nagy mennyiségű szövegek ne üssék ki folyamatosan a heapet. Kerüljük a multi-fields definíciókat! Személyes tapasztalatom alapján a legtöbb multi-fields használat esetén valójában arról van csak szó, hogy az eredeti field type rosszul lett megválasztva. Tipikusan jó példa erre az date type alá létrehozott text vagy keyword fields.