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Utiliser le magasin de données du serveur avec la boîte à outils Python ?

Utiliser le magasin de données du serveur avec la boîte à outils Python ?


ArcGIS Server vous permet de définir des magasins de données côté serveur :

C'est sympa. Je peux utiliser une connexion sur ma machine locale et une autre sur mon serveur. (D'accord ? Veuillez me dire que j'ai raison.) Mais pour la vie de moi, je ne peux pas trouver un moyen de définir réellement le magasin de données sur mon service de géotraitement. Mon service est défini à l'aide d'une boîte à outils Python. Cela ressemble à quelque chose comme ça :

import mygptool class MyGPTool(object): def __init__(self): """Définir l'outil (le nom de l'outil est le nom de la classe).""" self.label = "MyGPTool" self.description = "Fait mon truc ! " def getParameterInfo(self): """Définir les définitions de paramètres""" return [arcpy.Parameter(displayName="State (Abbreviation)" ,name="state_abbreviation" ,datatype="GPString" ,parameterType="Required" ,direction= "Input" )] # Boilerplate isLicensed, updateParameters, updateMessages méthodes def execute(self, parameters, messages): """Le code source de l'outil.""" state_abbreviation = parameters[0].valueAsText mygptool.run_my_tool(state_abbreviation) revenir

J'ai le sentiment que je dois ajouter quelque chose à cette définition, mais j'ai énormément de mal à comprendre quelle J'ai besoin d'ajouter pour donner à mon service une connexion avec laquelle travailler. (Pour le moment, je génère un fichier de connexion temporaire basé sur les paramètres de connexion dans un fichier de configuration, mais c'est quelque chose que je cherche à changer car cela ne facilite pas le déplacement entre les environnements.)

Un paramètre d'espace de travail ne semble pas aider :

arcpy.Parameter(displayName="Ma base de données" ,name="smart_db" ,datatype="DEWorkspace" ,parameterType="Required" ,direction="Input" )

Cela se traduit par un paramètre constant sur mon service, contrecarrant l'objectif de pouvoir spécifier la connexion.

De plus, j'ai vraiment besoin d'une connexion, pas d'une table ou d'une classe d'entités ou autre. Le service crée plusieurs couches de requête à l'aide de cette connexion ; nous essayons d'éviter un MXD car cela rend le déploiement beaucoup plus difficile et fastidieux.

Comment puis-je utiliser les magasins de données configurés sur le serveur avec une boîte à outils Python ?


Les entrailles de l'outil (python toolbox) n'ont vraiment rien à voir avec le datastore. La banque de données est une table de recherche pour ArcGIS Server qui, lors de la publication, décide si les données doivent être copiées ou non.

Ainsi, si votre outil utilise une classe d'entités, lors de la publication, ArcGIS Server vérifie cette recherche (banque de données) et voit si les données sont référencées ou non. Si c'est le cas, les données ne sont pas copiées. Si les données ne correspondent pas dans la banque de données, les données seront copiées sur le serveur au moment de la publication.

Il n'y a rien que vous mettez dans l'outil en ce qui concerne le magasin de données lui-même. Une fois l'outil créé, il ne s'agit que des données dont l'outil a besoin pour fonctionner.

Cependant, j'ai l'impression que cela ne répond pas au problème que vous rencontrez. Ce n'est pas clair ce qui est "mauvais" qui se passe.


Travailler avec des données dans Visual Studio

Dans Visual Studio, vous pouvez créer des applications qui se connectent aux données dans pratiquement n'importe quel produit ou service de base de données, dans n'importe quel format, n'importe où, sur un ordinateur local, sur un réseau local ou dans un cloud public, privé ou hybride.

Pour les applications en JavaScript, Python, PHP, Ruby ou C++, vous vous connectez aux données comme vous le faites n'importe quoi d'autre, en obtenant des bibliothèques et en écrivant du code. Pour les applications .NET, Visual Studio fournit des outils que vous pouvez utiliser pour explorer des sources de données, créer des modèles d'objet pour stocker et manipuler des données en mémoire et lier des données à l'interface utilisateur. Microsoft Azure fournit des SDK pour .NET, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby et des applications mobiles, ainsi que des outils dans Visual Studio pour se connecter à Azure Storage.

Les listes suivantes ne montrent que quelques-uns des nombreux systèmes de bases de données et de stockage qui peuvent être utilisés à partir de Visual Studio. Les offres Microsoft Azure sont des services de données qui incluent tout l'approvisionnement et l'administration du magasin de données sous-jacent. le Développement Azure la charge de travail dans Visual Studio 2017 vous permet de travailler avec les magasins de données Azure directement à partir de Visual Studio.

Les listes suivantes ne montrent que quelques-uns des nombreux systèmes de bases de données et de stockage qui peuvent être utilisés à partir de Visual Studio. Les offres Microsoft Azure sont des services de données qui incluent tout l'approvisionnement et l'administration du magasin de données sous-jacent. le Développement Azure la charge de travail dans Visual Studio 2019 vous permet de travailler avec les magasins de données Azure directement à partir de Visual Studio.

La plupart des autres produits de base de données SQL et NoSQL répertoriés ici peuvent être hébergés sur une machine locale, sur un réseau local ou dans Microsoft Azure sur une machine virtuelle. Si vous hébergez la base de données dans une machine virtuelle Microsoft Azure, vous êtes responsable de la gestion de la base de données elle-même.

Microsoft Azure

  • Base de données SQL
  • Base de données Azure Cosmos
  • Stockage (blobs, tables, files d'attente, fichiers)
  • Entrepôt de données SQL
  • Base de données extensible SQL Server
  • StockerSimple
  • Et plus.
  • SQL Server 2005-2016 (inclut Express et LocalDB)
  • Oiseau de feu
  • MariaDB
  • MySQL
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • SQLite
  • Et plus.
  • Apache Cassandre
  • CouchDB
  • MongoDB
  • NDatabase
  • OrientDB|
  • RavenDB
  • VelocityDB
  • Et plus.

De nombreux fournisseurs de bases de données et tiers prennent en charge l'intégration de Visual Studio par les packages NuGet. Vous pouvez explorer les offres sur nuget.org ou via le gestionnaire de packages NuGet dans Visual Studio (Outils > Gestionnaire de packages NuGet > Gérer les packages NuGet pour la solution). D'autres produits de base de données s'intègrent à Visual Studio en tant qu'extension. Vous pouvez parcourir ces offres dans Visual Studio Marketplace ou en accédant à Outils > Extensions et mises à jour puis en sélectionnant En ligne dans le volet gauche de la boîte de dialogue. Pour plus d'informations, consultez Systèmes de base de données compatibles pour Visual Studio.

De nombreux fournisseurs de bases de données et tiers prennent en charge l'intégration de Visual Studio par les packages NuGet. Vous pouvez explorer les offres sur nuget.org ou via le gestionnaire de packages NuGet dans Visual Studio (Outils > Gestionnaire de packages NuGet > Gérer les packages NuGet pour la solution). D'autres produits de base de données s'intègrent à Visual Studio en tant qu'extension. Vous pouvez parcourir ces offres dans Visual Studio Marketplace ou en accédant à Rallonges > Gérer les extensions puis en sélectionnant En ligne dans le volet gauche de la boîte de dialogue. Pour plus d'informations, consultez Systèmes de base de données compatibles pour Visual Studio.

La prise en charge étendue de SQL Server 2005 a pris fin le 12 avril 2016. Il n'y a aucune garantie que les outils de données dans Visual Studio 2015 et versions ultérieures continueront de fonctionner avec SQL Server 2005. Pour plus d'informations, consultez l'annonce de fin de prise en charge de SQL Server 2005.


Composants nécessaires pour utiliser ArcGIS GeoAnalytics Server

Consultez les informations dans Meilleures pratiques pour la planification, la configuration et la modification de votre GeoAnalytics Server pour comprendre comment vous allez concevoir votre système pour GeoAnalytics Server .

Les outils GeoAnalytics sont hébergés sous la forme d'une série de tâches dans ArcGIS GeoAnalytics Server . Pour que les membres de votre organisation puissent utiliser ces tâches pour effectuer des analyses dans ArcGIS Enterprise , vous devrez configurer un déploiement ArcGIS Enterprise de base, si vous ne disposez pas déjà d'un serveur GeoAnalytics et d'un magasin de données ArcGIS spatio-temporel. Vous aurez besoin de deux sites ArcGIS Server : un pour le serveur d'hébergement du portail dans le déploiement de base d'ArcGIS Enterprise et un pour agir en tant que serveur GeoAnalytics .

Un modèle conceptuel d'une configuration de site GeoAnalytics Server à une machine. Le site serveur à une machine est fédéré avec un portail ArcGIS Enterprise (qui fait partie du déploiement de base). ArcGIS Data Store est installé sur une machine, défini comme type spatio-temporel et configuré avec le serveur d'hébergement (qui fait également partie du déploiement de base). Un modèle conceptuel d'une configuration de site GeoAnalytics Server à trois machines. Le site serveur à trois machines est fédéré avec un portail ArcGIS Enterprise (qui fait partie du déploiement de base). ArcGIS Data Store est installé sur trois machines, défini comme type spatio-temporel et configuré avec le serveur d'hébergement (qui fait également partie du déploiement de base).

Site 1 : Déploiement de base d'ArcGIS Enterprise

  • Portail pour ArcGIS .
  • Un site ArcGIS Server sous licence en tant que serveur SIG et défini comme serveur d'hébergement de votre portail.
  • Deux installations d'ArcGIS Web Adaptor : une configurée avec le portail et une configurée avec le serveur SIG.
  • Au moins deux installations d'ArcGIS Data Store : une configurée en tant que magasin de données relationnelles et l'autre configurée en tant que magasin de Big Data spatio-temporelles. Vous devez déployer le stockage de Big Data spatio-temporelles sur une machine différente de celle des autres composants ArcGIS Enterprise. Vous pouvez inclure plusieurs machines dans le magasin de Big Data spatio-temporelles. Voir Déploiement de serveur supplémentaire pour plus de détails sur les recommandations d'architecture de site.

Site 2 : ArcGIS GeoAnalytics Server

  • Un site ArcGIS Server sous licence ArcGIS GeoAnalytics Server et configuré à l'aide des étapes ci-dessous.
  • Une installation d'ArcGIS Web Adaptor configurée avec le site sous licence GeoAnalytics Server

Recevez les faits saillants dans votre boîte de réception chaque semaine.

Vous avez toujours voulu savoir combien de visiteurs vous avez eu sur votre site Web ? Ou quelles pages, articles ou téléchargements sont les plus populaires ? Si vous hébergez vous-même votre blog ou votre site Web, que vous utilisiez Apache, Nginx ou même Microsoft IIS (oui, vraiment), lars est là pour vous aider.

Lars est un autre joyau caché écrit par Dave Jones. J'ai d'abord vu Dave présenter lars à un groupe d'utilisateurs Python local. Puis quelques années plus tard, nous avons commencé à l'utiliser dans le projet piwheels pour lire les journaux Apache et insérer des lignes dans notre base de données Postgres. En temps réel, lorsque les utilisateurs de Raspberry Pi téléchargent des packages Python à partir de piwheels.org, nous enregistrons le nom de fichier, l'horodatage, l'architecture du système (version Arm), le nom/la version de la distribution, la version Python, etc. Comme il s'agit d'une base de données relationnelle, nous pouvons joindre ces résultats sur d'autres tables pour obtenir plus d'informations contextuelles sur le fichier.

Vous pouvez installer lars avec :

Sur certains systèmes, la bonne route sera [ sudo ] pip3 install lars .

Pour commencer, recherchez un seul journal d'accès Web et faites-en une copie. Vous voudrez télécharger le fichier journal sur votre ordinateur pour jouer avec. J'utilise les journaux Apache dans mes exemples, mais avec quelques petites modifications (et évidentes), vous pouvez utiliser Nginx ou IIS. Sur un serveur Web typique, vous trouverez les journaux Apache dans /var/log/apache2/ puis généralement access.log , ssl_access.log (pour HTTPS) ou des fichiers journaux pivotés comme access-20200101.gz ou ssl_access-20200101.gz .

Tout d'abord, à quoi ressemble une entrée de journal ?

Il s'agit d'une requête indiquant l'adresse IP de l'origine de la requête, l'horodatage, le chemin du fichier demandé (dans ce cas / , la page d'accueil, le code d'état HTTP, l'agent utilisateur (Firefox sur Ubuntu), etc.

Vos fichiers journaux seront pleins d'entrées comme celle-ci, pas seulement chaque page visitée, mais chaque fichier et ressource servis - chaque feuille de style CSS, fichier JavaScript et image, chaque 404, chaque redirection, chaque analyse de bot. Pour extraire des données sensibles de vos journaux, vous devez analyser, filtrer et trier les entrées. C'est à ça que sert lars. Cet exemple ouvrira un seul fichier journal et imprimera le contenu de chaque ligne :

Ce qui affichera des résultats comme celui-ci pour chaque entrée de journal :

Il a analysé l'entrée du journal et mis les données dans un format structuré. L'entrée est devenue un nametuple avec des attributs relatifs aux données d'entrée, donc par exemple, vous pouvez accéder au code d'état avec row.status et au chemin avec row.request.url.path_str :

Si vous vouliez afficher uniquement les 404, vous pouvez faire :

Vous voudrez peut-être les dédupliquer et imprimer le nombre de pages uniques avec des 404 :

Dave et moi avons travaillé sur l'extension de l'enregistreur de piwheels pour inclure les résultats de pages Web, les recherches de packages, etc., et cela a été un jeu d'enfant, grâce à lars. Cela ne nous donnera aucune réponse sur nos utilisateurs - nous devons encore faire l'analyse des données, mais nous avons pris un format de fichier maladroit et l'avons mis dans notre base de données de manière à ce que nous puissions l'utiliser.

Consultez la documentation de lars pour savoir comment lire les journaux Apache, Nginx et IIS, et découvrez ce que vous pouvez faire d'autre avec. Merci, encore une fois, à Dave pour un autre excellent outil !

Ceci est apparu à l'origine sur le blog d'outillage de Ben Nuttall et est republié avec autorisation.


15 meilleur système de gestion de base de données open source gratuit

Les systèmes dbms gratuits comme MySQL, Oracle et Altibase sont aussi efficaces qu'efficaces dans ce qu'ils font.

Voyons quelles sont les fonctionnalités, les avantages et les inconvénients des exemples gratuits de système de gestion de base de données :

MySQL (Plateforme : Windows, Linux et Mac)

MySQL aide à créer des applications de base de données évolutives. Il existe différentes éditions disponibles pour ce logiciel de gestion de base de données gratuit, telles que les éditions standard, entreprise et classique, qui vous aident à créer des applications de base de données évolutives.

1 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge: SQL, C, C++, PHP, Java, Perl, Python et Tcl.

    a une architecture client-serveur.
  1. MySQL prend en charge l'interface ODBC dans ce système de gestion de base de données simple et gratuit.
  2. Il prend en charge des langages tels que C++, Java, C, Perl, Python, PHP et Tcl.
  3. Il prend en charge la recherche en texte intégral, la réplication, les déclencheurs, les transactions, la recherche en texte intégral et les procédures stockées.
  1. Il offre une variété de fonctionnalités par rapport à ses concurrents.
  2. Variété de modèles d'interface utilisateur pouvant être utilisés dans ce système de gestion de base de données simple et gratuit.
  3. Il peut également fonctionner avec d'autres logiciels de SGBD comme Oracle et DB2.
  1. MySQL a besoin de beaucoup d'efforts et de temps pour effectuer automatiquement des tâches effectuées par d'autres systèmes.
  2. La prise en charge intégrée d'OLAP ou de XML n'est pas présente.
  3. Avec ce logiciel de base de données gratuit, vous devez payer pour une assistance supplémentaire.

Prix : Le prix est disponible sur demande.

Version Cloud : Oui

Altibase (Plateforme : Linux)

Altibase est l'un des meilleurs logiciels de bases de données open source. Il compte plus de 650 clients, dont 8 entreprises du Fortune 500. Il a déployé plus de 6 000 cas d'utilisation critiques dans différents secteurs.

Langues prises en charge: C, C++, PHP, tous les langages prenant en charge ODBC ou JDBC.

  1. Vous pouvez bénéficier des deux types de bases de données en mémoire ainsi que d'une base de données résidente sur disque.
  2. Optimisez votre scale-out sans dégradation des performances liée au coordinateur.
  3. Optimisez votre scale-out sans dégradation des performances liée au coordinateur.
  4. Il dispose d'un logiciel SGBD relationnel gratuit. Il s'agit d'un logiciel riche en fonctionnalités avec différents outils requis par les applications d'entreprise.
  1. Il peut être utilisé pour les systèmes d'entreprise à forte charge de travail.
  2. Il offre une accessibilité plus large dans diverses industries.
  3. Altibase prend également en charge les bases de données résidentes sur disque et en mémoire.
  1. En cas de mauvaise configuration, ce logiciel de base de données open source gratuit ralentira toutes les opérations de données.

Prix : Il est disponible gratuitement

Version Cloud : Oui

SQL Server (Plateforme : Windows et Linux)

Le serveur SQL peut être utilisé par n'importe quel niveau d'entreprise, qu'il soit petit ou grand. Le logiciel gratuit de gestion de données SQL Server utilise une technique de compression de données améliorée qui réduit votre besoin de stockage supplémentaire. SQL Server fournit également des rapports et des informations accessibles sur les appareils Windows, Android et iOS.

3 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : Java, C++, Python, Ruby, PHP, Visual Basic, R, Delphi et Go.

  1. Vous pouvez également intégrer le serveur SQL avec des sources non relationnelles.
  2. Il utilise la sécurité au niveau des lignes, le cryptage des données, le masquage dynamique des données et l'audit.
  3. Ce logiciel gratuit de gestion de base de données SQL propose également une option de récupération après sinistre.
  1. Le serveur SQL est extrêmement stable et rapide.
  2. Vous pouvez suivre et ajuster différents niveaux de performance.
  3. Obtenez une visualisation en temps réel sur les appareils mobiles.
  4. Cela fonctionne également bien avec les produits Microsoft.
  1. Son prix d'entreprise pourrait être un peu cher.
  2. Il peut également engloutir plusieurs ressources avec un réglage des performances.
  3. Cela peut causer des problèmes lors de l'importation de fichiers.

Prix: Le prix est disponible sur demande.

Version Cloud : Non.

Oracle (Plateforme : Windows et Linux)

Oracle propose deux types de solutions : sur site et dans le cloud. Ces solutions de système de gestion de base de données open source gratuites peuvent être utilisées par les petites, moyennes et grandes organisations. L'infrastructure cloud est également fournie ici. Oracle utilise les algorithmes de chiffrement de données standard à des fins de sécurité.

4 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge: Java, C, C++, COBOL, VB, PL et SQL.

  1. Ce logiciel de SGBD gratuit fournit des fonctionnalités telles que des API, JDBC, des pré-compilateurs, des améliorations PL et des améliorations du langage SQL.
  2. Fonctionnalités de gestion de contenu telles que les améliorations du texte et des médias.
  3. Vous pouvez l'utiliser pour la gestion des serveurs, le clustering, l'informatique en grille et la gestion.
  1. Oracle établit la barre pour les autres systèmes de gestion de bases de données open source gratuits, il est donc toujours à jour avec les autres technologies.
  2. Les outils de ce système de gestion de base de données sont très robustes.
  1. En tant que langage de requête, SQL n'est pas utilisé dans ce logiciel de SGBD gratuit.
  2. Ses paramètres par défaut ne sont pas si sécurisés.
  3. Une tâche supplémentaire de traduction des requêtes SQL en MongoDB est requise.

Prix : Les prix sont disponibles sur demande.

Version Cloud: Oui

MongoDB (Plateforme : multiplateforme)

MongoDB suit un modèle de base de données de documents. Vous pouvez l'utiliser pour développer de nouvelles applications et renouveler celles existantes. La gestion de base de données MongoDB fournit en outre des fonctionnalités de nouvelle ère pour l'analyse en temps réel et l'Internet des objets.

5 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : C#, C, C++, Java, Ruby, Node.js, Perl, Scala et PHP

  1. Ce logiciel de SGBD gratuit offre une flexibilité de déploiement pour les migrations de données.
  2. Les données sont stockées comme JSON – comme les documents.
  3. La cartographie des objets dans ce système de gestion de base de données open source gratuit est très simple.
  4. Un moteur de stockage crypté est également présent.
  1. Ce système de gestion de base de données simple et gratuit est extrêmement rapide et très facile à utiliser.
  2. Il prend en charge les types de documents JSON et NoSQL.
  3. Toutes les données structurelles peuvent être stockées et facilement accessibles.
  4. Vous pouvez écrire un schéma sans temps supplémentaire.
  1. En tant que langage de requête, SQL n'est pas utilisé dans ce logiciel de SGBD gratuit.
  2. Ses paramètres par défaut ne sont pas si sécurisés.
  3. Une tâche supplémentaire de traduction des requêtes SQL en MongoDB est requise.

Prix : Les prix sont disponibles sur demande.

Version Cloud : Oui

Cubrid (Plateforme : Windows et Linux)

Avec des fonctionnalités de niveau entreprise, Cubrid est un logiciel de SGBD relationnel. Il est utilisé comme logiciel d'entreprise pour les applications Web et les réseaux sociaux. Il s'agit d'un système de gestion de base de données open source gratuit avec une grande évolutivité et une optimisation des données.

6 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : Java

  1. Il fournit la fonction d'expansion automatique du volume.
  2. Vous pouvez utiliser des bases de données de n'importe quelle taille et de n'importe quel nombre avec ce système de gestion de base de données.
  3. Toutes les fonctionnalités sont présentes dans ce logiciel pour services Web.
  1. Ce logiciel de base de données gratuit a une structure d'architecture à trois niveaux qui prend en charge la syntaxe SQL.
  2. Il existe des outils GUI et des pilotes disponibles pour les langages PHP, JDBC, Python, Ruby et Pearl.
  3. Il dispose d'une fonction de basculement automatique qui permet un service Web en ligne 24h/24 et 7j/7 avec une fiabilité et une facilité d'utilisation.
  1. Le manuel n'est disponible qu'en anglais et en coréen, les autres utilisateurs doivent trouver une alternative pour lire les instructions.

Prix: Les prix sont disponibles sur demande.

Version Cloud : Non

MariaDB (Plateforme : Windows, Linux et Mac)

Logiciel open source, le logiciel de SGBD relationnel MariaDB est compatible avec MySQL. Il peut être utilisé à diverses fins telles que les opérations bancaires, la gestion de sites Web et bien plus encore. Ce système de gestion de base de données open source gratuit est créé par les mêmes développeurs qui ont développé MySQL. Par conséquent, il peut également être utilisé en remplacement de MySQL.

7 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : C#, C++, Java et Python.

  1. Il utilise le langage de requête standard appelé MySQL.
  2. Ce logiciel de SGBD open source utilise une technologie appelée cluster Galera.
  3. Il peut être utilisé sur différentes plateformes.
  1. Il a une grande évolutivité et une intégration facile.
  2. Vous obtenez un accès en temps réel à vos bases de données.
  3. Il comprend certaines fonctionnalités de base de MySQL, notamment des fonctionnalités améliorées telles que l'optimisation du serveur, les moteurs de stockage et les correctifs.
  4. MariaDB est une excellente alternative si vous souhaitez passer de MySQL.
  5. Ce logiciel de SGBD gratuit peut être facilement installé et mis en œuvre.
  1. Certaines fonctionnalités manquent, telles qu'un plugin de mot de passe, une trace d'optimiseur et une interface memcached.

Prix : Les prix sont disponibles sur demande.

Version Cloud : Oui

Firebird (Plateformes : Windows, Linux, Mac OS)

Le système de base de données open source Firebird est facile à entretenir et fournit des fonctionnalités SQL sur différents systèmes d'exploitation. Le logiciel de base de données Firebird est connu pour sa simultanéité améliorée et sa prise en charge de plusieurs langues. Le logiciel de base de données gratuit de Firebird PHP fournit un support booléen.

8 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : Java, C++, PHP pour Firebird, FireRuby

  1. Firebird prend en charge les applications SQL dynamiques
  2. Il permet à plusieurs appareils d'accéder à la même base de données en même temps
  3. Le logiciel de base de données open source Firebird alerte les clients des changements dans la base de données
  4. Il sécurise les transactions entre les bases de données grâce à une procédure de validation en deux phases.
  1. Le logiciel de base de données open source Firebird a une architecture multi-génération
  2. Il offre des fonctions définies par l'utilisateur.

Prix : Le prix est disponible sur demande sur le site officiel

Version cloud : Oui

GraphDB

GraphDB est un logiciel de base de données open source qui permet aux organisations de gérer et de stocker leurs données dans une base de données de graphes sémantiques. GraphDB est rapide à déployer et facile à utiliser. Il fournit également un outil de recherche de similarité sémantique.

9 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : RDF4J (cadre Java), SPARQL, SeRQL

  1. Ce système de gestion de base de données open source dispose d'un outil de recherche avancé qui permet de rechercher des objets de domaine
  2. Avec ce SGBD open source, vous pouvez facilement utiliser les connaissances sémantiques
  3. Il offre une intégration puissante avec des applications tierces telles que Lucene et SOLR
  4. Le logiciel permet de fusionner des ensembles de données.
  1. Le logiciel offre un environnement de création de requêtes SPARQL apprécié
  2. Ce logiciel de base de données open source intègre des visualisations

Prix : Le prix est disponible sur demande

Version cloud : Oui

Recherche élastique

Le SGBD open source Elasticsearch est un moteur d'analyse distribué pour différents ensembles de données telles que textuelles, structurées, non structurées, etc. Il fait partie intégrante d'Elastic Stack, qui est un système open source destiné à l'analyse et à la visualisation des données.

10 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

  1. Ce logiciel de base de données open source offre une protection contre la perte de données en remplaçant chaque nœud perdu par sa réplique
  2. Il permet des déploiements faciles en minimisant les exigences de port
  3. Elasticsearch se concentre sur l'analyse basée sur l'extraction, la conversion en types natifs, etc. pour une utilisation efficace de la mémoire
  4. Une fois que ce logiciel de base de données open source détecte une erreur de transport, il se retire immédiatement
  1. Elasticsearch propose des tableaux de bord faciles à utiliser et à créer à partir de zéro
  2. Vous pouvez rechercher une base de données indexée contenant des millions d'événements en quelques secondes

Prix: Le prix est disponible sur demande

Version cloud: Oui

5 meilleurs logiciels de gestion de base de données open source 2020 pour votre prochain projet

Ce sont les 5 meilleurs logiciels de gestion de bases de données open source que vous pouvez utiliser pour votre prochain projet.

Table d'air

Airtable est un logiciel de base de données open source basé sur le cloud et adapté aux petites équipes aux compétences limitées en programmation. Il possède des fonctionnalités dans lesquelles des tables de données sont utilisées pour afficher et capturer des informations, un accès utilisateur à la base de données et des capacités de partage de fichiers. Vous pouvez suivre les tâches avec le tableau de bord et les feuilles de calcul disponibles.

11 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : JavaScript

  1. Vous pouvez filtrer, réorganiser et trier les enregistrements dans le système de gestion de base de données simple et gratuit d'Airtable.
  2. Il existe une option pour lier des enregistrements entre différentes tables.
  3. Bénéficiez de fonctionnalités telles que la gestion du calendrier et la synchronisation des données.
  4. Vous pouvez également choisir l'option de sauvegarde automatique.
  5. Vous pouvez accéder aux tables de données illimitées qui ont 1200 enregistrements par base de données. Vous pouvez également joindre un fichier jusqu'à 2 Go.
  1. Ce système logiciel de base de données open source est très facile à utiliser.
  2. Ses modèles de base de données prédéfinis peuvent être utilisés à différentes fins commerciales, telles que le suivi des bogues et des candidats.
  1. Ce logiciel de base de données open source offre des fonctionnalités limitées pour les bases de données relationnelles, ce qui rend difficile la liaison des enregistrements disponibles dans différentes tables.

Prix: Le coût de mise à niveau est élevé. Il propose 3 forfaits payants : Pro, Plus et Enterprise.

PostgreSQL

PostgreSQL est un SGBD open source qui convient aux entreprises cherchant à s'adapter à NoSQL. Il fournit des fonctionnalités telles que l'indexation, les paramètres de configuration et le contrôle de version.

12 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : C, Python, Perle, SQL, Tcl

  1. Vous pouvez créer des bases de données NoSQL avec des langages comme JSON et Python.
  2. Il a des types définis par l'utilisateur et un héritage de table.
  3. Il dispose d'un système de verrouillage robuste et d'une version native du serveur Microsoft.
  4. Vous pouvez également obtenir une récupération ponctuelle.
  1. Ce logiciel de base de données open source possède une énorme communauté open source qui dispose de plusieurs plugins pour améliorer ses fonctionnalités.

Prix : PostgreSQL est disponible gratuitement. Mais vous devez vous occuper de la sauvegarde des données vous-même.

QuintaDB

QuintaDB est un système de gestion de base de données open source basé sur le cloud. Cette base de données relationnelle possède des fonctionnalités telles que des notifications par e-mail ou SMS, un générateur de formulaires et des paramètres d'exportation et d'importation de données.

13 sur 15 Gestion de base de données open source gratuite

Langues prises en charge : C, C++

  1. La version gratuite de QuintaDB peut créer jusqu'à 5 formulaires et jusqu'à 1000 enregistrements.
  2. Il dispose d'un générateur de formulaire Web.
  3. Des fonctionnalités de création de graphiques et de widgets sont également disponibles.
  4. Vous pouvez également détecter les données en double.
  5. Il a une interface glisser-déposer.
  6. Vous pouvez appliquer une mise en forme conditionnelle.
  7. Des confirmations par SMS et par e-mail peuvent également être envoyées avec ce logiciel de base de données gratuit.
  1. Ce SGBD open source offre des paramètres flexibles.
  2. Il permet aux utilisateurs d'utiliser la base de données de manière collaborative.
  1. Il existe très peu d'outils prédéfinis tels que des modèles et des formulaires.
  2. Il leur faut du temps pour concevoir des tableaux en utilisant leur CSS.

Prix: QuintaDB propose 6 forfaits payants : Standard, Standard Express, Professional, Professional Express, Enterprise et Enterprise Express.

Sonadier

Sonadier est un système de gestion de base de données open source basé sur le cloud qui est utilisé pour créer des formulaires Web et des bases de données. Il possède une interface glisser-déposer avec des fonctionnalités telles que la gestion de fichiers, le partage de données et l'importation et l'exportation de données.

14 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit
  1. Son plan gratuit peut stocker des fichiers et créer des formulaires.
  2. Il peut faire jusqu'à 10 000 soumissions.
  3. Vous pouvez obtenir des rapports d'audit système avec ce système de gestion de base de données open source gratuit.
  4. Bénéficiez d'une sauvegarde automatique avec le logiciel de SGBD Sonadier.
  5. Il est possible de personnaliser les intégrations.
  6. Des serveurs de bases de données et des modules d'intégration de bases de données sont présents.
  7. Faites votre choix parmi les nombreux modèles de documents disponibles.
  8. Gérez plusieurs fichiers avec sa gestion de fichiers avancée.
  1. Leur support client prend beaucoup de temps pour corriger les bugs.
  2. Une mise à niveau est requise pour ajouter plus de 5 utilisateurs.

Prix : Il a deux plans payants - plan d'équipe et plan d'entreprise. Vous pouvez payer des frais supplémentaires si vous souhaitez utiliser une fonctionnalité supplémentaire.

Redis est un logiciel de base de données open source gratuit doté d'une structure de stockage de données en mémoire. Il peut également être utilisé comme base de données, comme courtier de messages et comme cache.

15 sur 15 Système de gestion de base de données Open Source gratuit

Langues prises en charge : C, C++, C#, Java, Java Script, Pearl, PHP, Python, R, Ruby

  1. Il prend en charge plusieurs structures de données telles que des chaînes, des ensembles, des hachages, des listes et des requêtes de plage.
  2. Vous pouvez utiliser ce logiciel de gestion de base de données open source pour les bitmaps, les index géospatiaux, les hyper logs.
  3. Ce système de gestion de base de données en ligne convient aux éléments de données fréquemment mis à jour avec le temps.
  1. Ce système de gestion de base de données open source peut gérer les opérations atomiques.
  2. Des recherches rapides sont possibles avec ce logiciel de SGBD.
  3. Il est largement pris en charge dans le monde de l'informatique car il existe plusieurs outils construits avec Redis.
  1. La mise à l'échelle des fonctionnalités du SGBD open source Redis peut être coûteuse.
  2. Redis ne convient pas à tous les cas d'utilisation. Il a des capacités de recherche très simples.
  3. Il n'a pas un très bon support natif pour stocker des données sous forme d'objet.
  4. Vous devrez peut-être créer votre propre couche de sérialisation par-dessus.

Prix : Les prix sont disponibles sur demande.

Les dernières tendances en matière de gestion de bases de données pour 2020 et l'année prochaine

Les tendances de gestion de base de données ne cessent de changer d'année en année. Voici les 3 principales tendances en matière de gestion de bases de données pour 2020 et également applicables pour l'année prochaine :

Combiner les services cloud et les applications existantes est une tâche que chaque organisation cherche à accomplir. Ils continuent de pousser leur entreprise sur le cloud sans peser les exigences et les résultats. Les bases de données qui sont sur le cloud sont présentes 24h/24 et 7j/7 pour s'organiser et aider à atteindre les objectifs de l'organisation.

Les dernières bases de données utilisées sont celles qui relient NoSQL et SQL, offrant le meilleur des meilleures capacités offertes par les deux. Avec cela, vous pouvez accéder à une base de données NoSQL de la même manière que vous pouvez accéder à une base de données relationnelle.

Les données stockées par toute organisation sont toujours à risque. Il est du devoir d'un DBA de travailler main dans la main avec l'équipe informatique pour maintenir un environnement sécurisé pour l'organisation. L'administrateur de base de données doit collaborer avec le service informatique pour identifier les maillons faibles internes qui pourraient conduire à une vulnérabilité des données à l'avenir.

Nous espérons que cet article vous a été utile. Dans la liste des 10 meilleurs logiciels de base de données open source, vous pouvez utiliser n'importe lequel d'entre eux en toute confiance en 2020 et au-delà.


Pypiserver 1.4.2

Version:1.4.2
Date:2020-10-10
La source:https://github.com/pypiserver/pypiserver
PyPI :https://pypi.org/project/pypiserver/
Travis :https://travis-ci.org/pypiserver/pypiserver
Mainteneurs :Kostis Anagnostopoulos <ankostis @ gmail . com>, Matthew Planchard <mplanchard @ gmail . com>
Licence:zlib/libpng + MIT
Communauté:https://pypiserver.zulipchat.com

pypiserver est un serveur compatible PyPI minimal pour pépin ou alors installation_facile. Il est basé sur la bouteille et sert des forfaits provenant d'annuaires réguliers. Les roues, les bdists, les œufs et les signatures PGP qui les accompagnent peuvent être téléchargés soit avec pépin, outils de configuration, ficelle, pypi-uploader , ou simplement copié avec scp.

Le logiciel officiel alimentant PyPI est Warehouse. Cependant, Warehouse est assez spécialisé pour être pypi.orget ne doit pas être utilisé dans d'autres contextes. En particulier, il ne prend pas officiellement en charge l'utilisation comme index de package personnalisé par les utilisateurs souhaitant servir leurs propres packages.

pypiserver implémente les mêmes interfaces que PyPI, permettant des outils d'empaquetage Python standard tels que pépin et ficelle d'interagir avec lui en tant qu'index de package comme ils le feraient avec PyPI, tout en facilitant l'obtention d'un serveur d'index en cours d'exécution.

Démarrage rapide : installation et utilisation

pypiserver > 1.2.x fonctionne avec Python 2.7 et 3.5+ ou PyPy. Les anciennes versions de Python peuvent toujours fonctionner, mais elles ne sont pas testées. Pour les anciennes versions de Python, utilisez pypiserver-1.1.x séries.

Les commandes ci-dessous fonctionnent sur un système d'exploitation de type Unix avec un shell posix. le '

' caractère se développe dans le répertoire personnel de l'utilisateur.

Si vous utilisez Windows, vous devrez utiliser leurs "homologues Windows". Il en est de même pour le reste de cette documentation.

Installer pypiserver avec cette commande :

Copiez certains packages dans votre

/paquets dossier, puis obtenez votre pypiserver opérationnel:

Depuis l'ordinateur client, saisissez ceci :

Voir aussi Configurations côté client pour éviter les saisies fastidieuses.

Entrer pypi-serveur -h in the cmd-line to print a detailed usage message:

Client-Side Configurations

Always specifying the the pypi url on the command line is a bit cumbersome. Since pypiserver redirects pip/easy_install to the pypi.org index if it doesn’t have a requested package, it is a good idea to configure them to always use your local pypi index.

Configuring pip

For pip command this can be done by setting the environment variable PIP_EXTRA_INDEX_URL in your .bashr/.profile/.zshrc :

or by adding the following lines to

If you have installed pypiserver on a remote url without https you wil receive an “untrusted” warning from pip, urging you to append the --trusted-host option. You can also include this option permanently in your configuration-files or environment variables.

Configuring easy_install

For easy_install command you may set the following configuration in

Uploading Packages Remotely

Instead of copying packages directly to the server’s folder (i.e. with scp), you may use python tools for the task, e.g. python setup.py upload. In that case, pypiserver is responsible for authenticating the upload-requests.

We strongly advise to password-protected your uploads!

It is possible to disable authentication for uploads (e.g. in intranets). To avoid lazy security decisions, read help for -P et -a option.

Apache-Like Authentication (htpasswd)

First make sure you have the passlib module installed (note that passlib>=1.6 is required), which is needed for parsing the Apache htpasswd file specified by the -P , --passwords option (see next steps):

Create the Apache htpasswd file with at least one user/password pair with this command (you’ll be prompted for a password):

Read this SO question for running htpasswd cmd under les fenêtres:

or if you have bogus passwords that you don’t care because they are for an internal service (which is still “bad”, from a security prespective…) you may use this public service:

When accessing pypiserver via the api, alternate authentication methods are available via the auther config flag. Any callable returning a boolean can be passed through to the pypiserver config in order to provide custom authentication. For example, to configure pypiserver to authenticate using the python-pam:

You need to restart the server with the -P option only once (but user/password pairs can later be added or updated on the fly):

Upload with setuptools

On client-side, edit or create a

/.pypirc file with a similar content:

Then from within the directory of the python-project you wish to upload, issue this command:

Upload with twine

To avoid storing you passwords on disk, in clear text, you may either:

use the register setuptools’s command with the -r option, like that:

use twine library, which breaks the procedure in two steps. In addition, it supports signing your files with PGP-Signatures and uploading the generated .asc files to pypiserver:

Using the Docker Image

Starting with version 1.2.5, official Docker images will be built for each push to master, each dev, alpha, or beta release, and each final release. The most recent full release will always be available under the tag latest, and the current master branch will always be available under the tag unstable.

You can always check to see what tags are currently available at our Docker Repo.

To run the most recent release of pypiserver with Docker, simply:

This starts pypiserver serving packages from the /data/packages directory inside the container, listening on the container port 8080.

The container takes all the same arguments as the normal pypi-server executable, with the exception of the internal container port ( -p ), which will always be 8080.

Of course, just running a container isn’t that interesting. To map port 80 on the host to port 8080 on the container:

You can now access your pypiserver at localhost:80 in a web browser.

To serve packages from a directory on the host, e.g.

To authenticate against a local .htpasswd file:

You can also specify pypiserver to run as a Docker service using a composefile. An example composefile is provided.

Alternative Installation Methods

When trying the methods below, first use the following command to check whether previous versions of pypiserver already exist, and (optionally) uninstall them:

Installing the Very Latest Version

In case the latest version in pypi is a pre-release, you have to use pip’s –pre option. And to update an existing installation combine it with –ignore-installed :

You can even install the latest pypiserver directly from github with the following command, assuming you have git installed on your PATH:

Installing It As Standalone Script

The git repository contains a pypi-server-standalone.py script, which is a single python file that can be executed without any other dependencies.

Run the following commands to download the script with wget:

You can then start-up the server with:

Feel free to rename the script and move it into your $PATH.

Running on Heroku/Dotcloud

https://github.com/dexterous/pypiserver-on-the-cloud contains instructions on how to run pypiserver on one of the supported cloud service providers.

Recipes

Managing the Package Directory

le pypi-server command has the -U option that searches for updates of available packages. It scans the package directory for available packages and searches on pypi.org for updates. Without further options pypi-server -U will just print a list of commands which must be run in order to get the latest version of each package. Output looks like:

It first prints for each package a single character after checking the available versions on pypi. A dot( . ) means the package is up-to-date, 'u' means the package can be updated and 'e' means the list of releases on pypi is empty. After that it shows a pip command line which can be used to update a one package. Either copy and paste that or run pypi-server -Ux in order to really execute those commands. You need to have pip installed for that to work however.

Specifying an additional -u option will also allow alpha, beta and release candidates to be downloaded. Without this option these releases won’t be considered.

Serving Thousands of Packages

By default, pypiserver scans the entire packages directory each time an incoming HTTP request occurs. This isn’t a problem for a small number of packages, but causes noticeable slow-downs when serving thousands of packages.

If you run into this problem, significant speedups can be gained by enabling pypiserver’s directory caching functionality. The only requirement is to install the watchdog package, or it can be installed during pypiserver installation, by specifying the cache extras option:

Additional speedups can be obtained by using your webserver’s builtin caching functionality. For example, if you are using nginx as a reverse-proxy as described below in Behind a reverse proxy, you can easily enable caching. For example, to allow nginx to cache up to 10 gigabytes of data for up to 1 hour:

Using webserver caching is especially helpful if you have high request volume. Using nginx caching, a real-world pypiserver installation was able to easily support over 1000 package downloads/min at peak load.

Managing Automated Startup

There are a variety of options for handling the automated starting of pypiserver upon system startup. Two of the most common are systemd et supervisor for linux systems. For windows creating services with scripts isn’t an easy task without a third party tool such as NSSM.

Running As a systemd Service

systemd is installed by default on most modern Linux systems and as such, it is an excellent option for managing the pypiserver process. An example config file for systemd can be seen below:

Adjusting the paths and adding this file as pypiserver.service into your systemd/system directory will allow management of the pypiserver process with systemctl, e.g. systemctl start pypiserver.

Launching through supervisor

supervisor has the benefit of being a pure python package and as such, it provides excellent cross-platform support for process management. An example configuration file for supervisor is given below:

From there, the process can be managed via supervisord using supervisorctl.

Running As a service with NSSM (Windows)

Download NSSM from https://nssm.cc unzip to a desired location such as Program Files. Decide whether you are going to use win32 or win64, and add that exe to environment PATH.

Create a start_pypiserver.bat:

Test the batch file by running it first before creating the service. Make sure you can access the server remotely, and install packages. If you can, proceed, if not troubleshoot until you can. This will ensure you know the server works, before adding NSSM into the mix.

This command will launch a NSSM gui application:

There are more tabs, but that is the basic setup. If the service needs to be running with a certain login credentials, make sure you enter those credentials in the logon tab.

For detailed information please visit https://nssm.cc

Using a Different WSGI Server

le bottle web-server which supports many WSGI-servers, among others, paste, cherrypy, twisted et wsgiref (part of Python) you select them using the --server flag.

You may view all supported WSGI servers using the following interactive code:

If none of the above servers matches your needs, invoke just the pypiserver:app() method which returns the internal WSGI-app WITHOUT starting-up a server - you may then send it to any WSGI server you like. Read also the Utilizing the API section.

Some examples are given below - you may find more details in bottle site.

Apache (mod_wsgi)

To use your Apache2 with pypiserver, prefer to utilize mod_wsgi as explained in bottle’s documentation.

If you choose instead to go with mod_proxy, mind that you may bump into problems with the prefix-path (see #155).

Adapt and place the following Apache configuration either into top-level scope, or inside some <VirtualHost> (contributed by Thomas Waldmann):

or if using older Apache < 2.4, substitute the last part with this:

Then create the /yoursite/cfg/pypiserver.wsgi file and make sure that the user et group of the WSGIDaemonProcess directive (pypisrv:pypisrv in the example) have the read permission on it:

If you have installed pypiserver in a virtualenv, follow mod_wsgi’s instructions and prepend the python code above with the following:

For security reasons, notice that the Directory directive grants access to a directory holding the wsgi start-up script, alone nothing else.

To enable HTTPS support on Apache, configure the directive that contains the WSGI configuration to use SSL.

Gunicorn

The following command uses gunicorn to start pypiserver:

or when using multiple roots:

Paste

paste allows to run multiple WSGI applications under different URL paths. Therefore it is possible to serve different set of packages on different paths.

The following example paste.ini could be used to serve stable and unstable packages on different paths:

You need to install some more dependencies for this to work, like:

The server can then start with:

Behind a Reverse Proxy

You can run pypiserver behind a reverse proxy as well.

Nginx

Extend your nginx configuration:

As of pypiserver 1.3, you may also use the X-Forwarded-Host header in your reverse proxy config to enable changing the base URL. For example if you want to host pypiserver under a particular path on your server:

Supporting HTTPS

Using a reverse proxy is the preferred way of getting pypiserver behind HTTPS. For example, to put pypiserver behind HTTPS on port 443, with automatic HTTP redirection, using nginx :

Getting and keeping your certificates up-to-date can be simplified using, for example, using certbot and letsencrypt.

Traefik

It is also possible to use Traefik to put pypiserver behind HTTPS on port 443, with automatic HTTP redirection using Docker Compose. Please see the provided docker-compose.yml example for more information.

Utilizing the API

In order to enable ad-hoc authentication-providers or to use WSGI-servers not supported by bottle out-of-the-box, you needed to launch pypiserver via its API.

  • The main entry-point for configuring pypiserver is the pypiserver:app() function. This function returns the internal WSGI-app that you my then send to any WSGI-server you like.
  • To get all pypiserver:app() keywords and their explanations, read the function pypiserver:default_config().
  • Finally, to fire-up a WSGI-server with the configured app, invoke the bottle:run(app, host, port, server) function. Note that pypiserver ships with it is own copy of bottle to use it, import it like that: from pypiserver import bottle
Using Ad-Hoc Authentication Providers

le auther keyword of pypiserver:app() function maybe set only using the API. This can be any callable that returns a boolean when passed the username and the password for a given request.

For example, to authenticate users based on the /etc/passwd file under Unix, you may delegate such decisions to the python-pam library by following these steps:

Ensure python-pam module is installed:

Create a python-script along these lines:

Invoke the python-script to start-up pypiserver:

The python-pam module, requires read access to /etc/shadow file you may add the user under which pypiserver runs into the shadow group, with a command like this: sudo usermod -a -G shadow pypy-user .

Sources

To create a copy of the repository, use:

To receive any later changes, in the above folder use:

Known Limitations

pypiserver does not implement the full API as seen on PyPI. It implements just enough to make easy_install, pip install, et search work.

The following limitations are known:

  • Command pypi -U that compares uploaded packages with pypi to see if they are outdated, does not respect a http-proxy environment variable (see #19).
  • It accepts documentation uploads but does not save them to disk (see #47 for a discussion)
  • It does not handle misspelled packages as pypi-repo does, therefore it is suggested to use it with --extra-index-url instead of --index-url (see #38).

Please use Github’s bugtracker for other bugs you find.

Similar Projects

There are lots of other projects, which allow you to run your own PyPI server. Si pypiserver doesn’t work for you, the following are among the most popular alternatives:

    : a reliable fast pypi.org caching server, part of the comprehensive github-style pypi index server and packaging meta tool. (version: 2.1.4, access date: 8/3/2015)
  • Check this SO question: How to roll my own pypi

Unmaintained or archived

These projects were once alternatives to pypiserver but are now either unmaintained or archived.

    a simple cmd-line tool that builds a PyPI-compatible local folder from pip requirements A proxy for PyPI that also enables also uploading custom packages.

Related Software

Though not direct alternatives for pypiserver’s use as an index server, the following is a list of related software projects that you may want to familiarize with:


ServicesDirectory¶

Provides ArcGIS Server Services Directory access.

The Services Directory allows you to browse the contents of an ArcGIS Server and obtain information that can be useful to endusers for developing applications, performing analysis, or cataloging services. The ServicesDirectory is a view of the ArcGIS Server REST API in a python class.

Browse the contents of the GIS Server and get service-level metadata

Navigate a series of links to view information about the services on your GIS Server.

Get information to help you develop applications

When you develop applications with the Python API, you must provide URLs to services and the layers and functionality they expose. The Services Directory provides an interactive way for you to construct those URLs.

The Services Directory works using REST. REST is an architectural style that allows ArcGIS Server to reveal a hierarchy of information about itself through endpoints, or URLs. When you use the Services Directory, you navigate through a series of links to discover information about the server. Each time you click a link, you see a new page that reveals additional information about what’s available on the server. The information that you see on the page is retrieved through REST using the page’s URL.

La description

string required. The web address to the ArcGIS Server administration end point.

The URL should be formatted as follows: <scheme>://<host>:<port (optional)>/<web adapter>

optional string, the root URL to a site. Example: https://mysite.com/arcgis

optional string. Used when a site if federated or when the token URL differs from the site’s baseurl. If a site is federated, the token URL will return as the Portal token and ArcGIS Server users will not validate correctly.

optional string, login username for BUILT-IN security

optional string, a secret word or phrase that must be used to gain access to the account above.

optional string, path to PKI ket file

optional string, path to PKI cert file

optional string, web address to the proxy host

optional integer, default is 80. The port where the proxy resided on

optional integer. The Default is 60. This is the length of time a token is valid for. Example 1440 is one week.

optional boolean. The default is False. If True, all calls will be made over HTTPS instead of HTTP.

optional GIS. This is used when a site is federated. It is the ArcGIS Online or Portal GIS object used.

optional boolean. The default is False. If True, the object will attempt to reach out to the URL resource and populate at creation time.

optional booean. The defaut is True. If False, any certificate errors will be ignored. This is useful for new sites or where site that have invalid certificates.

finds a service based on it’s name in a given folder

returns a list of server folders

returns a single service in a folder

returns a list of services at the given folder

report ( as_html = True , folder = None ) ¶

Generates a table of Services in the given folder, as a Pandas dataframe.


Step 1- Create Your Data Ingestion Job

First things first, we need a data dumping automated job that takes files from the on-prem file server’s folder and dumps them on the S3 bucket. This process can be automated via Python-Shell Glue job as there are no transformations needed on data and it’s simple I/O. We will be using a python-shell job which on the first run will perform full load and will dump only newly created or updated files on the consecutive runs.

Here’s the Glue Python-Shell code:

Let’s dive into the code and see what’s happening there. First, we are importing boto3 SDK. We will be using SSM parameter store to store our file server’s credentials, bucket path, folder path and last ETL execution time. To create parameters in Parameter Store, Simply login to your AWS console, go to System Manager, create a standard parameter and save its value. I have created all the parameters separately, you can do the same or store one parameter with comma-separated values and later on split them in your code.

Here’s how to create a parameter:

Here I’m simply loading all the parameters.

Next, we are creating a secure ssh connection with our FTP server using the given credentials and then proceed to open the SFTP connection.

Here, we are setting TransferConfig parameters. When uploading, downloading, or copying a file or S3 object, you can store configuration settings in a boto3.s3.transfer.TransferConfig object. The object is passed to a transfer method (upload_file, download_file, etc.) in the Config= parameter. Normally default settings are well-suited to generic cases but you can change this config to handle your special cases. I’m setting the following parameters:

  • multipart_threshold: Multipart transfers occur when the file size exceeds the value of the multipart_threshold attribute. I have set it to 100MB.
  • multipart_chunksize: The partition size of each part for a multipart transfer. I am setting it to 20MB since my files are 200MB (MAX) and max_concurrency is 10 by default, my threads are properly utilized. you can customize it according to your internet bandwidth and increase concurrency.

Next, I am iterating over files in my file-server and comparing their last-modified date with my last_etl_execution_time. Every time my job finishes successfully, it stores last_etl_execution_time in parameter store so that next time I only load files that were updated/created after last_etl_execution_time.


Browser capabilities

Web browsers offer four basic mechanisms that can be used to place data into the HTTP GET or POST request the browser makes to the server:

  • links
    • clicking a link triggers a GET request to be made to the server
    • submitting a form can trigger either a GET or POST request to be made to the server
    • a Javascript technique known as AJAX can be used to trigger either a GET or POST request to the server
    • a web server can ask the web browser to keep a piece of data (for example, an ID number) that is then repeatedly sent back to the server with every subsequent request

    Wrapping Up

    SQL Server has evolved over the years into a top-notch, enterprise-ready, scalable and hybrid data platform. This lets companies build intelligent, mission-critical applications, backed by decades of database innovations from indexes, spatial indexes, in-memory, column stores, high availability, resource governance and more. With the SQL Server 2017 release, with built-in R and Python support, SQL Server is in a unique position to fuel innovations that database professionals and developers can co-create with the data science and AI communities. The possibilities are endless.

    Wee Hyong has worn many hats in his career: developer, program/product manager, data scientist, researcher and strategist. His gamut of experience spanning industry and research has given him unique abilities to help organizations accelerate their digital transformations using data science and artificial intelligence. You can follow him on Twitter: @weehyong.

    Thanks to the following Microsoft technical expert for reviewing this article: Joy Qiao
    Joy Qiao is a senior solution architect at Microsoft, and is responsible for driving end-to-end big data analytics and machine learning solution architectures among the partner eco-system. Joy has over 15 years of IT industry experience including 11 years at Microsoft working as technical lead/architect roles at various Microsoft Azure teams, as well as senior consultant/architect in the Microsoft services team.


    Voir la vidéo: Mejora tu estrategia basada en datos con Python