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¿Por qué ESRI.ArcGIS.Desktop.AddIns.ComboBox está configurado con una serie de W?


Estoy usando unESRI.ArcGIS.Desktop.AddIns.ComboBox. Configuro el tamaño del cuadro combinado enconfig.esriaddinxcon el siguiente xml:

Funciona bien, pero realmente me desconcierta que el ancho esté configurado con un montón de 'W's.

¿Alguien puede explicar el razonamiento detrás de esto?


Esto es solo una conjetura, pero probablemente hay alguna lógica de medición de texto de ancho variable detrás de escena, y el carácter W probablemente se eligió porque es uno de los caracteres más anchos disponibles en fuentes de ancho variable. Estoy de acuerdo en que es un poco absurdo hacerlo de esta manera.


Esa cadena representa la longitud máxima de cadena que puede mostrar en ese cuadro combinado. Eso significa que si muestra "WWW" puede agregar elementos de un máximo de 3 caracteres. Si ingresó de otra manera, el arco-mapa dividió esa cadena por la longitud máxima y el saldo se mostrará como el siguiente elemento. Esto también se menciona en Add-in _wizard. Ver imagen a continuación


Como se indicó anteriormente, esto define el ancho del cuadro desplegable, como se muestra aquí en la ayuda de ESRI. Esto no tiene por qué ser una 'W'. Puede utilizar cualquier carácter repetido. Surge la pregunta de por qué no usar simplemente un valor numérico donde el número es equivalente al valor de ancho en algunas unidades predefinidas.


Presentamos ArcGIS Velocity

Nos complace anunciar la primera versión de ArcGIS Velocity, una capacidad de análisis y procesamiento de big data en tiempo real de ArcGIS Online. Velocity utiliza el procesamiento distribuido en la nube para escalar tareas, lo que le permite ingerir, visualizar, analizar, almacenar y actuar sobre velocidades y volúmenes masivos de datos de sensores de IoT.

Los analistas de SIG, los oficiales de operaciones, los especialistas en activos, los científicos de datos y otros profesionales que trabajan con datos de IoT pueden utilizar Velocity en una variedad de industrias. Por ejemplo, un analista de SIG que trabaja para el departamento de transporte de una ciudad o estado puede usar Velocity para aprovechar los datos de los automóviles conectados. Los sensores de la carretera que reciben datos del vehículo pueden transmitir esas observaciones a Velocity como una señal, lo que permite la visualización en tiempo real de la velocidad, el tráfico y los datos telemáticos. Con esta información, el departamento de transporte puede estar al tanto de los diferentes incidentes y tomar las medidas adecuadas, ya sea abriendo carriles adicionales, creando desvíos o asignando equipos de mantenimiento para limpiar los escombros.

Un administrador de activos que trabaja para una organización de servicios públicos puede usar Velocity para obtener visibilidad de los problemas de la red, los clientes afectados y la ubicación de los equipos de campo. Ingiera lecturas en tiempo real de medidores y sensores inteligentes en su red, incluidas las indicaciones de cortes de energía. Realice análisis en tiempo real de los datos de transmisión para monitorear los incidentes de cortes de energía y envíe notificaciones al administrador de activos o al personal de campo que trabaja cerca para garantizar que la energía se restablezca rápidamente. El análisis de big data se puede aplicar para evaluar los datos históricos de interrupciones en el espacio y el tiempo para ayudarlo a comprender mejor dónde ocurren las interrupciones con mayor frecuencia y por qué. Esto puede ayudar a su organización a reparar o reemplazar equipos defectuosos con anticipación y evitar futuras interrupciones.

Comenzar con Velocity es fácil. En Velocity, puede crear una fuente que le permita ingerir flujos de datos en tiempo real que se pueden visualizar inmediatamente en un mapa web. Al elegir entre los diferentes tipos de feeds, puede conectarse a fuentes externas de datos de observación, como plataformas de IoT, agentes de mensajes y API de terceros & # 8217s. También puede extraer datos de sus capas de ArcGIS, proveedores de servicios en la nube de IoT como Azure IoT y AWS IoT, y sistemas de mensajería como Kafka, MQTT y RabbitMQ.

A medida que los datos fluyen hacia Velocity, puede diseñar análisis en tiempo real que le permitan realizar el procesamiento y análisis de los mensajes individuales a medida que se reciben. Los análisis en tiempo real se utilizan a menudo para transformar datos, geovallas y detección de incidentes. Los resultados del análisis pueden almacenarse en una capa de características nueva o existente, enviarse como un correo electrónico a las partes interesadas clave o escribirse en sistemas de mensajería de terceros como Kafka o RabbitMQ.

Mientras que la analítica en tiempo real procesa la transmisión de datos a medida que se reciben, la analítica de big data le permite cargar datos existentes desde una fuente y realizar análisis y procesamiento por lotes sobre espacio y tiempo en los datos almacenados. El análisis de macrodatos se usa generalmente para resumir observaciones, realizar análisis de patrones y detección de incidentes. El análisis de big data se puede configurar para que se ejecute una vez o se puede programar para que se ejecute de forma recurrente.

Cuando se ejecutan análisis de big data y en tiempo real, los resultados se envían a una salida. Una salida es un resultado o una acción que se tomará como paso final en una analítica de big data o en tiempo real. El análisis puede emitir datos a una variedad de destinos diferentes, incluido el almacenamiento de datos en una capa de características nueva o existente, el envío de datos a una capa de transmisión, el envío de un correo electrónico, la escritura en tiendas en la nube como Amazon S3 y la inserción en sistemas IoT de terceros. para la activación del dispositivo.

Para obtener acceso a Velocity, necesitará una licencia de Velocity para su suscripción a ArcGIS Online, que incluye suficiente capacidad de procesamiento y almacenamiento para múltiples casos de uso de seguimiento y monitoreo. No se requiere ninguna infraestructura o configuración del sistema y no hay límite para la cantidad de usuarios. Cualquier miembro de su organización con un tipo de usuario de Creador o superior puede obtener acceso a Velocity y comenzar inmediatamente a crear feeds, análisis de macrodatos y resultados en tiempo real.

Puede obtener más información sobre Velocity en nuestra página de productos. Visite la página de Recursos para acceder a videos de productos, lecciones rápidas, documentación y más.


Crear un localizador de direcciones compuesto

Un localizador de direcciones compuesto consta de dos o más localizadores de direcciones individuales y / o servicios de geocodificación. Cuando las direcciones se codifican geográficamente con el localizador de direcciones compuesto, se comparan automáticamente con cada uno de los localizadores y servicios de direcciones individuales. El localizador de direcciones compuesto solo almacena referencias a los localizadores de direcciones participantes y los servicios de geocodificación; no contiene la información de direcciones, índices ni datos reales de los localizadores individuales.

Los localizadores de direcciones compuestos se pueden crear en cualquier espacio de trabajo, como una geodatabase o una carpeta de archivos. Aunque no es necesario que guarde el localizador de direcciones compuesto en el mismo espacio de trabajo que los localizadores de direcciones participantes, es una buena práctica hacerlo, ya que administrar y distribuir localizadores de direcciones compuestos es más fácil.

    o identificar localizadores de direcciones o servicios de geocodificación existentes
  1. utilizando la herramienta Crear localizador de direcciones compuesto para especificar los localizadores de direcciones participantes
  2. mapeo de los campos de dirección de entrada
  3. definir los criterios de selección (opcional)
  4. especificando el nombre del localizador de direcciones compuesto de salida.

Para construir un localizador de direcciones compuesto, comience con los localizadores de direcciones existentes. Mientras se encuentra en las fases iniciales de construcción de su localizador de direcciones compuesto, debe planificar su proceso de búsqueda. Por ejemplo, puede buscar primero un localizador de direcciones que contenga datos de carreteras locales y luego, si no aparecen resultados satisfactorios, puede hacer que la dirección busque un localizador de direcciones que contenga carreteras estatales o nacionales. Por último, es posible que desee utilizar un localizador de direcciones que busque una zona específica, como un código postal o una ciudad.

Al crear un localizador de direcciones compuesto, es posible que desee especificar qué localizadores de direcciones se utilizan en función de los valores de los campos de direcciones de entrada. Por ejemplo, si su localizador de direcciones compuesto utiliza un localizador de direcciones estándar que contiene datos de carreteras para una ciudad específica, es posible que desee filtrar cualquier dirección que no tenga ese nombre de ciudad en particular. El uso de criterios de selección descalificará a los localizadores de direcciones participantes que no cumplan con los criterios en una dirección en particular para que el proceso de codificación geográfica sea más eficiente. Si no se especifica ningún criterio de selección, las direcciones se codificarán geográficamente con todos los localizadores de direcciones participantes cuando la dirección se busque de forma interactiva, por ejemplo, desde el cuadro de diálogo Buscar.

Los criterios de selección se utilizan cuando se geocodifica una tabla de direcciones. No se aplican al buscar direcciones en una entrada de una sola línea en ArcMap.

Los siguientes pasos muestran cómo crear un localizador de direcciones compuesto:

  1. Abra el cuadro de diálogo Crear localizador de direcciones compuesto mediante un comando de menú contextual o una herramienta de geoprocesamiento.
    • Para abrir el cuadro de diálogo usando un comando del menú contextual, haga clic con el botón derecho en una carpeta de archivos o una geodatabase en ArcCatalog o la ventana del Catálogo de ArcMap, apunte a Nuevo, luego haga clic en Localizador de direcciones compuesto.
    • Para abrir el cuadro de diálogo con una herramienta de geoprocesamiento, busque la caja de herramientas Geocodificación en la ventana Catálogo en ArcMap o ArcCatalog y haga doble clic en la herramienta Crear localizador de direcciones compuesto.

Se abre el cuadro de diálogo Crear localizador de direcciones compuesto.

Se abre el cuadro de diálogo Localizadores de direcciones.

Cuando se agrega un localizador de direcciones participante al cuadro de diálogo, se le asigna automáticamente un nombre, como se muestra en la columna Nombre. En el proceso de geocodificación de una tabla de direcciones, el nombre del localizador de direcciones individual con el que se geocodificó la dirección se almacena como un atributo en la clase de entidad de salida. Opcionalmente, puede hacer clic en el nombre y cambiarlo. El nombre no puede contener espacios ni símbolos especiales. La longitud máxima del nombre es de 14 caracteres.

El orden en el que se enumeran los localizadores de direcciones en Localizadores de direcciones participantes determina el orden en el que se utilizan en el proceso de codificación geográfica. El localizador de direcciones en la parte superior de la lista se utilizará primero, y así sucesivamente.

Cada localizador participante puede especificar un conjunto diferente de campos de entrada para la codificación geográfica. Cuando agrega los localizadores de direcciones participantes al cuadro de diálogo, los campos de entrada se crean y mapean automáticamente. Los campos y el contenido de los campos son generados por los localizadores de direcciones participantes. Cada uno de los campos de entrada únicos se enumera en la sección Mapa de campo, y cuando se expande, verá una lista de todas las ocurrencias de los campos de entrada (subcampos) para cada localizador de direcciones participante. Estos campos son los campos de entrada para el localizador de direcciones compuesto.

Puede revisar las asignaciones de campo y decidir si necesita modificar la configuración. El localizador compuesto crea campos de entrada con algunos nombres y propiedades de campo predeterminados. Los nombres de campo Dirección, Ciudad, Estado y Código Postal que se muestran en la siguiente ilustración son los nombres llenados por el primer localizador participante, Atlanta, agregado al cuadro de diálogo. Cuando el localizador US_Street_Addr se agrega posteriormente, llena un nuevo campo único llamado ZIPCode. Dado que el campo ZIPCode debe ser el mismo que ZIP, el subcampo US_Street_Addr.ZIP debe mapearse o reagruparse en el campo de entrada ZIP. El siguiente paso describe cómo mover un subcampo de localizador participante a un campo de entrada diferente como parte del proceso de mapeo de campos.

Revise los campos de entrada de cada localizador de direcciones participante y determine el total de campos de entrada para el localizador de direcciones compuesto. Estos campos se muestran en el cuadro de diálogo Geocodificar direcciones como campos de entrada para el localizador de direcciones compuesto.

El mapeo de campo puede implicar mover o reagrupar un campo de entrada del localizador participante al campo de entrada apropiado para el localizador compuesto. Para hacerlo, seleccione el subcampo del localizador participante que desea mover y, manteniendo presionado el botón izquierdo del mouse, arrastre el subcampo a la lista de campos correspondiente o use la flecha hacia arriba o flecha hacia abajo para mover el subcampo.

Una vez que termine de asignar los campos, si necesita eliminar un campo que ya no se usa, seleccione el campo que desea eliminar y haga clic en el botón Eliminar .

El localizador compuesto crea campos de entrada con algunos nombres y propiedades de campo predeterminados. Cada campo contiene un nombre de alias, es decir, el nombre que se mostrará en el cuadro de diálogo Geocodificar direcciones. Puede modificar las propiedades del campo. Haga clic con el botón derecho en el nombre del campo y haga clic en Propiedades en el menú contextual para abrir el cuadro de diálogo Agregar campo de entrada y poder editar las propiedades.

Si necesita crear un nuevo campo de entrada para el localizador compuesto, siga los subpasos a continuación:

  1. Haga clic en el botón Agregar para abrir el cuadro de diálogo Agregar campo de entrada.
  2. Escriba el nombre del campo de dirección de entrada en el cuadro de texto Nombre. El nombre no debe contener espacios ni símbolos especiales. La longitud máxima del nombre es de 32 caracteres.
  3. Edite el cuadro de texto Alias ​​si desea cambiar el nombre que se mostrará en el cuadro de diálogo Geocodificar direcciones. El nombre de alias puede contener espacios o símbolos especiales.
  4. Especifique el tamaño (en caracteres) del campo de entrada.
  5. Especifique si el campo de entrada es un campo obligatorio al geocodificar una tabla de direcciones utilizando la casilla de verificación proporcionada.
  6. Haga clic en Aceptar . Esto cierra el cuadro de diálogo Agregar campo de entrada y agrega el campo a la lista de nombres de campo.
  7. Una vez creado el nuevo campo, puede arrastrar el subcampo del localizador participante a este nuevo campo de entrada o usar la flecha hacia arriba o flecha hacia abajo para mover los subcampos.

La configuración de los criterios de selección se habilita después de que se completan las asignaciones de campo. Solo se admite un criterio de selección para cada localizador de direcciones participante.

  1. Seleccione un localizador de direcciones participante para el que desee especificar criterios de selección.
  2. Haga clic en la casilla de la columna Criterios de selección junto al localizador de direcciones participante. Haga clic en el botón de puntos suspensivos para abrir el cuadro de diálogo Especificar criterios de selección de localizador.
  3. Defina los criterios de selección para el localizador de direcciones usando los botones disponibles o ingresando la información en el cuadro de texto. Si una dirección de entrada no cumple con los criterios, la dirección no se compara con este localizador de direcciones.
  4. Haga clic en Aceptar . Repita este proceso para otros localizadores de direcciones para los que desee especificar criterios de selección.

En lugar de utilizar el cuadro de diálogo Especificar criterios de selección de localizador, también puede escribir la expresión, como "Ciudad" = 'Atlanta', en el cuadro de texto.

Para obtener las mejores prácticas y un mejor rendimiento de la codificación geográfica, se recomienda que los localizadores se almacenen en una carpeta de archivos en lugar de en una geodatabase.

El localizador de direcciones compuesto se guarda en el espacio de trabajo que seleccionó cuando finaliza el proceso y se agrega al mapa si inició el proceso desde ArcMap.

Licencia:

Un localizador de direcciones compuesto se puede publicar como un servicio de geocodificación utilizando ArcGIS for Server. Esto requiere una licencia de ArcGIS for Server.

Precaución:

Al seleccionar localizadores de direcciones participantes, puede optar por hacer referencia a otro localizador de direcciones compuesto. Sin embargo, asegúrese de no hacer bucles en los localizadores de direcciones. Por ejemplo, si el localizador de direcciones compuesto A utiliza un localizador de direcciones compuesto B como localizador de direcciones participante y localizador de direcciones compuesto B utiliza un localizador de direcciones compuesto A como localizador de direcciones participante, se crea un bucle de repetición y la codificación geográfica fallará.

El número máximo de localizadores de direcciones participantes en un localizador compuesto es 30, pero se recomienda no usar más de 10, de lo contrario, la codificación geográfica puede ser significativamente más lenta.


El ciclo de vida del proyecto

El proceso del proyecto comienza con la planificación y se extiende a través del diseño de alto nivel, la ingeniería de detalle y la construcción. El trabajo en equipo entre la oficina y las fuerzas de campo es fundamental para un proceso fluido y rentable. La información correcta según lo construido alimenta los esfuerzos de ventas de las organizaciones y las prácticas de calificación del servicio. Todas estas funciones pueden capitalizar en la misma plataforma de datos y SIG: ArcGIS.

La información juega un papel clave durante todo el ciclo de vida del proyecto. ArcGIS va más allá de un mapeo poderoso para unificar los datos necesarios. Una red de comunicaciones moderna es compleja. La ingeniería confiable se basa en modelos detallados y reglas de arquitectura de la red que reflejan el mundo real. Se basa en visualización y análisis de vanguardia. Estos comunican compensaciones y decisiones de ingeniería. El diseño de redes que admitan servicios de red tanto inalámbricos como fijos exige una coordinación fluida y una colaboración clara entre los departamentos y los contratistas.

ArcGIS le permite ver y rastrear fácilmente todos los proyectos de diseño y sus fases desde la planificación hasta la construcción. El peor escenario que puede suceder es que dos diseños ocurran en la misma ubicación y se produzcan esfuerzos duplicados que podrían haberse evitado utilizando una herramienta de seguimiento de proyectos basada en GIS para administrar y ver fácilmente todos los proyectos.


Plan de recuperación y resiliencia ante desastres de JumpCloud

La plataforma Directory-as-a-Service® de JumpCloud se encuentra a menudo en el centro de la infraestructura de TI de una organización. El servicio de directorio basado en la nube de JumpCloud conecta las identidades de los usuarios con los sistemas, aplicaciones y redes a las que se debe acceder.

Como servicio basado en la nube, la cuestión de la disponibilidad es importante. JumpCloud se esfuerza por lograr una disponibilidad del 100%. Por supuesto, como con cualquier servicio de TI, existe la posibilidad de errores, fallas u otros problemas que pueden causar tiempo de inactividad. JumpCloud tiene como objetivo ser resistente frente a cualquier cantidad de desafíos de redes, infraestructura, físicos u otros.

JumpCloud utiliza muchas capas de defensa, monitoreo y automatización para garantizar que su infraestructura esté altamente disponible. La infraestructura de JumpCloud se distribuye en varias zonas de disponibilidad y regiones geográficas. Los datos también se almacenan en varias zonas y regiones de disponibilidad. Esta arquitectura se centra en prevenir una falla dentro de cualquier región o zona.

Todos los datos se respaldan periódicamente en un formato cifrado. Estas copias de seguridad cifradas se almacenan en varias ubicaciones seguras para garantizar la disponibilidad en caso de desastre.

JumpCloud aprovecha las herramientas de automatización de la configuración para aprovisionar y administrar su infraestructura. En el caso de un desastre en nuestro proveedor de servicios en la nube, JumpCloud puede aprovisionar inmediatamente una nueva infraestructura a través de nuestra herramienta de automatización de configuración en un lugar no afectado. proveedor de nube región o zona. Si es necesario, los datos se restaurarán a partir de los datos de respaldo cifrados.

Varios de nuestros servicios tienen una resiliencia inherente incorporada en su arquitectura. Nuestra plataforma de autenticación nativa basada en agentes para Windows®, Linux® y Mac® OS X no se vería afectada por una interrupción generalizada de la plataforma JumpCloud. Los usuarios continuarían accediendo a sus dispositivos como lo harían normalmente con sus credenciales actuales.

La disponibilidad de LDAP y RADIUS está aún más dispersa. JumpCloud ha construido una red global de nodos "perimetrales" que operan de forma autónoma desde la infraestructura central de JumpCloud. JumpCloud aprovecha múltiples proveedores de servicios en la nube con infraestructura ubicada en una variedad de geografías diferentes. Si bien esto es principalmente para la resistencia y el máximo tiempo de actividad, también sirve para aumentar el rendimiento de nuestra plataforma para nuestros clientes en todo el mundo.

Si por alguna razón la infraestructura central de JumpCloud experimentara una interrupción, estos sistemas continuarían funcionando de manera autónoma. Los sistemas y aplicaciones de nuestros clientes pueden continuar autenticándose en estos servidores de borde a través de LDAP y RADIUS de forma normal. La capacidad de realizar cambios en los datos se interrumpiría mientras se recuperaba la infraestructura de gestión, pero los datos existentes seguirían estando disponibles en estos servidores de borde.

JumpCloud aprovecha múltiples soluciones de monitoreo, así como herramientas de monitoreo integradas internamente. Estas herramientas están destinadas a detectar cualquier problema de disponibilidad o rendimiento lo más rápido posible. La infraestructura de monitoreo de JumpCloud alerta al personal apropiado, quien luego puede investigar cualquier problema y tomar las medidas adecuadas. JumpCloud también aprovecha un protocolo de escalamiento en situaciones en las que un problema no se puede resolver o plantea un problema importante para el rendimiento continuo de nuestra plataforma.


Identificar una configuración adecuada de dispositivos, software e infraestructuras en el contexto de los requisitos del usuario es fundamental para el éxito de la entrega de aplicaciones de IoT. Dado que las configuraciones posibles pueden ser numerosas y no todas las configuraciones son válidas, un modelo de representación del conocimiento de la configuración puede proporcionar configuraciones listas para usar basadas en los requisitos de IoT. Combinando un modelo de este tipo en el contexto de un escenario orientado al usuario determinado, es posible automatizar la recomendación de soluciones para la implementación y la evolución a largo plazo de las aplicaciones de IoT. Sin embargo, en el contexto de las tecnologías Cloud / Edge, que en sí mismas pueden exhibir importantes posibilidades de configuración que también son de naturaleza dinámica, se requiere un enfoque más unificado. Presentamos IoT-CANE (sistema de recomendación sensible al contexto) como un enfoque unificado. IoT-CANE incorpora un modelo conceptual unificado que captura las características de configuración, restricción e infraestructura de Cloud / Edge junto con los dispositivos de IoT. El éxito de IoT-CANE se evalúa a través de un estudio de caso de usuario final.

Yinhao Li es un Ph.D. estudiante de la Escuela de Computación de la Universidad de Newcastle, Reino Unido. Sus intereses de investigación incluyen Cloud Computing, Edge Computing e Internet of Things. Anteriormente recibió su M.Sc. en Ciencias de la Computación de la Universidad de Geociencias de China. Comuníquese con él al [email & # 160protected].

Awatif Alqahtani tiene un B.S. y M.S. en Ciencias de la Computación de la Universidad King Saud, Arabia Saudita. Actualmente está trabajando para obtener un doctorado. en la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad de Newcastle, Reino Unido. Sus intereses de investigación incluyen Internet de las cosas, Big Data y acuerdos de nivel de servicio. Comuníquese con ella al [email & # 160protected]

Ellis Solaiman es profesor en la Escuela de Computación de la Universidad de Newcastle. Anteriormente recibió su Ph.D. en Ciencias de la Computación también de la Universidad de Newcastle, donde posteriormente trabajó como investigador asociado y docente. Sus intereses de investigación se encuentran principalmente en las áreas de confiabilidad y confianza en sistemas distribuidos como la nube y el Internet de las cosas. También está interesado en la monitorización automatizada de estos sistemas utilizando tecnologías como Smart Contracts. Es miembro de la Academia de Educación Superior del Reino Unido (FHEA) desde 2016. Comuníquese con él en [email & # 160protected]

Charith Perera es profesor adjunto de Ciencias de la Computación en la Universidad de Cardiff, Reino Unido. El Dr. Perera recibió el B.Sc. (Hons) Licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad de Staffordshire, Stoke-on-Trent, Reino Unido. en 2009 y el Máster en Administración de Empresas (MBA) de la Universidad de Gales, Cardiff, Reino Unido. en 2012. Recibió el Ph.D. Licenciado en Ciencias de la Computación de la Universidad Nacional de Australia, Canberra, Australia. Completó su posdoctorado en la Universidad de Newcastle, Reino Unido y en la Open University, Reino Unido. Anteriormente, estuvo en el Laboratorio de Ingeniería de la Información, Centro de TIC, CSIRO, Australia. Sus intereses de investigación incluyen Internet de las cosas, detección como servicio, infraestructura y arquitecturas, privacidad y seguridad. El Dr. Perera es miembro de ACM e IEEE. Para más detalles: charithperera.net

Prem Prakash Jayaraman Actualmente es investigador en la Universidad Tecnológica de Swinburne, Melbourne. Sus áreas de investigación de interés incluyen Internet de las cosas, computación en la nube, computación móvil, middleware de redes de sensores e Internet semántico de las cosas. Ha sido autor / coautor de más de 50 artículos de investigación en revistas y conferencias internacionales como IEEE Trans. sobre Computación en la Nube, IEEE Áreas seleccionadas en Comunicación, Revista de Ciencias Computacionales, Transacciones IEEE sobre Temas Emergentes en Computación, Sistemas de Computación de Generación Futura, Computación Springer, Revista ACM Ubiquity, Revista IEEE. Es uno de los contribuyentes clave del proyecto Open Source Internet of Things Open IoT que ganó el prestigioso premio Black Duck Rookie of the Year Award en 2013. Ha recibido varios premios, incluidos desafíos de hackathon en la 4ta Conferencia Internacional sobre IoT. (2014) en MIT media lab, Cambridge, MA y IoT Week 2014 en Londres y premio al mejor artículo en HICSS 2016/2017 e IEA / AIE-2010. Anteriormente, fue investigador postdoctoral en CSIRO Digital Productivity Flagship, Australia, de 2012 a 2015.

Rajkumar Buyya es miembro del IEEE, profesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería de Software y director del Laboratorio de Computación en la Nube y Sistemas Distribuidos (CLOUDS) en la Universidad de Melbourne, Australia. También se desempeña como CEO fundador de Manjrasoft, una empresa derivada de la Universidad, que comercializa sus innovaciones en Cloud Computing. Se desempeñó como Future Fellow del Australian Research Council durante 2012-2016. Es autor de más de 525 publicaciones y siete libros de texto, incluido "Mastering Cloud Computing" publicado por McGraw Hill, China Machine Press y Morgan Kaufmann para los mercados indio, chino e internacional, respectivamente. También editó varios libros, incluido "Cloud Computing: Principles and Paradigms" (Wiley Press, EE. UU., Febrero de 2011). Es uno de los autores más citados en ciencias de la computación e ingeniería de software en todo el mundo (índice h = 118, índice g = 225, 72.200+ citas). Recientemente, el Dr. Buyya fue reconocido como “Investigador altamente citado de Web of Science 2016” por Thomson Reuters. Las tecnologías de software para Grid y Cloud Computing desarrolladas bajo el liderazgo del Dr. Buyya han ganado una rápida aceptación y se utilizan en varias instituciones académicas y empresas comerciales en 40 países de todo el mundo. La tecnología Aneka Cloud de Manjrasoft desarrollada bajo su liderazgo ha recibido el "Premio a la innovación de nuevos productos 2010 Frost & amp Sullivan". Recientemente, el Dr. Buyya recibió el “Premio Bharath Nirman” y el “Premio Mahatma Gandhi” junto con medallas de oro por sus logros sobresalientes y extraordinarios en el campo de la tecnología de la información y los servicios prestados para promover una mayor amistad y la cooperación India-Internacional. Se desempeñó como editor en jefe fundador de IEEE Transactions on Cloud Computing. Actualmente se desempeña como coeditor en jefe de Journal of Software: Practice and Experience, que se estableció hace más de 45 años. Para obtener más información sobre el Dr. Buyya, visite su ciberhome: www.buyya.com

Graham Morgan trabaja en el campo de los sistemas distribuidos y creó Game Lab en la Universidad de Newcastle. Game Lab es un laboratorio de investigación y enseñanza que trabaja con la industria de los videojuegos en la gestión optimizada de recursos, juegos en streaming / en red y simulaciones gráficas en tiempo real. Los miembros del laboratorio trabajan regularmente en muchos de los videojuegos más vendidos a nivel mundial. Además de la actividad comercial, ha dirigido investigaciones en una amplia área de temas de sistemas distribuidos, incluido el desarrollo de tecnologías de juegos en tiempo real a gran escala para infraestructuras en la nube y ha aplicado dicho trabajo en el área de la salud digital para la rehabilitación de accidentes cerebrovasculares y terapias cognitivas. Su trabajo ha ganado premios al mejor artículo en las principales conferencias de IEEE y ACM y ha publicado en las principales revistas de IEEE y ACM.


Capturando el viaje de la vida de un activo

La captura de un conjunto completo de información rastreable para un activo requiere un sistema de información con capacidades únicas. Un sistema de registro rastreable debe poder almacenar los siguientes tipos de información sobre un activo:

  • Documentos
  • Fotos
  • Descriptores digitales
  • Localización
  • Representación geoespacial

Para satisfacer las necesidades de un sistema de gas, este sistema de información también debe poder proporcionar esta información al personal de la organización de gas tanto en la oficina como en el campo. Cuando se encuentra en el campo, esta información debe estar disponible si el dispositivo móvil está conectado o funcionando en un estado desconectado. Ese es un orden bastante alto de capacidades. De todos los diferentes tipos de sistemas de información disponibles en la actualidad, solo un SIG tiene la capacidad de almacenar todos estos componentes de información que un activo recopila a lo largo de su vida.

Durante el transcurso de la vida útil de un activo, también se realizarán muchas pruebas e inspecciones. Estos también deben asociarse al activo para el recorrido de la vida del activo. Además, estas inspecciones y pruebas deben estar disponibles para los empleados tanto en la oficina como en el campo. Un técnico de protección catódica de campo no solo debe saber dónde se encuentra un punto de prueba de protección catódica, de qué tipo es y quién lo fabricó, el técnico también debe tener acceso al historial de inspecciones realizadas en el punto de prueba.

Esta es la razón por la que la industria del gas mira cada vez más a su SIG como la base de sus planes para implementar un sistema de registro que satisfaga las necesidades de trazabilidad.


Panel de ArcGIS de la Universidad John Hopkins.

La Universidad Johns Hopkins (JHU) creó un tablero utilizando tecnología Esri con fuentes de datos transparentes. Inmediatamente se volvió viral, y el número de visitantes se disparó a medida que se convirtió en la referencia mundial para la pandemia, mientras que Esri continuó brindando apoyo.

El tablero está estructurado en varios paneles pequeños con énfasis en Total de casos confirmados (Total confirmado), Total de muertes confirmadas (Total de muertes), Total de pacientes recuperados (Total recuperado), Casos confirmados por país o provincia, datos de la última actualización. Desde entonces ha evolucionado para incluir la recuperación total, gráficos en escala logarítmica y otro del incremento diario (nuevas confirmaciones versus nuevas recuperaciones). De esta forma se aclara la evolución y consecuente regresión de nuevos casos.

El tablero se comunica con otros sitios web y páginas web para actualizar sus datos. Algunas de las fuentes de datos para JHU son: OMS (Organización Mundial de la Salud), CDC en los EE. UU., CDC en China, ECDC (Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades), NHC y DXY (un sitio web chino que agrega informes de situación en casi en tiempo real).


La función básica de un conmutador es el puente transparente; para ello, no necesita ninguna dirección MAC propia.

Sin embargo, si necesita hablar con un conmutador, es decir. a conmutador gestionado - entonces ese conmutador requiere una dirección que suele ser una dirección MAC y una dirección IP [*]. STP solo se admite en conmutadores administrados y, además, se requiere que un puente STP tenga una ID de puente que generalmente es idéntica a la dirección MAC de administración.

[*] Un dispositivo de red administrado podría tener una consola en serie que no requiera ningún direccionamiento. Sin embargo, esto solo se usó en dispositivos muy antiguos. Hoy en día, la mayoría de los dispositivos cuentan con administración de red en banda y acceso a la consola fuera de banda.

Sí, si su conmutador admite el protocolo de árbol de expansión (ya sea el protocolo de árbol de expansión heredado, rapid-pvst + o MST), su conmutador tendrá una dirección mac, ya que el protocolo de árbol de expansión usa bridgeID para elegir el puente raíz y el bridgeID consta de la prioridad del puente. , una dirección mac única y una identificación del sistema que es básicamente el número de vlan.

Además, si un conmutador tiene una dirección IP de administración, deberá tener una dirección mac para que las tramas ethernet se puedan reenviar a él en la capa 2.

La dirección MAC utilizada por el algoritmo de árbol de expansión (STA) implementado en un conmutador determinado no pertenece a ninguna de sus interfaces Ethernet. Al menos en las implementaciones de Cisco, esta dirección MAC se conoce como MAC base o MAC universal (quemado) y su propósito es identificar el conmutador en sí, no algunas de sus interfaces Ethernet. Por esta razón, esta dirección MAC está impresa en una etiqueta pegada en la parte posterior del dispositivo.

Puede verificar la MAC base de un dispositivo emitiendo el mostrar versión mando:


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La corriente de la apertura del relé no ingresa al riel Vcc en absoluto. It follows the path shown here:

The stored energy is dissipated in the diode drop and the coil resistance of the relay.

In the Zener diode configuration, the stored energy is dissipated in the full Zener voltage of the diode. V*I is a lot higher power, so the current will fall faster and the relay might open a little faster:

MOVs are different than Zeners, but fulfill a similar circuit function: They absorb energy when the voltage exceeds a certain level. They are used for overvoltage protection, not for precision things like voltage regulators.

The rate at which the magnetic field will collapse in a solenoid, electromagnet, or similar device when power is removed will be proportional to the voltage which is allowed to appear across the device. If one operates a 12-volt solenoid or relay with a push button and no flyback protection, releasing the button may cause hundreds or thousands of volts to appear across the coil until the field collapses because of the large voltage on the coil, however, the field would collapse almost instantly.

Adding a simple catch diode will prevent any significant voltage from appearing on the solenoid or relay when it is released. It will also, however, cause the coil to remain magnetized for much longer than it otherwise would. If it would take 5ms for the magnetic field in a relay coil to reach full strength at 12 volts, it will take about 17 times that long, (i.e. 85ms) for it to dissipate through a catch diode. In some situations, that could be a problem. Adding some other circuitry to drop voltage can allow the coil to de-energize much faster.

BTW, if one is switching many 12V relays frequently, I would expect that one could save a fair amount of energy by having the clamp diodes charge a cap and then taking energy from that cap for some other purpose. I'm not sure whether or where that's done, but in something like a pinball machine it would seem like it might be a useful concept.


Ver el vídeo: Install ArcGIS with license and crack (Octubre 2021).