Большое озеро: фото и отзывы — НГС.ТУРИЗМ

Содержание

фото и отзывы — НГС.ТУРИЗМ

Показать карту Скрыть карту Озеро Большое

Озеро Большое находится в Шарыповском районе. Водоем располагается на восточном предгорье Кузнецкого Алатау. В 40 км к западу стоит г. Ужур. Озеро окружают невысокие горные хребты, холмы, а также равнины.

Озеро Большое не просто так получило свое название, ведь это самое крупное пресное озеро на юге Красноярского края.

Водоем имеет слегка изогнутую форму. Он протянулся с севера на юг на пятнадцать километров. Площадь водной поверхности составляет примерно 34 км².

В 19 веке русские переселенцы прозвали озеро Божьим, хотя местные считали Большое и Малое озеро (находящееся в 1,5 км от него) единым водоемом и называли его Тенгерикуль (с татарского «Поднебесное озеро») или Тегирголь (с хакасского «Небесное озеро»). Похоже, в прошлом это место считалось священным.

Доказательство тому — найденные археологами курганы Тагарской культуры, святилища, а также редко встречающиеся захоронения.

В наши дни озеро Большое иногда называют Парным, по названию расположенного здесь населенного пункта.

Озеро Большое практически граничит с Чебаково-Балахтинской котловиной. На западном берегу разросся густой лес, а на восточном владычествует степь. В водоем впадают несколько родников. Большое — проточное озеро (ежесекундно оно теряет до 30л воды!).

Берега озера красивые, песчаные, иногда песчано-илистые. Дно ровное, плавно спускающееся к центральной части (глубина порядка 29 м). Озеро прекрасно подходит для пляжного отдыха. Вода в водоеме пресная и очень прозрачная. Летом она к тому же очень теплая (температура у поверхности достигает +25°).

Озеро также приглянется рыбакам. Здесь в изобилии водятся окунь, щука, сорога и карась. В последние два десятилетия проводится активная работа по искусственному зарыблению водоема. Поэтому сейчас в озере появились и пелядь, лещ, сига, а также омуль.

Окрестности озера заселены людьми уже очень давно, но в последние несколько лет Большое стало особенно популярным у отдыхающих. Здесь появились базы отдыха (Озеро Парное, кемпинг «Березки»), а также на берегу «выросло» несколько коттеджей. Летом на озере собираются сотни людей! И уютные песчаные пляжи гостеприимно принимают каждого.

Отличительной особенностью водоема является отсутствие признаков старения. Озеро находится в полном расцвете сил и готово долго служить людям при заботливом уходе. Здесь можно безбоязненно строить базы отдыха, рыбачить, брать воду для хоз. нужд, не опасаясь истощить Большое озеро. Однако, к сожалению, планом по сохранению природных богатств водоема в настоящее время никто не занимается.

Как добраться до озера:
По трассе М-54 «Енисей», по дороге Ужур — Парное

По трассе М-53 «БАЙКАЛ», Красноярск — Ачинск — Шарыпово — Парное.
Добраться из г. Шарыпово через п.п. Усть-Парная и Косые Ложки, приблизительно 20-25 километров до указателя «Деревня Парная».

Или из г. Ужура мимо п.п. Красное озеро и Ораки.

Подробное описание озера Большое

160 просмотров за ноябрь, 273 за октябрь, 58310 всего » data-postfix=»

«>

Сплав в Маслянино
Никоново-Легостаево 5 дней плыть?
Костя Кошкин, 05.10.22 16:57 Сообщений: 18
Ищем попутчиков ТУТ!
Едем в начале сентября в Актру. Ищем попутчиков на транфер из Курая в альплагерь. Потом обратно. Ориентировочно, 1-3 сентября — наверх, 6-8 — вниз.
mwalker, 14.08.22 12:44 Сообщений: 605
Джипы на метео Каратюрек (2600 м над уровнем моря)
На метео Каратюрек (2600м, самая высокогорная метео в России) 25 июля поднялись ребята с Н-ска на 5 машинах.
Михаил_Елена, Сообщений: 0

озеро Большое Шарыповский район Красноярский край

Пожалуй единственное озеро в нашем районе, удостоившееся чести иметь столько имён: Божье-Большое, Тенгерикуль-Поднебесное, Улугголь-Большое, Тигирголь-Небесное. С течением времени эти имена сменяли друг друга, но наиболее точный смысловой перевод дали русские первопроходцы, ходившие послами к енисейским киргизам в начале семнадцатого года. В наше время мы знаем это озеро под именем Большое, хотя, наверное, именно Божье звучит не только более красиво, но и более правдиво. Ибо поистине это Божье чудо! Причудливым серпом, с севера на юг, на 12 км, раскинулась гладь воды площадью 3277 га, что оправдывает название Большое. Разнообразнейший ландшафт окружает этот водоем. С запада бесчисленные сопки, утопающие в лесах, с востока живописные долины с цветочными лугами и пашнями, где местами встречаются древние захоронения, которые бережно обходят стороной трактора и комбайны, а с юга знаменитый Каратагский хребет, словно слоеный пирог, возвышается он своими выступами над берегом озера. Достопримечательностью Большого-Божьего, конечно-же является полуостров “Стрелка”, который будто стрела врезается в водную гладь и почти что разделяет ее на две не равные части. Покрытое лесным массивом, в прошлом культовое место, привлекает к себе ценителей красоты. Место — где стоит побывать! Весь этот контраст создает неизгладимое впечатление и ощущение свободы, полета и единения с природой нашей неповторимой Сибири! На северном берегу и частично на восточном, располагается село Парная. Ну и конечно бесчисленные базы, лагеря, пляжи, все это в изобилии есть почти по всему периметру озера. В разгар сезона берега буквально превращаются в густонаселенные городки отдыхающих, и всем находится место, озеро то действительно большое. Удивительны не только окрестности этого Божьего чуда, но и его подводный мир. Глубина местами 9, а где то и 29 метров. Вода проточная и прозрачная, в озеро впадают несколько ручьев и родников, а также речка, вода которой перетекает из озера Малого, расположенного в полутора километрах южнее. А в северной части вытекает речка Парная. Кстати по ошибке некоторые называют и озеро этим именем, не делайте так, особенно в присутствие местных жителей, они этого очень не любят. Ну а во всем остальном это очень приветливые и добрые люди, которые с удовольствием предложат вам дрова, рыбу, зелень, в общем, всё, чем богаты. Так что с этим тут проблем нет. Связь работает, магазины, терминалы и банкоматы, все это есть. Дороги хорошие, вдоль восточного берега трасса полностью асфальтирована. Кстати, именно по этой дороге можно доехать до села с одноименным названием «Большое озеро», которое расположено на южном берегу, и проехав через этот населенный пункт, вы доберетесь до озер Малое и Круглое. О них читайте в отдельных очерках посвященных этим водоемам. А все три озера, в народе красиво называются Небесными.
Приезжайте, наслаждайтесь, отдыхайте! Но в тоже время, цените и берегите эту красоту. Оставляйте, пожалуйста, места отдыха после себя, чистыми. Не вырубайте окрестные деревья и уважайте других отдыхающих. Сибирь достойна бережного отношения к себе и данные нам Богом чудеса должны увидеть наши потомки!

Добро пожаловать на озеро Большое-Божье!!!

Знакомство со столами BigLake | BigQuery

Этот документ содержит обзор BigLake и предполагает знакомство с с таблицами базы данных и управлением идентификацией и доступом (IAM). Чтобы научиться работать с Таблицы BigLake см. в следующих разделах:

Запрос к облачному хранилищу с использованием таблиц BigLake
Запрос данных AWS
Запрос данных Azure

Таблицы BigLake позволяют запрашивать структурированные данные в внешние хранилища данных с делегированием доступа. Делегирование доступа отделяет доступ к таблице BigLake от доступа к основное хранилище данных. Ан внешнее соединение связанный с учетной записью службы, используется для подключения к хранилищу данных. Потому что учетная запись службы обрабатывает получение данных из хранилища данных, у вас есть только чтобы предоставить пользователям доступ к столу BigLake. Это позволяет вам применять мелкозернистая безопасность на уровне таблицы, в том числе уровень строки и безопасность на уровне столбца. За Таблицы BigLake на основе Cloud Storage, вы также можете использовать динамическое маскирование данных.

Поддерживаемые хранилища данных

Вы можете использовать таблицы BigLake со следующими хранилищами данных:

Amazon S3 с помощью BigQuery Omni
Azure Storage с помощью BigQuery Omni
Облачное хранилище

Поддержка временных таблиц

Таблицы BigLake на базе Cloud Storage могут быть временными или постоянный.

Таблицы BigLake на основе AWS S3 или Azure Storage должен быть постоянным.

Несколько исходных файлов

Вы можете создать таблицу BigLake на основе нескольких внешних данных источники при условии, что эти источники данных имеют одинаковую схему.

Соединения

Таблицы BigLake на основе Cloud Storage могут быть присоединился к другие таблицы BigQuery, тема к соображениям местоположения. Таблицы BigLake на основе AWS S3 или Azure Storage не может быть присоединен к другим таблицам.

Connectors

Вы можете получить доступ к данным в таблицах BigLake на основе Облачное хранилище от других инструментов обработки данных с помощью Коннекторы BigQuery. Например, вы можете получить доступ к данным в таблицах BigLake из Апач Спарк, Трино или Престо. API BigQuery Storage применяет политики управления на уровне строк и столбцов для всех доступ данных к таблицам BigLake, в том числе через коннекторы.

Например, на следующей диаграмме показано, как API хранилища BigQuery позволяет пользователям получать доступ к авторизованным данным с помощью механизмов запросов с открытым исходным кодом, таких как Apache Spark:

Таблицы BigLake в хранилищах объектов

Для администраторов озера данных BigLake позволяет устанавливать доступ управление таблицами, а не файлами, что дает вам более тонкие параметры при настройке доступа пользователей к данным в озере данных.

Поскольку таблицы BigLake в хранилищах объектов предназначены для упрощения модель доступа для таблиц, подключенных к хранилищам объектов, мы рекомендуем использование таблиц BigLake для создания и поддержания соединений с этими хранилища объектов.

Вы можете использовать внешние таблицы в тех случаях, когда управление не является обязательным требованием или для специального обнаружения данных и манипулирования ими.

Ограничения

Таблицы BigLake в хранилищах объектов подлежат такому же ограничения, такие как таблицы BigQuery. Для получения дополнительной информации см. квоты.
BigLake не поддерживает учетные данные с пониженной областью действия из Аутентификация персонального кластера Dataproc. В качестве обходного пути, чтобы использовать кластеры с персональной аутентификацией кластера, вы необходимо ввести ваши учетные данные, используя пустую границу доступа к учетным данным с --access-boundary=<(echo -n "{}") флаг. Например, следующее Команда включает сеанс распространения учетных данных в проекте с именем myproject
для кластера с именем mycluster :
```
Кластеры gcloud dataproc enable-personal-auth-session \
    --region=нас \
    --project=мой проект \
    --access-boundary=<(echo -n "{}") \
    мой кластер
 
```
Внимание! Использование пустой границы доступа к учетным данным удаляет один уровень защиты от атак через украденные учетные данные из Кластеры данных. Украденные учетные данные имеют больший радиус поражения без понижения.
В качестве альтернативы можно отключить аутентификацию персонального кластера. и используйте учетную запись службы виртуальной машины (VM) Dataproc в качестве прокси для групп пользователей.
Таблицы BigLake доступны только для чтения. Вы не можете изменить Таблицы BigLake с использованием операторов DML или других методов.
Столы BigLake поддерживают следующие пять форматов:
- Авро
- CSV
- JSON
- ОРЦ
- Паркет
API хранилища BigQuery недоступен в других облачных средах, таких как AWS и Azure.

Модель безопасности

Это руководство предназначено для следующих организационных ролей:

Администраторы озера данных. Эти администраторы обычно управляют Политики управления идентификацией и доступом (IAM) для корзин облачного хранилища и объекты.
Администраторы хранилища данных. Эти администраторы обычно создавать, удалять и обновлять таблицы BigLake. Хранилище данных администратору нужно следующее Роли ИАМ:
- Администратор BigQuery или владелец данных BigQuery
- Администратор подключения BigQuery
Аналитики данных. Аналитики обычно имеют роль пользователя BigQuery и могут читать данные и выполнять запросы.

Администраторы озера данных несут ответственность за предоставление прав на чтение соединения, которыми управляют администраторы хранилища данных. В свою очередь хранилище данных администраторы определяют столы BigLake, устанавливают соответствующий доступ элементы управления (такие как безопасность столбцов и строк) и совместное использование BigLake таблицы с аналитиками данных.

Внимание: Аналитики данных должны , а не иметь следующий:

Возможность чтения объектов напрямую из Cloud Storage (см. Хранилище роль Object Viewer IAM), которая позволяет аналитикам данных обходить контроль доступа, установленный администраторами хранилища данных.
Возможность привязки таблиц к соединениям (например, соединение BigQuery администратор).
В противном случае аналитики данных могут создавать новые таблицы BigLake, которые не имеют каких-либо средств контроля доступа, что позволяет обойти средства контроля, установленные данными администраторы склада.

Таблицы BigLake с Analytics Hub

Таблицы BigLake совместимы с Analytics Hub. Наборы данных, содержащие таблицы BigLake, могут быть опубликованы как Списки Analytics Hub. Подписчики Analytics Hub могут подписаться на эти списки, которые предоставляют доступный только для чтения набор данных, называемый связанным набор данных , в их проект. Подписчики могут запрашивать все таблицы в связанном наборе данных, включая все Столы БигЛейк. Дополнительные сведения см. в разделе Подписка на листинг.

BigQuery ML с таблицами BigLake

Вы можете использовать BigQuery ML для обучения и запускайте модели на BigLake в Cloud Storage.

Столы BigLake с Cloud DLP

Cloud Data Loss Prevention (DLP) сканирует ваши столы BigLake для выявления и классификации конфиденциальных данных. Если обнаружены конфиденциальные данные, Преобразования деидентификации Cloud DLP могут замаскировать, удалить или иным образом скрыть эти данные.

Что дальше

Узнайте, как запрос облачного хранилища.
Узнайте о запросах данных в AWS S3.
Узнайте о запросах данных в Azure.
Узнайте, как создавать проверки качества данных с помощью Dataplex.

Объединение озер и хранилищ данных с помощью BigLake, теперь общедоступного

Объем данных продолжает расти, и они все больше распределяются по озерам, хранилищам, облакам и файловым форматам. Поскольку все больше пользователей требуют больше вариантов использования, традиционный подход к созданию инфраструктуры перемещения данных становится трудно масштабируемым. Чтобы раскрыть весь потенциал данных, необходимо разрушить эти разрозненные хранилища, что становится все более приоритетной задачей для предприятий.

Ранее в этом году мы анонсировали BigLake, механизм хранения, который расширяет инновации в хранилище BigQuery для открытых форматов файлов, работающих в общедоступных облачных хранилищах объектов. Это позволяет клиентам создавать безопасные многооблачные озера данных с открытыми форматами файлов. BigLake предоставляет согласованные, детализированные элементы управления безопасностью для Google Cloud и механизмов запросов с открытым исходным кодом для взаимодействия с данными. Сегодня мы рады объявить об общедоступной версии BigLake и наборе новых возможностей, которые помогут вам создать дифференцированную платформу данных.

«Мы используем GCP для создания и расширения одной из крупнейших систем управления рисками на улице. В ходе нескольких тестов мы увидели большой потенциал и масштабы BigLake. Это один из продуктов, который может поддержать наше путешествие в облако и обеспечить будущее приложения. эффективность», - Скотт Кондит, директор по управлению рисками Deutsche Bank.

Создайте с помощью BigLake распределенное озеро данных, охватывающее склады, хранилища объектов и облака. ОРЦ и Авро. Таблицы BigLake — это новый тип внешних таблиц, которыми можно управлять аналогично таблицам хранилища данных. Администраторам не нужно предоставлять конечным пользователям доступ к файлам в хранилищах объектов, а вместо этого управлять доступом на уровне таблицы, строки или столбца. Эти таблицы можно создать с помощью механизма запросов по вашему выбору, например BigQuery или механизмов с открытым исходным кодом, использующих коннектор BigLake. После создания этих таблиц таблицы BigLake и BigQuery можно централизованно обнаруживать в каталоге данных и управлять ими в масштабе с помощью Dataplex.

BigLake расширяет API хранилища BigQuery до хранилищ объектов, чтобы помочь вам построить архитектуру с несколькими вычислениями. Коннекторы BigLake основаны на API хранилища BigQuery и позволяют Google Cloud DataFlow и механизмам запросов с открытым исходным кодом (таким как Spark, Trino, Presto, Hive) запрашивать таблицы BigLake, обеспечивая безопасность. Это устраняет необходимость перемещать данные в конкретный вариант использования обработчика запросов, а безопасность необходимо настраивать только в одном месте и применять везде.

«Мы используем GCP для разработки решений для озера данных для наших клиентов и преобразования их цифровой стратегии для создания предприятия, управляемого данными. Компания Biglake очень важна для наших клиентов, чтобы быстро осознать ценность аналитических решений за счет сокращения необходимости создания ETL. конвейеров и сократить время выхода на рынок. Функции производительности и управления BigLake позволили нашим клиентам использовать множество вариантов использования озер данных». - Сурит Бхурат, член учредительного совета - Synapse LLC

BigLake открывает новые варианты использования с помощью Google Cloud и механизмов запросов OSS

Во время предварительного просмотра мы увидели, что большое количество клиентов используют BigLake различными способами. Вот некоторые из наиболее популярных вариантов использования:

Создание безопасных и управляемых озер данных для рабочих нагрузок с открытым исходным кодом управляемые и производительные озера данных на GCS. Таблицы BigLake в GCS обеспечивают точную безопасность, управление таблицами (по сравнению с предоставлением доступа к файлам), лучшую производительность запросов и интегрированное управление с помощью Dataplex. Эти характеристики доступны для нескольких механизмов запросов OSS при использовании коннекторов BigLake.

"Для поддержки нашей организации, управляемой данными, Wizard нуждается в решении для озера данных, которое использует открытые форматы файлов и может расширяться в соответствии с нашими потребностями. BigLake позволяет нам создавать и запрашивать открытые форматы файлов, масштабироваться в соответствии с нашими потребностями и ускорять наше аналитическое открытие. Мы с нетерпением ждем расширения наших вариантов использования с будущими функциями BigLake», — Рич Арчер, старший инженер по данным — Wizard

Устранение или сокращение дублирования данных в хранилищах данных и озерах — Клиенты, использующие GCS и управляемое хранилище BigQuery, должны были предварительно создать две копии данных для поддержки пользователей, использующих механизмы BigQuery и OSS. BigLake делает таблицы GCS более согласованными с таблицами BigQuery, уменьшая необходимость дублирования данных. Вместо этого клиенты теперь могут хранить единую копию данных, разделенных между хранилищем BigQuery и GCS, а доступ к данным можно получить с помощью движков BigQuery или OSS в любом месте согласованным и безопасным способом.

Детализированная безопасность для вариантов использования нескольких облаков — Клиенты BigQuery Omni теперь могут использовать таблицы BigLake на Amazon S3 и ADLS Gen 2 для настройки точного контроля доступа к безопасности, а также использовать преимущества локализованной обработки данных и возможности межоблачной передачи для выполнения многооблачной аналитики. Таблицы, созданные в других облаках, можно централизованно найти в каталоге данных для простоты управления и контроля.

Взаимодействие между рабочими нагрузками по аналитике и обработке данных GCS через коннектор API, обеспечивающий безопасность и устраняющий необходимость импортировать данные для моделей обучения. Клиенты BigQuery могут импортировать эти модели обратно в BigQuery ML для получения выводов.

Создайте дифференцированную платформу данных с новыми возможностями BigLake

Мы также рады объявить о новых возможностях в рамках запуска общедоступной версии. К ним относятся:

Поддержка Analytics Hub : теперь клиенты могут обмениваться таблицами BigLake в GCS с партнерами, продавцами или поставщиками в виде связанных наборов данных. Потребители могут получить доступ к этим данным на месте через предпочтительный механизм запросов по своему выбору (BigQuery, Spark, Presto, Trino, Tensorflow).
Таблицы BigLake теперь являются типом таблицы по умолчанию BigQuery Omni и были обновлены по сравнению с предыдущим типом внешних таблиц по умолчанию.
Поддержка BigQuery ML : клиенты BigQuery теперь могут обучать свои модели на таблицах GCS BigLake с помощью BigQuery ML, без необходимости импортировать данные и получать доступ к данным в соответствии с политиками доступа к таблице.
Ускорение производительности (предварительная версия): Запросы к таблицам GCS BigLake теперь можно ускорить с помощью базовой инфраструктуры BigQuery. Если вы хотите использовать эту функцию, свяжитесь со своей командой по работе с клиентами или заполните эту форму.
Поддержка профилирования Cloud Data Loss Prevention (DLP) : Cloud DLP может сканировать таблицы BigLake для выявления и защиты конфиденциальных данных в масштабе. Вы можете начать здесь.
Маскирование данных и ведение журнала аудита (скоро) : Таблицы BigLake теперь поддерживают динамическое маскирование данных, что позволяет маскировать конфиденциальные элементы данных для соответствия требованиям. Запросы конечных пользователей к GCS для таблиц BigLake теперь регистрируются в журнале аудита и доступны для запросов через журналы.

Следующие шаги

См. документацию BigLake, чтобы узнать больше, или начните работу с этого краткого руководства.