Обзор spark

«Почта» — стандартный почтовый клиент Apple

Преимущества: есть в устройстве из коробки, справляется с большинством задач.

Недостатки: нет дополнительных функций, страдает от проблем с уведомлениями.

Жаль, но у меня нет официальной статистики популярности почтовых клиентов для iPhone и Mac. Тем не менее, опыт подсказывает, что именно стандартное приложение используют чаще всего.

После короткой настройки с помощью него можно создать и отправить электронное письмо с текстом, фото и другими файлами сразу после того, когда достанете устройство из коробки.

«Почта» — это отличный почтовый клиент, который действительно заслуживает вашего внимания. Но у него нет целого ряда реально полезных возможностей, которые пригодятся всем тем, кому электронка нужна для решения рабочих задач.

В «Почте» мне больше всего не хватает интеллектуального фильтра для входящих писем. Хочется, чтобы весь бесполезный спам, который прилетает ко мне очень часто, не попадал в главный каталог.

Другие пользователи жалуются на невозможность отложить и запланировать входящее письмо. Эта полезная возможность позволяет напоминать о наличии принятого сообщения в подходящее время — например, в будни.

А еще в стандартном почтовом клиенте всегда были проблемы с Push-уведомлениями. Не знаю, с чем это связано, но письма чаще всего приходят с большой задержкой, и это неудобно.

  • Скачать из App Store (бесплатно)
  • Встроено в macOS (бесплатно)

Where are Spark’s servers located? Are they safe?

To make everything as safe as possible, we don’t use our own servers. Instead, we rely on Google Cloud service, one of the most secure solutions available in the industry. Leading tech companies like PayPal, Twitter, and Atlassian also use Google Cloud to process user data.

Our cloud infrastructure is hosted by Google in the US, which is fully SOC-2 and ISO 27001 certified. Google Cloud service meets the requirements of Standard Contractual Clauses. This is a mechanism (after invalidating the US-EU Privacy Shield framework) for the lawful transfer of personal data from the European Union to countries outside of the EU under the EU GDPR. Thus Google Cloud meets the GDPR standards for the transfer of personal data outside of the EU.

AirMail — недешевый лауреат Apple Design Awards

Преимущества: стильный минималистичный дизайн, обилие дополнительных возможностей.

Недостатки: нередкие сбои в работе, которые появляются в самый неподходящий момент.

В 2017 году приложение AirMail стало лауреатом Apple Design Award. И в этом нет ничего удивительного, ведь разработчикам удалось сделать по-настоящему функциональный почтовый клиент на все случаи жизни.

С одной стороны, у него максимально простой минималистичный интерфейс без лишних управляющих элементов, которые чаще всего только отвлекают от регулярных рабочих задач.

С другой стороны, разработчику удалось уместить в этом интерфейсе полный набор необходимых даже самым продвинутым пользователям возможностей.

Именно этим приложением я пользовался последние месяцы, и меня никогда не смущала его стоимость даже при наличии целого набора бесплатных аналогов.

Тем не менее, по неизвестной причине именно меня AirMail подводит в самый неподходящий момент. Временами приложение просто отказывается нормально работать, и это решается только полной перезагрузкой компьютера.

Например, в последний раз программа просто не захотела прикреплять к письму несколько документов в формате PDF, которые мне нужно было срочно отправить своим коллегам. Поэтому мне с ним пришлось попрощаться.

  • Скачать из App Store (379 руб.)
  • Скачать из Mac App Store (749 руб.)

Архитектура Apache SparkApache Spark architecture

Для Apache Spark при использовании архитектуры «основной-рабочий», предусмотрено три основных компонента: драйвер, исполнители и диспетчер кластера.Apache Spark, which uses the master/worker architecture, has three main components: the driver, executors, and cluster manager.

ДрайверDriver

Драйвер состоит из пользовательской программы, например консольного приложения C#, и сеанса Spark.The driver consists of your program, like a C# console app, and a Spark session. Сеанс Spark принимает программу и делит ее на небольшие задачи, которые обрабатываются исполнителями.The Spark session takes your program and divides it into smaller tasks that are handled by the executors.

ИсполнителиExecutors

Каждый исполнитель (рабочий узел) получает от драйвера задачу и выполняет ее.Each executor, or worker node, receives a task from the driver and executes that task. Исполнители находятся в сущности, которая называется кластером.The executors reside on an entity known as a cluster.

Диспетчер кластераCluster manager

Диспетчер кластера взаимодействует с драйвером и исполнителями, выполняя следующие задачи:The cluster manager communicates with both the driver and the executors to:

  • управление выделением ресурсов;Manage resource allocation
  • управление разделением программы;Manage program division
  • управление выполнением программы.Manage program execution

Каким должен быть идеальный почтовый клиент

В поисках удобного почтового клиента для мобильного устройства нужно, чтобы он отвечал как минимум следующим требованиям:

Всеядность

У большинства пользователей несколько разных почтовых ящиков, и приложение должно уметь подцепить не только личную почту на популярных сервисах, но и рабочую (через IMAP).

Удобство пользования

Желательно наличие жестов, а еще чтобы была возможность управлять списком писем одной рукой. Минималистичный и интуитивно понятный дизайн приветствуется.

Кастомность

Простые приложения нам не нужны, с этой функцией отлично справляется родное приложение на iOS. Поэтому если разработчики предлагают дополнительные возможности вроде подвязки к календарям или быстрых ответов, то это всегда несомненный плюс.

Как показывает практика, не все имеющиеся почтовые клиенты обладают всеми качествами одновременно, причем большую часть вопросов вызывает именно кастомность и юзабилити

Так получилось, что Spark умеет все из вышеперечисленного, и поэтому мы рекомендуем обратить на него внимание в первую очередь

Вот так выглядит команда разработчиков

Еще одним дополнительным фактором должно стать то, что разработчики (компания Readdle) – выходцы из Украины, прямо сейчас в команде находится 127 человек, и помимо Spark они еще работали над Scanner Pro и PDF Expert. Интуитивная предрасположенность является еще одним фактором при выборе приложения, и за СНГ-проекты, которые отмечаются мировыми изданиями, всегда вдвойне приятно. И что самое главное – Spark совершенно бесплатен, и первые несколько дней использования

Obtaining/preparing the Enron dataset

This generates the following directory structure:

  • maildir
    • $userName subdirectories for each user
    • $folderName subdirectories per user

This directory structure contains over 500,000 small mail files without
attachments. These files all have the following layout:

Some headers like To, Cc and Bcc or Subject can also be multiline values.

Parsing Enron Email set into Apache Parquet binary format

This data set at 423MB compressed is small but using the default small files
format to process this via FileInputFormat creates over 500,000 splits to be
processed. By doing some pre-processing and storing all the file artifacts in
Apache Avro records we can make the analytics processing more effective.

We parse out specific headers like Message-ID (uuid), From (from) etc. and store
all the other headers in a mailFields map. We also store the body in its own
field.

Parquet Parser

Exploring via Jupyter with Apache Toree Scala notebooks

  • Copy notebooks from spark-mail/notebooks to /home/jovyan/work to make them available from Docker notebook

  • We will be using the latest jupyter/all-spark-notebook which ran Spark 2.4.0 as of Nov 24, 2018

    • Adjust your local Spark standalone to match the all-spark-notebook version or
    • Check out https://github.com/jupyter/docker-stacks and adjust pyspark-notebook Spark/Hadoop and then load from adjusted all-spark-notebook locally.
  • The bash script below assumes that:

    • environment variable points to the base of your Spark installation
    • adjust to your local IP address (don’t use — non-routable from Docker container)
  • Shared local directories with same dirs on host machine as in Docker image

    • — is the local dir containing your data files (e.g. enron-small.parquet)
      • Spark driver runs on Docker machine
      • Executor runs on Docker host machine
    • — directory containing notebook(s) to load (Jupyter notebook on Docker image runs from )
docker pull jupyter/all-spark-notebook

# For "local" standalone Spark cluster with master/executor on local machine
# Download Spark 2.4.0 for Hadoop 2.7 from https://spark.apache.org/downloads.html
# Untar, set $SPARK_HOME to spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 dir
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh --host 192.168.2.8
$SPARK_HOME/sbin/start-slave.sh spark://192.168.2.8:7077

# See "Connecting to a Spark Cluster in Standalone Mode" at 
# https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/specifics.html#apache-spark
docker run -p 8888:8888 -v /datasets/enron:/datasets/enron \
   -v /home/jovyan/work:/home/jovyan/work \
   --net=host --pid=host -e TINI_SUBREAPER=true \
   -e SPARK_OPTS='--master=spark://192.168.2.8:7077 --executor-memory=8g' \
   jupyter/all-spark-notebook

Внешний вид

Дизайн — вещь субъективная, но попробуем разобраться и с этим. Inbox от Google следует стандартам Material Design. Парадигма слегка устаревшая, ведь сейчас корпорация продвигает Material Theme, но приложение всё ещё выглядит приятно и легко.

Spark

Spark за гайдлайнами не следит, дизайн выполнен в своём стиле, такой же используется и в версии для iPhone и iPad. На экране загрузки, например, не «красится» статусбар в фон приложения: выглядит для 2019 года страшновато. Зато есть классная анимация открытия письма, хотя иногда она и дёргается: спишем это на ошибку первых версий.

Оба приложения пользуются возможностью ответа на письмо прямо из уведомления, но не реализуют шорткаты в Android, хотя на них можно было «повесить» кнопку создания сообщения или переключение почтовых аккаунтов.

Inbox

How email clients work and what data they collect

Here are the cases when Spark needs to use your data:

1. Read and send emails

All connections to our servers are protected with TLS. The servers’ databases are encrypted, and to make things even more secure we additionally encrypt your password in the database. 

2. Receive notifications

To compose and send you notifications, Spark syncs the subject and a part of your message, encrypts this information and stores it on its secure servers. Encryption means that humans can’t read the contents of your message.

The encryption key is saved locally on your device, so only you have access to it. As a step to minimize the amount of data we store, we delete this encrypted information from our servers in 4 hours after sending a notification as this data is no longer needed. 

3. Advanced email features

Here is the list of Spark’s advanced features that require the support of our servers:

  • Teams 
  • Shared Emails and comments
  • Shared Drafts
  • Shared Links
  • Delegation
  • Templates
  • Send Later 

Резюме


Приложение Spark для macOS абсолютно ничем не удивило. За пару часов активного использования я обнаружил пару полезных мелочей, но не более. Помню свой восторг от первого запуска программы на iPhone, ожидал нечто подобное и от настольного клиента.

По факту получился очередной качественный почтовый клон, которых можно найти с десяток на просторах сети. Приложение вытягивает только наличие версии для iOS, что позволяет работать с удобной синхронизацией. На данный момент больше зацепить пользователя нечем.

Добавьте к этому болезнь первых версий любого продукта (баги, подтормаживание интерфейса и т.п.) и получите ничем не примечательное приложение.

Рекомендовать Spark к установке могу лишь истинным фанатам. К счастью, разработчики не пожадничали и распространяют версию для macOS бесплатно.


iPhones.ru

Теперь почтовым клиентом из Одессы можно пользоваться на любом устройстве Apple.

Обзор Spark – главные фишки почтового клиента

У Spark простая настройка

При первом запуске приложение заставит вас потратить некоторое время на поверхностную кастомизацию. Мы пошагово добавляем необходимое количество ящиков, формат push-уведомлений, содержание подписей (под каждый ящик, что приятно), команды для управления ящиком, ярлыки и виджеты. Эта процедура займет минут 5-10, и большая часть времени потратится на подключение ящиков. При необходимости можно поменять эти установки в разделе “Настройки”.

А еще крутой Smart Inbox

Приложение умеет отличать рассылку от личных сообщений. В обычном режиме письма будут располагаться в хронологическом порядке (если вы не используете Inbox 0). В режиме Smart Inbox приложение распределяет письма по принадлежности – личные, рассылка, закрепленные. Такой формат визуально удобнее, а еще можно осуществлять определенные действия с целой группой сообщений – например, удалить или архивировать.

Кастомизация

Среди прочих гибких настроек вы можете коннектиться к вашему календарю и просматривать необходимые задачи через Spark. Также можно поставить определенные установки (жесты) на Smart Inbox, свайпы и виджеты – например, вы принципиально не пользуетесь функцией архивирования, и хотите, чтобы короткий свайп также удалял письмо. Также можно настроить алгоритм действий – выходить в главное меню после удаления письма или переходить к следующему. Как уже было сказано, можно настроить быстрые ответы (типа “Ок, подписываем” или “Давай обсудим это позже, когда я вернусь в офис”) и подписи к каждому ящику, заготовить шаблоны писем, полностью кастомизировать виды уведомлений (в том числе для каждого ящика) и так далее. Короче говоря, рекомендуем на досуге просмотреть раздел настроек, можно приятно удивиться. Для особо придирчивых тут даже есть чат. Если переживаете за свою переписку, можно дополнительно заблокировать доступ паролем. А еще приложение может коннектиться с другими программами для продуктивности типа Omnifocus, Things или Todoist.

Our commitment

  • We will only collect and use your data where We have a legal basis to do so;
  • We will always be transparent and tell you about how we use your information;
  • When We collect your data for a particular purpose, We will not use it for anything else without your consent, unless other legal basis applies;
  • We will not ask for more data than needed for the purposes of providing our services;
  • We will adhere to the data retention policies and ensure that your information is securely disposed of at the end of such retention period;
  • We will observe and respect Your rights (in section 8 above) by ensuring that queries relating to privacy issues are dealt with promptly and transparently;
  • We will keep our staff trained in privacy and security obligations;
  • We will ensure to have appropriate technological and organizational measures in place to protect your data regardless of where it is held;
  • We will also ensure that all of our data processors have appropriate security measures in place with contractual provisions requiring them to comply with Our commitment;
  • We will obtain your consent and ensure that suitable safeguards are in place before personal data is transferred to other countries.

Your rights

Spark under no circumstances sell your data and performs only lawful processing of your personal data, please see section 2 and 3 above for details.

You have a wide array of rights that we respect. Among those the right to:

  • Require access to your personal data;
  • Require rectification of your personal data (this is less relevant since otherwise we could not provide you with the service);
  • Require erasure of your personal data;
  • Withdraw consent to the processing of your personal data, where applicable, otherwise we could not provide you with the service;
  • Lodge a complaint with your national supervisory authority (in the EEA) if you believe that your privacy rights have been breached.

«Фишки»

Что касается почтовых сервисов, Spark намного всеяднее: поддерживаются любые серверы с протоколом IMAP, то есть и «Яндекс.Почта», и Mail.Ru заработают без проблем. В случае с Google настройка вовсе происходит в один клик. Inbox «переваривает» только почту на Gmail. Уже к ней можно добавить и сторонние ящики, но они редко синхронизируются.

Добавлять по несколько аккаунтов можно и там, и там, а Spark ещё и позволит выделить отдельные профили цветом.

Одна из главных особенностей Spark — совместное редактирование. Да, можно писать сообщения в несколько рук, причём видеть в прямом эфире, кто и что пишет. Если кто-то работал в «Google Документах» одновременно с другими пользователями, то понимает, как это работает. Для выбора членов рабочей «команды» есть соответствующий пункт в настройках приложения.

Кроме того, разработчики Spark обещают скоро встроить интеграции со сторонними сервисами, шаблоны сообщений, быстрые ответы и встроенный календарь. Чем не идеальный сервис для рабочей почты?

Principles of working with our Customers’ Data

We value the trust of our users and always rely on these principles while working with your data:

  1. Purpose limitation. Spark uses your data only to provide you with amazing services and features. Also, the Spark team is using the anonymized analytics in order to create better experiences and to optimize the product. We don’t use your data for any other purposes. 
  2. Data minimization. We won’t ask for more data than is needed to provide you with the service. We always delete your data once it’s no longer necessary.
  3. Honesty and transparency. We are always clear about what data we collect and why.
  4. Security. We use the recommended industry practices to keep your data safe.
  5. Respect for your rights. Spark is GDPR and CCPA compliant, and you have the right to get access to your data or require its deletion. We are committed to dealing with all privаcy requests promptly and transparently.

Security measures used by Us

Your data is stored on secure servers that we rent and We use the recommended industry practices to keep your data secure. We use appropriate level of technical and organizational measures to prevent accidental or unlawful destruction, loss, alteration, unauthorized disclosure of or access to personal data transmitted, stored or otherwise processed.

We use appropriate level of technical and organizational measures to prevent accidental or unlawful destruction, loss, alteration, unauthorized disclosure of or access to personal data transmitted, stored or otherwise processed. A non-exhaustive list of such measures include:

1. Protective measures for physical access control:

We secure access to the premises via ID readers, so that only authorised persons have access. The ID cards can be blocked individually; access is also logged.

Furthermore, an alarm system is installed in the premises, preventing infiltration by unauthorised persons. The alarm system is linked to a locking mechanism for the doors.

2. Protective measures for system access control:

Each employee has access to the systems/services only via his/her own employee access. The access rights involved are limited to the responsibilities of the respective employee and/or team.

We regulate access to our own systems via password procedures and the use of SSH keys of at least 4096 bits in length. The SSH keys strengthen the productive systems against attacks that target weak passwords, as the password-based access to the relevant systems is disabled.

We have, in addition, a regulation for the creation of passwords. This guarantees higher security also for systems that offer password-based access.

Passwords must meet the following requirements:
At least 8 characters long
At least 1 letter in upper-case
At least 1 letter in lower-case
At least 1 number
At least 1 non-alphanumeric character

Our systems are protected by firewalls that reject all incoming connections by default. Only connection types defined by exception are accepted.

3. Protective measures for data access control:

All servers and services are subject to continuous monitoring. This includes the logging of personal access in the user interface.

Due to the close proximity of the employees, a visual inspection is possible at any time.

Locking and/or logging off when leaving work is prescribed and is practised.

4. Protective measures for transfer control:

The handling of local data storage devices, e.g. USB sticks, is regulated via agreements.

Access to the systems from outside the company network is possible only via secure VPN access.

5. Protective measures for input control:

Our employees do not work directly at database level, but instead use applications to access the data.

IT employees access the system via individual access and use a common login.

6. Protective measures for availability control:

We ensure the availability of data in several ways. On the one hand, there is regular backup of the entire system. This steps in if the other availability measures fail.

Critical services are operated redundantly in multiple data centres and controlled by a high-availability system.

Our workstations are also protected with the usual measures. For example, virus scanners are installed, laptops are encrypted.

7. Protective measures for separation control:

To separate data, We use logically separate databases so that no accidental reading of data by unauthorised persons can occur.

Access to the data itself is also restricted by the fact that employees use services (applications) which control access.

Работа с почтой


И здесь ничего нового разработчики не предлагают, копируя уже знакомые наработки как самой Apple, так и других удачных решений. Есть настраиваемое управление свайпами, Drag and Drop, умный поиск, метки и все остальное.

Работа с папкой Smari Inbox по началу немного напрягает, письма сами отмечаются прочтенными после смены фокуса и пропадают из этого раздела. Это немного пугает, кажется, что случайно нажал неизвестное сочетание клавиш для удаления письма и инстинктивно жмешь Ctrl + Z для отмены. Здесь явно не хватает сопроводительной обучающей анимации.
Разумеется, приложение синхронизируется и клиентами на iPhone и iPad.

Categories of recipients and Data Processors

We do not rent, sell or share your personal data with any third parties, except where We have to comply with Our legal obligation. Some of the data of our users is aggregated for statistical purposes and processed in the legitimate interests as stated in section 2 above.

This does not mean that We blindly follow disclosure orders. We will check each request to ensure it satisfies the relevant safeguards, contains a court order or is issued under a legislative measure for the prevention, investigation, detection or prosecution of criminal offences. If We employ a processor to act on our behalf, We ensure that there are adequate contractual measures to ensure responsibility, security and liability to the same level as expected of Us.

In any case where a third party accesses your data on our behalf or upon our instructions (be it inside or outside the EEA), We use the relevant legal basis to comply with the data protection legislation. In cases where there is no finding of an adequacy decision by the European Commission, we use model contracts approved by the European Commission to safeguard your rights and data.

Technical implementation of the services by subcontractors

We partly use service providers who process Personal Data on behalf of us to operate the technical platform for the Services (for example, the documents that you scan and upload via the App are hosted by a third party hosting provider (whereas the respective servers are exclusively situated in EU member states)). These service providers process the data exclusively according to our instructions (order processing). The legal basis for the data processing described in this section 4 is Art. 6 (1) sentence 1 lit. b GDPR (performance of contract and pre-contractual measures) and Art. 28 GDPR (order processing).

Типичные сценарии обработки больших данныхCommon big data scenarios

Архитектура для работы с большими данными полезна, если вам нужно хранить и обрабатывать большие объемы данных, преобразовывать неструктурированные данные или обрабатывать потоковые данные.You might consider a big data architecture if you need to store and process large volumes of data, transform unstructured data, or processes streaming data. Spark предоставляет механизм распределенной обработки широкого назначения, который позволяет реализовать несколько сценариев работы с большими данными.Spark is a general-purpose distributed processing engine that can be used for several big data scenarios.

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL)Extract, transform, and load (ETL)

Процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL) включает сбор данных из одного или нескольких источников, изменение этих данных и их перемещение в новое хранилище.Extract, transform, and load (ETL) is the process of collecting data from one or multiple sources, modifying the data, and moving the data to a new data store. Есть несколько способов преобразовать данные, например:There are several ways to transform data, including:

  • ФильтрацияFiltering
  • СортировкаSorting
  • статистическая обработка;Aggregating
  • СоединениеJoining
  • очистка;Cleaning
  • дедупликация;Deduplicating
  • ValidatingValidating

Обработка потоков данных в реальном времениReal-time data stream processing

Данными потоковой передачи (реального времени) называют данные, которые находятся в движении.Streaming, or real-time, data is data in motion. К ним относятся, например, данные телеметрии от устройств Интернета вещей, веб-журналы и сведения о посещении ресурсов.Telemetry from IoT devices, weblogs, and clickstreams are all examples of streaming data. Обработка данных реального времени позволяет получить полезные сведения (например, с помощью геопространственного анализа, удаленного мониторинга и обнаружения аномалий).Real-time data can be processed to provide useful information, such as geospatial analysis, remote monitoring, and anomaly detection. Как и в случае с реляционными данными, перед перемещением потоковых данных в приемник вы можете их фильтровать, объединять и подготавливать.Just like relational data, you can filter, aggregate, and prepare streaming data before moving the data to an output sink. Apache Spark поддерживает обработку потока данных реального времени с помощью потоковой передачи Spark.Apache Spark supports real-time data stream processing through Spark Streaming.

Пакетная обработкаBatch processing

Пакетная обработка — это обработка неактивных больших данных.Batch processing is the processing of big data at rest. Вы можете фильтровать, объединять и подготавливать очень большие наборы данных с помощью длительно выполняющихся параллельных заданий.You can filter, aggregate, and prepare very large datasets using long-running jobs in parallel.

Машинное обучение с использованием MLlibMachine learning through MLlib

Машинное обучение позволяет выполнять расширенные аналитические задачи.Machine learning is used for advanced analytical problems. Ваш компьютер может использовать существующие данные для прогнозирования реакции, результатов и тенденций.Your computer can use existing data to forecast or predict future behaviors, outcomes, and trends. Библиотека машинного обучения MLlib из Apache Spark содержит несколько алгоритмов машинного обучения и служебных программ.Apache Spark’s machine learning library, MLlib, contains several machine learning algorithms and utilities.

Обработка графов с помощью GraphXGraph processing through GraphX

Граф — это коллекция узлов, которые соединяются ребрами.A graph is a collection of nodes connected by edges. Вы можете использовать базу данных графов для иерархических или взаимосвязанных данных.You might use a graph database if you have hierarchial data or data with interconnected relationships. Такие данные можно обрабатывать с помощью API GraphX в Apache Spark.You can process this data using Apache Spark’s GraphX API.

Бесплатное упрощенное приложение электронной почты для персональных компьютеров

Хотя электронная почта является важным компонентом нашей повседневной жизни, часто бывает сложно управлять и сопоставлять бесчисленные входящие и исходящие сообщения. Spark — это приложение на базе ПК, которое упростило эти процессы, используя интуитивно понятный и удобный для пользователя подход. Это может быть отличным пакетом для владельцев малого бизнеса и любого, кто ежедневно получает большое количество сообщений.

Основные функции и функции

Spark может быть в первую очередь классифицирован как организатор электронной почты

В отличие от того, что пользователь вынужден просеивать бесчисленные сообщения, «умные» алгоритмы, связанные с этим приложением, приостанавливают входящие оповещения, основанные на персонализированных предпочтениях и уровнях важности. Эти данные разбиты на категории «уведомлений», «бюллетеней» и «личных»

Поскольку у него есть возможность отправлять через push-уведомления более важные электронные письма, Spark может сэкономить много времени в напряженный день.

Другие инструменты

Это приложение использует так называемый поиск на естественном языке. Запросы, такие как имя, тема или даже первая буква слова, поднимут наиболее релевантные результаты. Различные электронные подписи и персонализированные приглашения календаря — это две другие функции, доступные в этом стандартном пакете.

Spark — это клиент IM, который вы можете использовать в таких организациях, как школы или компании, чтобы люди могли общаться друг с другом быстрым и эффективным способом. Конечно, есть возможность использовать одну из крупных IM-программ, таких как Live или Yahoo! Messenger, но Spark быстрее и безопаснее. Он использует протокол Jabber, который может быть настроен для использования как частных, так и общедоступных сетей, в зависимости от подключаемых модулей, установленных на вашем сервере.

Spark отображает прекрасно разработанный интерфейс, который делает его очень приятным в использовании. Мне особенно нравятся комплекты смайликов, включенные в программу, а также использование цветового кода для различения разных статусов (онлайн, прочь, занято и т. Д.). У Spark также есть некоторые дополнительные сведения, которые едва ли можно найти в локальных клиентах, таких как поддержка аватара, конференц-залы, голосовые чаты, проверка орфографии и даже специальный инструмент для захвата всего на экране и отправки его прямо на любой контакт. Более того, программа включает в себя некоторые другие полезные инструменты, такие как основной редактор примечаний и список задач.

Разумеется, ни одно программное приложение не идеально и ни Spark. У меня возникли проблемы при попытке организовать контакты в группах, при этом группы полностью исчезли с моего экрана (но их легко восстановить, перезапустив программу). Кроме того, я чувствую, что настройки конфигурации слишком короткие: я хотел бы иметь возможность изменять шрифт и цвет моего текста или скрывать автономные контакты, просто упомянув два недостающих параметра.

Spark — привлекательный, безопасный и быстрый IM-клиент для локальной сети, с дополнительными инструментами, которые делают его отличным компаньоном для ежедневной работы в офисе.

В пустых элементах списка теперь отображается значок вместо пустого. Обновлен размер аватара в списке контактов, также выбирается из трех вариантов. Теперь поддерживаются GaduGadu, IRC и SIMPLE. Теперь отображается полное сообщение о состоянии с переводом слов / строк на всплывающую подсказку. Плагин SIP Phone теперь открыт с открытым исходным кодом. Исправлено несколько ошибок

Изменения

В пустых элементах списка теперь отображается значок вместо пустого. Обновлен размер аватара в списке контактов, также выбирается из трех вариантов. Теперь поддерживаются GaduGadu, IRC и SIMPLE. Теперь отображается полное сообщение о состоянии с переводом слов / строк на всплывающую подсказку. Плагин SIP Phone теперь открыт с открытым исходным кодом. Исправлено несколько ошибок

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий