По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Эволюция машинного обучения
Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.
Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы:
Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения.
Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни.
Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил.
Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире.
Почему машинное обучение важно?
Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.
Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения?
Возможности подготовки данных.
Алгоритмы - базовый и продвинутый.
Автоматизация и итерационные процессы.
Масштабируемость.
Ансамблевое моделирование.
Интересные факты
В машинном обучении, цель называется - «ярлык».
В статистике, цель называется «зависимой переменной».
Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении».
Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении».
Кто использует машинное обучение?
Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами.
Финансовые услуги
Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества.
Правительство
Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных.
Здравоохранение
Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
Розничная торговля
Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов.
Нефть и газ
Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти.
Транспорт
Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.
Каковы популярные методы машинного обучения?
Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных.
Усиленное обучение
Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику.
Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?
Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности.
Сбор данных (Data Mining)
Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных.
Машинное обучение
Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон.
Глубокое изучение (Deep learning)
Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем.
Как это работает?
Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами.
Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя:
Нейронные сети
Деревья решений
Случайные леса
Ассоциации и обнаружение последовательности
Градиент повышения и расфасовки
Опорные векторные машины
Отображение ближайшего соседа
K-средства кластеризации
Самоорганизующиеся карты
Методы локальной оптимизации поиска
Максимальное ожидание
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
Байесовские сети
Оценка плотности ядра
Анализ главных компонентов
Сингулярное разложение
Смешанные Гауссовские модели
Последовательное сопроводительное построение правил
Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с:
Комплексным качеством данных и их управлением
GUI для построения моделей и процессов
Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели
Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей
Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты
Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
У вас возникли проблемы с контролем использования пропускной способности вашей сети Linux? Вам нужна помощь? Здесь важно, чтобы вы могли визуализировать то, что происходит в вашей сети, чтобы вы могли понять, что вызывает замедление работы сети, или просто наблюдать за своей сетью.
В данной статье мы рассмотрим 17 полезных средств контроля пропускной способности для анализа использования сети в системе Linux.
Перечисленные ниже средства имеют открытый исходный код и смогут помочь вам ответить на вопрос из серии «почему сеть сегодня так медленно работает?» Эта статья включает в себя описание средств контроля пропускной способности на одном компьютере с Linux и описание комплексных решений контроля, которые способны обрабатывать несколько хостов в LAN (Local Area Network – локальная вычислительная сеть) или даже в WAN (Wide Area Network – глобальная вычислительная сеть).
1. vnStat – контроль сетевого трафика
vnStat – это полнофункциональная программа на основе командной строки для контроля сетевого трафика Linux и использования полосы пропускания сети в режиме реального времени в системах Linux и BSD.
Одно из преимуществ этого средства перед аналогичными средствами заключается в том, что он регистрирует статистику сетевого трафика и использования полосы пропускания сети для последующего анализа – это его поведение по умолчанию. Фактически вы можете просматривать эти журналы даже после перезагрузки системы.
Установка vnStat в Linux
$ sudo yum install sysstat [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install sysstat [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install sysstat [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S sysstat [On Arch Linux]
2. iftop – отображение использования полосы пропускания сети
iftop – это простое и удобное в использовании средство контроля пропускной способности сети в режиме реального времени на основе командной строки, который используется для быстрого обзора операций сетевого трафика в интерфейсе. Оно отображает обновленные данные пропускной способности сети в среднем каждые 2, 10 и 40 секунд.
Установка iftop в Linux
$ sudo yum install iftop [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install iftop [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install iftop [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S iftop [On Arch Linux]
3. nload – отображение использование сети
nload – еще одно простое и удобное средство командной строки для контроля сетевого трафика и использования полосы пропускания сети в режиме реального времени. Оно использует графическое представление информации, чтобы у вас была возможность контролировать входящий и исходящий трафик. Помимо этого, оно также отображает такую информацию, как общий объем переданных данных и минимальное/максимальное использование сети.
Установка nload в Linux
$ sudo yum install nload [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install nload [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install nload [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S nload [On Arch Linux]
4. NetHogs – контроль пропускной способности сетевого трафика
NetHogs – это текстовое средство, чем-то похожее на предыдущее, для контроля использования пропускной способности сетевого трафика каждым процессом или приложением в режиме реального времени, которое работает в системе Linux. Оно отображает статистику использования пропускной способности вашей сети в режиме реального времени для каждого процесса.
Установка NetHogs в Linux
$ sudo yum install nethogs [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install nethogs [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install nethogs [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S nethogs [On Arch Linux]
5. bmon – контроль пропускной способности и оценка скорости
bmon – это простое в использовании средство командной строки для контроля использования пропускной способности сети и оценки скорости в Linux. Оно собирает сетевую статистику и визуализирует ее в удобном для пользователя формате, чтобы он мог наблюдать за работой своей системы.
Установка bmon в Linux
$ sudo yum install bmon [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install bmon [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install bmon [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S bmon [On Arch Linux]
6. Darkstat – захват сетевого трафика
Darkstat – это небольшой, простой в использовании, кросс-платформенный, работающий в режиме реального времени, эффективный веб-анализатор сетевого трафика. Это средство контроля сетевой статистики, которое работает за счет захватывания сетевого трафика и статистики использования компьютера и предоставляет отчеты по протоколу HTTP в графическом формате. Его также можно использовать через командную строку, результаты будут те же.
Установка Darkstat в Linux
$ sudo yum install darkstat [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install darkstat [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install darkstat [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S darkstat [On Arch Linux]
7. IPTraf – контроль IP-сети
IPTraf – это простое в использовании настраиваемое средство, основанное на ncurses, для контроля входящего и исходящего сетевого трафика, проходящего через интерфейс. Это важно для контроля IP-трафика и просмотра общей и подробной статистики интерфейса и многого другого.
Установка IPTraf в Linux
$ sudo yum install iptraf [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install iptraf [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install iptraf [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S iptraf [On Arch Linux]
8. CBM – (Color Bandwidth Meter)
CBM – это небольшая утилита командной строки для отображения текущего сетевого трафика на всех подключенных устройствах в цветах Ubintu Linux и его производных, таких как Linux Mint, Lubuntu и других. Она показывает каждый подключенный сетевой интерфейс, полученные и переданные байты, а также общее количество байтов, что позволяет контролировать пропускную способность сети.
Установка CBM в Linux
$ sudo yum install cbm [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install cbm [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install cbm [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S cbm [On Arch Linux]
9. Iperf/Iperf3 – средство измерения пропускной способности сети
Iperf/Iperf3 – это мощный инструмент для измерения пропускной способности сети по таким протоколам, как TCP, UDP и SCTP. В первую очередь он создан для настройки TCP-соединений по определенному пути, а поэтому полезен и в тестировании и контроле максимально достижимой пропускной способности в IP-сетях (поддерживает как IPv4, так и IPv6).
Для проведения тестирований, которые сообщают информацию о пропускной способности, потерях и других полезных параметрах производительности сети, требуются сервер и клиент.
Установка Iperf3 в Linux
$ sudo yum install iperf3 [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install iperf3 [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install iperf3 [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S iperf3 [On Arch Linux]
10. Netperf – тестирование пропускной способности сети
Netperf чем-то похож на iperf для тестирования производительности сети. Он может помочь в контроле пропускной способности сети в Linux путем измерения передачи данных с использованием TCP, UDP. Также он поддерживает измерения через интерфейсы Berkeley Sockets, DLPI, Unix Domain Sockets и другие. Для запуска тестов потребуется сервер и клиент.
Установка Netperf в Linux
$ sudo yum install netperf [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install netperf [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install netperf [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S netperf [On Arch Linux]
11. SARG – (Squid Analysis Report Generator)
SARG – это анализатор лог-файлов Squid и инструмент для контроля скорости Интернет-соединения. Он формирует отчеты в формате HTML, которые включают в себя информацию об IP-адресах и общем использовании полосы пропускания сети. Это удобное в использовании средство контроля скорости Интернет-соединения отдельными устройствами в одной сети.
12. Monitorix – средство контроля системы и сети
Monitorix – это небольшое приложение для контроля ресурсов системы и сети, предназначенное для небольших серверов Linux/Unix, а также обеспечивающее отличную поддержку встроенных устройств.
Это приложение поможет вам отслеживать сетевой трафик и статистику использования с неограниченного количества сетевых устройств. Оно поддерживает соединения IPv4 и IPv6, включая пакетный трафик и графики сбоя трафика, а также поддерживает до 9 дисков на каждый сетевой интерфейс.
Установка Monitorix в Linux
$ sudo yum install monitorix [On Older CentOS/RHEL & Fedora]
$ sudo dnf install monitorix [On CentOS/RHEL/Fedora/Rocky Linux & AlmaLinux]
$ sudo apt-get install monitorix [On Debian/Ubuntu & Mint]
$ sudo pacman -S monitorix [On Arch Linux]
13. Cacti – средство контроля сети и отображения графической информации
Cacti – это полнофункциональное веб-приложение PHP для построения сетевых трафиков с интуитивно понятным и простым в использовании интерфейсом. Для хранения собранных данных о производительности, которые в дальнейшем будут использоваться для построения графиков, оно использует базу данных MySQL. Это интерфейс для RRDTool, полезный для контроля небольших и сложных сетей с тысячами устройств.
14. Observium – платформа контроля сети
Observium – это полнофункциональная платформа для контроля сети с изящным и мощным, надежным, но простым в использовании и интуитивно понятным интерфейсом. Оно поддерживает ряд платформ, таких как Linux, Windows, FreeBSD, Cisco, HP, Dell и другие, а также имеет функцию автоматического определения устройств. Данное приложение помогает пользователям собирать сетевые показатели и предлагает интуитивно понятное графическое представление показателей устройств, на основе собранных данных о производительности.
15. Zabbix – средство контроля приложений и сети
Zabbix – это многофункциональная, широко известная и используемая платформа контроля сети, разработанная по модели «клиент-сервер» для контроля сетей, серверов и приложений в режиме реального времени. Она собирает данные различных типов, которые в дальнейшем использует для визуализации производительности сети или показателей нагрузки отслеживаемых устройств.
Она может работать со многими широко известными протоколами, такими как HTTP, FTP, SMTP, IMAP и другими, без необходимости устанавливать какое-то дополнительное программное обеспечение на контролируемые устройства.
16. Nagios – контроль систем, сетей и инфраструктуры
Nagios – это надежное, мощное, многофункциональное, широко известное и используемое программное обеспечение для контроля. Оно позволяет контролировать локальные и удаленные сетевые устройства, и их службы из единого окна.
Оно предлагает контроль пропускной способности сетевых устройств, таких как коммутаторы и маршрутизаторы, через протокол SNMP, что позволяет легко выявлять чрезмерно используемые порты и возможных злоумышленников в сети.
Помимо этого, Nagios также помогает отслеживать использования полосы пропускания сети для каждого порта и ошибки, а также может быстро обнаружить сбой в работе сети или протокола.
Заключение
В данной статье мы рассмотрели ряд полезных средств контроля пропускной способности сети и системы для Linux.
Session Border Controller (контроллер граничных сессий) - сетевое устройство, которое может обеспечить безопасность VoIP, а так же соединять несовместимые (разнородные) сигнальные протоколы и медиа потоки, поступающие от различных устройств. SBC – устройства используются в корпоративных сетях и сетях провайдеров услуг и, как правило, развертываются на границе сети (точка входа провайдера в корпоративный контур).
В основном, несмотря на способность устройств поддерживать H.323, SCCP и прочие, фокус работы SBC сделан на обеспечении безопасности SIP – протокола, а так же сопряжении различных версий SIP.
Основная идея
SBC защищает от атак сеть телефонии и соответствующие сервера, выполняя роль B2BUA (back-to-back user agent), схожую по типу работы с SIP прокси – сервером. Контроллер терминирует каждую сессию (завершает), а затем заново ее инициирует, выступая в роли агентского сервера UAS (User Agent Server) и агентским клиентом UAC (User Agent Client), работая с каждым из «плеч» вызова по отдельности.
На базе собственных мощностей SBC реализует списки контроля доступа ACL, ограничение DDOS атак, а так же анализ пакетов на предмет искажения информации с целью нанести ущерб. Анализируя SIP, SBC анализирует заголовки и поле полезной нагрузки. Особенно это актуально в SDP – сообщениях, к которым может применяться множество правил модификации.
Помимо сигнальной информации, SBC обрабатывает RTP потоки, тем самым, обеспечивает не только шифрование медиа, но и выполняет функции транскодинга (преобразования потока из одного кодека в другой) в случаях, когда две стороны SIP – коммуникации не могут согласовать параметры передачи данных в сообщениях SDP. Кстати, на SBC обычно реализуют так называемый SIP forking, который позволяет дублировать сессию на третье устройство, например, такое как система записи телефонных разговоров.
В современных версиях SBC, сигнальная информация и потоки изолированы друг от друга (с точки зрения обработки устройством) – это обеспечивает высокие параметры масштабирования.
Давайте рассмотрим на примеры схемы ниже принцип работы SBC: