По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Желание использовать данные с внешних сервисов это вполне обычная практика. Так как многие из этих сервисов доступны по HTTP(S) (REST API, например), то в этой статье мы хотим показать простой способ обращения к этим сервисам по cURL и обработку данных в случае, если сервер вернет JSON. Все взаимодействия будут выполняться из диалплана.
Простой cURL запрос
В диалплане Asterisk существует функция CURL, которая позволяет получить содержимое WEB или FTP страницы. Синтаксис запроса следующий:
CURL(url,post-data)
url - URL, к которому мы будем выполнять обращение;
post-data - по умолчанию будет выполнен GET – запрос. Если в данном параметре будут указаны различные значения, то будет выполнен POST запрос с указанными в переменной данными;
Например:
exten => _X.,1,Set(C_RESULT=${CURL(//merionet.ru/rest?num=84991234567)})
Здесь мы выполним GET запрос по указанному URL, а результат сохраним в переменной C_RESULT.
Использование HTTPS в запросах
Иногда, HTTPS запросы могут не срабатывать, так как удаленная сторона будет проверять наш SSL – сертификат. Если поставить параметр ssl_verifypeer=0, то такой проверки не будет:
same => n,Set(CURLOPT(ssl_verifypeer)=0)
Как воспользоваться этим в диалплане?
Легко. С помощью функции GotoIf мы можем определить действие, которое отработает на базе результата cURL:
exten => _X.,1,Set(C_RESULT=${CURL(//merionet.ru/rest?num=84991234567)})
same => n,GotoIf($["${C_RESULT}" = "1"]?res1:res2)
same => n(res1),Verbose(CURL Result = 1)
same => n,Hangup
same => n(res2),Verbose(CURL Result != 1)
same => n,Hangup
Указанный код отправит GET - запрос на rest, в котором в параметре num передаст номер звонящего (можно указать соответствующую переменную диалплана Asterisk). В случае, если результатом выполнения запроса будет 1, то мы перейдем к выполнению шага res1, а противоположном случае, res2.
res_json для обработки JSON ответов
На самом деле, для API, является обычной практикой возврат ответа в виде JSON. Поэтому, нам следует преобразовать эти данные перед обработкой их. Для этого мы воспользуемся модулем res_json из JSON библиотеки, который создан для расширения базовых возможностей диалплана с точки зрения обработки JSON.
Почитайте материал об установке данного модуля по этой ссылке.
exten => _X.,1,Set(C_RESULT=${CURL(//merionet.ru/rest.json)})
same => n,Set(result=${JSONELEMENT(C_RESULT, result/somefield)})
same => n,GotoIf($["${result}" = "1"]?res1:res2)
same => n(res1),Verbose(CURL Result = 1)
same => n,Hangup
same => n(res2),Verbose(CURL Result != 1)
same => n,Hangup
Для теста, создайте у себя на web – сервере файл rest.json со следующим содержанием:
{
"result": {
"somefield": 1
}
}
Дружище! В этой статье мы пошагово разберем процесс установки и первичной настройки Kamailio SIP сервера. Установку будем производить на Ubuntu 18.04/16.04. Готов приблизиться к телефонии уровня энтерпрайз, построенной на open – source? :)
А что есть Kamailio?
Kamailio берет начало от SER/Open SER. Откровенно говоря, Kamailio это масштабируемая и гибкая SIP – платформа, созданная как для маленьких инсталляций, так и для больших проектов уровня сервис – провайдеров. Продукт написан на C и работает на Linux/Unix машинах. Kamailio используется в связке с медиа – сервером (RTP потоки и данные, например, Asterisk) и обеспечивает такие фичи как:
До 5000 вызовов в секунду;
Поддержка 300 000 абонентов (WOW!) при условии наличия всего 4ГБ оперативной памяти для сервера Kamailio!
Легкая кластеризация и добавление новых нод в существующих кластер;
Вообще, Kamailio может выполнять такие роли как:
Registrar server - точка для регистрации клиентов (UAC) ;
Location server - сервер определения местоположения. Сервер хранит адрес (сетевой) абонента и отдает его SIP – серверам по запросу;
Proxy server - роль посредника для дальнейшего проксирования этих запросов далее по цепочке SIP - серверов;
SIP Application server - он же SAS. Сервер приложений. Любых. Плечи в БД, API, XML и так далее – все здесь;
Redirect server - информация клиенту (UAC) о его маршруте. Условно говоря, перенаправляет SIP – потоки по нужному пути;
На этом прелести Kamailio не заканчиваются. Вот еще немного фич, на которые стоит обратить внимание:
Поддержка NAT –T (NAT traversal) для SIP и RTP трафика;
Балансировка нагрузки и отказоустойчивость с множеством сценариев/алгоритмов распределения трафика (на случай отказа);
Лёгкий механизм настрйоки правил маршрутизации;
Простота в реализации отказоустойчивой маршрутизации! Отвалился один маршрут – легко перенаправить трафик на другой;
Поддержка IPv4 и IPv6;
SCTP (Stream Control Transmission Protocol) с поддержкой многопоточности и так называемого multi – homing (синхронизация хостов по двум и более физическим каналам);
Коммуникация по протоколам UDP, TCP, TLS и SCTP;
Кодите на Java, Python, Lua, Perl? Ваши навыки точно пригодятся :)
Приступаем
Перед началом работ, у вас должны быть выполнены следующие требования:
У вас есть сервер, с установленной на него Ubuntu 18.04/16.04;
Вы установили MariaDB на этот сервер;
Вы добавили репозитории Kamailio;
Мы предполагаем, что 1 и 2 пункты вы выполнили :) Приступаем к третьему.
Добавляем репозиторий Kamailio
Если у вас установлена Ubuntu версии 16.04 вам нужно добавить репозиторий Kamailio, который будет использован при установке этой SIP – платформы.
Для начала скачиваем и добавляем GPG ключ:
wget -O- http://deb.kamailio.org/kamailiodebkey.gpg | sudo apt-key add -
После этого нужно добавить строки в файл /etc/apt/sources.list. Работать мы будем с версией 5.1 Kamailio:
$ sudo vim /etc/apt/sources.list.d/kamailio.list
Добавляем данные:
deb http://deb.kamailio.org/kamailio51 xenial main
deb-src http://deb.kamailio.org/kamailio51 xenial main
Установка Kamailio
Как только мы сконфигурировали репозитории, приступаем к установке самого продукта. В том числе, мы установим некоторые MySQL модули:
$ sudo apt install kamailio kamailio-mysql-modules
Установим так же модуль для web – сокетов:
$ sudo apt install kamailio-websocket-modules
Ждем. Как только процессы, рождаемые этими командами будут выполнены, мы можем проверить приложение kamailio и увидеть его версию командой kamailio -V:
$ which kamailio
/usr/sbin/kamailio
$ kamailio -V
version: kamailio 5.1.2 (x86_64/linux)
flags: STATS: Off, USE_TCP, USE_TLS, USE_SCTP, TLS_HOOKS, DISABLE_NAGLE, USE_MCAST, DNS_IP_HACK, SHM_MEM, SHM_MMAP, PKG_MALLOC, Q_MALLOC, F_MALLOC, TLSF_MALLOC, DBG_SR_MEMORY, USE_FUTEX, FAST_LOCK-ADAPTIVE_WAIT, USE_DNS_CACHE, USE_DNS_FAILOVER, USE_NAPTR, USE_DST_BLACKLIST, HAVE_RESOLV_RES
ADAPTIVE_WAIT_LOOPS=1024, MAX_RECV_BUFFER_SIZE 262144, MAX_LISTEN 16, MAX_URI_SIZE 1024, BUF_SIZE 65535, DEFAULT PKG_SIZE 8MB
poll method support: poll, epoll_lt, epoll_et, sigio_rt, select.
id: unknown
compiled with gcc 7.3.0
Огонь. После этого, правим файл /etc/kamailio/kamctlrc (откройте так же через vim) и проверяем, что параметр DBENGINE выставлен в значение MySQL.
Раскомментируйте значение DBENGINE=MYSQL, удалив # перед строчкой
Далее, создаем базу данных. Команда, указанная ниже, создаст пользователей и таблицы, необходимые для Kamailio:
$ kamdbctl create
INFO: creating database kamailio ...
INFO: granting privileges to database kamailio ...
INFO: creating standard tables into kamailio ...
INFO: Core Kamailio tables succesfully created.
Install presence related tables? (y/n): y
INFO: creating presence tables into kamailio ...
INFO: Presence tables succesfully created.
Install tables for imc cpl siptrace domainpolicy carrierroute
drouting userblacklist htable purple uac pipelimit mtree sca mohqueue
rtpproxy rtpengine? (y/n): y
INFO: creating extra tables into kamailio ...
INFO: Extra tables succesfully created.
Install tables for uid_auth_db uid_avp_db uid_domain uid_gflags
uid_uri_db? (y/n): y
INFO: creating uid tables into kamailio ...
INFO: UID tables succesfully created.
Во время инсталляции, вам нужно будет указать пароль для MySQL. Инсталлятор сделает следующих юзеров:
kamailio - с паролем kamailiorw. Этот юзер имеет права на чтение и запись в БД;
kamailioro - с паролем kamailioro. Этот юзер имеет права только на чтение;
Почти готово. Теперь слегка поправим конфигурационный файл Kamailio /etc/kamailio/kamailio.cfg. Настроим SIP – домен:
$ sudo vim /etc/kamailio/kamctlrc
## ваш SIP домен
SIP_DOMAIN=wiki.merionet.ru
В том же файле, включим некоторые нужные модули. Расположите следующий код в том же файле, прямо под строкой #!KAMAILIO:
#!define WITH_MYSQL
#!define WITH_AUTH
#!define WITH_USRLOCDB
#!define WITH_ACCDB
Включаем Kamailio!
$ sudo systemctl restart kamailio
Командой systemctl status kamailio можно проверить текущий статус Kamailio. Если что-либо не работает, лог – файл приложения можно найти в /var/log/kamailio.log.
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.