По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Функция Call Waiting (CW) по умолчанию включена в FreePBX, что позволяет использовать так называемую «вторую линию», то есть ставить вызов на удержание и принимать параллельно ещё один входящий звонок на одном телефоне. Несмотря на то, что данная функция видна в разделе Applications модуля Module Admin, её настройку можно выполнить либо глобально, либо локально для каждого экстеншена. Подробнее расскажем об этом ниже. Локальная настройка для экстеншенов и конечных пользователей В первую очередь, данный параметр устанавливается отдельно в настройках каждого экстеншена, что отображается следующим образом: Для отключения данной опции необходимо зайти в настройки экстеншена, далее выбрать вкладку Advanced, и в разделе Extension Options выставить Disable напротив опции Call Waiting. Ещё одним способом управления данной опцией является использование сервисных кодов – по умолчанию установлены *70 на активацию и *71 на деактивацию данной опции. Удобство данного способа заключается в том, что каждый юзер может управлять данной настройкой на своём телефоне без обращения к администратору АТС. Способы глобальной настройки Call Waiting Первый способ является, по сути, автоматизированным способом настройки экстеншена – с помощью модуля Bulk Extensions – то есть вам необходимо выгрузить .csv файл со всеми экстеншенами, найти в файле нужную опцию (она обозначается как ENABLED) и просто стереть её (отсутствие значения = отключению опции). Советуем пользовать функцией Текст по столбцам и дальнейшей обратной конвертацией файла в обычный .csv с помощью конвертера для наглядности и удобства. Вторым способом является выключение CW Enabled by Default в положение No – но для этого необходимо пересоздавать экстеншены, так что данной опцией пользоваться не рекомендуется:
img
В интернете можно найти множество статей с описанием шаблонов масштабирования баз данных (БД), но, в основном, это разрозненная информация с перечислением методик и практически без объяснений. Ниже приведено подробное руководство по шаблонам масштабирования БД, пошаговым объяснением принципов их работы и примерами использования. Практический пример Предположим, вы создали стартап, который предлагает совместные поездки по дешевой цене. Вы выбрали город для поездок, а первая реклама привлекла не более 10 клиентов. Вы храните информацию обо всех клиентах, поездках, местах, бронированиях и историях заказов в одной и той же БД и, скорее всего, на одной физической машине. У вас нет навороченного кеширования или конвейера обработки больших данных, ведь ваше приложение только появилось. На данный момент это – идеальный вариант: в базе мало клиентов, и система, вряд ли, бронирует по поездке каждые 5 минут. Но время идет. В вашей системе регистрируется все больше людей, ведь это самый дешевый сервис на рынке. Да и реклама сделала свое дело. Вы получаете по 10 заказов в минуту. Постепенно это количество увеличивается до 20, а затем и 30 бронирований в минуту. В этот момент вы замечаете, что система начинает тормозить: время отклика API сильно увеличилось, а некоторые транзакции блокируются или зависают и, в конечном итоге, не проходят. Время ответа приложения также увеличилось, что вызвало недовольство клиентов. Как же решить эту проблему? Шаблон №1 – оптимизация запросов и реализация пула соединений Первое решение, которое приходит на ум: кэш слишком часто использует нединамические данные (история бронирования, история платежей, профили пользователей и т.д.). Но прикладным уровнем кеширования вы не сможете решить проблему с временем отклика API, предоставляющим динамические данные (текущее местоположение водителя, ближайшая машина для конкретного клиента, текущая стоимость поездки после выхода на маршрут и т.д.). Вы приходите к выводу, что база данных слишком нормализована, поэтому вы решаете ее немного «разбавить» и добавляете несколько избыточных столбцов (такие столбцы часто попадают в операторы WHERE или JOIN ON в запросах). Это сокращает количество запросов на соединение, разбивает большие запросы на несколько маленьких и добавляет их результаты на прикладной уровень. Можно заняться и параллельной оптимизацией – настроить подключения к базам данных. Внешние и клиентские библиотеки БД доступны практически для всех языков программирования. Для кеширования подключений к БД можно воспользоваться библиотеками пула соединений. Либо вы можете настроить размер пула соединений в самой СУБД. Создание сетевого подключения – вещь весьма затратная, поскольку требует двусторонней коммуникации между клиентом и сервером. Пулы соединений помогают оптимизировать количество подключений. Библиотеки пула соединений реализуют мультиплексирование подключений – несколько потоков приложения могут пользоваться одним и тем же подключением. Вы замеряете время отклика API и замечаете снижение задержки на 20-50% (или даже больше). На данный момент это хорошая оптимизация. Затем вы расширили бизнес на еще один город и получили больше клиентов. Постепенно вы доходите до 80-100 бронирований в минуту. Ваша система не в состоянии справиться с таким объемом. Вы вновь замечаете увеличение времени ожидания API, а слой базы данных не справляется с нагрузкой. Но в этот раз оптимизация запросов не дает вам существенного улучшения производительности. Вы проверяете метрики системы и видите, что дисковое пространство заполнено, ЦП занят в 80% времени, а ОЗУ переполняется слишком быстро. Шаблон № 2 – вертикальное масштабирование или масштабирование вверх Изучив все системные метрики, вы не находите другого решения, кроме как обновить аппаратное обеспечение системы. Вы увеличиваете размер оперативной памяти в 2 раза, а объем диска – раза в 3. Это называется вертикальным масштабированием. Вы сообщаете группе по обслуживанию инфраструктуры, команде devops или агентам сторонних центров обработки данных (ЦОД) о необходимости обновления вашей машины. Но как настроить саму машину для вертикального масштабирования? Вы выделяете машину большего объема. Один из подходов заключается в том, чтобы не переносить данные со старой машины вручную, а настроить новую машину в качестве копии, или реплики (replica), уже существующего устройства, или источника (primary), прописав временную конфигурацию первичной реплики (primary replica). После завершения репликации назначьте новую машину в качестве primary и отключите старую. Поскольку обрабатывать запросы планируется на этой новой машине, все чтение/запись также будет вестись на ней. Отлично. Вы прокачали систему, и теперь все работает намного быстрее. Ваш бизнес идет на ура, и вы решаете расшириться еще до 3 городов. Теперь вы ведете деятельность в 5 городах. Трафик увеличился втрое, вы получаете по 300 заказов в минуту. Проблема с производительностью вернулась: размер индекса сильно сказывается на памяти, базу данных необходимо постоянно поддерживать, а сканирование таблицы с индексом замедлилось до невозможности. Вы подсчитали стоимость дальнейшего масштабирования системы, но цена не внушает доверия. Так что же делать? Шаблон №3 – разделение ответственности на команды и запросы (CQRS): Вы понимаете, что та самая большая машина не в состоянии обработать все запросы на чтение/запись. Да и чаще всего компаниям нужны транзакционные возможности на запись (write), а не чтение (read). Вас даже устраивает небольшая несогласованность данных или замедление операций read. В принципе, раньше это тоже не казалось вам проблемой. Вы решаете, что неплохо было бы разделить операции чтения и записи на физической машине. Это позволит отдельным машинам выполнять больше операций чтения/записи. Теперь вы берете целых 2 большие машины и настраиваете их репликами для текущего компьютера. Репликация базы данных решит вопрос с переносом данных с primary машины на реплики. Вы перенаправляете все запросы на чтение (буква Q в CQRS, что означает «запрос» - Query) в реплики – любая реплика может обслуживать любой запрос на чтение. А все запросы на запись остаются на первичной машине. Возможна небольшая задержка в репликации, но в вашем конкретном случае это не критично. Вариант с настройкой primary-replica вполне подходит для большинства стартапов среднего масштаба, получающих по сотням тысяч запросов ежедневно… но при условии, что компании периодически архивируют старые данные. Вы вновь расширились на 2 города, и замечаете, что primary-машина не справляется со всеми запросами на запись. Многие такие запросы приходят с опозданием. Более того, задержка между primary и replica начинает сказываться на клиентах и водителях. Например, поездка завершена, клиент успешно ее оплачивает, но водитель не видит платеж, поскольку активность клиента – это запрос на запись, который идет на машину primary, а активность водителя – это запрос на чтение, который приходит на одну из реплик. Вся система настолько замедлилась, что водитель не видит платежа как минимум секунд 30, и это вызывает недовольство как со стороны клиента, так и у самого водителя. Как же поступить сейчас? Шаблон №4 – репликация с несколькими источниками Конфигурация primary-replica помогла вам успешно масштабироваться, однако теперь для операций записи не хватает возможностей. Быть может, вы согласитесь слегка пожертвовать быстротой запросов на чтение. А почему бы не перенести запросы на запись тоже в реплики? В модели с несколькими источниками (multi-primary) все машины работают как источник, и как реплика. Такая структура чем-то напоминает замкнутый круг из машин: A->B->C->D->A. «B» может реплицировать данные из «A», «C» – реплицирует данные из «В», «D» – дублирует данные из «C», а «A» делает тоже самое из «D». Вы можете выполнять операцию чтения и одновременно записывать данные в любой узел; вы можете транслировать запрос во все узлы, а значение вернет один из откликнувшихся узлов. Все узлы имеют одинаковую схему БД, один и тот же набор таблиц, индекс и т.д. Но нужно следить, чтобы в узлах одной таблицы не было конфликта по id , иначе при трансляции запросов несколько узлов вернут разные данные по одному и тому же id. Вообще считается, что для ID лучше использовать UUID или GUID. Еще один недочет данной системы: из-за трансляции запросов и поиска корректного результата, запросы на чтение могут оказаться неэффективными. Это, своего рода, принцип распределения/сборки в действии. И вот вы вновь масштабировали бизнес. В этот раз на 5 новых городов. Система не справляется. Теперь вам нужно обрабатывать по 50 запросов в секунду. Вам очень не хватает обработки большого количества параллельных запросов. Но как это сделать? Шаблон №5 – декомпозиция Вы знаете, что база данных location получает много трафика на чтение/запись. Вполне возможно, что соотношение записи к чтению составляет 7:3. Это создает большую нагрузку на существующие БД. В таблицах location содержится несколько первичных данных: долгота (longitude), широта (latitude), отметка времени (timestamp), ID водителя (driver id), ID поездки (trip id) и т.д. Там практически нет информации о поездках или данных пользователя, его платежах и т.д. Возможно, стоит разделить таблицы location на отдельную схему? Как насчет того, чтобы распределить эту БД по отдельным машинам с корректно настроенной конфигурацией primary-replica или multi-primary? Это называется декомпозицией данных по функциональности. В разных БД можно хранить данные, разделенные по функциональному признаку, а результат (при необходимости) агрегируется на серверном уровне. Такой способ позволит вам масштабировать нужный функционал с большим количеством запросов на чтение/запись. В то же время прикладной или серверный уровень приложения должен будет заняться объединением результатов, что приведет к значительному изменению кода. Теперь представьте себе, что вы масштабировались до 20 городов в своей стране и планируете открыть филиалы в Австралии. Растущий спрос на ваше приложение требует все более быстрого времени ответа. Ни один из методов выше с этим не поможет. Вам нужно масштабировать систему так, чтобы при расширении в другие страны/регионы не приходилось слишком часто проектировать и менять архитектуру. Как же тогда поступить? Шаблон №6 – горизонтальное масштабирование Вы хорошо загуглили эту тему, почитали массу статей о том, как другие компании решали такую проблему, и поняли, что настал момент масштабироваться горизонтально. Вы выделили, скажем, 50 машин – все с одинаковой схемой БД и одинаковыми наборами таблиц. На каждой машине хранится лишь часть данных. Поскольку во всех БД хранится один и тот же набор таблиц, вы можете спроектировать систему таким образом, чтобы реализовать привязку данных (то есть все связанные данные хранятся на одной машине). В каждой машине может быть своя реплика; реплики используются для восстановления после сбоя. Каждая такая база данных называется «шардом». На физической машине может быть один или несколько шардов – их количество зависит от нужной вам схемы проектирования. Вы должны придумать ключ шардирования, который бы всегда относился к одной и той же машине. Представьте себе много машин с кучей связанных данных в одном наборе таблиц; операции на чтение/запись запрашиваются для одной и той же строки или набора ресурсов на одной и той же машине с БД. Реализовать шардинг довольно сложно. По крайней мере, так говорят инженеры. Но при обслуживании миллионов или даже миллиардов запросов, рано или поздно вам придется пойти на столь непростой шаг. Настроив шардинг, вы уверены, что сможете масштабироваться во многие страны. Ваш бизнес разросся настолько, что инвесторы вынуждают вас расширяться на другие континенты. И тут опять возникают проблемы. Все то же время отклика API. Ваш сервис находится в США, и у пользователей из Вьетнама возникают трудности при бронировании. Но почему? И что же делать? Шаблон №7 – умное сегментирование центров обработки данных Ваш бизнес развивается в Америке, Южной Азии и нескольких странах Европы. Каждый день вы получаете миллионы заказов, а ваш сервер атакуют миллиарды запросов. Поздравляю! Это пиковый момент в вашей деятельности. Запросы из приложения поступают с разных континентов и проходят через сотни или даже тысячи серверов в интернете, поэтому время отклика растет. Может, распределить трафик по центрам обработки данных? Вы могли бы настроить ЦОД в Сингапуре, и он бы обрабатывал все запросы из Южной Азии. Затем сделать еще один в Германии – он займется всеми запросами из европейских стран, и оставить ЦОД в Калифорнии для обработки американских запросов. Кроме того, вам понадобится репликация между ЦОД – на случай, если потребуется восстановление после сбоя. Если центр обработки данных в Калифорнии выполняет репликацию сингапурского ЦОД, то в случае аварии в Калифорнии (стихийные бедствия, отсутствие электричества и т.д.), все запросы из США будут передаваться в Сингапур и наоборот. Такой метод масштабирования подходит для: обслуживания миллионов клиентов из разных стран, сохранения всех данных и поддержания постоянной доступности системы. Заключение В статье приведены общие методы по масштабированию базы данных. Стоит сказать, что у большинства инженеров нет достаточных возможностей для реализации всех шаблонов. Но лучше знать о существовании таких схем, которые в будущем могут помочь вам с проектированием архитектуры и систем.
img
Парковка, в контексте телефонии, означает возможность удержания входящего вызова в специальном месте на АТС, которое называется “стоянкой” или “орбитой”. Звонок, который был “припаркован”, находится в режиме ожидания с присвоенным ему специальным номером. Таким образом, любой сотрудник корпоративной телефонной сети, который знает номер сервиса парковки, может принять “припаркованный” вызов откуда угодно. /p> В сегодняшней статье, поговорим о модуле Asterisk, который позволяет создавать, настраивать и управлять процессом парковки входящих вызовов - Parking на примере FreePBX 13. Сразу отметим, что стандартный модуль Parking позволяет создать только одну “стоянку”, расширенный функционал предоставляет платный модуль Park Pro. При парковке, вызов попадает на специально настраиваемый в данном модуле, внутренний номер парковки – Extension и занимает одно место или “слот” (“slot”). Номер “слота” затем объявляется абоненту, который производил парковку – “парковщику” (“parker”). После чего, любой другой абонент внутренней телефонной сети, может принять “припаркованный” вызов, набрав номер “слота”. Если по истечению заданного времени, вызов не был снят с “парковки”, звонок может быть либо перенаправлен обратно “парковщику”, либо на любое другое настраиваемое направление, например – IVR. Перейдём к настройке. Чтобы попасть в модуль паркинга, переходим по следующему пути - Application -> Parking. Самые важные моменты, на которые нужно обратить внимание при настройке модуля, это: Внутренний номер, присвоенный “стоянке” - Extension Начальная позиция на “стоянке” Количество парковочных мест – “слотов” Максимальное время, в течение которого вызов находятся на “стоянке” Направление, куда должен отправиться вызов, после истечения таймаута Как было сказано выше, стандартный модуль позволяет создать только одну “стоянку” - Default, которую, тем не менее, можно настроить под свои нужды. Что бы изменить настройки необходимо нажать кнопку Parking Settings, откроется множество настраиваемых параметров. Все настраиваемые параметры данного модуля разделены на три секции – General Settings, Returned Call Behavior и Alternate Destination Рассмотрим каждый по порядку: General Settings Parking Lot Extension – Внутренний номер, присвоенный “стоянке”, номер сервиса парковки. На данный номер необходимо перевести входящий вызов, если нужно его запарковать Parking Lot Name – Имя “стоянки” Parking Lot Starting Position – Начальная позиция “стоянки”, номер первого “слота”. Важно отметить, что этот номер не может совпадать с Parking Lot Extension Number of Slots – Количество “слотов” на “стоянке” (свободных мест) Parking Timeout (seconds) – Время, в течение которого вызов может находиться на “стоянке”, прежде чем будет отправлен обратно “парковщику” или по альтернативному направлению Parked Music Class – Музыкальная дорожка, которая будет проигрываться абонентам припаркованных вызовов BLF Capabilities – Включает или отключает функцию индикации занятости линии Find Slot – В каком порядке вызовы должны занимать места на стоянке. First – Первое свободное место или Next – Место, следующее за последним запаркованным “слотом” Returned Call Behavior Данная секция позволяет настроить параметры, отвечающие за дальнейшую обработку припаркованного вызова после истечения таймаута. Pickup Courtesy Tone – Кому необходимо проиграть сообщение о том, что припаркованный вызов принят Transfer Capability – Определяет, кому доступны возможности перевода вызова по средствам DTMF – кодов. Re-Parking Capability – Кто может перепарковать вызов. Parking Alert-Info – Сигнал, который будет отправляться, прежде чем вызов будет перенаправлен обратно “парковщику” или по альтернативному направлению CallerID Prepend – Подписывает припаркованный звонок, прежде чем вызов будет перенаправлен по первоначальному или альтернативному направлению, что помогает понять, откуда он поступил. Таким образом, звонок, который будет возвращаться с парковки по истечению таймаута, будет иметь специальную подпись, которая будет видна на экране телефона Auto CallerID Prepend - В зависимости от настройки, автоматически подписывает звонок, возвращающийся с парковки по истечению таймаута. Slot –номер “слота”, который был ему присвоен, Extension –внутренний номер абонента, который произвел парковку, Name – Имя Extension’а абонента, который произвел парковку, None – Ничего написано не будет. Announcement - Объявление, которое будет проигрываться, прежде чем звонок будет перенаправлен по первоначальному или альтернативному направлению Alternate Destination Come Back to Origin - Опция, позволяющая выбрать, возвращать ли припаркованный звонок обратно на телефонное устройство, которое производило парковку, т.е “парковщику” Destination – Если в предыдущем пункте было выбрано No, то именно по направлению, которое выбрано в данной опции, будет возвращаться вызов с парковки. Когда настройка модуля завершена, необходимо нажать Save -> Submit -> Apply Config Модуль Parking имеет собственный Feature Code, по умолчанию *85. Любой внутренний номер, настроенный на IP-АТС, используя этот код, может принять запаркованный вызов. Этот код можно изменить в модуле Feature Codes.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59