По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
CentOS дистрибутив линукс основанный на коммерческом дистрибутиве RHEL от компании RED HAT. Считается, что CentOS имеет более высокую степень защиты, чем Ubuntu server. И именно поэтому системные администраторы предпочитают его устанавливать в качестве серверного ПО.
В данной статье мы рассмотрим установку данной ОС. Для тестовой установки выбрана виртуальная машина, развертывание ВМ на VMware, не является предметом данной статьи.
Установка CentOS 7
Подключаем скаченный с официального сайта CentOS дистрибутив (в нашем случае 7, версия 8 и 8.1 устанавливаются аналогично) и запускаем ВМ. Загрузчик предлагает сделать выбор:
1-й вариант - это непосредственно сама установка
2-й вариант - это проверка вашего "железа" и в случае отсутствия ошибок дальнейшая установка.
На следующем экране программа предлагает сделать выбор языка и раскладки клавиатуры.
В большинстве случаев, на данных серверах работает серверное ПО и подключаются для управления только администраторы. Не вижу большого смысла менять язык интерфейса и раскладку клавиатуры. Нажимаем Continue.
Основной экран настроек будущей Операционной системы. Предлагаю начать с настройки сети и имени сервера.
Меняем hostname. Рекомендую писать понятные имена или вообще завести классификацию. В дальнейшем это очень облегчит жизнь. Вводим и нажимаем Apply
Далее нажимаем кнопку Configure и проваливаемся в настройки сетевого адаптера.
Идем в настройки IPv6 и отключаем данный протокол. Это делаем по следующим соображениям. Мало кто использует данный протокол в локальной сети. Для новичков он более сложен в освоении и использовании, чем протокол ipv4. Поэтому он навряд ли вам понадобится. А тот, кто умеет его использовать, данная инструкция будет не интересна.
Поэтому в поле Method щелкам и из списка выбираем Ignore.
Настраиваем протокол ipv4. Данный протокол самый распространенный. Для настройки, нам потребуется сетевые параметры. Ip, mask, Gateway, DNS и если у вас есть то имя домена. Нажимаем ADD и добавляем ip , маску можно задать 2-мя вариантами CIDR или развернуто. Прописываем ip адрес шлюза. Шлюз должен иметь сетевую связанность с ip адресом машины, т. к. автоматически в системе пропишется маршрут по умолчанию через данный шлюз.
DNS cервера. Если у нас один DNS сервер, то просто пишем его Ip адрес, если более их можно указать, через символ запятой.
И последнее указываем домен если он у вас есть Search domains. Если нету, то можно оставить поле пустым.
Если сетевые пакеты данных должны ходить, каким-то хитрым способом, то для этого есть кнопка Routers, где можно описать маршруты, но думаю новичкам это не понадобится.
Жмем кнопку Save и сохраняем настройки. Возвращаемся к главному меню. Следующее Date and Time. В отличии от windows машин, часовой пояс и время, а также синхронизация на серверах CentOS может оказаться критичной. Поэтому данный параметр лучше настроить сразу, как и синхронизацию с ntp сервером.
В поле Region выбираем Регион и в поле City выбираем ближайший город. Фактически данные настройки позволяют установить региональный часовой пояс. Данная настройка позволит адекватно анализировать записи логов на сервере и сопоставлять произошедшее с реальным временем. Network Time должно быть включено - это означает, что часы на сервере будут синхронизироваться с серверами ntp в глобальной сети или нажав на значок шестеренок мы можем указать другой ntp сервер с которым наша ОС, будет синхронизироваться. По окончанию настройки нажимаем Done.
Следующая настройка, это разбивка Жесткого диска на разделы.
В данном разделе можно оставить все в автоматическом режиме, если нет специфических требований к логическим разделам жесткого диска. Можно галочкой отметить шифрование и ввести пароль если данная опция требуется. А также можно выбрать "I will configure partitioning", если предполагается отклонение от рекомендуемых параметров разбивки. Если рекомендуемая конфигурация устраивает, то убедитесь, что галочка установлена как на изображении и жмите Done.
Следующий раздел Software Selection. В данном разделе можно выбрать набор прикладного ПО, которое будет установлено на сервер.
В данном разделе можно очень гибко настроить, то, что будет установлено вместе с ОС. Minimal Install - это базовая установка функционала по сути это только ОС. Конечно в процессе эксплуатации можно все доставить, но не всегда удобно. Но этого в принципе достаточно для базового функционирования сервера. Остальные пункты можно самостоятельно просмотреть и выбрать то, что необходимо.
Жмем на кнопку Done и выходим в главное меню. Основные параметры установки ОС настроены. Можно начинать процесс установки. Жмем Begin Installation.
Начинается установка. В процессе установки необходимо задать пароль root. И можно создать пользователя, даже наделить правами Администратора (root). По окончанию процесса вам программа установки предложит перезагрузить ВМ. Жмем Reboot. Установка завершена.
Базовая настройка ОС CentOS 7
Для управления серверными *nix ОС, системные администраторы используют подключение по SSH протоколу для этого на Firewall должен быть открыт 22 порт, для подключения и настроен OpenSSH. В базовой установке CentOS7 обычно сразу устанавливается OpenSSH и настраивается правило, открывающее порт 22 на сервере. НО по умолчанию запрещено подключение от пользователя root по ssh к серверу, это сделано в целях безопасности. Поэтому 2 варианта:
Если вы создали на этапе установки пользователя и дали ему root права, подключится с помощью ssh.
Через окно инсталляции ВМ внести изменение в конфигурацию openssh.
Для подключения по ssh в классическом варианте используется программа putty, но на самом деле можно использовать любой ssh клиент. Даже встроенный в ОС Windows.
При удачном подключении вы увидите приглашение к авторизации на сервере. Вводим логин и пароль и попадаем в консоль ОС. Примерно это выглядит так.
Знак "$" говорит, что мы в пользовательском режиме. Знак "#", о том, что в привилегированном. Мы будем работать в пользовательском режиме для повышения прав используя команду "sudo".
Первое, что необходимо сделать это поставить обновления.
sudo yum update sudo yum upgrade
После обновления для удобства рекомендую поставить Midnight Commander
sudo yum install mc -y
Устанавливаем сетевые утилиты:
sudo yum install net-tools -y
sudo yum install bind-utils -y
Ставим удобный текстовый редактор nano
sudo yum install nano -y
Отключаем SElinux
sudo setenforce 0
Или отключаем на постоянной основе через sudo nano /etc/sysconfig/selinux и редактируем строчку SElinux=disable. Сохраняем и перезагружаем сервер. Reboot. На этом первоначальная настройка сервера закончена.
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса.
На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план.
Посмотреть доклад
Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами.
Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты:
Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%.
Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов.
Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex
А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи.
Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие.
Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане.
Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот:
Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт:
Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку:
Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность.
Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее.
Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос
Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию.
К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день.
Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000.
Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года.
Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z:
Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере.
Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность.
Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл.
Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом.
Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital.
Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места.
Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию.
Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре:
Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен
Z легко принимают новое
Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании.
Пруфы того, что это важно
В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра.
Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez):
"As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks"
Перевод:
С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях"
Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи.
Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили.
Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения.
Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени.
Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет:
"We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses."
Перевод:
Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию.
4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется.
Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка.
Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка
Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык.
В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан.
1. Дробим на предложения
Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom.
Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia.
It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Три отдельных смысловых блока. Отлично.
2. Токенизация
Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания
"London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "."
3. Части речи
Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения.
Получаем:
London - имя собственное
is - глагол
the - артикль
capital - существительное
and - союз
most - наречие
populous - прилагательное
4. Лемматизация
Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы.
Например, в русском языке словарной формой считается:
существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука)
глаголы - инфинитивная форма (искали - искать)
прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный)
В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
5. Стоп слова
В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам.
Снова смотрим на наше предложение:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
6. Парсинг зависимостей
Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее.
В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи.
Было:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
Стало:
London
is
the capital
and
most populous city
7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как:
имена людей;
названия компаний;
географические обозначения (и физические, и политические);
продукты;
даты и время;
денежные суммы;
события.
Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США
8. Разрешение кореференции
Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это?
Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон.
9. Итог. Полный пайплайн NLP
Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP.
Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например):
Дробим на предложения
Токенизация
Части речи
Лемматизация
Стоп слова
Парсинг зависимостей
Группировка токенов (существительных)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Разрешение кореференции
Кто делает?
Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com
RASA.com
Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити.
Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке:
Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные.
Итоги
С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.
На днях к нам в офис пришел четырехпортовый FXO шлюз китайской компании Dinstar DAG100-4O. За относительно небольшие деньги, этот шлюз способен обработать до 4-х аналоговых линий. Помимо этого, имеет 4 Ethernet интерфейса – 3 по LAN и 1 под WAN подключение. Помимо обычного функционала стыка аналоговой телефонной сети и VoIP, этот аппарат умеет работать в режиме маршрутизатора в сети. Перейдем к распаковке:
Обзор шлюза
Коробка обычная, не фирменная - без символики компании.
Внутри коробки находится сам аппарат, блок питания, mini CD диск, обжатый с двух сторон патчкорд Ethernet и телефонный провод с коннектором RJ -11. Были приятно удивлены наличием соединительных шнуров, так как уже подготовились обжимать провода.
Вынимаем все оборудование из коробки.
На фронтовой панели DAG1000-4O находятся элементы индикации, а именно:
PWR – индикация наличия питания
RUN – работа шлюза
WAN – статус подключения по WAN интерфейсу
LAN – статус портов для подключения к LAN
FXO (0-4) – состояние FXO портов шлюза
Важно отметить, что индикация на FXO интерфейсах маршрутизатора является не постоянной. Порты индицируют только при входящем/исходящем вызовах. Не стоит забывать, что это все-таки аналог. Хочется отметить, что устройство немного «люфтит». Это означает, что при переносе был слышен дребезг металлического корпуса устройства.
На задней панели шлюза Dinstar располагаются порты для подключение FXO, LAN, WAN и питание.
На нижней части шлюза находится инструкция по настройке шлюза. Вот что необходимо сделать для подключения к графическому интерфейсу шлюза:
Подключить DAG1000-4O к сети через интерфейс LAN0.
Подключить телефонные линии в FXO интерфейсы.
На компьютере, подключенном в тот же сетевой сегмент сети что и шлюз, ввести IP адрес 192.168.11.199, маску подсети 255.255.255.0 и шлюз по умолчанию 192.168.11.1.
Применить изменения, открыть в интернет браузере адрес 192.168.11.1 и ввести логин и пароль admin/admin.
Конфигурация DAG1000-4O
Перейдем к непосредственной настройке шлюза. Первым делом, подключившись к WEB – интерфейсу необходимо поменять IP – адрес шлюза (мы ведь не можем каждый раз менять IP – адрес NIC своего ПК чтобы администрировать шлюз). Делается это во вкладке Network -> Local Network. Выставляем настройки и нажимаем на Save. Важно отметить, что шлюз может работать как в режиме маршрутизатора, так и в режиме моста. Ниже представлен интерфейс для настройки в режиме моста.
При настройке в режиме маршрутизатора (Route), в конфигурации прибавляется возможность настройки WAN порта шлюза.
Перейдем к настройке SIP сервера в соответствующую вкладку SIP Server и настроим коннект между шлюзом и Asterisk. Здесь необходимо указать IP – адрес, порт и интервал регистрации.
Переходим к настройка Asterisk. В нашем случае, мы пользуемся графической оболочкой FreePBX. Заходим во вкладке Connectivity -> Trunks и создаем новый транк с такими параметрами:
Производим настройку транка, в соответствие с вышеуказанными параметрами. В данном случае, 192.168.1.110 – это адрес шлюза. Жмем Submit, а затем Apply Config.
Возвращаемся на шлюз и идем во вкладку Advanced -> FXS/FXO. Указываем страну, в которой находимся. Мы указали Russia. В сегменте FXO Parameter указываем Detect CID, отмечая галочку на соответствующем поле, и выбираем Send Original CID when Call from PSTN, чтобы получить номер звонящего из публичной сети. Жмем сохранить.
Переходим во вкладку Port. Нажимаем на Add и настраиваем FXO порт №0. Вводим данные, как мы создали на Asterisk в настройках транка. Offhook Auto-Dial это в нашем случае номер, на который шлюз пробрасывает пришедший вызов. На стороне Asterisk настроен входящий маршрут на этот DID, 2253535, который уже и проводим манипуляции с вызовом. Жмем Save.
Идем во вкладке Call & Routing и выбираем Tel->IP/Tel Routing. В данной статье мы покажем как настраивать входящую из PSTN маршрутизацию вызовов. Отметим, что исходящая маршрутизация настраивается аналогично. В указанной вкладке меню жмем Add.
Здесь настроено следующее правило:
Все звонки с FXO порта №0 (Call From) с любым префиксом отправлять на SIP сервер (Calls to). Вот и все, теперь наш шлюз будет отправлять все вызовы с порта 0 на Asterisk.
Заходим во вкладку Status & Statistics -> Registration и видим, что наш порт зарегистрирован на Asterisk.
Теперь можно принимать вызовы с настроенной аналоговой линии через шлюз.