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
Это первая статья цикла. Продолжение: 2 часть Плоскость данных Начнем с того, что основная задача сети-перенос данных с одного подключенного хоста на другой. Это может показаться простым на первый взгляд, но на самом деле это чревато проблемами. Здесь может быть полезна иллюстрация; рисунок № 1 используется для иллюстрации сложности проблемы. Начиная с верхнего левого угла иллюстрации: Приложение генерирует некоторые данные. Эти данные должны быть отформатированы таким образом, чтобы принимающее приложение могло понять, что было передано, - данные должны быть упорядочены. Механизм, используемый для упорядочения данных, должен быть эффективным во многих отношениях, включая быстрое и простое кодирование, быстрое и простое декодирование, достаточно гибкий, чтобы можно было вносить изменения в кодирование, не нарушая слишком много вещей, и добавлять наименьшее количество накладных расходов, возможных во время передача данных. Сетевое программное обеспечение должно инкапсулировать данные и подготовить их к фактической передаче. Каким-то образом сетевое программное обеспечение должно знать адрес хоста назначения. Сеть, которая соединяет источник и пункт назначения, является общим ресурсом, и, следовательно, должна быть доступна некоторая форма мультиплексирования, чтобы источник мог направлять информацию в правильный пункт назначения. Как правило, это будет связано с определенной формой адресации. Данные должны быть перемещены из памяти в источнике и непосредственно в сеть - фактический провод (или оптический кабель, или беспроводное соединение), который будет передавать информацию между устройствами, подключенными к сети. Сетевые устройства должны иметь какой-то способ обнаружить конечный пункт назначения информации - вторую форму проблемы мультиплексирования - и определить, требуется ли какая-либо другая обработка информации, когда она находится в пути между источником и пунктом назначения. Информация, прошедшая через сетевое устройство, должна быть снова закодирована и перенесена из памяти в провод. В любой точке, где информация перемещается из памяти в какую-либо форму физического носителя, информация должна быть поставлена в очередь; часто бывает больше данных для передачи, чем может быть помещено на любой конкретный физический носитель в любой момент времени. Здесь в игру вступает качество услуг. Информация, передаваемая по сети, теперь должна быть скопирована с физического носителя и обратно в память. Он должен быть проверен на наличие ошибок - это контроль ошибок - и у приемника должен быть какой-то способ сообщить передатчику, что ему не хватает памяти для хранения входящей информации - это контроль потока. Особый интерес представляет сетевое устройство в середине диаграммы. Сетевое устройство-например, маршрутизатор, коммутатор или middle box—соединяет два физических носителя вместе для построения реальной сети. Возможно, самый простой вопрос для начала заключается в следующем: зачем вообще нужны эти устройства? Маршрутизаторы и коммутаторы — это, очевидно, сложные устройства со своей собственной внутренней архитектурой и зачем добавлять эту сложность в сеть? Есть две фундаментальные причины. Первоначальная причина создания этих устройств заключалась в соединении различных видов физических носителей вместе. Например, внутри здания может быть практично работать ARCnet или thicknet Ethernet (приведены примеры из времени, когда были впервые изобретены сетевые устройства). Расстояние, которое эти носители могли преодолеть, однако, очень мало-порядка сотни метров. Каким-то образом эти сети должны быть расширены между зданиями, между кампусами, между городами и, в конечном счете, между континентами, используя своего рода мультиплексированную (или обратную мультиплексированную) телефонную сеть, такую как T1 или DS3. Эти два различных типа носителей используют различные виды сигналов; должно быть какое-то устройство, которое переводит один вид сигналов в другой. Вторая причина заключается в следующем — это масштаб и это стало проблемой. Природа физического мира такова, что у вас есть два варианта, когда дело доходит до передачи данных по проводу: Провод может соединять напрямую два компьютера; в этом случае каждая пара компьютеров должна быть физически соединена с каждым другим компьютером, с которым она должна взаимодействовать. Провод может быть общим для многих компьютеров (провод может быть общим носителем информации). Чтобы решить проблему первым способом, нужно много проводов. Решение проблемы вторым способом кажется очевидным решением, но оно представляет другой набор проблем - в частности, как пропускная способность, доступная по проводам, распределяется между всеми устройствами? В какой-то момент, если на одном общем носителе достаточно устройств, любая схема, используемая для обеспечения совместного использования ресурсов, сама по себе будет потреблять столько же или больше пропускной способности, как любое отдельное устройство, подключенное к проводу. В какой-то момент даже 100-гигабайтное соединение, разделенное между достаточным количеством хостов, оставляет каждому отдельному хосту очень мало доступных ресурсов. Решением этой ситуации является сетевое устройство - маршрутизатор или коммутатор, который разделяет два общих носителя, передавая трафик между ними только по мере необходимости. При некотором логическом планировании устройства, которые должны чаще общаться друг с другом, можно размещать ближе друг к другу (с точки зрения топологии сети), сохраняя пропускную способность в других местах. Конечно, маршрутизация и коммутация вышли далеко за рамки этих скромных начинаний, но это основные проблемы, которые системные администраторы решают, внедряя сетевые устройства в сети. Есть и другие сложные проблемы, которые необходимо решить в этом пространстве, помимо простого переноса информации из источника в пункт назначения; Во многих случаях полезно иметь возможность виртуализировать сеть, что обычно означает создание туннеля между двумя устройствами в сети. Сети всегда создавались для одной цели: передачи информации от одной подключенной системы к другой. Дискуссия (или, возможно, спор) о наилучшем способе выполнения этой, казалось бы, простой задачи длилась долго. Эту дискуссию можно грубо разбить на несколько, часто пересекающихся, этапов, каждый из которых задавал свой вопрос: Должны ли сети быть с коммутацией каналов или с коммутацией пакетов? Должны ли сети с коммутацией пакетов использовать кадры фиксированного или переменного размера? Как лучше всего рассчитать набор кратчайших путей через сеть? Как сети с коммутацией пакетов должны взаимодействовать с качеством обслуживания (QoS)? Должна ли плоскость управления быть централизованной или децентрализованной? На некоторые из этих вопросов давным-давно был дан ответ. С другой стороны, некоторые из этих вопросов все еще актуальны, особенно последний. Коммутация каналов Первое большое обсуждение в мире компьютерных сетей было то, должны ли сети быть с коммутацией каналов или с коммутацией пакетов. Основное различие между этими двумя понятиями заключается в концепции схемы: нужно ли передатчику и приемнику «видеть» сеть как один провод или соединение, предварительно сконфигурированное (или настроенное) с определенным набором свойств прежде чем они начнут общаться? Или они «видят» сеть как общий ресурс, где информация просто генерируется и передается «по желанию»? Первый считается с коммутацией каналов, а второй считается с коммутацией пакетов. Коммутация каналов имеет тенденцию обеспечивать больший поток трафика и гарантии доставки, в то время как коммутация пакетов обеспечивает доставку данных при гораздо меньших затратах - первый из многих компромиссов, с которыми вы столкнетесь при проектировании сетей. Рисунок 2 будет использован для иллюстрации коммутации каналов с использованием мультиплексирования с временным разделением (TDM) в качестве примера. На рисунке 2 общая пропускная способность каналов между любыми двумя устройствами разделена на восемь равных частей; A отправляет данные E, используя временной интервал A1 и F, используя временной интервал A2; B отправляет данные в E с использованием временных интервалов B1 и F с использованием временных интервалов B2. Каждый фрагмент информации имеет фиксированную длину, поэтому каждый из них может быть помещен в один временной интервал в текущем потоке данных (следовательно, каждый блок данных представляет фиксированное количество времени или интервала в проводе). Предположим, что где-то есть контроллер, назначающий слот в каждом из сегментов, через которые будет проходить трафик: Для трафика [A, E]: На C: слот 1 от A переключен на слот 1 в направлении D На D: слот 1 от C переключен на слот 1 в направлении E Для трафика [A, F]: На C: слот 4 от A переключен на слот 4 в направлении D На D: слот 4 от C переключен на слот 3 в направлении F Для трафика [B, E]: На C: слот 4 от B переключен на слот 7 в направлении D На D: слот 7 от C переключен на слот 4 в направлении E Для трафика [B, F]: На C: слот 2 от B переключен на слот 2 в направлении D На D: слот 2 от C переключен на слот 1 в направлении F Ни одно из устройств обработки пакетов в сети не должно знать, какой бит данных идет куда; до тех пор, пока C берет все, что находится в слоте 1 в потоке данных A в каждом временном интервале, и копирует его в слот 1 в своем исходящем потоке в направлении D, А D копирует его из слота 1 входящего из C в слот 1 исходящего в E, трафик, передаваемый A, будет доставляться в E. Есть интересный момент, который следует отметить об этом виде обработки трафика—для пересылки трафика ни одно из устройств в сети на самом деле не должно знать, что является источником или назначением. Блоки данных, передаваемые по сети, не обязательно должны содержать адреса источника или назначения; куда они направляются и откуда поступают, все решения основываются на знании контроллерами открытых слотов в каждом канале. Набор слотов, назначенных для любой конкретной связи между устройствами, называется схемой, потому что это пропускная способность и сетевые ресурсы, выделенные для связи между одной парой устройств. Основные преимущества сетей с коммутацией каналов включают в себя: Для коммутации пакетов устройствам не нужно читать заголовок или выполнять какую-либо сложную обработку. Это было чрезвычайно важно в первые дни работы сети, когда аппаратное обеспечение имело гораздо меньшее количество транзисторов и переключателей, скорость линии была ниже, а время обработки пакета в устройстве составляло большую часть общей задержки пакета через сеть. Контроллер знает доступную полосу пропускания и трафик, направляемый к периферийным устройствам по всей сети. Это делает его несколько простым, учитывая, что на самом деле имеется достаточная пропускная способность, для организации трафика для создания наиболее оптимальных путей через сеть. Есть и недостатки, в том числе: Сложность контроллера значительно возрастает по мере того, как сеть и услуги, которые она предлагает, растут в масштабе. Нагрузка на контроллер может стать подавляющей, фактически вызывая перебои в работе сети. Пропускная способность на каждом канале используется не оптимально. На рис. 1-3 блоки времени (или ячейки), содержащие*, по существу являются потерянной полосой пропускания. Слоты назначаются определенной схеме заранее: слоты, используемые для трафика [A, E], не могут быть «заимствованы» для трафика [A, F], даже если A ничего не передает в сторону E. Время, необходимое для реагирования на изменения в топологии, может быть довольно длительным с точки зрения сети; локальное устройство должно обнаружить изменение, сообщить о нем контроллеру, и контроллер должен перенастроить каждое сетевое устройство вдоль пути каждого затронутого потока трафика. Системы TDM внесли ряд идей в развитие сетей, используемых сегодня. В частности, системы TDM сформировали большую часть ранних дискуссий о разбиении данных на пакеты для передачи по сети и заложили основу для гораздо более поздней работы в области QoS и управления потоком. Одна довольно важная идея, которую эти ранние системы TDM завещали большему сетевому миру, - это network planes. В частности, системы TDM делятся на три плоскости: Плоскость управления - это набор протоколов и процессов, которые формируют информацию, необходимую сетевым устройствам для пересылки трафика через сеть. В сетях с коммутацией каналов плоскость управления является полностью отдельной плоскостью; обычно существует отдельная сеть между контроллером и отдельными устройствами (хотя и не всегда, особенно в новых системах с коммутацией каналов). Плоскость данных (также известная как плоскость пересылки) - это путь информации через сеть. Это включает в себя декодирование сигнала, полученного в проводе, в кадры, обработку их и передачу их обратно в провод, закодированный в соответствии с физической транспортной системой. Плоскость управления ориентирована на управление сетевыми устройствами, включая мониторинг доступной памяти, мониторинг глубины очереди, а также мониторинг, когда устройство отбрасывает информацию, передаваемую по сети, и т. д. Часто бывает трудно различить уровни управления и плоскости управления в сети. Например, если устройство вручную сконфигурировано для пересылки трафика определенным образом, является ли это функцией плоскости управления (потому что устройство настраивается) или функцией плоскости управления (потому что это информация о том, как пересылать информацию)? Коммутация пакетов В начале-середине 1960-х годов коммутация пакетов находилась в состоянии «in the air». Много людей переосмысливали то, как сети были построены, и рассматривали альтернативы парадигме коммутации каналов. Paul Baran, работавший в RAND Corporation, предложил сеть с коммутацией пакетов в качестве решения для обеспечения живучести; примерно в то же время Donald Davies в Великобритании предложил такой же тип системы. Эти идеи попали в Lawrence Livermore Laboratory, что привело к созданию первой сети с коммутацией пакетов (названной Octopus), введенной в эксплуатацию в 1968 году. ARPANET, экспериментальная сеть с коммутацией пакетов, начала функционировать вскоре после этого, в 1970 году. Существенное различие между коммутацией каналов и коммутацией пакетов заключается в роли отдельных сетевых устройств в передаче трафика, как показано на рис.3. На рисунке 3, A создает два блока данных. Каждый из них включает в себя заголовок, описывающий, как минимум, пункт назначения (представлен H в каждом блоке данных). Этот полный пакет информации - исходный блок данных и заголовок - называется пакетом. Заголовок также может описывать, что находится внутри пакета, и может включать любые специальные инструкции по обработке, которые устройства пересылки должны принимать при обработке пакета - их иногда называют метаданными или «данными о данных в пакете». Есть два пакета, произведенных A: A1, предназначенный для E; и A2, предназначенный для F. B также отправляет два пакета: B1, предназначенный для F, и B2, предназначенный для E. Когда C получает эти пакеты, он считывает небольшую часть заголовка пакета, часто называемого полем, чтобы определить место назначения. Затем C обращается к локальной таблице, чтобы определить, по какому исходящему интерфейсу должен быть передан пакет. D делает то же самое, перенаправляя пакет из правильного интерфейса к месту назначения. Этот способ пересылки трафика называется переадресацией по частям, поскольку каждое устройство в сети принимает совершенно независимое решение о том, куда пересылать каждый отдельный пакет. Локальная таблица, к которой обращается каждое устройство, называется таблицей пересылки; обычно это не одна таблица, а множество таблиц, потенциально включающих в себя базу информации маршрутизации (RIB) и базу информации пересылки (FIB). В оригинальных системах с коммутацией каналов плоскость управления полностью отделена от пересылки пакетов по сети. С переходом от коммутации каналов к коммутации пакетов произошел соответствующий переход от решений централизованного контроллера к распределенному протоколу, работающему в самой сети. В последнем случае каждый узел способен принимать свои собственные решения о пересылке локально. Каждое устройство в сети запускает распределенный протокол, чтобы получить информацию, необходимую для построения этих локальных таблиц. Эта модель называется распределенной плоскостью управления; таким образом, идея плоскости управления была просто перенесена из одной модели в другую, хотя на самом деле они не означают одно и то же. Сети с коммутацией пакетов могут использовать централизованную плоскость управления, а сети с коммутацией каналов могут использовать распределенные плоскости управления. В то время, когда сети с коммутацией пакетов были впервые спроектированы и развернуты, однако они обычно использовали распределенные плоскости управления. Software-Defined Networks (SDN) вернули концепцию централизованных плоскостей управления в мир сетей с коммутацией пакетов. Первым преимуществом сети с коммутацией пакетов над сетью с коммутацией каналов является парадигма пересылки hop-by-hop. Поскольку каждое устройство может принимать полностью независимое решение о пересылке, пакеты могут динамически пересылаться в зависимости от изменений в топологии сети, что устраняет необходимость связываться с контроллером и ждать решения. Пока существует как минимум два пути между источником и пунктом назначения (сеть имеет два подключения), пакеты, переданные в сеть источником, в конечном итоге будут переданы в пункт назначения. Вторым преимуществом сети с коммутацией пакетов по сравнению с сетью с коммутацией каналов является то, как сеть с коммутацией пакетов использует пропускную способность. В сети с коммутацией каналов, если конкретная схема (действительно временной интервал в приведенном примере TDM) не используется, то слот просто тратится впустую. При переадресации hop-by-hop каждое устройство может наилучшим образом использовать пропускную способность, доступную на каждом исходящем канале, чтобы нести необходимую нагрузку трафика. Хотя это локально сложнее, это проще глобально, и это позволяет лучше использовать сетевые ресурсы. Основным недостатком сетей с коммутацией пакетов является дополнительная сложность, особенно в процессе пересылки. Каждое устройство должно быть в состоянии прочитать заголовок пакета, найти пункт назначения в таблице, а затем переслать информацию на основе результатов поиска в таблице. В раннем аппаратном обеспечении это были сложные, трудоемкие задачи; коммутация каналов была обычно быстрее, чем коммутация пакетов. Поскольку со временем аппаратное обеспечение усовершенствовалось, то скорость переключения пакета переменной длины, как правило, достаточно близка к скорости переключения пакета фиксированной длины, так что между пакетной коммутацией и коммутацией каналов небольшая разница. Управление потоками в сетях с коммутацией пакетов В сети с коммутацией каналов контроллер выделяет определенную полосу пропускания для каждого канала, назначая временные интервалы от источника до назначения. Что происходит, если передатчик хочет отправить больше трафика, чем выделенные временные интервалы будут поддерживать? Ответ — прост-это невозможно. В некотором смысле, таким образом, возможность управлять потоком пакетов через сеть встроена в сеть с коммутацией каналов; и нет способа отправить больше трафика, чем может передать сеть, потому что «пространство», которое имеет передатчик в своем распоряжении для отправки информации, предварительно выделяется. А как насчет сетей с коммутацией пакетов? Если все звенья сети, показанные на рис. 3, имеют одинаковую скорость соединения, что произойдет, если и А, и В захотят использовать всю пропускную способность соединения в направлении С? Как C решит, как отправить все это в D по каналу связи, который пропускает вдвое меньше трафика, необходимого для обработки? Здесь можно использовать методы управления транспортными потоками. Как правило, они реализованы в виде отдельного набора протоколов / правил, «движущихся поверх» базовой сети, помогая «организовать» передачу пакетов путем создания виртуального канала между двумя взаимодействующими устройствами. Протокол управления передачей (TCP) обеспечивает управление потоком для сетей с коммутацией пакетов на основе Интернет-протокола (IP). Этот протокол был впервые указан в 1973 году Vint Cerf и Bob Kahn.
онтроллер выделяет определенную полосу пропускания для каждого канала, назначая временные интервалы от источника до назначения. Что происходит, если передатчик хочет отправить больше трафика, чем выделенные временные интервалы будут поддерживать? Ответ — прост-это невозможно. В некотором смысле, таким образом, возможность управлять потоком пакетов через сеть встроена в сеть с коммутацией каналов; и нет способа отправить больше трафика, чем может передать сеть, потому что «пространство», которое имеет передатчик в своем распоряжении для отправки информации, предварительно выделяется.
А как насчет сетей с коммутацией пакетов? Если все звенья сети, показанные на рис. 3, имеют одинаковую скорость соединения, что произойдет, если и А, и В захотят использовать всю пропускную способность соединения в направлении С? Как C решит, как отправить все это в D по каналу связи, который пропускает вдвое меньше трафика, необходимого для обработки? Здесь можно использовать методы управления транспортными потоками. Как правило, они реализованы в виде отдельного набора протоколов / правил, «движущихся поверх» базовой сети, помогая «организовать» передачу пакетов путем создания виртуального канала между двумя взаимодействующими устройствами.
Протокол управления передачей (TCP) обеспечивает управление потоком для сетей с коммутацией пакетов на основе Интернет-протокола (IP). Этот протокол был впервые указан в 1973 году Vint Cerf и Bob Kahn.
Поговорим про популярную утилиту IP – АТС Asterisk FOP2 (Flash Operator Panel 2) . Данная панель позволяет видеть и понимать детальную real-time (реального времени) статистику вашей АТС, например, кто с кем разговаривает, продолжительность вызовов, количество вызовов в очереди или на удержании и так далее. Помимо этого, FOP2 предлагает полноценный телефон в браузере, с помощью которого можно осуществлять вызов и прием звонков, трансфер, перевод на мобильный и запись разговора, а для супервизора доступны опции прослушивания (шпионский канал) разговоров операторов в реальном времени и просмотр статистики по звонкам.
/p>
В бесплатной версии приложения вы можете работать максимум с пятнадцатью сущностями (экстеншены, конференц - румы, транки и так далее). В терминологии продукта их называют «кнопками. »Интересный функционал, не правда ли? В статье расскажем про установку и первичную настройку продукта.
Пошаговое видео
Установка
Установку мы производим на операционную систему CentOS 6. Начнем с того, что определим разрядность нашей операционной системы:
Важно! Перед установкой убедитесь, что у вас установлена компонента make. Для этого, дайте команду yum -y install make в консоль сервера.
uname -m
i686 - у вас 32 – х битная система;
x86_64 - у вас 64 – х битная система;
Отлично, теперь необходимо скачать нужный нам дистрибутив. Перейдем в директорию для загрузки файла командой cd /usr/src.
Для 32-х битной системы:
wget http://www.fop2.com/download/centos32 -O fop2.tgz
Для 64-х битной системы:
wget http://www.fop2.com/download/centos64 -O fop2.tgz
Распаковываем скачанный архив и переходим в директорию установки:
tar zxvf fop2.tgz
cd fop2
Запускаем инсталлятор, который установит все необходимые файлы конфигурации, клиентской и серверной части программного комплекса:
make install
Настройка AMI
Один из самых главных файлов конфигурации FOP2 это /usr/local/fop2/fop2.cfg. В нем находятся опции настройки подключения к AMI (Asterisk Management Interface). Для начала, давайте создадим параметры подключения для FOP2. Для этого, откроем файл конфигурации /etc/asterisk/manager.conf:
vim /etc/asterisk/manager.conf
Добавляем пользователя fop2 в конфигурацию следующим образом:
[fop2]
secret = ваш_пароль(устойчивый к взлому)
deny=0.0.0.0/0.0.0.0
permit=127.0.0.1/255.255.255.0
read = system,call,log,verbose,command,agent,user,config,command,dtmf,reporting,cdr,dialplan,originate,message
write = system,call,log,verbose,command,agent,user,config,command,dtmf,reporting,cdr,dialplan,originate,message
writetimeout = 500
Сохраняем конфигурацию файла и даем следующую команду в консоль (перегружаем AMI):
[root@asterisk ~]# asterisk -rx "manager reload"
Вносим изменения в файл конфигурации FOP2:
vim /usr/local/fop2/fop2.cfg
Меняем значение параметров manager_user и manager_secret на созданные выше. Должно получиться вот так:
Сохраняем изменения. Проверим подключение между FOP2 и AMI. Для этого в консоль сервера дадим следующую команду:
/usr/local/fop2/fop2_server --test
Если все в порядке, то вы увидите следующий вывод:
Запускаем приложение FOP2 командой:
[root@asterisk ~]# service fop2 start
Starting Flash Operator Panel 2: [ OK ]
Установка одной командой
Недавно, разработчики FOP2 разработали специальный скрипт, который последовательно установит панель оператора всего с помощью одной команды:
wget -O - http://download.fop2.com/install_fop2.sh | bash
Скрипт загрузит необходимые файлы, распакует и установит их. После, административный интерфейс будет доступен по ссылке http://ваш_сервер/fop2/admin, а интерфейс пользователя по ссылке http://ваш_сервер/fop2.
Подключение по WEB
Подключаемся к интерфейсу администратора FOP2. Для этого, откройте URL администраторской консоли по адресу http://IP-адрес/fop2/admin/:
Если вы используете FreePBX, то можете указать при входе тот же логин и пароль. Как видно на скриншоте, с нашим сервером FOP2 все хорошо (FOP2 Server Status: OK – Version: 2.31.08):
Создадим пользователя. Для этого, перейдите в раздел Users. В главной консоли будет отображен список текущих сущностей, настроенных в Asterisk. Выберем для редактирования нужную и создадим параметры доступа. Самое важное поле - Secret, которое представляет из себя пароль для доступа пользователя и интерфейс:
Теперь переходим по адресу http://IP-адрес/fop2 для доступ к пользовательской консоли:
Указываем логи и пароль, созданные ранее. Вуаля, мы вошли в операторскую панель :)
Возможные проблемы
Зачастую, при инсталляциях, может появиться проблема с доступом к пользовательской консоли (http://IP-адрес/fop2). Пользователи видят постоянную загрузку с надписью One moment please и счетчиком подключения к серверу.
Для решения этой проблемы воспользуйтесь следующим алгоритмом:
Проверьте, запущен ли сервер FOP2. Дайте команду ps -uax | grep fop2 в консоль
Если сервер вернул значение в выводе команды:
Проверяем наличие записей в iptables. Дайте команду iptables -vnL INPUT:
Вывод команды содержит более 2 записей
→ Добавляем в iptables правило, которое разрешает подключение к порту 4445 по TCP командой sudo iptables -I INPUT -p tcp -m tcp --dport 4445 -j ACCEPT
Вывод команды содержит менее 2 записей
Ваш компьютер и сервер FOP2 находятся в одном сетевом сегменте (в одном LAN)?
Да
→ Скорее всего проблема в Вашем браузере. Рекомендуемый для подключения браузер – Google Chrome. Попробуйте очистить куки браузера.
Нет
→ Проблема на сетевом уровне. Скорее всего в сети имеет место фаервол, которые не пропускает трафик по tcp на порт 4454.
Вывод отсутствует
Проверяем, запущен ли сервис FOP. Дайте команду netstat -lnp | grep 444
Вывод команды присутствует.
→ Дайте команду service fop2 start
Вывод отсутствует.
Попробуйте запустить FOP2 прямо из CLI с помощью команды /usr/local/fop2/fop2_server -X 15 и с помощью service fop2 start
Появляется ошибка FOP2 was unable to find an eth0 interface...
→ Наличие данной ошибки говорит об отсутствии на вашем сервере интерфейса eth0. Если вы используете eth1, то вам необходимо открыть файл /etc/sysconfig/fop2 и добавить туда опцию OPTIONS="-d -i eth1". Соответственно, если у вас иное обозначение NIC, то вместо eth1 укажите его. После этого даем рестарт FOP2 командой service fop2 start
Появляется ошибка Segmentation Fault
→ Вам необходимо установить пакет ssl совместимости с помощью yum. Для этого, дайте команду yum install openssl098e в консоль сервера. После этого, делаем рестарт командой service fop2 start