По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
От проблем и неполадок не застраховано ничто и IP-АТС Asterisk – не исключение. Неправильная конфигурация, неудачное обновление, неполадки в сети, сбой у провайдера - всё это может тем или иным образом сказываться на работе Вашей системы IP-телефонии. Для того, чтобы решить эти проблемы или хотя бы найти правильный путь, в сторону которого следует “копать”, нужно собственно, услышать показания “пациента”, то есть – нашего сервера IP-АТС Asterisk. Говоря простым языком – нужно снять логи. А с помощью модуля FreePBX, о котором мы хотим рассказать в данной статье, сделать это будет ещё проще.
Итак, для того чтобы решить проблему нам нужна информация. Но слишком большое количество информации может быть так же бесполезно, как и её отсутствие. В данной статье мы покажем, как собрать полезную и краткую информацию.
Где Asterisk хранит логи?
Чтобы знать что “лечить”, нужно знать где искать. Информация, которую мы ищем содержится во множестве лог-файлов, которые хранит сервер.
Важно! Обратите внимание, что в зависимости от используемого дистрибутива Linux, расположение лог-файлов у Вас может быть другим.
Расположение
Описание
/var/log/asterisk/fail2ban
Журнал событий модуля fail2ban
/var/log/asterisk/freepbx.log
Журнал событий модулей FreePBX
/var/log/asterisk/freepbx_security.log
Журнал событий безопасности
/var/log/asterisk/full
Журнал событий Asterisk каждого уровня. Обычно используется для поиска трассировок старых звонков
/var/log/dmesg
Журнал событий уровня ядра
/var/log/httpd/access_log
Журнал событий доступа к Apache
/var/log/httpd/error_log
Журнал ошибок web сервера Apache
/var/log/messages
Системный журнал событий Linux
/var/log/yum.log
Журнал действий, выполненных через yum
Названия файлов могут быть дополнены информацией о дате, за которую создан файл, указанную после (.) или (-)
Фильтрация
Некоторые из этих файлов могут содержать тысячи записей, поэтому, если Вы знаете, какое событие ищете, то отфильтруйте лог по данному событию или хотя бы сократите его, например, оставьте только информацию за определённое время.
Чтобы найти нужную информацию, используйте утилиту grep, которая позволяет искать определённые шаблоны или части слов в большом количестве записей.
grep 10987 /var/log/asterisk/full
В примере выше мы ищем совпадение записей по числам 10987 в полном журнале событий Asterisk
Если Вы хотите попросить помощи на общедоступных площадках, например, на форуме, то рекомендуем удалить или изменить всю приватную/ секретную информацию, которую может содержать лог, такую как номера телефонов, публичные IP-адреса, ваш account ID у провайдера, пароли и т.д.
Модуль Support FreePBX
В версии 13 и 14 FreePBX, в модуле System Admin есть очень полезная секция - Support. Для того, чтобы попасть в неё необходимо перейти по следующему пути из дашборда кликнуть на вкладку Admin → System Admin → Support , перед Вами откроются доступные опции данной секции:
На этой странице, Вы можете скачать ZIP – файл, который будет содержать отчёт с необходимой системной информацией и логи для дальнейшего исследования или же для отправки в техническую поддержку.
Для включения информации в отчёт используйте кнопки Yes/No. Рассмотрим каждый пункт, который можно включить в отчёт:
FreePBX Versions - Список всех установленных модулей и их версии
System Information - Информация об операционной системе
Asterisk Logs - Журналы событий Asterisk за последние 24 часа
Firewall Setting - Вывод текущих настроек ip-tables
ASTDB Dump - Полный дамп ASTBD (Не путать с MySQL)
License Information - Информация о лицензировании и статусе сервера
Dialplan - Полный дайл-план, созданный FreePBX (включая кастомные файлы _custom)
SIP Settings - Настройки SIP (Может содержать секретную информацию)
PJSIP Settings - Настройки PJSIP (Может содержать секретную информацию)
IAX Settings - Настройки IAX (Может содержать секретную информацию)
Как только Вы выбрали какую информацию хотите включить в отчёт, нажмите кнопку Download и сохраните ZIP файл на свой компьютер.
На этой странице, Вы также можете установить ssh, ключи, которые позволят сотрудникам технической поддержки Sangoma подключиться к Вашей системе без необходимости разглашать всякие пароли.
Привет! Мы продолжаем рассказывать про OpenScape Voice и в этой статье расскажем про Deployment Service или DLS.
Сервер DLS предоставляет администратору возможность централизованного управления настройками телефонов и программных клиентов. При помощи DLS обеспечивается автоматизированное подключение телефонов к OpenScape Voice.
Подключение к консоли управления DLS
Для этого переходим во вкладку Configuration → Device Management, либо во вкладку Configuration → OpenScape Voice → General → Deployment Servers.
Для добавления нового сервера нажимаем кнопку Add и во вкладке General указываем название и IP адрес сервера, а во вкладке Advanced Settings указываем данные для аутентификации (порт, протокол, логин и пароль). Уже добавленные сервера находятся в таблице ниже. Для перехода в консоль управления DLS нажимаем на иконку в столбце DLS Management Panel.
Регистрация телефонов на сервере DLS
Для того чтобы работать с телефонами их нужно зарегистрировать, а для этого им необходимо сообщить IP адрес сервера DLS. Регистрация происходит автоматически при первом обращении телефона к серверу. Существует несколько способов настройки IP-адреса DLS на телефоне: получение IP адреса по DHCP (используются опции 43 Vendor Specific Info или 60 Vendor Class), поиск и регистрация телефона с DLS и настройка IP адреса из меню администратора на телефоне.
Поиск и регистрация телефона с сервера DLS
Перейдем во вкладку Deployment Service - IP Devices → IP Device Interaction → Scan IP Devices и нажмем New для того чтобы добавить конфигурацию нового сканера.
В строке IP Scanner укажем название для создаваемого сканера, а во вкладке IP Ranges укажем диапазон IP адресов и порт для сканирования (8085). Для одного сканера можно создать несколько зон поиска.
Во вкладке Configuration ставим галочку в пункте Send DLS address и прописываем IP адрес и порт в полях ниже. Нажимаем Save, после чего настройка сохраняется в базе для дальнейшего использования.
После произведенных действий нажимаем внизу на кнопку Scan IP Device для запуска сканера и ставим галочки в пунктах Scan IP Devices и Register IP Devices. Тут же выбираем, будет ли проводится повторная регистрация или же будут зарегистрированы только новые устройства. Затем нажимаем OK и ждем пока сканер закончит свою работу. Результаты поиска можно посмотреть во вкладке Scan Results.
Настройка IP адреса DLS из меню телефона
Также можно вручную указать IP адрес DLS сервера на самом телефоне. Заходим на его веб-интерфейс, и переходим во вкладку Administrator Pages → Network → Update Service (DLS) и указываем IP адрес и TCP порт, после чего нажимаем Save и наш телефон узнает о DLS.
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