По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Распределенная архитектура IP – АТС Asterisk привлекательна своей локальной отказоустойчивостью по сравнению с централизованной. Например, если у вас установлен единичный экземпляр АТС в центральном офисе, а филиалы подключены через VPN, то при отказе без связи останутся все. С другой стороны, если в каждой филиале имеется собственная IP – АТС Asterisk, при отказе филиальной АТС без связи остается только филиал.
У администраторов возникает вполне логичный вопрос – как объединить между собой все экземпляры IP – АТС в единую корпоративную систему связи? У нас есть ответ. О том, как объединить несколько IP – АТС Asterisk по протоколу IAX расскажем в статье. Конфигурация будет произведена с помощью графического интерфейса FreePBX 13.
Пошаговое видео
Сценарий
Представим, что вы честный системный администратор в компании, занимающейся производством мебели. У компании есть центральный офис в Москве и производство в Новосибирске. На уровне L3 сетевая связность между локальными сетями офисов обеспечена технологией VPN. В Московском офисе мы используем нумерацию 1XX (100-199), а в Новосибирске 2XX (200-299).
Для корректной настройки от нас потребуется создать 2 IAX транка на каждом из филиалов и создать соответствующие маршрута. IP – адресация на нашем стенде следующая:
Москва - 192.168.1.67
Новосибирск - 192.168.1.68
Настройки Московского филиала
Приступаем к настройке Московского филиала. Переходим в раздел Connectivity → Trunks и добавляем новый IAX транк нажатием +Add Trunk → Add IAX2 Trunk. В поле Trunk Name вкладки Outgoing вводим novosib, а в сегменте PERR Details вносим следующие настройки:
username=novosib
host=192.168.1.68
type=peer
secret=wikimerion
qualify=yes
context=from-trunk
disallow=all
allow=alaw
После настройки исходящих параметров, приступаем к настройке входящих для Московского филиала. Открываем вкладку Incoming. В поле User Context укажите moscow, а в разделе следующие настройки:
host=192.168.1.68
type=user
secret=wikimerion
qualify=yes
context=from-internal
disallow=all
allow=alaw
Нажимаем Submit. Переходим к настройке исходящего маршрута в Московском филиале. Нам нужно будет осуществлять звонки с 1XX на 2XX номера, следовательно, в шаблоне набора мы укажем IP – АТС Asterisk отправлять все вызовы, в которых пользователи набрали трехзначный номер начинающийся с двойки в транк до Новосибирска. Переходим в раздел Connectivity → Outbound Routes и нажимаем + Add Outbound Route:
После указания настроек нажимаем Submit и Apply Config
Настройки Новосибирского филиала
Теперь произведем необходимые настройки для филиала в Новосибирске. Переходим по пути Connectivity → Trunks → +Add Trunk → Add IAX2 Trunk. В Outgoing секции указываем имя moscow и следующие параметры:
username=moscow
host=192.168.1.67
type=peer
secret=wikimerion
qualify=yes
context=from-trunk
disallow=all
allow=alaw
Теперь в секции Incoming указываем контекст novosib и следующие опции конфигурации:
host=192.168.1.67
type=user
secret=wikimerion
qualify=yes
context=from-internal
disallow=all
allow=alaw
Делаем исходящий маршрут для звонков в Москву. Переходим в Connectivity → Outbound Routes и нажимаем + Add Outbound Route:
Нажимаем Submit и Apply Config
Проверка
Для проверки наших настроек, в каждом из филиалов дадим команду iax2 show peers. Как видим, наши транки в статусе OK
Теперь, при звонках с московских внутренних номеров, которые зарегистрированы на московской IP – АТС Asterisk в сторону новосибирского филиала на номера вида 2XX, мы сможем дозвониться, и, что самое главное, на телефонах принимающей стороны будет виден внутренний номер звонящего.
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
В статье пойдет речь о массовом экспорте или импорте экстеншенов (Extension), DIDов, пользователей и прочих параметров. Каждая из этих сущностей может быть экспортирована в CSV файл. Кроме того, эта функция позволяет добавлять большое количество, к примеру, экстеншенов разом (представьте себе сколько времени ушло бы на добавление 100 номеров по одному. Модуль Bulk Handler предоставляет необходимыерекомендуемые заголовки для ваших CSV файлов.
Настройка модуля
Для того, чтобы попасть в данный модуль необходимо:
Зайти в веб-интерфейс вашей АТС
В заглавном меню найти вкладку Admin
В выпадающем меню выбрать Bulk Handler
Секция Export
Секция Export позволяет экспортировать в CSV-файл экстеншены, контакты, пользователей и многие другие настройки.
После экспорта в файле можно делать любые изменения с данными -добавлять, удалять с целью последующего импорта. Важнейшая особенность экспорта - это возможность создания шаблона с корректными заголовками для последующего импортирования.
Примечание: файл так же можно создать в ручную, модуль импорта обозначит необходимые хедеры (заголовки)
Итак, порядок таков:
Нажмите кнопку Export
Выберите вкладку с типом данных для экспорта (в примере выберем экстеншены)
Нажмите кнопку Export рядом с надписью CSV File.
После этого вы получите CSV файл с вашими данными.
Секция Import
Немного отредактируем файл и произведем импорт:
Выбираем кнопку Import
Выбираем вкладку Extensions (по аналогии с теми данными, которые были экспортированы)
Нажимаем на кнопку Browse и выбираем файл на жестком диске
Кликаем на кнопку Submit
Примечание: файл так же можно создать вручную, модуль импорта обозначит необходимые хедеры (заголовки). Так же модуль импорта показывает требуемые заголовки для CSV файла:
Вверху страницы есть кнопка Yes/No - заменять или нет имеющиеся данные после импорта
Появится информация из файла, но только основные заголовки будут выведены на экран
Важно: на этом шаге можно отредактировать файл путём нажатия на кнопку редактирования.
Подождите пока импорт не завершится. Наверху страницы появится статус-бар, который демонстрирует прогресс загрузки. Как только импорт завершится, все столбы таблицы станут зелеными.
Нажмите на кнопку Finished
Примените изменения нажатием на Apply Changes.
Подобным образом остальные типы данных так же могут импортированы - главное выбрать необходимую вкладку на шаге номер 2.