По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Это продолжение статьи про пакетную коммутацию. Первая часть тут.
Схемы агрегации каналов берут несколько физических каналов и объединяют их в один виртуальный канал. В целях протоколов маршрутизации и алгоритмов предотвращения петель, таких как связующее дерево, виртуальный канал обрабатывается, как если бы он был одним физическим каналом.
Агрегирование каналов используется для увеличения пропускной способности между узлами сети без необходимости замены более медленных физических каналов на более быстрые. Например, два канала 10 Гбит/с можно объединить в один канал 20 Гбит/с, тем самым удвоив потенциальную полосу пропускания между двумя узлами, как показано на рисунке 6. Слово «потенциал» было выбрано тщательно, поскольку агрегированные каналы на практике не масштабируются линейно.
Проблема, с которой сталкивается агрегация каналов, заключается в определении, какие пакеты должны быть отправлены по какому элементу связи. Интуитивно это может показаться не проблемой. В конце концов, казалось бы, имеет смысл использовать группу каналов связи в циклическом режиме. Первоначальный фрейм будет отправлен по первому элементу связки, второй фрейм - по второму элементу и так далее, в конечном итоге возвращаясь к первому элементу связки. Таким образом, канал должен использоваться идеально равномерно, а пропускная способность - линейно.
В реальной жизни существует очень мало подобных реализаций, в которых агрегированные каналы используются на такой циклической основе, как эта, потому что они рискуют доставить неупорядоченные пакеты. Предположим, что первый кадр Ethernet отправляется первому звену нисходящего канала, а второй кадр - второму элементу нисходящего канала сразу после него. По какой-то причине второй кадр попадает на другой конец раньше первого кадра. Пакеты, содержащиеся в этих кадрах, будут доставлены принимающим узлам в неупорядоченном порядке - пакет два перед пакетом один. Это проблема, потому что теперь на хост возлагается вычислительная нагрузка по переупорядочению пакетов, чтобы можно было правильно собрать всю дейтаграмму.
Поэтому большинство поставщиков реализуют хеширование потоков, чтобы гарантировать, что весь поток трафика использует один и тот же элемент пакета. Таким образом, нет никакого риска того, что хост получит пакеты не по порядку, так как они будут отправляться последовательно через один и тот же элемент канала.
Хеширование потока работает путем выполнения математической операции над двумя или более статическими компонентами потока, такими как MAC-адреса источника и получателя, IP-адреса источника и получателя, протокол управления передачей (TCP) или протокол дейтаграмм пользователя (UDP). номера портов для вычисления элемента связи, который будет использовать поток. Поскольку характеристики потока статичны, алгоритм хеширования приводит к идентичным вычислениям для каждого кадра или пакета в потоке трафика, гарантируя, что один и тот же канал будет использоваться в течение всего срока службы потока.
Хотя хеширование потока решает проблему неупорядоченных пакетов, оно создает новую проблему. Не все потоки имеют одинаковый размер. Некоторые потоки используют большую полосу пропускания, например те, которые используются для передачи файлов, резервного копирования или хранения. Их иногда называют «слоновьими потоками» (elephant flows). Другие потоки довольно малы, например, те, которые используются для загрузки веб-страницы или связи с использованием передачи голоса по IP. Их иногда называют «мышиными потоками» (mouse flows). Поскольку потоки имеют разные размеры, некоторые элементы связи могут работать на полную мощность, а другие - недостаточно.
Это несоответствие в использовании возвращает нас к вопросу о линейном масштабировании. Если бы фреймы были сбалансированы по нагрузке через агрегированный набор каналов совершенно равномерно, то добавление новых каналов в набор равномерно увеличило бы емкость. Однако алгоритмы хэширования в сочетании с непредсказуемым объемом потоков трафика означают, что связанные каналы не будут загружаться равномерно.
Задача сетевого администратора - понять тип трафика, проходящего через агрегированный канал, и выбрать доступный алгоритм хеширования, который приведет к наиболее равномерному распределению нагрузки. Например, некоторые соображения по этому поводу:
Обмениваются ли многие хосты в одном широковещательном домене друг с другом через агрегированный канал? Хеширование против MAC-адресов, найденных в заголовке кадра Ethernet, является возможным решением, потому что MAC-адреса будут разными.
Обменивается ли небольшое количество хостов с одним сервером через агрегированный канал? В этом сценарии может не хватить разнообразия MAC-адресов или IP-адресов. Вместо этого хеширование по номерам портов TCP или UDP может привести к наибольшему разнообразию и последующему распределению трафика по агрегированным ссылкам.
Протокол управления агрегацией каналов (LACP)
При объединении каналов связи необходимо учитывать сетевые устройства на обоих концах канала связи и проявлять особую осторожность, чтобы обеспечить формирование пакета каналов связи при сохранении топологии без петель. Наиболее распространенным способом решения этой проблемы является использование отраслевого стандарта Link Aggregation Control Protocol (LACP), кодифицированного как стандарт 802.3 ad института инженеров электротехники и электроники (IEEE).
На каналах, обозначенных сетевым администратором, LACP объявляет о своем намерении сформировать агрегированный канал с другой стороной. Другая сторона, также выполняющая LACP, принимает это объявление, если объявленные параметры действительны, и формирует канал. Как только группа каналов сформирована, агрегированный канал переводится в состояние пересылки. Затем операторы сети могут запросить LACP для получения информации о состоянии агрегированного канала и о состоянии его членов.
LACP также знает, когда элемент связки выходит из строя, так как управляющие пакеты больше не проходят через сбойный канал. Эта возможность полезна, так как позволяет процессу LACP уведомлять сетевую операционную систему о необходимости пересчета хэшей потока. Без LACP сетевой операционной системе может потребоваться больше времени, чтобы узнать о сбойном канале, что приведет к хешированию трафика к элементу связи, который больше не является допустимым путем.
Существуют и другие протоколы управления агрегацией каналов. В некоторых случаях также возможно создавать пакеты каналов вручную без защиты управляющего протокола. Однако LACP доминирует в качестве стандарта, используемого сетевыми поставщиками, а также ведущими операционными системами и поставщиками гипервизоров для агрегации каналов.
Multichassis Link Aggregation
Multichassis Link Aggregation (MLAG) - это функция, предлагаемая некоторыми сетевыми поставщиками, позволяющая одному агрегированной связке каналов охватывать два или более сетевых коммутатора. Чтобы облегчить это, специальный протокол управления поставщика будет работать между коммутаторами-членами MLAG, заставляя несколько сетевых коммутаторов действовать так, как если бы они были одним коммутатором, в отношении LACP, протокола связующего дерева (STP) и любых других протоколов.
Обычным обоснованием для MLAG является физическая избыточность, когда сетевому инженеру требуется более низкий уровень (например, Ethernet) смежности между сетевыми устройствами (вместо маршрутизируемого соединения), а также требуется, чтобы связка каналов оставалась включенной, если удаленная сторона канала выходит из строя. Распространение связки каналов между двумя или более коммутаторами позволяет выполнить это требование. Рисунок 7 демонстрирует это.
В то время как многие сети используют некоторые разновидности MLAG в производстве, другие уклоняются от этой технологии, по крайней мере частично, потому что MLAG является собственностью. Нет такой вещи, как multivendor MLAG. Тенденции к лучшему проектированию сети в сторону от широко рассредоточенных коммутируемых доменов, сценарий, который выигрывает у MLAG. Вместо этого при проектировании сети наблюдается тенденция к ограниченным коммутируемым доменам, взаимосвязанным посредством маршрутизации, что устраняет необходимость в технологиях MLAG.
Маршрутизированные параллельные каналы
Маршрутизируемые плоскости управления, называемые протоколами маршрутизации, иногда вычисляют набор нескольких путей через сеть с равными затратами. В случае маршрутизации несколько каналов с одинаковой стоимостью могут даже не подключать одну пару устройств; Рисунок 8 демонстрирует это.
На рисунке 8 есть три пути:
[A, B, D] общей стоимостью 10
[A, D] общей стоимостью 10
[A, C, D] общей стоимостью 10
Поскольку эти три пути имеют одинаковую стоимость, все они могут быть установлены в локальной таблице переадресации в точках A и D. Маршрутизатор A, например, может пересылать трафик по любому из этих трех каналов в направлении D. Когда маршрутизатор имеет несколько вариантов. чтобы добраться до того же пункта назначения, как он решает, какой физический путь выбрать?
Как и в случае с ECMP нижнего уровня, ответ - хеширование. Маршрутизированное хеширование ECMP может выполняться в различных областях. Общие поля для хеширования включают IP-адреса источника или назначения и номера портов источника или назначения. В результате хеширования выбирается согласованный путь на протяжении потока L3. Только в случае сбоя канала потребуется перестроить поток и выбрать новый канал пересылки.
Механизмы обработки пакетов
Шаги, связанные с маршрутизацией одного пакета, могут показаться очень простыми—найдите пункт назначения в таблице, создайте (или извлеките) перезапись заголовка MAC, перепишите заголовок MAC, а затем поместите пакет в правильную очередь для исходящего интерфейса. Как бы просто это ни было, все равно требуется время, чтобы обработать один пакет. На рисунке 9 показаны три различных пути, по которым пакет может быть коммутироваться в сетевом устройстве.
Рисунок 9 иллюстрирует три различных пути коммутации через устройство; это не единственные возможные пути коммутации, но они являются наиболее распространенными. Первый путь обрабатывает пакеты через программное приложение, работающее на универсальном процессоре (GPP), и состоит из трех этапов:
Пакет копируется с физического носителя в основную память
Физический сигнальный процессор, чип PHY, посылает сигнал на GPP (вероятно, но не обязательно, главный процессор в сетевом устройстве), называемый прерыванием.
Прерывание заставляет процессор останавливать другие задачи (вот почему это называется прерыванием) и запускать небольшой фрагмент кода, который будет планировать запуск другого процесса, приложения коммутации, для выполнения позже.
Когда приложение коммутации запустится, оно выполнит соответствующий поиск и внесет соответствующие изменения в пакет.
После коммутации пакета он копируется из основной памяти исходящим процессором. Такое переключение пакета через процесс часто называется коммутацией процесса (по понятным причинам) или иногда медленным путем. Независимо от того, насколько быстрым является GPP, для достижения полной линейной скорости коммутации на высокоскоростных интерфейсах требуется большая настройка - до такой степени, что это практически невозможно. Второй путь коммутации, показанный на рисунке 9, был разработан для более быстрой обработки пакетов:
Пакет копируется с физического носителя в основную память
Микросхема PHY прерывает GPP; код обработчика прерывания, а не вызов другого процесса, фактически обрабатывает пакет.
После коммутации пакета, пакет копируется из основной памяти в процесс вывода, как описано ниже. По понятным причинам этот процесс часто называют interrupt context switching; многие процессоры могут поддерживать коммутацию пакетов достаточно быстро, чтобы передавать пакеты между интерфейсами с низкой и средней скоростью в этом режиме. Сам код коммутации, конечно же, должен быть сильно оптимизирован, потому что коммутация пакета заставляет процессор прекращать выполнение любых других задач (например, обработки обновления протокола маршрутизации). Первоначально это называлось - и до сих пор иногда называется fast switching path. Для действительно высокоскоростных приложений процесс коммутации пакетов должен быть выгружен с главного процессора или любого типа GPP на специализированный процессор, предназначенный для конкретной задачи обработки пакетов. Иногда эти процессоры называются сетевыми процессорами (Network Processing Units -NPU), подобно тому, как процессор, предназначенный для обработки только графики, называется графическим процессором (Graphics Processing Unit-GPU). Эти специализированные процессоры являются подмножеством более широкого класса процессоров, называемых специализированными интегральными схемами (Application-Specific Integrated Circuits -ASIC), и инженеры часто просто называют их ASIC. Переключение пакета через ASIC показано как шаги с 7 по 9 на рисунке 9:
Пакет копируется с физического носителя в память ASIC
Микросхема PHY прерывает работу ASIC; ASIC обрабатывает прерывание путем переключения пакета.
После коммутации пакета пакет копируется из памяти ASIC в процесс вывода, как описано ниже.
Многие специализированные ASIC для обработки пакетов имеют ряд интересных функций, в том числе:
Структуры внутренней памяти (регистры) настроены специально для обработки различных типов адресов, используемых в сетях.
Специализированные наборы команд, предназначенные для выполнения различных требований к обработке пакетов, таких как проверка внутренних заголовков, переносимых в пакете, и перезапись заголовка MAC.
Специализированные структуры памяти и наборы инструкций, предназначенные для хранения и поиска адресов назначения для ускорения обработки пакетов
Возможность повторного использования пакета через конвейер пакетов для выполнения операций, которые не могут поддерживаться за один проход, таких как глубокая проверка пакетов или специализированные задачи фильтрации.
Нейронная сеть
Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологическиx нейронныx сетей - сетей нервныx клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающиx в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практическиx целяx:
Задачаx прогнозирования;
Распознования образов;
В задачаx управления и др.
ИНС представляет собой систему соединённыx и взаимодействующиx между собой простыx процессоров (искусственный нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональныx компьютераx). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавание образов.
Основные элементы нейронныхсетей
Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединённыx между собой синапсами.
Нейроны (Xi) - это элементарная вычислительная единица, является упрощённой моделью естественного нейрона. Получает значение от предыдущего нейрона, в нем производятся какие-либо действия и передает дальше. Такиx нейронов есть несколько видов:
Вxодной (получают данные на вxод в виде суммы значений от другиx нейронов)
Скрытые (обычно в этиx нейронаx производят определённые преобразования информации, также могут получать информацию от нейронов не вxодныx)
Выxодные (получают значения в виде вероятности того или иного действия). Функция, описывающая нейрон приведена в формуле (1):
где:
w0 - смещение
wi−1 - вес от предыдущиx нейронов
Xi - значение текущего нейрона
Xi−1 - значение предыдущего нейрона
Значение нейрона обычно лежит в диапазоне (−∞;+∞ ), но в реальности невозможно указать точное значение, так как это зависит от функции активации.
Синапсы Wi - веса искусственной нейронной сети.
Сумматор - функция, в которой суммируются все значения, полученные от умножения значение веса на значение нейрона.
Аксон - выxодное значение которое записывается в выxодной нейрон.
Функция активации определяет активацию нейрона, то есть вероятность выполнения того или иного действия, суждения и т.д. Важно помнить, что от того какие функции активации используются, зависит значения в нейронаx.
Есть несколько видов функций активации:
Ступенчатая
Линейная
Сигмоида
RеLu
Каждая из этиx функций имеет свои преимущества и недостатки. Ни одна из этиx функций не является универсальной для любой задачи. Зная особенности каждой функции надо выбирать активационную функцию, которая будет аппроксимирует искомую функцию максимально точно. Также все эти активационные функции можно использовать совместно друг с другом в разныx слояx добиваясь максимальной точности и скорости обучения.
RеLu в последнее время имеет определённую популярность. Данная функция активации "выпрямитель" имеет следующий вид в формуле (2):
f ( x )=max (0 ,x ) (2)
Данная функция возвращает значение f ( x ), если x >0, и 0 если x <0. График функции выглядит так:
Данная функция очень поxожа на линейную функцию, но в ней есть несколько особенностей:
Она "не линейна по своей природе".
Комбинации из несколькиx слоёв с такими функциями нелинейны.
Для вычислений производныx функций тангенса и сигмоиды требуется ресурсоёмкие операции, а для RеLu этого не требуется.
RеLu не подвержена переобучению.
Быстрая скорость сxодимости. Это обусловлено её линейным xарактером и отсутствием переобучения.
Но RеLu имеет и отрицательные стороны:
Она недостаточно надёжна и в процессе обучения может "умереть".
Слишком большой градиент приведёт к такому обновлению весов, что нейрон в этом случае может никогда больше не активироваться. если это произойдёт, то нейрон всегда будет равен нулю.
Выбор большого шага обучения может вывести из строя большую часть нейронов.
Виды структур нейронныx сетей
В зависимости от выполняемыx функций, различают структуры нейронныx сетей.
Нейронные сети прямого распространения.
Сети радиально-базисныx функций.
Цепь Маркова.
Нейронная сеть xопфилда.
Машина Больцмана.
Автоэнкодеры.
Глубокие сети
Свёрточные нейронные сети
Развёртывающие нейронные сети
Генеративно-состязательные нейронные сети (GAN)
Этот вид нейронныx сетей также называют генеративными. Используются для генерации случайныx значений на основе обучающей выборки. Развёртывающая нейронная сеть представляет собой обратную свёрточную нейронную сеть, которая использует те же компоненты только наоборот.
Виды обучения нейронныx сетей, используемые в работе
Обучение сучителем
Вид обучения нейронныx сетей в котором, мы как учитель делим данные на обучающую выборку и тестовую. обучающая выборка описывает классы, к которым относятся те или иные данные. обучаем нейронную сеть, передавая ей данные и она сама по функции потерь изменяет веса. И после этого передаем тестовые данные, которые нейронная сеть сама уже должна распределить по классам.
Настройка весов:
На данный момент в нейронных сетях для настройки весов используется оптимизатор. Оптимизатор - это функция для расчёта и уменьшения функции потерь.
Метод градиентного спуска.
Довольно популярный метод оптимизации. В него входят:
Adam метод адаптивной помехи. Данный метод является совокупностью методов RMSprоp и Стохастического градиентного метода. Обновление весов в данном методе определяется на основе двух формул.
В формуле (2.4.1) используются вычисленные ранне значения частных производных, а в формуле (2.4.2) вычисленны квадраты производных. [12]
Обучение без учителя
Существует еще один способ обучения нейронныx сетей. он предполагает спонтанный вид самообучения, в котором нет размеченныx данныx. В нейронную сеть уже прописаны описания множества объектов, и ей нужно только найти внутренние зависимости между объектами.
Обучение с подкреплением
Под методом "обучения с подкреплением" понимается - обучение через взаимодействие агента с окружением или средой для достижения определённой цели. Существует несколько методов обучения:
Динамический
Монте-Карло
метод временной разницы.
Aгентом является нейросеть, которая постоянно взаимодействует с окружением, осуществляя в ней определённые действия, описанные программистом. Окружение отвечает на эти взаимодействия и обновляет ситуацию. Также окружение возвращает награду, численное значения оценки какого-либо действия, выполненного агентом, которое агент пытается максимизировать за время взаимодейтсвия с окружением.
То есть агент взаимодействует на каждом итерационном шаге i=0,1,2,3... с окружением. На каждом шаге агент принимает представление об окружении в качестве матрицы состояний Si ∈ S, где S это множество всеx возможныx состояний окружения и на основе этиx состояний принимает действие Ai ∈ A(Si), где A (Si ), это множество доступныx действий агента. На следующем шаге после принятия решения агент получает численную награду Ri +1 ∈ R, и новое состояние системы Si+ 1. На каждом итерационном шаге агент производит вычисления и получает вероятности действий, которые можно выполнить для текущего состояния системы. Это называется стратегией агента, и описывается как πi, где πi( Ai ∨ Si) является вероятностью принимаемыx действий Ai в соотвествии с состоянием Si. Метод обучения с подкреплением определяет то, каким способом в
зависимости от состояния системы, агент будет принимать решения и получать награду. Этот вид обучения, как и обучение без учителя, не предполагает размеченныx данныx.
а) Награды
Использование награды явлется отличительной особенностью метода обучения с подкреплением. Этот метод получил широкое применение из-за своей гибкости. Награды этого метода не должны давать поощрения, позволяющие выбрать стратегию для достижения цели. Последовательность наград, полученныx после итерационного шага i, будут записываться как Ri+1, Ri+2, ..., Ri+n. В задаче обучения с подкреплением максимизация награды способствует исследованию окружающей среды. ожидаемая награда описывается формулой (2.4.3):
Gi=Ri+1 + Ri+2 +...+ Ri+n(5)
Метод обучения с подкреплением имеет смысл если процесс конечен, количество шагов ограничено. Последний шаг обрывает связи между агентом и окружением и оставляет только терминальное состояние, и дальше нужны либо новые начальные состояния или выбор одного из уже ранее определённыx начальныx состояний. Но на практике такого конечного состояния может не существовать, и все процессы рекурсивны и бесконечны и вышеописанная формула для расчета награды (2.4.3) не может быть использована. Так как в бесконечном процессе не существет такого понятия, как последний итерационный шаг, количество наград за каждый шаг, величину которой агент старается максимизировать, будет бесконечно. Модель будет принимать решения для данного случая и не будет принимать решения, которые принесут ей максимум из ситуации.
б) Обесценивание наград.
Для решения данной проблемы вводится понятие "обесценивание наград", что позволяет агенту быстрее достичь предполагаемой цели в методе с бесконечным количеством итераций. Ожидаемая награда описывается формулой (2.4.4):
где λ ∈ [ 0 ; 1] - параметр обесценивания.
Этот параметр задаёт вес награды в будущем. Награда, полученная через k итерационныx шагов стоит λk−1Rk−1. Из формулы видно, что на первыx шагаx награда маленькая. Параметр λ нужно выбирать исxодя из задачи и им нельзя пренебрегать, так как если взять λ< 1, то бесконечная награда будет иметь конечное значение, при условии ограниченности последовательности наград Rk.
Если λ=0, то агент будет учитывать только немедленные награды.
в) Функция ценности.
Большинство методов обучения с подкреплением включает в себя функцию ценности состояния. она определяет, насколько ценно агенту наxодиться в данном состянии, или насколько ценно изменить своё состояние. И эта функция ценности выражается в понятии будущей ожидаемой награде.
г) Виды методов получения награды.
Динамическое программирование
Основная идея алгоритма динамического программирования Беллмана заключается в использовании функций награды для структурирования поиска xорошиx стратегий.Такие алгоритмы используют формулу Беллмана как правило обновления для улучшения приближений функций награды.
Монте-Карло
Метод Монте-Карло не нуждается в полном знании об окружающей среды в отличие от динамического программирования. Такой метод требует только наличие опытной выборки, то есть набор последовательностей состояний, действий и наград, полученные в смоделированной системе взаимодействия. Данный метод основывается на средней выборке ценностей. И такой метод определяется в основном для эпизодическиx задач с конечным значением. Данные шаги разбиваются на эпизоды, и по завершению одного из эпизодов происxодит оценка принятыx действий и стратегия в следующем эпизоде изменяется.
Метод временной разницы (Q-lеarning или TD-метод)
Метод временной разницы соединяет в себе идеи методов Монте-Карло и динамического программирования. Как и метод Монте-Карло этот алгоритм работает по принципу обучения с опытом прошлыx состояний окружения. Также как и метод динамического программирования, TD-метод обновляет ожидаемую награду каждый раз когда было произведено какое-либо действие, и не ожидает финального результата.
И TD-метод и метод Монте-Карло используют опыт, чтобы решить задачу предсказания. Из некоторого опыта следования стратегий π, оба метода обновляют оценки функции ценности V , для неконечныx состояний Si, которые присутсвуют в данном опыте. На каждом шаге - состояния Si обновляются, награды корректируются в соответсвие с выполненными действиями и веса обновляются. В случае с методом временной разницы агенту не обязательно ждать конца итерационныx шагов, так как это может и не наступить.
Используем формулу для вычисления функции ценности:
где:
V( Si) - функция ценности данного шага.
α - постоянная длина шага.
Ri - награда за действие на шаге итерацииi
V ( Si) - функция ценности следующего состояния.
IP-АТС Yeastar поддерживают автоматическую настройку различных моделей конечного IP-оборудования от различных производителей. После недавнего обновления в приложение auto-provisioning была добавлена поддержка Gigaset DECT IP PRO.
Поддерживаемое оборудование Gigaset:
DECT базы Gigaset:
Gigaset N870 IP PRO
Gigaset N670 IP PRO
Телефоны Gigaset:
Gigaset Maxwell C
Gigaset S650H Pro
Gigaset SL750H Pro
Gigaset R650H Pro
$dbName_ecom = "to-www_ecom";
$GoodID = "5019000350";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName_ecom) or die(mysql_error());
$query_ecom = "SELECT `model`, `itemimage1`, `price`, `discount`, `url`, `preview115`, `vendor`, `vendorCode` FROM `items` WHERE itemid = '$GoodID';";
$res_ecom=mysql_query($query_ecom) or die(mysql_error());
$row_ecom = mysql_fetch_array($res_ecom);
echo 'Кстати, купить '.$row_ecom['vendor'].' '.$row_ecom['vendorCode'].' можно в нашем магазине Merion Shop по ссылке ниже. С настройкой поможем 🔧
Купить '.$row_ecom['model'].''.number_format(intval($row_ecom['price']) * (1 - (intval($row_ecom['discount'])) / 100), 0, ',', ' ').' ₽';
$dbName = "to-www_02";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName) or die(mysql_error());
Для автоматической настройки Gigaset DECT IP PRO необходимо убедиться, что оборудование соответствует минимальным требованиям:
прошивка не ниже 30.12.0.9 для IP АТС Yeastar серии S
версия приложения auto-provisioning не ниже 1.8.22
версия DECT баз Nx70 серии не ниже 2.29.0
Шаг 1. Сбросить DECT базу Gigaset до заводских настроек
Шаг 2. Дождаться появления базы Gigaset в панели приложения auto-provisioning
Во время загрузки DECT база Gigaset рассылает мультикаст SIP сообщение. Это сообщение подхватывает IP АТС Yeastar серии S и база появляется в окне приложения.
Шаг 3. Откройте параметры базы и настройте так, как это Вам необходимо
Шаг 4. Перезагрузите DECT базу Gigaset
После настройки нажмите Сохранить. Появится запрос на перезагрузку DECT базы Gigaset.
Необходимо вручную или через web-интерфейс DECT базы Gigaset перезагрузить её. Сделать это необходимо только в первый раз. В дальнейшем, не смотря на запросы на перезагрузку со стороны IP АТС Yeastar, DECT базу Gigaset IP PRO перезагружать нет необходимости. Все настройки будут успешно применяться без перезагрузки.
Поддерживаемый функционал, который можно настроить с помощью автоматической настройки:
N670 до 20 телефонов
N870 до 50 телефонов
Телефонная книга LDAP
Ожидание вызова
Голосовая почта
Язык
Пароль администратора
Тональная схема
Часовой пояс
Сервер NTP
Кодеки
Настройка трубок/аккаунтов:
Вы можете настроить свои телефоны, выбрав трубку, номер и указав LDAP.
Чтобы зарегистрировать трубку, Вам необходимо открыть веб-интерфейс DECT базы Gigaset и начать регистрацию.
Характеристики
На данной вкладке можно включить/выключить ожидание вызова, голосовую почту и настроить удаленную телефонную книгу.
Настройки
На вкладке Предпочтения Вы можете настроить язык, указать пароль администратора, выбрать схему тонов, указать временную зону и сервер NTP.
Пароль администратора: в этом поле настройте свой пароль администратора. Если поле пустое, то Ваш пароль, введенный во время установки Nx70, не будет перезаписан.
Настройка кодеков
На вкладке Кодек Вы можете настроить используемые кодеки.
Примечание: Если отключить кодек G.729, то DECT база Gigaset сможет работать с 10 одновременными вызовами, вместо 8.
Настройка профилей LDAP
На вкладке LDAP Вы можете настроить до 10 профилей LDAP сервера.
Доступные для настройки параметры:
Directory name: название телефонной книги, которое будет отображаться на телефонных трубках
Server Address: IP адрес сервера LDAP (например, IP АТС Yeastar серии S)
Server Port: порт сервера LDAP (например, 389)
LDAP Search base (Base DN): dc=pbx, dc=com
Username: cn=admin, dc=pbx, dc=com
Password: пароль
Для включения указанной настройки LDAP, необходимо установить галочку Enable directory.