По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Сегодня мы поговорим о настройке программного телефона 3CX и его настройке для работы с IP – АТС Asterisk. Важно отметить, что данный обзор сделан на основе четвертой версии программного продукта, так как начиная с последующих версий, 3CX Phone стал «проприетарным», то есть совместимым только с IP – АТС 3CX Phone System.
Установка
После того, как вы загрузили программный телефон 3CX Phone приступаем к его установке. Инсталлятор тривиален:
Соглашаемся с лицензионным соглашением
Выбираем путь для установки софтфона
Нажимаем Install
По окончанию установки нажимаем Launch 3CX Phone
Настройка
Заранее, на IP – АТС Asterisk, с помощью графического интерфейса FreePBX 13 мы создали внутренний номер:
Переходим к настройке SIP – аккаунта на 3CX Phone. Нажмите на нижнюю программную кнопку, как показано на скриншоте ниже (выделено красным):
После этого откроется основное поле конфигурации. Выбираем раздел Accounts:
В окне настройки аккаунтов нажимаем New и вводим необходимые реквизиты:
Рассмотрим параметры подробнее:
Extension - ваш внутренний номер. В нашем случае это 7772
ID - так же укажите внутренний номер
Password - ваш пароль. Это значение из поля secret в FreePBX
Specify the IP of your PBX/SIP Server - указать IP – адрес АТС. Здесь доступны две опции:
I am in the office – local IP - если вы находитесь внутри локальной сети, то есть в том же широковещательном домене, что и ваша IP – АТС, тогда укажите внутренний адрес IP – АТС Asterisk. -
I out of the office – external IP - если Ваше подключение происходит по внешнему IP - адресу АТС через публичную сеть, то укажите здесь этот адрес.
Нажимаем ОК и смотрим статус нашего программного телефона:
Готово. Программный телефон теперь может совершать и принимать звонки.
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса.
На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план.
Посмотреть доклад
Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами.
Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты:
Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%.
Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов.
Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex
А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи.
Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие.
Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане.
Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот:
Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт:
Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку:
Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность.
Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее.
Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос
Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию.
К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день.
Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000.
Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года.
Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z:
Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере.
Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность.
Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл.
Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом.
Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital.
Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места.
Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию.
Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре:
Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен
Z легко принимают новое
Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании.
Пруфы того, что это важно
В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра.
Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez):
"As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks"
Перевод:
С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях"
Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи.
Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили.
Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения.
Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени.
Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет:
"We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses."
Перевод:
Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию.
4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется.
Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка.
Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка
Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык.
В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан.
1. Дробим на предложения
Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom.
Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia.
It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Три отдельных смысловых блока. Отлично.
2. Токенизация
Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания
"London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "."
3. Части речи
Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения.
Получаем:
London - имя собственное
is - глагол
the - артикль
capital - существительное
and - союз
most - наречие
populous - прилагательное
4. Лемматизация
Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы.
Например, в русском языке словарной формой считается:
существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука)
глаголы - инфинитивная форма (искали - искать)
прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный)
В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
5. Стоп слова
В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам.
Снова смотрим на наше предложение:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
6. Парсинг зависимостей
Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее.
В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи.
Было:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
Стало:
London
is
the capital
and
most populous city
7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как:
имена людей;
названия компаний;
географические обозначения (и физические, и политические);
продукты;
даты и время;
денежные суммы;
события.
Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США
8. Разрешение кореференции
Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это?
Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон.
9. Итог. Полный пайплайн NLP
Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP.
Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например):
Дробим на предложения
Токенизация
Части речи
Лемматизация
Стоп слова
Парсинг зависимостей
Группировка токенов (существительных)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Разрешение кореференции
Кто делает?
Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com
RASA.com
Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити.
Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке:
Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные.
Итоги
С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.
Мы продолжим рассмотрение вопроса об устранении неполадок в объявлениях о маршрутах BGP. Все маршрутизаторы будут иметь рабочие соседние узлы BGP.
Рекомендуем также почитать первую часть статьи по траблшутингу протокола BGP.
Видео: Основы BGP за 7 минут
Урок 1
Новый сценарий. R1 и R2 находятся в разных автономных системах. Мы пытаемся объявить сеть 1.1.1.0 / 24 от R1 до R2, но она не отображается на R2. Вот конфигурации:
На первый взгляд, здесь все в порядке.
Однако R2 не узнал никаких префиксов от R1
Может быть, используется distribute-list. Но нет, это не тот случай. Это означает, что нам придется проверять наши все команды network.
Проблема заключается в команде network. Она настраивается по-разному для BGP и нашего IGP. Если мы применяем команду network для BGP, она должна быть полной. В этом случае забыли добавить маску подсети
R1(config)#router bgp 1
R1(config-router)#network 1.1.1.0 mask 255.255.255.0
Мы должны убедиться, что ввели правильную маску подсети.
Итак, видно, что мы узнали префикс, и R2 устанавливает его в таблицу маршрутизации ... проблема решена!
Итог урока: введите правильную маску подсети ... BGP требователен!
Урок 2
Давайте перейдем к следующей проблеме. Системный администратор из AS1 хочет объявить summary в AS 2. Системный администратор из AS 2 жалуется, однако, что он ничего не получает..., давайте, выясним, что происходит не так!
Вот конфигурация. Вы можете увидеть команду aggregate-address на R1 для сети 172.16.0.0 / 16.
Жаль ... префиксы не были получены R2. Здесь мы можем проверить две вещи:
Проверьте, не блокирует ли distribute-list префиксы, как это мы сделали в предыдущем занятии.
Посмотрите, что R1 имеет в своей таблице маршрутизации (Правило: "не могу объявлять то, чего у меня нет!").
Давайте начнем с таблицы маршрутизации R1. Из предыдущих уроков вы знаете, как выглядит distribute-list.
Здесь нет ничего, что выглядело бы даже близко к 172.16.0.0 /16. Если мы хотим объявить summary, мы должны сначала поместить что-то в таблицу маршрутизации R1. Рассмотрим различные варианты:
R1(config)#interface loopback 0
R1(config-if)#ip address 172.16.0.1 255.255.255.0
R1(config-if)#exit
R1(config)#router bgp 1
R1(config-router)#network 172.16.0.0 mask 255.255.255.0
Это вариант 1. Создам интерфейс loopback0 и настроим IP-адрес, который попадает в диапазон команды aggregate-address.
Теперь мы видим summary в таблице маршрутизации R2. По умолчанию он все равно будет объявлять другие префиксы. Если вы не хотите этого, вам нужно использовать команду aggregate-address summaryonly!
Второй вариант объявления summary:
R1(config)#ip route 172.16.0.0 255.255.0.0 null 0
R1(config)#router bgp 1
R1(config-router)#network 172.16.0.0 mask 255.255.0.0
Сначала мы поместим сеть 172.16.0.0 / 16 в таблицу маршрутизации, создав статический маршрут и указав его на интерфейсе null0. Во-вторых, будем использовать команду network для BGP для объявления этой сети.
Итог урока: Вы не можете объявлять то, чего у вас нет. Создайте статический маршрут и укажите его на интерфейсе null0, чтобы создать loopback интерфейс с префиксом, который попадает в диапазон суммарных адресов.
Урок 3
Следующая проблема. Вы работаете системным администратором в AS 1, и однажды получаете телефонный звонок от системного администратора AS 2, который интересуется у вас, почему вы публикуете сводку для 1.0.0.0 / 8. Вы понятия не имеете, о чем, он говорит, поэтому решаете проверить свой роутер.
Это то, что видит системный администратор на R2.
Мы видим, что у нас есть сеть 1.0.0.0 / 8 в таблице BGP на R1. Давайте проверим его таблицу маршрутизации.
Сеть 1.1.1.0 / 24 настроена на loopback интерфейс, но она находится в таблице BGP как 1.0.0.0 / 8. Это может означать только одну вещь ... суммирование.
Беглый взгляд на выводы команды show ip protocols показывает, что автоматическое суммирование включено. Отключим это:
R1(config)#router bgp 1
R1(config-router)#no auto-summary
Мы отключим его на R1.
Теперь мы видим 1.1.1.0 / 24 на R2 ... проблема решена!
Итог урока: если вы видите classful сети в своей таблице BGP, возможно, вы включили автоматическое суммирование.
Некоторые из проблем, которые были рассмотрены, можно легко решить, просто посмотрев и/или сравнив результаты команды "show run". И это правда, но имейте в виду, что у вас не всегда есть доступ ко ВСЕМ маршрутизаторам в сети, поэтому, возможно, нет способа сравнить конфигурации. Между устройствами, на которых вы пытаетесь устранить неисправности или которые вызывают проблемы, может быть коммутатор или другой маршрутизатор. Использование соответствующих команд show и debug покажет вам, что именно делает ваш маршрутизатор и что он сообщает другим маршрутизаторам.
Урок 4
Та же топология, другая проблема. Персонал из AS 2 жалуются, что они ничего не получают от AS 1. Для усложнения проблемы, конфигурация не будет показана.
Для начала, мы видим, что R2 не получает никаких префиксов.
Так же можем убедиться, что R1 не имеет каких-либо distribute-lists.
Мы видим, что R1 действительно имеет сеть 1.1.1.0 /24 в своей таблице маршрутизации, так почему же он не объявляет ее в R2?
Давайте посмотрим, может на R1 есть какие-то особенные настройки для своего соседа R2:
Будем использовать команду show ip bgp neighbors, чтобы увидеть подробную информацию о R2. Мы видим, что route-map была применена к R2 и называется "NEIGHBORS". Имейте в виду, что помимо distribute-lists мы можем использовать также route-map для фильтрации BGP.
Существует только оператор соответствия для prefix-list "PREFIXES".
Вот наш нарушитель спокойствия ... он запрещает сеть 1.1.1.0 / 24!
R1(config)#router bgp 1
R1(config-router)#no neighbor 192.168.12.2 route-map NEIGHBORS out
Удалим route-map
И наконец R2 узнал об этом префиксе ... проблема решена!
Итог урока: убедитесь, что нет route-map, блокирующих объявление префиксов.
BGP иногда может быть очень медленным, особенно когда вы ждете результатов, когда вы работаете на тестовом или лабораторном оборудовании. "Clear ip bgp *" - это хороший способ ускорить его ... просто не делайте этого на маршрутизаторах в производственной сети)
Урок 5
Наконец, третий участник выходит на арену, чтобы продемонстрировать новую проблему. R1-это объявляемая сеть 1.1.1.0 / 24, но R3 не изучает эту сеть. Здесь представлены конфигураций:
Соседство настроено, R1 - объявляемая сеть 1.1.1.0 / 24.
R3#show ip route bgp
Мы можем видеть сеть 1.1.1.0 / 24 в таблице маршрутизации R2, но она не отображается на R3.
Технически проблем нет. Если вы внимательно посмотрите на конфигурацию BGP всех трех маршрутизаторов, то увидите, что существует только соседство BGP между R1 и R2 и между R2 и R3. Из-за split horizon IBGP R2 не пересылает сеть 1.1.1.0 / 24 в направлении R3. Чтобы это исправить, нам нужно настроить R1 и R3, чтобы они стали соседями.
R1(config)#ip route 192.168.23.3 255.255.255.255 192.168.12.2
R3(config)#ip route 192.168.12.1 255.255.255.255 192.168.23.2
Если мы собираемся настроить соседство BGP между R1 и R3, нам нужно убедиться, что они могут достигать друг друга. Мы можем использовать статическую маршрутизацию или IGP ... чтобы упростить задачу, на этот раз мы будем использовать статический маршрут.
R1(config)#router bgp 1
R1(config-router)#neighbor 192.168.23.3 remote-as 1
R3(config)#router bgp 1
R3(config-router)#neighbor 192.168.12.1 remote-as 1
Примените правильные настройки команды neighbor BGP.
И R3 имеет доступ к сети 1.1.1.0 / 24!
Итог урока: соседство по IBGP должно быть полным циклом! Другим решением было бы использование route-reflector или confederation.
Урок 6
Очередная проблема. R3 является объявляемой сетью 3.3.3.0 / 24 через EBGP, а R2 устанавливает ее в таблицу маршрутизации. R1, однако, не имеет этой сети в своей таблице маршрутизации. Вот конфигурации:
Вот конфигурации. Для простоты мы используем IP-адреса физического интерфейса для настройки соседей BGP.
Мы можем проверить, что сеть 3.3.3.0 / 24 находится в таблице маршрутизации R2.
R1#show ip route bgp
Однако в таблице маршрутизации R1 ничего нет. Первое, что мы должны проверить - это таблицу BGP.
Мы видим, что он находится в таблице BGP, и * указывает, что это допустимый маршрут. Однако мы не видим символа >, который указывает лучший путь. По какой-то причине BGP не может установить эту запись в таблице маршрутизации. Внимательно посмотрите на следующий IP-адрес прыжка (192.168.23.3). Доступен ли этот IP-адрес?
R1 понятия не имеет, как достичь 192.168.23.3, поэтому наш следующий прыжок недостижим. Есть два способа, как мы можем справиться с этой проблемой:
Используйте статический маршрут или IGP, чтобы сделать этот next hop IP-адрес доступным.
Измените next hop IP-адрес.
Мы изменим IP-адрес следующего прыжка, так как мы достаточно изучили применение статических маршрутов и IGPs.
R2(config)#router bgp 1
R2(config-router)#neighbor 192.168.12.1 next-hop-self
Эта команда изменит IP-адрес следующего перехода на IP-адрес R2.
Теперь мы видим символ >, который указывает, что этот путь был выбран как лучший. IP-адрес следующего перехода теперь 192.168.12.2.
Ура! Теперь он есть в таблице маршрутизации. Мы уже закончили? Если наша цель состояла в том, чтобы она отобразилась в таблице маршрутизации, то мы закончили...однако есть еще одна проблема.
Наш пинг не удался. R1 и R2 оба имеют сеть 3.3.3.0 / 24 в своей таблице маршрутизации, поэтому мы знаем, что они знают, куда пересылать IP-пакеты.
Давайте взглянем на R3:
R3 получит IP-пакет с пунктом назначения 3.3.3.3 и источником 192.168.12.1. Из таблицы маршрутизации видно, что она не знает, куда отправлять IP-пакеты, предназначенные для 192.168.12.1. Исправим это:
R2(config)#router bgp 1
R2(config-router)#network 192.168.12.0 mask 255.255.255.0
Мы будем объявлять сеть 192.168.12.0 / 24 на R2.
Теперь R3 знает, куда отправлять трафик для 192.168.12.0 / 24.
Проблема устранена!
Итог урока: убедитесь, что IP-адрес следующего перехода доступен, чтобы маршруты могли быть установлены в таблице маршрутизации, и чтобы все необходимые сети были достижимы.