По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
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.
Задержка в сети, или сетевая задержка, - это временная задержка при передаче запросов или данных от источника к адресату в сетевой экосистеме. Давайте посмотрим, как вы можете выявить и устранить задержку в сети.
Любое действие, которое требует использование сети, например, открытие веб-страницы, переход по ссылке, открытие приложения или игра в онлайн-игру, называется активностью. Активность пользователя – это запрос, а время отклика веб-приложения – это время, которое требуется для ответа на этот запрос.
Временная задержка также включает в себя время, которое сервер тратит на выполнение запроса. Таким образом, временная задержка определяется как круговой путь – время для записи, обработки и получения пользователем запроса, где он уже декодируется.
Понятие «низкое значение задержки» относится к относительно недлительным временным задержкам при передаче данных. А вот длительные задержки, или чрезмерные задержки, не слишком приветствуются, так как они ухудшают процесс взаимодействия с пользователем.
Как исправить задержку в сети?
На просторах Интернета есть большое количество инструментов и программных средств, которые могут помочь в анализе и устранении неполадок в сети. Некоторые из них платные, некоторые бесплатные. Впрочем, есть инструмент под названием Wireshark – бесплатное приложение с общедоступной лицензией, которое используется для перехвата пакетов данных в режиме реального времени. Wireshark – это самый популярный и самый часто используемый в мире анализатор сетевых протоколов.
Это приложение поможет вам перехватывать сетевые пакеты и отображать их детальную информацию. Вы можете использовать эти пакеты для проведения анализа в режиме реального времени или в автономном режиме после того, как сетевые пакеты уже будут перехвачены. Это приложение поможет вам исследовать сетевой трафик под микроскопом, фильтруя и углубляясь в него в попытках найти корень проблемы. Оно помогает с сетевым анализом, и, как следствие, с сетевой безопасностью.
Что может вызывать задержку в сети?
Есть несколько основных причин медленного сетевого подключения. Вот некоторые из них:
Большая задержка
Зависимости приложений
Потеря пакетов
Перехватывающие устройства
Нерациональные размеры окон
В данной статье мы рассмотрим каждую из вышеприведенных причин задержки в сети, а также посмотрим, как можно решить эти проблемы с помощью Wireshark.
Проверка с помощью Wireshark
Большая задержка
Понятие «большая задержка» подразумевает время, которое требуется для передачи данных от одной конечной точки к другой. Влияние большой задержки на передачу данных по сети очень велико. На приведенной ниже диаграмме в качестве примера показано время кругового пути при загрузке файла по пути с высокой задержкой. Время задержки кругового пути часто превышает одну секунду, что является недопустимым.
Перейдите к разделу Wireshark Statistics.
Выберите опцию TCP stream graph.
Выберите Round Trip time graph, чтобы посмотреть, сколько времени необходимо для загрузки файла.
Wireshark используют для расчета времени кругового пути для того, чтобы определить, это ли является причиной плохой работы коммуникационной сети протокола управления передачей (TCP - Transmission Control Protocol). TCP используется для разных целей, например, для просмотра веб-страниц, передачи данных, протокола передачи файлов и многого другого. В большинстве случаев операционную систему можно настроить так, чтобы на каналах с большой задержкой она работала более эффективно, особенно когда хосты используют Windows XP.
Зависимости приложений
Некоторые приложения имеют зависимости, то есть они зависят от каких-то других приложений, процессов или от обмена данными с хостом. Допустим, что ваше приложение – это база данных, и оно зависит от подключения к другим серверам, которое необходимо для получения элементов базы данных. В таком случае слабая производительность на этих «других серверах» может негативно повлиять на время загрузки локального приложения.
Рассмотрим, например, просмотр веб-страниц при условии, что целевой сервер ссылается на несколько других веб-сайтов. Например, чтобы загрузить главную страницу сайта
www.espn.com
, вы должны сначала посетить 16 хостов, которые обеспечивают главную страницу рекламой и наполнением.
На приведенной выше картинке показано окно «HTTP/Load Distribution» в Wireshark. В нем отображается список всех серверов, которые использует главная страница сайта
www.espn.com
.
Потеря пакетов
Потеря пакетов – это одна из самых часто встречающихся проблем в сети. Потеря пакетов происходит, когда пакеты данных неправильно доставляются от отправителя к получателю через Интернете. Когда пользователь посещает некий веб-сайт и начинает загружать элементы сайта, потерянные пакеты вызывают повторную передачу, что увеличивает скорость загрузки веб-файлов и замедляет при этом общий процесс загрузки.
Более того, потеря пакетов оказывает крайне негативное влияние на приложение, когда оно использует протокол TCP. Когда TCP-соединение обнаруживает потерянный пакет, то скорость передачи данных автоматически снижается, чтобы компенсировать сетевые проблемы.
Потом скорость постепенно восстанавливается до более приемлемого уровня до следующего потерянного пакета, что снова приведет к существенному снижению скорости передачи данных. Загрузка объемных файлов, которая должна была легко проходить по сети, если бы не было потерянных пакетов, теперь заметно страдает от их наличия.
Что это значит – «пакет потерян»? Это неоднозначный вопрос. Если программа работает через протокол TCP, то потеря пакетов может быть обнаружена двумя способами. В первом варианте получатель отслеживает пакеты по их порядковым номерам и, таким образом, может обнаружить отсутствующий пакет. В таком случае клиент делает три запроса на этот отсутствующий пакет (двойное подтверждение), после чего он отправляется повторно. Во втором варианте потерянный пакет обнаруживает отправитель, когда понимает, что получатель не подтвердил получение пакета данных, и по истечении времени ожидания отправляет пакет данных повторно.
Wireshark указывает, что произошла перегрузка сети, а многократные подтверждения провоцируют повторную передачу проблематичного трафика, который выделен цветом. Большое количество продублированных подтверждений указывают на то, что пакет(ы) были потеряны, а также на существенную задержку в сети.
Для того, чтобы повысить производительность сети, важно определить точное место потери пакетов. Когда Wireshark обнаружил потерю пакетов, он начинает перемещаться по пути следования пакетов до тех пор, пока не найдет место их потери пакетов. На данный момент мы находимся «у истоков» точки потери пакетов, поэтому знаем, на чем нужно сосредоточиться при отладке.
Перехватывающие устройства
Сетевые перехватчики – это связующие устройства, такие как коммутаторы, маршрутизаторы и брандмауэры, которые заняты выбором направления передачи данных. При потере пакетов эти устройства необходимо проверить, потому что они могли стать причиной утери.
Задержка может возникнуть при работе этих связующих устройств. Например, если установлен приоритет трафика, то дополнительная задержка может возникнуть в потоке с низким уровнем приоритета.
Неэффективные размеры окон
Вдобавок к операционной системе Windows, в сетях TCP/IP есть и другие «окна».
Скользящее окно
Окно получателя
Окно отслеживания перегрузок сети
Все эти окна совместно отражают производительность сети на основе протокола TCP. Давайте посмотрим, что из себя представляет каждое из этих окон, и определим, как они влияют на пропускную способность сети.
Скользящее окно
Скользящее окно используется для широковещательной передачи последующих TCP-сегментов по сети по мере подтверждения данных. Как только отправитель получает подтверждение о том, что получатель получил переданные фрагменты данных, скользящее окно расширяется. До тех пор, пока в сети не обнаружатся потерянные данные, передавать можно достаточно большие объемы данных. При потере пакета скользящее окно сжимается, так как сеть уже не может справиться с таким большим объемом данных.
Окно получателя
Окно получателя TCP-стека – это пространство буфера. Когда данные получены, они сохраняются в этом буферном пространстве до тех пор, пока приложение их не перехватит. Окно получателя начинает заполняться, когда приложение не успевает принимать данные, что приводит к сценарию «нулевого окна». Когда получатель объявляет о состоянии «нулевого окна», вся передача данных на хост должна быть остановлена. Пропускная способность падает до нуля. Метод масштабирования окна (RFC 1323) позволяет хосту увеличить размер окна получателя и снизить вероятность наступления сценария «нулевого окна».
На приведенной выше картинке продемонстрирована 32-секундная задержка сетевого соединения из-за сценария «нулевого окна».
Окно отслеживания перегрузок сети
Окно отслеживания перегрузок сети определяет максимально возможный объем данных, с которым может справиться сеть. На это значение влияют следующие факторы: скорость передачи пакетов отправителя, количество потерянных пакетов в сети и размер окна получателя. В процессе корректной работы сети окно постоянно увеличивается до тех пор, пока передача данных не завершится или пока она не достигнет «потолка», установленного работоспособностью сети, возможностями передачи отправителя или размером окна получателя. Каждое новое соединение запускает процедуру согласования размера окна заново.
Рекомендации для хорошей работоспособности сети
Изучите, как можно использовать Wireshark в качестве меры первой помощи, чтобы можно было быстро и эффективно находить источник низкой производительности
Определите источник задержки в сети и по возможности сократите ее до приемлемого уровня
Найдите и устраните источник потери пакетов
Проанализируйте размер окна передачи данных и по возможности уменьшите его
Проанализируйте производительность перехватывающих устройств для того, чтобы посмотреть, увеличивают ли они задержку или, возможно, отбрасывают пакеты
Оптимизируйте приложение, чтобы оно могло передавать большие объемы данных и, если это возможно, извлекать данные из окна получателя
Заключение
В данной статье мы рассмотрели самые основные причины проблем с производительностью сети. Но есть один немаловажный фактор, который просто нельзя упускать, - это непонимание того, как работает передача данных по сети. Wireshark предоставляет визуализацию сети так же, как рентген или компьютерная томография, которая предоставляет визуализацию человеческого тела для точной и быстрой диагностики. Wireshark стал критически важным инструментом, который способен помочь в обнаружении и диагностике проблем в сети.
А теперь проверьте и устраните проблемы с производительностью своей сети с помощью нескольких фильтров и инструментов Wireshark.
Технология Secure Socket Layer (SSL), изначально разработанная Netscape в 1994 году для поддержки возможностей электронной коммерции в Интернете, прошла долгий путь. Теперь SSL-сертификаты стали обычной необходимостью для любого веб-сайта. OpenSSL - криптографическая библиотека с открытым исходным кодом и инструментарий SSL. Приложения, содержащиеся в библиотеке, помогают создать безопасную среду связи для компьютерных сетей.
В этом руководстве разберемся как с теорией, так и узнаем как работать с сертификатами на практике при помощи утилиты OpenSSL.
Про Linux за 5 минут