По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Первая часть тут.
Вектор пути основан на хранении списка узлов, через которые проходит путь. Любой узел, который получает обновление с самим собой в пути, просто отбрасывает обновление, поскольку это не жизнеспособный путь. Рисунок 12 используется в качестве примера. На рисунке 12 каждое устройство объявляет информацию о местах назначения каждому соседнему устройству; для пункта назначения, прикрепленного к E:
E будет анонсировать F с самим собой в источнике, поэтому с путем [E], как B, так и D.
От B: B анонсирует F к A с путем [E, B].
Из D: D анонсирует F в C с путем [E, D].
От C: C анонсирует F к A с путем [E, D, C]
Какой путь предпочтет A? В системе вектора пути может быть ряд метрик, включая длину пути, предпочтения политики и т. д. Например, предположим, что есть метрика, которая устанавливается локально на каждом узле, переносимом с каждым маршрутом. Эта локальная метрика переносится между узлами, но никак не суммируется при прохождении через сеть, и каждый узел может устанавливать эту метрику независимо от других узлов (при условии, что узел использует одну и ту же метрику по отношению к каждому соседу). Например, локальная метрика E объявляется B, который затем устанавливает свою собственную локальную метрику для этого пункта назначения и объявляет результирующий маршрут A и т. д.
Чтобы определить лучший путь, каждый узел может затем
Отбросить любое место назначения с идентификатором локального узла в пути.
Сравнить метрику, выбрав наивысшую локальную метрику из полученных.
Сравнить длину пути, выбрав самый короткий из полученных.
Объявить только тот путь, который используется для пересылки трафика.
Примечание.Не имеет значения, выбирает ли каждый узел самую высокую или самую низкую метрику. Важно только то, что каждый узел выполняет одно и то же действие во всей сети. Однако при сравнении путей узел всегда должен выбирать более короткий путь.
Если каждый узел в сети всегда будет следовать этим трем правилам, то петля не образуется.
Например:
E объявляет F в B с путем [E] и метрикой 100.
B объявляет F к A с путем [E, B] и метрикой 100.
E объявляет F в D с путем [E] и метрикой 100.
D объявляет F в C с путем [E, D] и метрикой 100.
C объявляет F в A с путем [E, D, C] и метрикой 100.
У A есть два пути, оба с одинаковой метрикой, и, следовательно, будет использовано второе правило, чтобы выбрать один путь, который является наиболее коротким. В этом случае A выберет путь через [E, B]. A будет объявлять маршрут, который он использует, к C, но если C следует тому же набору правил, у него также будет два пути с доступной метрикой 100, один с путем [E, B, A], а второй с путем [E, D, C]. В этом случае должен быть механизм разрешения конфликтов, который C использует внутри для выбора между двумя маршрутами. Неважно, что это за механизм разрешения конфликтов, если он постоянно применяется в узле. Независимо от того, какой путь выберет C, трафик к F не будет закольцован. Предположим, однако, несколько иное стечение обстоятельств:
E объявляет F в B с путем [E] и метрикой 100.
B объявляет F к A с путем [E, B] и метрикой 100.
E объявляет F в D с путем [E] и метрикой 50.
D объявляет F в C с путем [E, D] и метрикой 50.
C объявляет F в A с путем [E, D, C] и метрикой 50.
У A есть два пути: один с метрикой 100, а другой с метрикой 50.
Следовательно:
A выберет более высокую из двух метрик, путь через [E, B], и объявит этот маршрут C
C выберет более высокую из двух метрик, путь через [E, B, A], и объявит этот маршрут D.
D выберет более высокий из двух метрик, путь через [E, B, A, C], и объявит этот маршрут E.
E отбросит этот маршрут, поскольку E уже находится на пути.
Следовательно, даже если метрика перекрывает длину пути в (почти) каждом узле, цикл не образуется.
Проблемы метрик
Каждый алгоритм, обсуждавшийся до этого момента, использовал одну метрику для вычисления путей без петель, за исключением вектора пути, а вектор пути использует две метрики очень ограниченным образом, причем одна всегда предпочтительнее другой. Путь, по сути, можно рассматривать как «фактор разрешения конфликтов», который вступает в игру только тогда, когда основная метрика, которая никак не связана с путем (поскольку она не суммируется шаг за шагом в сети), не соответствует предотвратить петлю. Некоторые протоколы могут использовать несколько метрик, но они всегда будут каким-то образом комбинировать эти метрики, поэтому для поиска путей без петель используется только одна комбинированная метрика. Почему?
С математической точки зрения, все методы, используемые для нахождения набора свободных от петель (или кратчайших) путей через сеть, разрешимы за полиномиальное или неэкспоненциальное время - или, скорее, они считаются проблемами класса P. Существует более широкий класс задач, содержащих P, который содержит любую задачу, решаемую с помощью (теоретической) недетерминированной машины Тьюринга. Среди NP-проблем есть набор задач, которые считаются NP-полными, что означает, что не существует известного эффективного способа решения проблемы. Другими словами, для решения проблемы необходимо перечислить все возможные комбинации и выбрать из этого набора наилучшее возможное решение.
Проблема с множественными метриками классифицируется как NP-complete, и, следовательно, хотя и разрешима, она никоим образом не решаема, что позволяет использовать ее в коммуникационных сетях, близких к реальному времени.
Алгоритмы непересекающихся путей
Рассмотрим ситуацию медицинской операции, выполняемой роботом, который следует за руками живого хирурга на другом конце света. Возможно, что для того, чтобы такая система работала, требуется, чтобы пакеты доставлялись от датчиков на руках хирурга к роботу в реальном времени, по порядку, с минимальным значением параметра jitter или без него, и никакие пакеты нельзя отбрасывать. Это один из примеров. Конечно, он может быть расширен для других различных ситуаций, включая финансовые системы и другие механические системы управления, где требуется доставка пакетов в реальном времени без сбоев.
В таких ситуациях часто требуется передать две копии каждого пакета, а затем позволить получателю выбрать пакет, наилучшим образом соответствующий характеристикам качества обслуживания (QoS) и потерям пакетов, необходимым для поддержки приложения. Однако все системы, рассмотренные до сих пор, могут найти только один путь без циклов и потенциально альтернативный путь (LFA и / или rLFA). Таким образом, с помощью алгоритмов непересекающихся путей решается следующая проблема:
Как можно построить пути в сети таким образом, чтобы они использовали наименьшее количество перекрывающихся ресурсов (устройств и каналов), насколько это возможно (следовательно, максимально непересекающиеся или максимально избыточные)?
В этой части лекций мы начнем с описания концепции двухсвязной сети, а затем рассмотрим два разных (но, казалось бы, связанных) способа вычисления непересекающихся топологий в двухсвязных сетях.
Двухсвязные сети
Двусвязная сеть - это любая сеть, в которой есть как минимум два пути между источником и местом назначения, которые не используют одни и те же устройства (узлы) или каналы (ребра). Обратите внимание на:
Сеть является двусвязной по отношению к определенному набору источников и пунктов назначения; большинство сетей не имеют двух соединений для каждого источника и каждого пункта назначения.
Небольшие блоки любой данной сети могут быть подключены двумя соединениями для некоторых источников и пунктов назначения, и эти блоки могут быть соединены между собой узкими одно- или двумя соединенными точками подключения.
Часто проще всего понять двусвязность на реальном примере. На рисунке 13 показана сеть, с выделенными блоками.
В блоке A есть как минимум два разных непересекающихся пути между X и F:
[X, A, B, E, F] и [X, C, F]
[X, A, B, F] и [X, C, F]
В блоке B есть одна пара непересекающихся путей из G в L: [G, K, L] и [G, H, L]. Непересекающихся путей к Z нет, так как этот узел односвязен. Между F и G также нет непересекающихся путей, так как они односвязны. Канал [F, G] можно рассматривать как узкую точку между этими двумя блоками топологии. В сети, показанной на рисунке 13, невозможно вычислить два непересекающихся пути между X и Z.
Алгоритм непересекающегося пути Суурбалле
В 1974 году Дж. Суурбалле опубликовал статью, описывающую, как использовать несколько запусков SPF-алгоритма Дейкстры для поиска нескольких непересекающихся топологий в сети. Алгоритм по существу вычисляет SPF один раз, удаляет подмножество линий, используемых в SPT, а затем вычисляет второй SPF по оставшимся линиям. Алгоритм Суурбалле труднее объяснить, чем проиллюстрировать на примере, поскольку он опирается на направленный характер связей, вычисляемых с помощью SPT. В качестве примеров используются рисунки 14-18.
На рисунке 14 показано состояние операций после завершения первого запуска SPF и вычисления начального SPT. Обратите внимание на стрелки направления на линиях. Не принято думать, что SPT является направленным, но на самом деле это так, когда каждая линия ориентирована в сторону от источника или корня дерева. Когда F вычисляет дерево обратно к X, оно также создает направленное дерево со стрелками, указывающими в противоположном направлении.
Ребра (или связи) на SPT называются ребрами дерева, а ребра (или связи), не входящие в результирующий SPT, называются ребрами не деревьев. На рис. 14 края дерева отмечены сплошным черным цветом со стрелками направления, а ребра не деревьев - более светлыми серыми пунктирными линиями.
Второй шаг показан на рисунке 15.
На рисунке 15 показано каждое звено с измененными затратами; каждая линия, которая была частью исходного SPT (каждое ребро дерева, показано сплошной линией), имеет две стоимости, по одной в каждом направлении, в то время как линии, которые изначально не были частью SPT (ребра, не входящие в состав дерева, показаны пунктирными линиями), имеют свои исходные расходы. Обратите внимание на стрелки, показывающие направление стоимости в каждом случае; это будет важно на следующем этапе расчета. Для расчета стоимости двух направленных линий для каждого ребра дерева:
Именуем один конец линии символом u, а другой конец линии символом v. Обратите внимание, что уравнение выполняется в обоих направлениях.
Вычтем стоимость источника до v из стоимости линии от u до v.
Добавим стоимость из источника к u.
Если источник s: d[sp](u,v) = d(u,v) ? d(s,v) + d(s,u)
По сути, это устанавливает стоимость ребер дерева равной 0, как можно увидеть, выполнив математические вычисления для ссылки [B, E]:
B - есть u, E - есть v, A - есть s
d(u,v) = 2, d(s,v) = 3, d(s,u) = 1
2 ? 3 + 1 = 0
Однако для всех ребер, не входящих в дерево, будет установлена некоторая (обычно большая) ненулевая стоимость. Для сети на рисунке 15:
Для линии [B, A] (примечание [A, B] не является линией в вычисляемом дереве направлений):
B - есть u, A - есть v, A - есть s
d(u,v) = 0, d(s,v) = 0, d(s,u) = 1
0 ? 0 + 1 = 1
Для линии [E,B]:
E – есть u, B – есть v, A - есть s
d(u,v) = 2, d(s,v) = 1, d(s,u) = 3
2 ? 1 + 3 = 4
Для линии [C,A]:
C – есть u, A – есть v, A – есть s
d(u,v) = 2, d(s,v) = 0, d(s,u) = 2
2 ? 0 + 2 = 4
Для линии [F,D]:
F – есть u, D – есть v, A – есть s
d(u,v) = 1, d(s,v) = 4, d(s,u) = 5
1 ? 4 + 5 = 2
Для линии [D,B]:
D – есть u, B – есть v, A – есть s
d(u,v) = 1, d(s,v) = 1, d(s,u) = 2
1 ? 1 + 2 = 2
Следующий шаг, показанный на рисунке 16, состоит в том, чтобы удалить все направленные ребра, указывающие на источник, который лежит вдоль исходного SPT к определенному месту назначения (в данном случае Z), изменить направление ребер с нулевой стоимостью (линий) вдоль этого же пути, а затем снова запустить SPF Дейкстры, создав второй SPT на той же топологии.
Возвращаясь к исходному SPT, путь от X до Z проходил по пути [A,B,D,F]. Таким образом, четыре ненулевых ребра (пунктирные линии), указывающие назад к источнику, А, вдоль этого пути были удалены. Вдоль того же пути [A, B,D,F] направление каждого ребра было изменено. Например, [A,B] первоначально указывало от A к B, а теперь указывает от B к A. Следующий шаг-запустить SPF по этому графику, помня, что трафик не может течь против направления линии. Полученное дерево показано на рисунке 17.
На рисунке 17 показано исходное дерево и вновь вычисленное дерево, наложенные на исходную топологию в виде двух различных пунктирных линий. Эти две топологии все еще имеют общую связь [B,D], так что они еще не совсем разобщены. В этой точке есть два кратчайших пути от X до Z:
[A,B,D,F]
[A,C,D,B,E,F]
Эти два графа объединяются, образуя набор ребер, и любые связи, которые включены в оба графа, но в противоположных направлениях, отбрасываются; комбинированный набор выглядит так: [A->B, B->E, E->F, A->C, C->D, D->F]
Обратите внимание на направленность каждой линии связи еще раз - очень важно отсечь перекрывающуюся линию, которая будет указана как [B-> D] и [D-> B]. С помощью этого подмножества возможных ребер на графе можно увидеть правильный набор кратчайших путей: [A, B, E, F] и [A, C, D, F].
Алгоритм Суурбалле сложен, но показывает основные моменты вычисления непересекающихся деревьев, в том числе то, насколько сложно их вычислить.
Максимально избыточные деревья
Более простой альтернативой алгоритму Суурбалла для вычисления непересекающихся деревьев является вычисление максимально избыточных деревьев (Maximally Redundant Trees-MRT). Чтобы лучше понять MRT - это изучить Depth First Search (DFS), особенно нумерованный DFS. Рисунок 18 используется в качестве иллюстрации.
На рисунке 18 левая сторона представляет простую топологию. Правая-ту же топологию, которая была пронумерована с помощью DFS. Предполагая, что алгоритм DFS, используемый для «обхода» дерева, всегда выбирает левый узел над правым, процесс будет выглядеть примерно так:
01 main {
02 dfs_number = 1
03 root.number = dfs_number
04 recurse_dfs(root)
05 }
06 recurse_dfs(current) {
07 for each neighbor of current {
08 child = left most neighbor (not visited)
09 if child.number == 0 {
10 dfs_number++
11 child.number = dfs_number
12 if child.children > 0 {
13 recurse_dfs(child)
14 }
15 }
16 }
17 }
Лучший способ понять этот код-пройти рекурсию несколько раз, чтобы увидеть, как она работает. Используя рисунок 18:
При первом вызове recurse_dfs в качестве текущего узла устанавливается A или root.
Оказавшись внутри recurse_dfs, выбирается крайний левый узел A или B.
B не имеет номера при входе в цикл, поэтому оператор if в строке 09 верен.
B назначается следующий номер DFS (строка 11).
У B есть дочерние элементы (строка 12), поэтому recurse_dfs вызывается снова с B в качестве текущего узла.
Оказавшись внутри (второго уровня) recurse_dfs, выбирается крайний левый сосед B, которым является E.
E не имеет номера DFS, поэтому оператор if в строке 09 верен.
E назначается следующий номер DFS (3)
E не имеет дочерних элементов, поэтому обработка возвращается к началу цикла.
F теперь является крайним левым соседом B, который не был посещен, поэтому он назначен дочернему элементу.
F не имеет числа, поэтому оператор if в строке 09 верен.
F назначается следующий номер DFS (4).
У B больше нет дочерних элементов, поэтому цикл for в строке 07 завершается ошибкой, и программа recurse_dfs завершается.
Однако на самом деле recurse_dfs не выходит - он просто «возвращается» к предыдущему уровню рекурсии, то есть к строке 14. Этот уровень рекурсии все еще обрабатывает соседей A.
C - следующий сосед A, который не был затронут, поэтому дочерний элемент установлен в C.
И так далее
Изучение номеров узлов в правой части рисунка 18 приводит к следующим интересным наблюдениям:
Если A всегда следует за возрастающим числом, чтобы достичь D,оно будет следовать по пути [A, C,G,D].
Если D всегда следует за уменьшающимся числом DFS, чтобы достичь A,он будет следовать по пути [D, A].
Эти два пути на самом деле не пересекаются.
Это свойство сохраняется для всех топологий, которым были присвоены номера в результате поиска DFS: путь, следующий за постоянно увеличивающимися числами, всегда будет не пересекаться с путем, который всегда следует за убывающими числами. Это именно то свойство, на котором MRT строят непересекающиеся пути. Однако проблема с нумерацией DFS заключается в том, что это трудно сделать почти в реальном времени. Должен быть какой-то избранный корень, трафик на локальном уровне неоптимален (во многом как Minimum Spanning Tree или MST), и любые изменения в топологии требуют перестройки всей схемы нумерации DFS. Чтобы обойти эти проблемы, MRT строит непересекающиеся топологии, используя тот же принцип, но другим способом. Рисунок 19 используется для пояснения.
Первым шагом в построении MRT является поиск короткого цикла в топологии от корня (обычно эти петли обнаруживаются с помощью алгоритма SPF Дейкстры). В этом случае в качестве корня будет выбран A, а цикл будет [A, B, C, D]. Этот первый цикл будет использоваться как первая из двух топологий, скажем, красная топология. Обращение цикла к [A, D, C, B] создает непересекающуюся топологию, скажем, синюю топологию. Эта первая пара топологий через этот короткий цикл называется «ухом».
Для расширения диапазона МРТ к первому добавляется второе ухо. Для этого открывается второй цикл, на этот раз через [A, D, F, E, B], а непересекающаяся топология - [A, B, E, F, D]. Возникает вопрос: какое из этих двух расширений топологии следует добавить к красной топологии, а какое - к синей? Здесь вступает в игру форма нумерации DFS.
Каждому устройству в сети уже должен быть назначен идентификатор либо администратором, либо через какой-либо другой механизм. Эти идентификаторы должны быть уникальными для каждого устройства. В схеме нумерации DFS также существует концепция нижней точки, которая указывает, где на конкретном дереве прикрепляется этот узел, а также какие узлы присоединяются к дереву через этот узел.
Учитывая эти уникальные идентификаторы и возможность вычислять нижнюю точку, каждый узел в сети может быть упорядочен так же, как ему был присвоен номер в процессе нумерации DFS. Ключ в том, чтобы знать, как порядок соответствует существующей красной и синей топологиям. Предположим, что нижняя точка B выше, чем C, если топология [A, B, C, D] является частью красной топологии. Для любого другого «уха» или петли в топологии, которая проходит через B и C, направление «уха», в котором B меньше C, должно быть помещено в красную топологию. Петля в обратном направлении должна быть размещена на синей топологии. Это объяснение является довольно поверхностным, но оно дает вам представление о том, как MRT образуют непересекающиеся топологии.
Двусторонняя связь
В этой и предыдущей лекциях было описано несколько различных способов вычисления пути без петель (или набора непересекающихся путей) через сеть. В каждом из этих случаев вычисленный путь является однонаправленным - от корня дерева до краев или достижимых мест назначения. Фактически, обратного пути не существует. Другими словами, источник может иметь возможность достичь пункта назначения по пути без петель, но может не быть обратного пути от пункта назначения к источнику. Это может быть необычный режим отказа в некоторых типах каналов, результат фильтрации информации о доступности или ряд других ситуаций в сети.
Примечание. Двусторонняя связь не всегда нужна. Рассмотрим, например, случай с подводной лодкой, которая должна получать информацию о своей текущей задаче, но не может передавать какую-либо информацию, не раскрывая своего текущего местоположения. Желательна возможность отправлять пакеты устройствам, расположенным на подводной лодке, даже если к ним нет двусторонней связи. Плоскости управления должны быть модифицированы или специально спроектированы для обработки такого необычного случая, поскольку обычно для правильной работы сети требуется двустороннее соединение.
Еще одна проблема, с которой должны столкнуться плоскости управления в области вычислительных трактов, - это обеспечение сквозной двусторонней связи.
Уровень управления может решить эту проблему несколькими способами:
Некоторые плоскости управления просто игнорируют эту проблему, что означает, что они предполагают, что какой-то другой протокол, например транспортный протокол, обнаружит это состояние.
Плоскость управления может проверить наличие этой проблемы во время расчета маршрута. Например, при вычислении маршрутов с использованием алгоритма Дейкстры можно выполнить проверку обратной связи при вычислении путей без петель. Выполнение этой проверки обратной линии связи на каждом этапе вычислений может гарантировать наличие двусторонней связи.
Плоскость управления может предполагать двустороннюю связь между соседями, обеспечивая сквозную двустороннюю связь. Плоскости управления, которые выполняют явные проверки двусторонней связи для каждого соседа, могут (как правило) безопасно предполагать, что любой путь через этих соседей также поддерживает двустороннюю связь.
Как и любая современная АТС, Asterisk имеет свою встроенную систему хранения истории звонков - CDR (Call Detail Record). Она используется для снятия статистики, ведения отчетности, прослушивания вызовов или подсчета биллинговых показателей.
В Asterisk для этого создана база данных asteriskcdrdb, в которой существует таблица cdr. Давайте рассмотрим как пользоваться данной таблицей и ее структуру.
[root@asterisk]# mysql // подключаемся к MySQL
После успешного подключения, необходимо выбрать для работы базу данных asteriskcdrdb:
mysql> use asteriskcdrdb;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
Давайте убедимся, что у нас есть таблица cdr. Выполним это, как указано ниже:
mysql> show tables;
+-------------------------+
| Tables_in_asteriskcdrdb |
+-------------------------+
| cdr |
| cel |
+-------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
На данном этапе мы убедились, что у нас есть база данных asteriskcdrdb, в которой находится таблица cdr. Давайте попробуем посмотреть входящие звонки из города за сегодня (дата написания статьи 18 марта 2016 года), в период с 12:00 до 12:10, т.е за 10 минут:
SELECT `dst` , `src` , `duration` , `calldate` , `recordingfile`
FROM `cdr` WHERE `calldate` >= '2016-03-18 12:00:00' AND `calldate` <= '2016-03-18 12:10:00' AND LENGTH( `src` ) >3;
+-----+-------------+----------+---------------------+----------------------------------------------------------------+
| dst | src | duration | calldate | recordingfile |
+-----+-------------+----------+---------------------+----------------------------------------------------------------+
| 113 | 84991111111 | 140 | 2016-03-18 12:00:36 | external-113-84991111111-20160318-115933-1458291573.157155.wav |
| 104 | 89162222222 | 81 | 2016-03-18 12:01:33 | external-104-89162222222-20160318-120133-1458291693.157169.wav |
+-----+-------------+----------+---------------------+----------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
В вышеуказанном примере, в SQL запросе указано LENGTH( `src` ) >3. Столбец ‘src’ – показывает номер звонящего (source - источник). Это сделано для того, чтобы исключить внутренние звонки, так как у нас используется трехзначная нумерация. Тем самым, мы получаем в результате данные, с которыми затем можем работать. Например, отправить на почту в виде отчета. Ниже рассмотрена структура таблицы cdr в базе данных asteriskcdrdb:
Столбец
Пример значения
Описание
calldate
2016-03-18 12:00:36
Дата и время звонка
clid
"Oleg Ivanov" <84991111111>
В данное поле попадает полное CallerID (CLID, CID), которое состоит из имени и номера звонящего. Это доступно только для считывания.
src
84991111111
Номер звонящего в конструкции CallerID (CNUM). Это доступно только для считывания.
dst
113
Номер назначения для звонка. Это доступно только для считывания.
dcontext
CustomContext1
Контекст для обработки. Это доступно только для считывания.
channel
SIP/0002B2356854-a34bh3ef
Канал, через который поступил звонок
dstchannel
SIP/0004F6675969-97836bb0
Канал, через который ушел исходящий звонок
lastapp
Dial, Busy, Congestion
Приложение, которое последним отработало этот вызов перед попаданием в таблицу cdr
lastdata
SIP/0004F6675969,30,tT
Аргумент, который был передан приложению, которое отработало вызов последним (lastapp)
duration
75
Количество секунд от начала (отметка start) до окончания вызова (отметка end)
billsec
67
Количество секунд от ответа (отметка answer) до окончания вызова (отметка end). Данное значение всегда меньше значения duration, и отражает длительность самого разговора, что важно для подсчета стоимости.
disposition
ANSWERED, BUSY, NO ANSWER, FAILED
Результат звонка
amaflags
OMIT, BILLING, DOCUMENTATION, Unknown
Метка Automatic Message Accounting (AMA) – автоматический учет стоимости вызова.
accountcode
23232
Идентификатор аккаунта. Данное значение пустое по умолчанию, и определяется параметрами конкретного пользователя.
uniqueid
1458291693.157169
Уникальный идентификатор звонка
userfield
-
Пользовательское поле. Здесь можно передавать что угодно, добавляя данные в этот столбец при работе с вызовом внутри контекста обработки.
did
4996491913
DID (Direct Inward Dialing). На основании DID вызова на Asterisk осуществляется его маршрутизация (это значение приходит от провайдера).
recordingfile
external-113-84991111111-20160318-115933-1458291573.157155.wav
Имя файла, содержащего запись разговора. В данном имени можно проследить путь к файлу в файловой структуре сервера.
cnum
84991111111
Номер звонящего в структуре CallerID.
cnam
Oleg Ivanov
Имя звонящего в структуре CallerID.
Теперь, когда вы понимаете принцип формирования запросов к базе данных и ее структуру, вы можете без труда формировать собственные отчеты. Например, ежедневный отчет о количестве входящих звонков за текущий день на почту. Это реализуется средствами php скрипта и добавления расписания через cron. Поговорим об этом в следующей статье
MongoDB представляет собой универсальную структурированную и документно-ориентированную распределенную базу данных, созданную для современных приложений.
Почему MongoDB?
MongoDB NoSQL является базой данных с открытым исходным кодом, хотя, для корпоративных версий, придется покупать лицензии.
MongoDB использует масштабируемую архитектуру на основе документов, которая хранит данные в формате JSON. Она обладает такими функциями, как совместное использование, кластеризация, репликация, агрегирование, формат BSON, индексирование, коллекции ограниченного объема и хранение файлов. Для хранения и извлечения данных из базы данных используется механизм wiredTiger, которая намного быстрее по сравнению с другими СУБД. Есть и другие полезные функции, которые включает в себя MongoDB, например, функция многодокументных ACID транзакций.
В зависимости от варианта использования, у нас могут быть два аспекта, на которых необходимо обратить внимание при выборе хостинга на платформе MongoDB. Первым из них будет цена, а вторым возможности, которые она предлагает.
Если говорить о ценообразовании, во-первых, нужно проверить хостинг провайдеры, которые предоставляют либо бесплатные, либо пробные версии. Как только мы воспользуемся этой схемой, будет легче принять решение. После использования бесплатной или пробной версии, мы можем сравнить и поискать другие более дешевые варианты.
Говоря о функциях, ниже приведены ключевые особенности, которые необходимо принять во внимание, прежде чем выбирать для MongoDB хостинг платформу.
Насколько хороша производительность?
Размышляя о производительности, мы рассматриваем такие факторы, как время безотказной работы, например, скорость скачки и скорость закачки.
Насколько хороша поддержка?
Поддержка является очень важной частью при выборе платформы. Так как если возникнет какая-либо проблема, необходимо иметь надежную систему поддержки, которая может вовремя подключиться и быстро устранить проблемы.
Насколько хороши методы резервного копирования?
Каждая хостинговая компания имеет различные методы и процедуры резервного копирования. Некоторые компании берут дополнительную плату за хранение резервных копий и ставят ограничения на размер резервных копий. Это также важно, поскольку для резервного копирования базы данных требуется остановка системы или перезапуск.
Существует два способа арендования хостингов MongoDB.
Self-hosted
Буквально переводится как самоуправляемый. Вы получаете облачную виртуальную машину и сами заботитесь об установке, настройке, мониторинге и администрировании. Это хорошо, если вы технически подкованный человек и у вас есть время заниматься всей этой кропотливой работой. Это может обойтись немного дешевле, но вы соглашаетесь на трату своего времени (а может и бессонные ночи).
Managed
В данном варианту вся забота настройки и текущего обслуживания лежит на персонале хостинг провайдера, и вы оплачиваете то, что используете. Ниже приведены некоторые из популярных платформ для размещения MongoDB.
В этом материале постараемся рассмотреть их.
1. Atlas
Atlas - облачный сервис баз данных компании MongoDB.
Он имеет упрощенный пользовательский интерфейс для настройки баз данных и управления ими, а также многие другие функции, такие как совместное использование, кластеризация, репликация и т.д. Имеется возможность размещения на AWS, GCP или Azure.
Такие компании, как eharmony, InVision, SEGA, KPMG, 7-ELEVEN широко используют облачный Atlas.
Вы можете начать пользоваться им БЕСПЛАТНО, чтобы изучить платформу. Бесплатная версия предоставляет вам следующее.
512 МБ памяти
Общая ОЗУ
Наборы точных копий высокой надежности, сквозное шифрование, автоматические исправления, REST API
Кроме того, при запуске выделенного кластера получите доступ к следующему:
10 ГБ или более ресурсов хранения
Выделенная ОЗУ
Инструменты оптимизации производительности
Резервное копирование и восстановление на определенный момент времени
Функции корпоративной безопасности, включая управление ключами шифрования, интеграцию LDAP и выборочный аудит баз данных
Глобальные кластеры
2. Kamatera
Kamatera является глобальным поставщиком облачных услуг и предоставляет инфраструктуру корпоративного уровня для малых и крупных предприятий.
Центры обработки данных Kamatera расположены в Америке, Европе, Азии и на Ближнем Востоке. Инфраструктуру приложений можно легко расширить, добавив подсистему балансировки нагрузки, хранилище, сетевой брандмауэр и частные сети. Она может масштабироваться до большего количества серверов за считанные секунды и обеспечивает гарантированное время безотказной работы в 99,95%.
Он предоставляет 30-дневный бесплатный пробный период, который можно использовать в качестве демонстрации для тестирования производительности. А после можно выбрать подходящий тарифный план, цены на которых начинаются с 4 долларов в месяц.
3. A2 Hosting
A2 Хостинг популярен для WordPress, Joomla, Magento, Drupal и т.д. Но знаете ли вы, вы также можете получить хостинг MongoDB?
Ну, теперь знаете.
A2 предлагает множество удобных для разработчиков и ориентированных на производительность функций. Наряду с MongoDB можно разместить и другие базы данных, такие как MariaDB и SQLite.
4. ScaleGrid
ScaleGrid - это полностью управляемое решение DBaaS (Database as-a-service). Поддерживает различные платформы баз данных, включая PostgreSQL, MySQL, Redis и MongoDB.
На выбор предлагается два варианта.
Вы можете либо мигрировать свое уже существующую облачную инфраструктуру, как AWS, DigireOcean, Azure или же завести тут выделенное облако. Они также предлагают локальное управление базами данных для предприятия. При заказе сервера можно выбрать автономный или с набором реплик.
5. Scalingo
Scalingo полностью управляется и обеспечивает готовую к производству среду для MongoDB.
Он предоставляет кластер MongoDB по запросу. Начальная цена базового пакета составляет $3,6, что дает нам 256MB ОЗУ и 1.25GB емкость хранения.
В Scalingo экземпляр MongoDB будет находиться в контейнере Docker, поэтому он будет изолирован от других экземпляров, работающих на сервере. Вы получаете метрики и логи в реальном времени, которые могут помочь в устранении неполадок и планировании емкости.
6. ObjectRocket
ObjectRocket решает проблемы масштабируемости и производительности, которые возникали до сих пор у экспертов по базам данных благодаря неограниченному доступу к DBA MongoDB и Fanatical Support. Он отслеживает более 250 метрик в минуту на каждом экземпляре базы данных и предпринимает действия для поддержания оптимальной производительности среды.
Особенности:
Мониторинг и оповещения
Миграция базы данных
Балансировка экземпляра
Масштабирование ресурсов и управление ими
Масштабирование и анализ запросов
Проектирование схемы MongoDB
Консультации по архитектуре и проектированию
Аудит базы данных производственного уровня
Белый список SSL и IP
7. IBM
IBM Cloud предлагает гибридную облачную платформу следующего поколения с возможностями BigData и AI. Он имеет множество функций, таких как масштабирование без сервера и автоматическое резервное копирование.
С помощью IBM Cloud разработчики могут сосредоточиться на создании приложений, а не на решении таких задач инфраструктуры, как безотказность, резервное копирование, ведение журналов, мониторинг, масштабирование и исправление программного обеспечения. Полностью управляемая база данных IBM MongoDB обеспечивает готовую интеграцию с IBM Identity and Access Management и IBM Activity Tracker для расширенного контроля доступа и аудита.
Заключение
Надеюсь, приведенный выше список дал лучшее представление о хостинг-платформе MongoDb. Почти каждая платформа предлагает пробную версию, поэтому стоит попробовать и посмотреть, что больше подходит под ваши требования.