تعتبر مراقبة حالة شبكة إرسال الصوت عبر بروتوكول الإنترنت (VoIP) أحد الشروط المهمة التي تتيح لموفر خدمة UCaaS أن يزود العملاء بمستوى مضمون من جودة الخدمات مثل مكالمات الصوت والفيديو واستقبال الفاكس وإرساله. عادة ، يتم إجراء هذا التحكم باستخدام أنظمة مراقبة مختلفة ، جمع وتحليل حركة المرور ، تحليل CDR. بعض المعلمات من شبكة إشارة صعبة نوعا ما ، وغالبا ما يكون من المستحيل تقييم باستخدام الأساليب المشار إليها.
يعد SIP Application Server (SIP AS) أحد المصادر الرئيسية للمعلومات المهمة حول حالة شبكة التشوير عبر بروتوكول الإنترنت (VoIP) ، وهو أحد العناصر الرئيسية المرتبطة بمعالجة المكالمات في شبكة VoIP. تسمح لك ملفات سجل SIP AS بإجراء ، من بين أشياء أخرى ، تقييم المعلمات التالية لشبكة تشوير VoIP:
- طول مربع حوار SIP
- الفاصل الزمني بين إرسال طلب وتلقي استجابة نهائية (وقت استجابة الطلب ، RRT) لأنواع مختلفة من طلبات SIP
- عدد عمليات إعادة إرسال الرسائل (عمليات إعادة الإرسال ، RTR) لأنواع مختلفة من رسائل SIP
ليس فقط قيم هذه المعلمات مهمة ، ولكن أيضًا توزيع هذه المعلمات ، وكذلك تغييراتها بمرور الوقت. تتيح المعلومات المتعلقة بالتغيير في قيم المعلمات بمرور الوقت توقع المشكلات المحتملة في شبكة VoIP. يمكن أن تكون هذه المعلومات أيضًا واحدة من مصادر البيانات لمختلف خوارزميات التعلم الآلي (التعلم الآلي ، ML) ، والتي ستجعل من الممكن التنبؤ بالتغيرات في المعلمات ليس فقط حسب الوقت ، ولكن أيضًا على عوامل أخرى.
حسب تحميل الإشارة ، يمكن لـ SIP AS إنشاء ملفات سجل بتنسيق نصي يصل إلى عدة عشرات من غيغابايت في اليوم. يعد تحليل الملفات النصية لوحدة التخزين هذه مهمة كثيفة الاستخدام للموارد. كأحد الخيارات الممكنة ، يمكن استخدام أدوات Python المختلفة لهذا التحليل. على سبيل المثال ، توفر مكتبة Pandas أدوات ملائمة تمامًا لمعالجة وتحليل البيانات المختلفة ، ولا سيما إطارات البيانات (DF). الكود المستخدم في هذه المقالة متوفر هنا .
تُقترح الخطوات التالية لتحليل ملفات سجل SIP AS:
- افتح ملف السجل للقراءة. إذا أنشأت SIP AS عدة ملفات سجل ، فيجب فتحها بنفس الترتيب الذي تم إنشاؤها به.
- قراءة البيانات سطرا سطرا. هذا ضروري لحفظ ذاكرة الوصول العشوائي في حالة العمل مع ملفات وحدات عشرات غيغابايت
- قم بتمييز رسائل SIP الموجودة بين تسلسلات محددة من الأحرف - المحددات
- إنشاء قائمة من القواميس. يتكون كل من القواميس ، بدوره ، من طابع زمني (مفتاح) ورسالة SIP الفعلية (القيمة) في شكل قائمة
- احفظ هذه القائمة على القرص أو تخزين الشبكة ، على سبيل المثال ، ملف مخلل. سيتم استخدام هذا الملف لاحقًا لإنشاء مدافع متعددة.
- إنشاء ملف DF من ملف مخلل محفوظ يحتوي على المعلومات اللازمة لمزيد من التحليل (SIP DF)
في هذه الحالة بالذات ، تم إنشاء SIP DF يحتوي على الأعمدة التالية:
- الطابع الزمني - الطابع الزمني المضافة بواسطة SIP AS
- Call-ID - معرف الاتصال لمحادثة SIP
- CSeq_num ، CSeq_meth - بيانات من رأس "CSeq" SIP
- الاتجاه - تم استلام الرسالة (Rx <-) أو إرسالها (Tx->) ، تتم إضافة SIP AS
- طريقة SIP - طريقة SIP من سطر طلب SIP
- Src Dst IP - عنوان IP الذي تم إرسال أو استلام الرسالة منه
شكل 1. معلمات SIP DF تم الحصول عليها من ملف مخلل من حوالي 3 غيغابايت
شكل 2. محتوى SIP DF
وجود SIP DF مماثل ، يمكنك تقييم المعلمات المختلفة لشبكة VoIP للإشارة. جميع الأمثلة أدناه مأخوذة من شبكة VoIP صالحة. تم تغيير عناوين IP والبيانات الأخرى التي يمكن أن توفر أي معلومات حول الشبكة المحددة.
1. طول الحوار SIP
شكل 3. DF و SIP طول الحوار
لكل حالة حوار SIP طويل ، يمكنك العثور على المكالمة بواسطة قيمة Call-ID ثم ، عن طريق السجلات النصية ، تحليل سيناريو هذه المكالمة. على الرغم من العدد الصغير نسبيًا للمكالمات التي يصل طول مدة محادثة SIP إلى مئات الرسائل ، يجب التحقيق في سيناريوهات هذه المكالمات. كشفت دراسة هذه المكالمات عن المصادر التالية لمربعات حوار SIP الطويلة:
- إرسال عدة عشرات من مجموعات بنية معينة ، تتكون من أحرف DTMF ، بعد إنشاء جلسة صوتية. هذا سيناريو للمكالمات الصوتية يتم خلالها المصادقة والتخويل وتبادل المعلومات بين المشتركين المتصلين والمكالمات التي يتم الاتصال بها.
- مكالمات الفيديو التي تم خلالها تسجيل عدد كبير جدًا من طلبات طلب الإطار الداخلي الكامل ( FIR ). يشير هذا ، على وجه الخصوص ، إلى مشكلة في برنامج الهاتف أو فقد حزم RTP أثناء مكالمات الفيديو.
يمكن أن تظهر مربعات حوار SIP الطويلة أيضًا بسبب خلل في أجهزة VoIP ، وهي محاولات لتحديد رموز PIN من خلال قائمة IVR (إرسال عدد كبير من تسلسل DTMF). في أي حال ، من الضروري مراقبة عدد محادثات SIP الطويلة ، لأنه مع زيادة عدد مربعات الحوار هذه ، قد يظهر تحميل إشارة غير مجدية إضافي على عناصر شبكة VoIP.
2. RRT
يتم حسابه بشكل منفصل لطلبات INFO و INVITE المستلمة والمرسلة. ضع في اعتبارك أنه عند معالجة عدد كبير من المكالمات ، قد تحدث نفس قيم CSeq لمربعات حوار مختلفة. يمكن افتراض أن توزيع قيم RRT يجب أن يكون متماثلًا تقريبًا للطلبات المرسلة ، ويجب أن تختلف القيم المطلقة بسبب اختلاف حجم ومحتويات طلبات INFO و INVITE ، ونتيجة لذلك ، تختلف أوقات معالجة هذه الطلبات حسب عناصر الشبكة.
شكل 3. RRT لطلبات INFO التي تلقاها SIP AS
تشير الزيادة في قيم RRT في هذه الحالة إلى وجود مشاكل محتملة في المحاكاة الافتراضية ، وهي زيادة في الحمل على SIP AS. يسمح لك معرف المكالمة و CSeq_num بفحص قيم RRT لكل حالة.
شكل 4. RRT لطلبات INFO المرسلة بواسطة SIP AS. يقتصر RRT على الرسم البياني على 500 مللي ثانية ، وهي القيمة الافتراضية لجهاز ضبط الوقت SIP T1 .
شكل 5. RRT لطلبات INVITE المرسلة بواسطة SIP AS. كما هو متوقع ، التوزيع هو نفسه تقريباً بالنسبة لاستعلامات INFO.
3. RTR
معلمة مهمة تميز حالة شبكة تشوير VoIP.
شكل 6. النسبة المئوية لإعادة إرسال طلبات INFO و INVITE ، على التوالي. تؤخذ RTRs التي تحدث مرة واحدة أو أكثر في الاعتبار.
بالإضافة إلى الأمثلة الموضحة ، يمكن الحصول على بيانات أخرى باستخدام DF ، على سبيل المثال:
- تصحيح SIP AS موازنة التحميل للرسائل الصادرة. للقيام بذلك ، تحتاج إلى حساب عدد الرسائل المرسلة (Tx) إلى عناوين IP مختلفة (SrcDst IP) باستخدام groupby (). Count () - على غرار وظيفة retransmits_counter_tx (). يشير الفرق في عدد الرسائل التي تزيد عن 15-20٪ إلى مشاركة تحميل غير صحيحة
- عدد عمليات نقل المكالمات الفاشلة. للقيام بذلك ، يمكنك إنشاء DF منفصل يحتوي على مربعات حوار REFER فقط ، وكذلك الرؤوس والحقول اللازمة من رسائل مربعات الحوار هذه
- اعتماد المعلمات في الوقت المحدد. إذا قمت بجمع متوسط قيمة إحدى المعلمات ، على سبيل المثال ، RRT ، على مدار عدة أشهر ، فاستناداً إلى البيانات ، يمكنك بناء سلسلة زمنية (السلاسل الزمنية ، TS). باستخدام مكتبات مختلفة لتحليل TS ، على سبيل المثال ، statsmodels ، يمكنك تحديد الاتجاه والموسمية ومعلمات TS الأخرى. يمكن استخدام البيانات من هذا التوقع لضبط بنية شبكة VoIP.
الخاتمة
تعد ملفات السجل النصي SIP AS مصدرًا مهمًا للمعلومات حول الحالة الحالية لشبكة VoIP. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام البيانات التي تم الحصول عليها بعد المعالجة المناسبة لهذه المعلومات في التنبؤ بحالة شبكة VoIP ، على وجه الخصوص ، باستخدام أساليب ML.