пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ Mikrotik пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ
Слишком длинный поисковый запрос.
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Для пользователей, которые обладают премиальной лицензии на Cisco Unified Contact Center Express (UCCX), одной из самых крутых фич является наличие возможной интеграции и отправки запросов в базу данных. Сами запросы могут строиться на базе введенной звонящим информации, его номера – чего угодно.
Безусловно важно сделать ¬¬изначальный дизайн скриптов правильным и учитывать нагрузку. Большие и тяжелые скрипты, которые имеют много «плеч» в БД (базу данных), значительно увеличивают нагрузку на ресурсы сервера. А если БД еще и удалена от сервера CCX и имеет место сетевая задержка, то может иметь место прямое воздействие на бизнес и лояльность звонящего вам клиента.
Обзор Cisco Unified CCX Script Editor
Для создания и управления IVR скриптами в UCCX используется специальный инструмент - Cisco Unified CCX Editor. Он позволяет визуально управлять некими блоками, которые отвечают за то, или иное действие. Выглядит эта палетта следующим образом:
Давайте рассмотрим раздел Database. Здесь мы видимо 4 пункта:
DB Get - сопоставление полученных данных из БД к переменным скрипта;
DB Read - подключение к серверу и запрос;
DB Release - закрываем подключение к БД;
DB Write - если нужно внести изменения в БД, используем Write метод;
На скриншоте выше видно, что каждый скрипт начинается с события Start и заканчивается событием End. Во время звонка, по ходу выполнения скрипта, мы можем запрашивать данные из БД сколько угодно раз. Каждый запрос имеет свой отдельный список шагов, которые указаны в списке из 4х пунктов выше.
Мы рекомендуем предварительно обкатать все SQL запросы, доступ системы и прочие рабочие факторы перед выгрузкой в продуктивную среду
Например, давайте посмотрим, что скрыто внутри блока DB Read:
Взглянем на поля, которые доступны для конфигурации:
DB Resource Name - метка запроса. Своего рода метка;
Data Source Name - источник данных (DSN), указанное в административной консоли UCCX (Cisco Unified CCX Administration Database);
Timeout (in sec) - пауза выполнения запроса. Этот интервал защитит вашу систему от, например, потери связи с БД. То есть, максимум 7 секунд ожидания. Кстати, если указано как 0, то запрос не будет ограничен по времени;
Теперь из вкладки General переходим во вкладку Field Selection:
Запрос - SQL – команда (запрос), который вы ходите выполнить. Например, SELECT fld1, fld2 from tbl where fld1 = $variable - выбираем два поля из таблицы, где одно из полей равно переменной, которую, мы ранее, присвоили в скрипте (DTMF от клиента, например);
Test (кнопка) - нажмите на эту кнопку, чтобы проверить синтаксис запроса и подключение к БД;
Number of rows returned - количество вернувшихся строк запроса, в случае, если была нажата кнопка Test;
Show all fields (select table/view) - показать все поля в таблице, к которой выполняется подключение;
Отлично, разобрались. Теперь давайте взглянем на блок DB Get:
DB Resource Name - лэйбл или имя для этого запроса;
Data Source Name - имя БД (настраивается на стороне Cisco Unified CCX Administration);
Refresh Database Schema (кнопка) - кнопка, которая отвечает за подтягивание данных БД и таблицы в CCX Editor;
Переходим во вкладку Field Selection:
Table/View - данное поле показывает имя таблицы из БД, которая выбрана во вкладке General, которую мы описывали выше;
Табличное поле:
Field Name - имя поля, в выбранной БД;
Data Type - типа данных (строка/число и так далее);
Local Variable - переменная скрипта, которая будет хранить соответствующее поле;
Add/Modify (кнопки) - кнопки, которые отвечают за модификацию полей (кроме типа данных, он read only);
Полученные данные можно использовать в скрипте, например, чтобы озвучивать клиенту (TTS) его данные по номеру телефона, или по введенным цифрам (номер заказа). Кстати, аналогичную фичу мы реализовали в связке Yandex.SpeechKit и Asterisk.
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
В сегодняшней статье мы расскажем о модуле FreePBX Follow me , который помогает осуществлять распределение звонков на большое количество направлений одновременно. С помощью настроек Follow Me, можно организовать всевозможные сценарии обзвона сотрудников компании или кол-центра. Например, можно распределить входящий вызов между всеми операторами, или отправить вызов на следующего оператора, если первый занят и т.п.
/p>
Сразу отметим, что в графическом интерфейсе FreePBX 13 в модуле Follow me произошли некоторые изменения. В частности, данный модуль больше не используется для конфигурации непосредственно настроек follow me Extension’ов. Теперь это делается через вкладку Find Me/Follow Me модуля Extensions. В версии FreePBX 13+ модуль Follow Me используется для быстрого просмотра и изменения статуса (enabled/disabled) настроек follow me абонентов. Пользователи также могут изменять данные настройки с помощью специальных кодов (Feature Codes) UCP, REST Apps и так далее.
Для того, чтобы попасть в модуль Follow Me нужно перейти по следующему пути с главной страницы Applications -> Follow Me
Перед Вами откроется список всех Extension’ов, на которых ранее были включены настройки Follow Me. Стоит отметить, что номера сюда будут включаться только после того, как на Extension’е будет хотя бы раз включена настройка Follow Me.
Чтобы включить или выключить Follow Me нажмите Yes или No, после чего появится всплывающее окно с предупреждением о том, что настройки были изменены, нажмите OK. Заметим, что в данном модуле не предусмотрено кнопок Submit или Apply Config, все настройки изменяются сразу.
Чтобы изменить настройки Follow Me нужно выбрать из списка интересующий Extension, например 102 и нажать на него. После чего мы попадаем во вкладку Find Me/Follow Me для номера 102.
Если при установке Follow Me на мобильный телефон и у вас пропадает слышимость, рекомендуем установить 2 опции в конфигурации SIP:
progressinband=yes
prematuremedia=no
Кратко рассмотрим каждый пункт данного меню:
Group Number -Номер Follow Me группы
Enable Follow Me – Включение настроек Follow Me. Если нажать Yes, то данный Extension попадет в список
Initial Ring Time – Сколько секунд будет длиться попытка дозвона на основной Extension прежде чем перейти в follow-me list
Ring Strategy – Стратегия обзвона
Ring Time (max 60 sec ) – Столько секунд будет длиться попытка дозвона на телефоны членов follow-me list’а
Follow-Me List – Список операторов/агентов/добавочных номеров, на которые будет осуществляться попытка дозвона по выбранной стратегии после того, как закончится Initial Ring Time
Announcement - Голосовое сообщение, которое будет проигрываться вызывающему абоненту, при звонке на данную группу. Записи добавляются через System Recordings
Play Music On Hold - Если заменить текущий параметр “Ring” на какую-нибудь доступную музыкальную запись, то вызывающий абонент будет слышать данную запись, пока кто-нибудь из follow-me list’а ему не ответит
CID Name Prefix - Опционально можно поставить данной группе префикс, например Tech_Sup
Alert Info - Используется для характерный SIP-устройств
Confirm Calls – Подтверждение вызова. Используется, когда звонок доходит, например, до голосовой почты. Данная опция просит удаленную сторону набрать 1, прежде чем установить соединение
Remote Announce – Сообщение, которое будет проигрываться стороне, принимающей вызов, если включена опция Confirm Calls. Записи добавляются через System Recordings
Too-Late Announce - Сообщение, которое будет проигрываться стороне, принимающей вызов, если звонок уже был принят, прежде чем они набрали 1. Записи добавляются через System Recordings
Change External CID Configuration - Настройки позволяющие принимать или блокировать прием Caller ID вызывающих абонентов
Fixed CID Value - Фиксированный Caller ID, который будет передаваться, если в Change External CID Configuration была выбрана опция Fixed CID Value. Принимается только формат Е164 с “+” в начале
Destination if no answer - Куда отправить вызов, если никто из follow-me list’а не смог принять его.