Рубрика: Без рубрики

На мастер-классе разберем, как автоматизировать настройку IP-телефонов и сократить время на развертывание и обслуживание большого количества устройств.
На практике покажем весь процесс: от подготовки сервера Provisioning и создания шаблонов конфигураций до автоматической регистрации и массового применения настроек на телефонах. Разберем, как централизованно управлять параметрами устройств и быстро вносить изменения без ручной настройки каждого аппарата.
Отдельное внимание уделим реальным сценариям эксплуатации: настройке SIP-аккаунтов, BLF-клавиш, Speed Dial и других функций через веб-интерфейс.

Тезисы
— Как работает Provisioning и какие задачи он позволяет автоматизировать.
— Подготовка и настройка сервера Provisioning.
— Создание и использование шаблонов конфигураций IP-телефонов.
— Автоматическая регистрация и настройка новых устройств.
— Массовое применение и обновление конфигураций.
— Настройка SIP-аккаунтов и основных параметров телефонии.
— Централизованная настройка кнопок BLF, Speed Dial, в том числе и на модулях расширения .
— Управление конфигурациями устройств через веб-интерфейс.
— Практические сценарии развертывания и обслуживания парка IP-телефонов.

Результат: участники увидят на практике, как перейти от ручной настройки каждого IP-телефона к централизованному и автоматизированному управлению устройствами.

Интеграция Asterisk с CRM, информационными системами и другими внешними сервисами часто требует выбора между несколькими техническими подходами. На мастер-классе разберем основные варианты передачи данных о звонках, их преимущества, ограничения и области применения.

Разберемся, в каких ситуациях для интеграции стоит использовать не стандартные возможности AMI, ARI и AGI, а специализированные сторонние инструменты.

В практической части участники увидят, как за 10 минут связать Asterisk со сторонней системой через HTTP API сервиса «Простые звонки». Также разберем инструменты и приемы, которые помогают тестировать интеграцию и находить ошибки.

Основные тезисы
— Клиент-сервер и сервер-сервер: основные различия, преимущества и ограничения каждого подхода.
— Как определить, какой вариант интеграции лучше подходит для конкретной задачи.
— AMI, ARI, AGI и интеграция своими силами: аргументы "за" и "против".
— Сервис интеграции как альтернатива разработке собственного сервер-серверного решения.
— Как передавать данные о звонках во внешнюю систему через HTTP API.
— Практическая настройка интеграции Asterisk с сервисом «Простые звонки».
— Как протестировать интеграцию и провести отладку.
— Как сократить время и трудозатраты на подключение Asterisk к CRM и другим сторонним системам.

На мастер-классе участники подготовят документацию небольшой компании, загрузят ее в RAG-подсистему, настроят промпты и подключат ИИ-ассистента к call-center, созданному на первом мастер-классе.

В результате можно будет увидеть весь процесс создания локального ИИ-решения для телефонии — от базовой инфраструктуры до ассистента, который работает с корпоративными знаниями и может использоваться для автоматизации типовых обращений, снижения нагрузки на сотрудников и сокращения операционных издержек.

15 лет работы с японским телекомом — это опыт, который меняет взгляд на привычные инженерные процессы. Александр Волков расскажет, как японский культурный код влияет на разработку и эксплуатацию VoIP-платформ: от архитектуры и релизов до мониторинга, инцидентов и общения с клиентами. И почему в этой культуре качество, ответственность и доверие часто оказываются важнее скорости изменений.

архитектура и эксплуатация облачной VoIP-платформы;
чем японский подход отличается от принципа «move fast and break things»;
как устроены релизы, мониторинг и работа с инцидентами;
как культурные особенности проявляются в телефонии и коммуникации;
почему качество, ответственность и доверие становятся частью инженерного подхода.

В докладе будет показано, как получать ключи дешифрования с помощью eBPF и использовать pcap-sip для разбора защищённого VoIP-трафика. На практическом примере разберём дешифрование WebRTC-звонка: от сигнализации до RTP-медиа, а затем подготовим полученный трафик для удобного анализа в Wireshark.
Отдельно рассмотрим обработку длительных TLS-соединений и подходы, которые помогают заметно ускорить анализ больших PCAP-файлов в условиях высокой нагрузки.

Тезисы
— получение ключей дешифрования с помощью eBPF;
— дешифрование WebRTC-звонков и длительных TLS-соединений;
— разбор сигнализации и RTP-медиа;
— применение pcap-sip для обработки и дешифрования трафика;
— подготовка результатов для дальнейшего анализа в Wireshark;
— ускорение анализа больших PCAP-файлов на высоконагруженных серверах;
— практическая методика диагностики проблем в WebRTC- и VoIP-системах.

Обычный SIP-клиент не может стабильно принимать звонки на iPhone из-за ограничений фоновой работы, а типовые решения передают SIP-сессии и данные о звонках внешнему push-сервису.
Расскажем о нашем подходе к реализации софтфона.

Тезисы
1. Почему «просто SIP-клиент» на iPhone не работает
2. Чем приходится платить за типовой push-софтфон
3. Как правильно разбудить устройство
4. Открытый SIP-порт становится целью атак → используем защищённый WebRTC-шлюз
5. Постоянный пароль в приложении опасен → ограничиваем доступ токенами и сессиями
6. Ручная настройка сложна и небезопасна → используем автонастройку
7. IP-адрес и сеть постоянно меняются → ICE, STUN и восстановление соединения
8. Что можем получить в итоге разработки?

На мастер-классе разберём переход от обычного общения с LLM к агентному подходу, где AI не только предлагает команды, но и выполняет последовательность действий на сервере.
На живых примерах покажу, как агент изучает существующую конфигурацию Asterisk, вносит изменения, делает reload, проверяет результат и анализирует проблемы с вызовами по логам, SIP trace и tcpdump.
Отдельно обсудим skills, memory/context и безопасный доступ агента к инфраструктуре. В качестве примеров будут использоваться OpenClaw, Codex и аналогичные агентные инструменты.

Тезисы
— AI-агент против обычного чата с LLM.
— Работа агента с Linux и Asterisk.
— Skills и memory/context для инженерных задач.
— Автоматизация PJSIP-транков, dialplan и маршрутизации.
— Диагностика звонков по логам, SIP trace и tcpdump.
— Проверка изменений после выполнения команд.
— Безопасность и контроль действий AI-агента.
— Практические сценарии на примере OpenClaw и Codex.

Что делать, если бизнесу нужно от Asterisk то, чего в нем нет «из коробки»?
На практических примерах разберем, как передавать данные о звонках во внешние системы, использовать постобработку вместо паузы в очереди, тегировать звонки для CRM, выбирать SIP-транк без префиксов и связывать SIP-софтфон с Telegram, MAX и VK Workspace.
Все решения — через dialplan, функции софтфона и внешние скрипты, без радикальной переделки Asterisk.

Тезисы
— Передача данных о звонке во внешние системы из dialplan и софтфона.
— Постобработка как альтернатива паузе в очереди.
— Тегирование звонков и передача дополнительного контекста в CRM.
— Выбор SIP-транка с помощью DID без запоминания префиксов.
— Использование SIP Message для обмена сообщениями между мессенджерами и Asterisk
— Взаимодействие Asterisk и софтфона с внешними скриптами.

На мастер-классе разберем полный цикл создания DECT-системы: от планирования покрытия в Yealink DECT Designer до настройки базовых станций, синхронизации и централизованного управления.
На примере склада или производственного цеха покажем, как учитывать особенности помещения, автоматически рассчитывать количество и расположение базовых станций и проверять качество будущего покрытия.

Тезисы
— Планирование DECT-системы с помощью Yealink DECT Designer.
— Архитектура мультисотовых решений Yealink W80 и W90.
— Расчет количества и оптимального размещения базовых станций.
— Настройка синхронизации, Sync Levels и бесшовного хэндовера.
— Практический кейс проектирования системы для сложного объекта.
— Централизованное управление и лицензирование с помощью VIM.
— Диагностика покрытия и проверка корректности конфигурации.
Участники получат понятную методику проектирования и настройки мультисотовых DECT-систем, которую смогут применять в реальных проектах.

Плохое качество голоса не всегда можно заметить по стандартным техническим метрикам. Шум, искажение тембра, прерывистость или проблемы с громкостью могут возникать у отдельных пользователей и оставаться незаметными для привычного мониторинга.
В докладе будет рассмотрен подход к автоматической оценке качества разговоров с помощью NISQA-s. Будет показано, как получать метрики Noisiness, Coloration, Discontinuity, Loudness и MOS, обрабатывать аудио с помощью FFmpeg и Python, сохранять результаты в ClickHouse и визуализировать их в Grafana.
Также будут разобраны первые результаты такого мониторинга и то, какие проблемы удалось увидеть благодаря новым метрикам.

Тезисы
— Почему стандартного мониторинга недостаточно для оценки качества голоса.
— Как NISQA-s позволяет автоматически оценивать качество аудио.
— Какие метрики можно получить: Noisiness, Coloration, Discontinuity, Loudness и MOS.
— Как устроен пайплайн обработки аудио на FFmpeg и Python.
— Какие новые сигналы о проблемах качества дает такой подход.