Kamailio-基于Homer与heplify的SIP信令监控

介绍

Kamailio 是一款高性能、高灵活性的 SIP (Session Initiation Protocol) 服务器,广泛应用于 VoIP 系统。Homer 是一个开源的 SIP 捕获和分析平台,可以有效地监控、调试和分析 SIP 流量。Heplify 是一个轻量级的 HEPv3(Homer Encapsulation Protocol)捕获代理,用于将 SIP 流量发送到 Homer。

应用使用场景

  1. VoIP 服务提供商:实时监控 SIP 呼叫,检测和解决连接问题。
  2. 企业通信系统:优化内部电话系统,确保通信质量。
  3. 安全分析:检测异常呼叫行为,防止欺诈和滥用。
  4. 开发和测试:对新功能或配置进行详细的 SIP 信令分析。

下面给出了一些代码示例,分别实现上述功能。假设使用 Python 语言和 pjsip 库来进行 SIP 协议的处理。

VoIP 服务提供商:实时监控 SIP 呼叫,检测和解决连接问题

import pjsua as pj

class SIPMonitor:
    def __init__(self):
        self.lib = pj.Lib()

    def start(self):
        self.lib.init(log_cfg=pj.LogConfig(level=4))
        transport = self.lib.create_transport(pj.TransportType.UDP, pj.TransportConfig(5060))
        self.lib.start()

    def on_call_state(self, call):
        ci = call.info()
        print("Call state is", ci.state_text)
        if ci.state == pj.CallState.DISCONNECTED:
            print("Call disconnected. Cause: ", ci.last_code, ci.last_reason)
            # Handle disconnection and resolution logic here

    def stop(self):
        self.lib.destroy()
        self.lib = None

if __name__ == "__main__":
    monitor = SIPMonitor()
    try:
        monitor.start()
        input('Press Enter to quit...')
    finally:
        monitor.stop()

企业通信系统:优化内部电话系统,确保通信质量

import pjsua as pj

class EnterpriseCommSystem:
    def __init__(self):
        self.lib = pj.Lib()

    def start(self):
        self.lib.init(log_cfg=pj.LogConfig(level=4))
        transport = self.lib.create_transport(pj.TransportType.UDP, pj.TransportConfig(5060))
        self.lib.start()

    def on_media_state(self, call):
        media_info = call.info().media[0]
        if media_info.status == pj.MediaStatus.ACTIVE:
            call_slot = call.info().conf_slot
            self.lib.conf_connect(call_slot, 0)
            self.lib.conf_connect(0, call_slot)
            print("Media is active")
        else:
            print("Media is inactive")

    def stop(self):
        self.lib.destroy()
        self.lib = None

if __name__ == "__main__":
    system = EnterpriseCommSystem()
    try:
        system.start()
        input('Press Enter to quit...')
    finally:
        system.stop()

安全分析:检测异常呼叫行为,防止欺诈和滥用

import pjsua as pj

class SecurityAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.lib = pj.Lib()
        self.threshold = 10
    
    def start(self):
        self.lib.init(log_cfg=pj.LogConfig(level=4))
        transport = self.lib.create_transport(pj.TransportType.UDP, pj.TransportConfig(5060))
        self.lib.start()

    def on_call_state(self, call):
        ci = call.info()
        if ci.total_time < self.threshold:
            print("Potential fraud detected: Call duration too short. From:", ci.remote_uri)

    def stop(self):
        self.lib.destroy()
        self.lib = None

if __name__ == "__main__":
    analyzer = SecurityAnalyzer()
    try:
        analyzer.start()
        input('Press Enter to quit...')
    finally:
        analyzer.stop()

开发和测试:对新功能或配置进行详细的 SIP 信令分析

import pjsua as pj

class SIPTester:
    def __init__(self):
        self.lib = pj.Lib()

    def start(self):
        self.lib.init(log_cfg=pj.LogConfig(level=4, callback=self.log_cb))
        transport = self.lib.create_transport(pj.TransportType.UDP, pj.TransportConfig(5060))
        self.lib.start()

    def log_cb(self, level, msg, length):
        print(msg.strip())

    def test_new_feature(self):
        # Here you would place the SIP signaling code for new features
        pass

    def stop(self):
        self.lib.destroy()
        self.lib = None

if __name__ == "__main__":
    tester = SIPTester()
    try:
        tester.start()
        tester.test_new_feature()
        input('Press Enter to quit...')
    finally:
        tester.stop()

以上是一些代码示例,可用于实现 SIP 呼叫的实时监控、企业通信系统优化、安全分析,以及开发和测试新功能。

原理解释

基本原理

Homer 和 Heplify 通过捕获并解析来自 Kamailio 的 SIP 信令数据,将其封装为 HEP 数据包,然后传输至 Homer 分析平台进行存储和处理。TDengine 作为时序数据库,可以高效地存储和查询这些信令数据。

数据流图

graph TD;
    A[Kamailio] --> B[Heplify]
    B --> C[HEP Packet]
    C --> D[Homer]
    D --> E[TDengine]
    F[User Interface] --> D

算法原理流程图及解释

流程图

flowchart LR
    Start[Start] --> Capture[Capture SIP Traffic]
    Capture --> Parse[Parse SIP Messages]
    Parse --> Encapsulate[Encapsulate with HEP]
    Encapsulate --> Send[Send to Homer]
    Send --> Store[Store in TDengine]
    Store --> Analyze[Analyze Data]
    Analyze --> End[End]

功能解释

  1. Capture:从 Kamailio 中捕获 SIP 流量。
  2. Parse:解析 SIP 消息并提取相关字段。
  3. Encapsulate:使用 HEPv3 协议封装解析后的 SIP 消息。
  4. Send:将 HEP 数据包发送至 Homer。
  5. Store:Homer 将数据存储在 TDengine 中。
  6. Analyze:用户可以通过 Homer 的 Web UI 查询和分析存储的数据。

实际应用及代码示例

TDengine 表结构定义

CREATE DATABASE sip_monitor;

USE sip_monitor;

CREATE TABLE sip_logs (
    ts TIMESTAMP,
    call_id NCHAR(64),
    from_user NCHAR(64),
    to_user NCHAR(64),
    method NCHAR(16),
    status_code INT,
    rtt_ms FLOAT
);

Kamailio 配置

kamailio.cfg 文件中添加以下部分:

loadmodule "siptrace.so"
modparam("siptrace", "trace_on", 1)
modparam("siptrace", "hep_capture", 1)
modparam("siptrace", "hep_id", 10)
modparam("siptrace", "trace_to_database", 0)
modparam("siptrace", "trace_to_hep", 1)

Heplify 配置

创建 Heplify 配置文件 heplify.cfg:

[heplify]
listen_addr = "0.0.0.0:9060"
homer_addr = "homer_ip:homer_port"

启动 Heplify:

heplify -config=heplify.cfg

Homer 配置

homer-ui 配置文件中设置 TDengine 数据库连接。

测试代码

import requests

# 插入测试数据
url = "http://localhost:6041/rest/sql"
payload = {
    "sql": "INSERT INTO sip_logs VALUES (NOW, 'test_call', 'user_a', 'user_b', 'INVITE', 200, 100.0)"
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

# 查询测试数据
query_payload = {
    "sql": "SELECT * FROM sip_logs"
}
response = requests.post(url, json=query_payload)
print(response.json())

部署场景

  1. 部署 Kamailio 以管理 SIP 流量。
  2. 在同一网络或不同节点上部署 Heplify。
  3. 部署 Homer 用于接收和分析 SIP 流量。
  4. 配置 TDengine 作为后台数据库用于存储数据。
  5. 设置 Web 界面供用户访问和查询信令数据。

材料链接

总结

通过结合 Kamailio、Heplify、Homer 和 TDengine,可以高效地实现 SIP 信令的实时监控和分析,为各种 VoIP 应用场景提供了强大的支持。

未来展望

  1. 智能化分析:利用机器学习算法进行 SIP 流量的异常检测。
  2. 自动化警报:当检测到异常或潜在问题时,自动生成警报。
  3. 扩展性增强:进一步优化系统,使其能够处理更大规模的 SIP 流量。
  4. 云端集成:将整个系统迁移到云环境中,实现更灵活的部署和管理。