Cdr что это в телекоме

Call Detail Record

Call Detail Record (сокр. англ. CDR — Подробная Запись о Вызове (ПЗВ); возможна расшифровка Charging Data Records — записи данных о списаниях) в телекоммуникационной сфере — сервис, обеспечивающий журналирование работы телекоммуникационного оборудования.

Общее назначение

CDR используется для расчета стоимости телефонных разговоров, оценки рациональности использования трафика, а также для сервисных нужд при настройке оборудования. Для решения этих задач CDR-сервис, как правило, работает с тарификационной или биллинговой программой. Тарификационные и биллинговые программы на основе данных CDR формируют счета на оплату телефонных разговоров, рассчитывают статистику загруженности линий и операторов, статистику активности абонентов и т.п.

Виды CDR

Практически любая телефонная станция в том или ином виде предлагает тарификационный сервис, но разные производители могут использовать разные названия. Так, для оборудования Avaya, Nortel, Siemens, Cisco это — CDR-сервис, для Panasonic и LG-Nortel — SMDR-сервис (Station Messaging Detail Record), для Ericsson — CIL-сервис(Call Information Logging).

Если сервис включен, то пользователь может получить данные о каждом акте коммутации. Степень детализации и вид этой информации зависит от типа телекоммуникационного оборудования (Модели изделия, его прошивки) и от его настройки. Как правило, для каждого состоявшегося звонка cdr-информация содержит:

• Номера вызывающего и вызываемого абонента
• Время окончания разговора (время по часам АТС)
• Длительность разговора
• Другая сопроводительная информация (тип звонка (входящий, исходящий, перевод и т.п.), номер транка, номер группы, время начала разговора, длительность дозвона и т.п.)

Для передачи данных тарификационной программе используются разнообразные интерфейсы:

• RS232 — АТС соединяется с приемником по COM-порту специальным кабелем (распайка кабеля для каждой АТС индивидуальна)
• TCP/IP — АТС как сервер или как клиент выкладывает данные для внешней программы в локальной сети.
• Share или FTP — АТС выкладывает данные в файлы, к которым внешние программы получают доступ через Share или FTP.

Применение CDR

Тарификационный сервис используется в первую очередь для формирования телефонных счетов. Существует огромное разнообразие программ для работы с тарификационными данными различных АТС, например, eSMDR, WinTariff, Phone Xpress, Барсум и т.п.

Кроме того, тарификационный сервис может использоваться для интеграции с различным телекоммуникационным оборудованием или программами. Так, например, в регистраторах телефонных переговоров cdr-информация может существенно дополнять информация о звонке.

Преимущества и недостатки CDR

Тарификационный сервис имеет одно неоспоримое преимущество — практически в любое телекоммуникационное оборудование этот сервис включен по умолчанию. Таким образом, для расчета стоимости звонков на базе данных CDR-сервиса необходима только тарификационная программа. Для большинства АТС существует большое количество платных и бесплатных тарификационных программ.

К недостаткам данной технологии можно отнести то, что:

• данные о звонке приходят только после окончания звонка (впрочем некоторые АТС, например РТУ, могут сохранять CDR, не только по завершению, но и с заданной периодичностью, пока вызов актуален)
• для многих АТС нельзя получить данные о несостоявшемся звонке
• данная технология не позволяет управлять АТС (можно получить данные о звонке, но нельзя, например, скоммутировать абонентов или наоборот прервать разговор)

Для построения более развитых биллинговых систем используются другие технологии, например TAPI, которые лишены вышеперечисленных недостатков, но, как правило, не включены по умолчанию в оборудование. Далеко не все АТС обладают такими возможностями и для включения таких возможностей, как правило, необходимо докупать оборудование и лицензии.

Хорошим средством тарификации считается онлайн-учёт звонков (accounting) посредством протоколов RADIUS, DIAMETER и т.п.

См. также

• Биллинг
• Журналирование
• Код ответа (Код причины завершения)
• Файл регистрации
• RADIUS
• prepaid и postpaid

• Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное.

Cdr что это в телекоме

CDR (Call Detail Record) — запись, характеризующая телефонный разговор и создаваемая по его завершении. Содержит такие данные как источник и получатель звонка, время его начала и окончания. Чаще всего используется для биллинга.

По умолчанию Asterisk записывает данные CDR в CSV-файлы [1] , находящиеся в каталоге /var/log/asterisk/cdr-csv. Для упрощения дальнейшей обработки данные можно экспортировать в СУБД, например, в MySQL.

Кроме CSV-файлов Asterisk записывает CDR-информацию ещё и в SQLite-файл /var/log/asterisk/cdr.db. Этот файл поддаётся анализу намного легче.

$ sqlite /var/log/asterisk/cdr.db sqlite> select accountcode, sum(billsec) from cdr group by accountcode;

Существует большое количество программ для анализа CDR-записей, от простых анализаторов до больших биллинговых комплексов.

[править] Формат CDR

1. accountcode — код учётной записи (20);
2. src — номер Caller-ID источника звонка (80);
3. dst — номер Caller-ID получателя звонка (80);
4. dcontext — контекст-получатель (80);
5. clid — Caller-ID, номер и текст (80);
6. channel — канал источника звонка (80);
7. dstchannel — канал получателя звонка (80);
8. lastapp — последнее приложение (80);
9. lastdata — аргументы последнего приложения (80);
10. start — время начала звонка;
11. answer — время когда была поднята трубка;
12. end — время окончания звонка;
13. duration — продолжительность звонка в секундах;
14. billsec — продолжительность собственно разговора (с момента подъёма трубки);
15. disposition — результат обработки звонка (ANSWERED, NO ANSWER, BUSY);
16. amaflags — AMA-флаг (Automated Message Accounting);
17. uniqueid — уникальный идентификатор канала;
18. user field — пользовательское поле.

Последние два поля можно включать/выключать в файле #cdr.conf#.

[править] Дополнительная информация

• CDR (англ.) на voip-info.org
• Asterisk call data records in comma-separated text files (англ.) — описание полей в CDR-записях астериск
• Asterisk CDR csv mysql import (англ.) — импорт CSV-файлов в MySQL

Программы для анализа CDR:

• Asterisk-Stat (англ.)
• Asterisk Queue/CDR Log Analyzer (англ.)

[править] Примечания

1. ↑ CSV, Comma Separated Values — формат файла, в котором записи представляются в виде строк, состоящих из полей, разделённых запятыми

12. ПРИНЦИПЫ ОПЛАТЫ ПРИ GPRS

SGSN и GGSN собирают информацию, необходимую для начисления оплаты, для всех MS, обслуживаемых ими. По-английски эту функцию принято называть Charging. Относящуюся к оплате информацию формируют в виде учетных записей (Call Detail Record — CDR). CDR передают в биллинговую систему (Billing System), используя специальный шлюз (Charging Gateway Functionality — CGF). CGF может представлять отдельный узел, связанный с SGSN и GGSN специальными Ga интерфейсами (рис. 2.2). Возможна, однако, и реализация CGF в виде отдельных модулей в составе SGSN и GGSM.

В биллингоаой системе CDR обрабатывают и по результатам обработки выписывают счета абонентам. Порядок обработки определяет оператор.

В соответствии со стандартом SGSN и GGSN могут не обладать энергонезависимой памятью, во всяком случае в том объеме, который необходим для хранения относящейся к оплате информации. Это означает, что при перезагрузке (например, при пропадании электропитания) накопленные данные будут потеряны, поэтому учетные записи передают из SGSN и GGSN в биллинговую систему сразу после их окончания. В этом принципиальное отличие учета в GPRS от классической GSM. Там функции учета выполняет MSC, который генерирует учетные записи и хранит их в виде файлов на магнитном диске в течение длительного времени, а затем передает в биллинг-центр в установленной оператором порядке.

SGSN собирает информацию для начисления оплаты, связанную с использованием радиоресурса, в то время как GGSN собирает информацию, относящуюся к использованию внешней сети. Оба узла собирают информацию об использовании сети GPRS. Данные, относящиеся к учету, собирают независимо для обоих направлений (от MS и к MS). Для обеспечения сбора относящейся коплате информации каждый PDP-контекст в SGSN и GGSN связывают с уникальным идентификатором (Charging ID). Его генерирует GGSN в процессе активации PDP-контекста и передает в SGSN. Если MS перемещается из зоны обслуживания одного SGSN в зону обслуживания-другого SGSN, то в процессе выполнения процедуры RA Update идентификатор Charging ID передают из старого GGSN в PDP-контекст нового SGSN. Таким образом в PDP-контексте GGSN и текущего SGSN всегда содержится одинаковый Charging ID. Идентификатор Charging ID и адрес GGSN включают во все учетные записи, выполняемые в процессе активности данного PDP-контекста.

Оператор имеет возможность сконфигурировать SGSN и GGSN таким образом, чтобы собирать именно те данные, которые его интересуют. Стандартом, однако, определены те минимальные требования, которые должны обеспечивать SGSN и GGSN с точки зрения возможности сбора относящейся к оплате информации. Для начисления оплаты SGSN собирает, как минимум, следующую информацию:

• использование радиоинтерфейса. Информация содержит данные об объеме данных, о QoS и об использованных протоколах;
• использование PDP адресов. Информация включает данные о том, как долго MS использовала PDP адрес;
• использование базовых GPRS ресурсов. Информация об использовании других связанных с GPRS ресурсов и об активности MS (например при выполнении ММ процедур);
• локализация MS. Данные о HPLMN и VPLMN плюс опционально более детальные данные о местоположении MS.

GGSN, со своей стороны, фиксирует следующие данные:

• источник и получатель. Информация включает данные об адресе источника и адресе получателя с уровнем точности, установленным GPRS оператором;
• использование внешней сети. Информация содержит данные об объеме данных, переданных к внешней сети и полученных от внешней сети;
• использование PDP адресов. Информация включает данные о том, как долго MS использовала PDP адрес;
• локализация MS.

Стандартом определены 5 типов учетных записей в GSM/GPRS сетях, отличающиеся местом их создания, составом сохраняемой информации и событиями, при которых их открывают, дополняют и закрывают:

• S-CDR (Serving GPRS Support Node — Call Detail Record) – учетная запись, выполняемая SGSN;
• G-CDR (Gateway GPRS Support Node — Call Detail Record) — учетная запись, выполняемая GGSN;
• M-CDR (Mobility Management — Call Detail Record) — учетная запись, которую производит SGSN при выполнении ММ процедур;
• S-SMO-CDR ( SGSN delivered Short message Mobile Originated — Call Detail Record) — учетная запись, которую производит SGSN в случае исходящего короткого сообщения;
• S-SMT-CDR (SGSN delivered Short message Mobile Terminated — Call Detail Record)) — учетная запись, которую производит SGSN в случае входящего короткого сообщения.

Все типы CDR содержат как статическую, так и динамически добавляемую информацию.

Рассмотрим в качестве примера S-CDR. При открытии в S-CDR включают IMSI, тип PDP, адрес GGSN, APN, PDP адрес MS, Charging ID и другую статическую информацию. Динамически добавляемые данные образуют частные записи. Причинами окончания одной частной записи и начала следующей может быть изменение QoS или тарификационного периода. Закрытие S-CDR может быть вызвано, с одной стороны, деактивацией PDP-контекста в данном SGSN, обусловленной закрытием PDP-контекста или сменой SGSN (linter-SGSN RA Update). С другой стороны, закрытие S-CDR происходит при истечении времени, отведенного на один CDR, при достижении предельного объема CDR, при превышении установленного максимального числа изменений условий учета, при вмешательстве администрации.

Из динамически добавляемых данных отметим следующие:

List of Traffic Volumes — Список изменений в условиях учета для данного PDP-контекста. Условия учета используют, чтобы дифференцировать оплату в зависимости от QoS, времени суток, категории дня недели и т. д. Фиксируют начальное значение QoS, последующие его изменения и объем переданных данных. Объем оценивают числом октетов выше SNDCP уровня отдельно для обоих направлений.

Record Opening Time — Время активации PDP-контекста в SGSN для первой частной записи; время начала записи — для последующих частных записей.

Duration — Продолжительность данной частной записи.

Cause for Record Closing — Причина закрытияS-CDR.

На рис. 12.1 в качестве примера показан порядок генерации и обработки CDR для случая, когда мобильный абонент, находясь в роуминговой сети (VPLMN), инициирует передачу данных в ЭВМ. Пакеты передают через пограничный шлюз (Boarder Gateway — BG), базовую сеть, связывающую две PLMN (Inter PLMN backbone), пограничный шлюз в HPLMN (BG), GGSN домашней сети и пакетную сеть (PDN).

Рис. 12.1. Генерация и обработка CDR при нахождении абонента в роуминговой сети

Соответствующие PDP-контексты активируют вSGSN и GGSN, после чего пакеты данных направляют в обоих направлениях. SGSN в VPLMN генерирует S-CDR, a GGSN в HPLMN — G-CDR. Учетные записи по мере их окончания последовательно пересылают в CGF обеих сетей (шаг А), а те, в свою очередь, передают их в биллинговые системы (BS) этих сетей (шаг В). Позднее учетные записи, сделанные в VPLMN, пересылают из BS VPLMN в BS HPLMN посредством процедуры ТАР (Transferred Account Procedure) (шаг С). BS HPLMN выписывает счет мобильному абоненту.

Большие данные для телекома не только средство, но и товар

На сегодняшний день, пожалуй, только телеком-компании могут соперничать с социальными сетями по объему информации о людях. Сотовые операторы знают, где мы бываем, с кем общаемся, как проводим время в интернете. Если Facebook и Twitter продают данные о пользователях сторонним компаниям, то почему бы и мобильным операторам не заработать на аналитике больших данных?

Технологии больших данных позволяют телеком-компаниям собирать большие профили на своих абонентов, находить взаимосвязи и даже выявлять психотипы. Если анализ геолокационных данных указывает на то, что абонент каждые выходные проводит в торговых центрах, то можно предположить, что он «шопоголик», а если он проводит большую часть жизни в Москва-Сити, то это очевидно «трудоголик».

Доходы телеком-компаний от традиционных услуг связи, таких как голосовые звонки и SMS, в последнее время снижаются. Сотовые компании ищут новые источники прибыли, изобретают способы повышения лояльности и удержания клиентов. В такой ситуации было бы глупо не выжать все, что возможно, из больших данных, накопленных годами и продолжающих поступать ежеминутно.

В ходе конференции Teradata Universe, прошедшей весной этого года в Праге, сразу несколько сотовых операторов рассказали о своем опыте анализа больших данных. Вскапывают большие данные не только крупные телеком-компании развитых стран, но и сотовые операторы развивающегося мира.

Накопленная информация может использоваться сотовыми операторами не только для своих внутренних целей, таких как создание персонализированных тарифных планов, управление оттоком абонентов и маркетинговыми компаниями и т.д. Вендоры любят сравнивать большие данные с новым видом полезных ископаемых, некоторые даже называют нефтью. В этом новом ресурсе – больших данных, скважиной для которых оказались информационные системы сотовых операторов, – заинтересованы компании многих сфер: ритейл, банки, госорганизации, туроператоры и многие другие. И телеком-компании начинают им эти ресурсы продавать.

Есть два способа, которыми телеком-компании могут делиться своими большими данными с другими организациями. Первый – это статистика, визуализация больших данных. Например, чешская Telefonica при помощи анализа геолокационных данных об абонентах строит тепловые карты Праги, обогащенные демографическими данными или сведениями о предпочтениях абонентов. Такая информация может оказаться полезной, скажем, банку, желающему оптимизировать расположение своих банкоматов.

Майкл Гёргл (Michal Girgle), менеджер по BI-инновациям Telefonica Czech Republic, рассказывает, что геопространственная аналитика может ответить на многие вопросы ритейлеров: откуда пришли их клиенты, когда и как часто они находятся вблизи торговой точки, сколько времени там проводят, кто они и чего хотят. Анализ местоположения пользователей может оказаться полезным не только для маркетинговых целей операторов и их партнеров, но и для планирования развития города.

«Мы можем, например, увидеть, что большинство потенциальных клиентов проходит мимо магазина через полчаса после закрытия. Это будет означать, что торговой точке следует изменить режим работы, – рассказывает Люк Маллинс (Luke Mullins), руководитель информационной стратегии и управления O2 . – Наша аналитика поможет магазинам понять, насколько оформление витрин соответствует проходящей аудитории». В числе дополнительных ценных для анализа источников данных помимо соцсетей эксперт также отмечает так называемые открытые данные. Это сведения, которые публикуются госорганами, в том числе в машиночитаемом виде. В последние годы российские федеральные и региональные правительства заметно активизировались в раскрытии наборов общественно-значимых данных.

Любая аналитика, позволяющая ритейлерам лучше узнать своего покупателя, банкам – обогатить профиль потенциального заемщика, рекламщикам – доставить персонифицированное сообщение, сегодня очень востребована рынком. «Для аналитиков рекламных компаний и агентств недвижимости критичными являются данные о потоках людей для рейтинга рекламных площадок и объектов недвижимости. Сейчас это реализуется на базе CDR-данных телеком-компаний, а если добавить к ним всю информацию о перемещении абонентов, что позволит более точно и детально сегментировать клиентскую базу, то получится очень интересный источник информации, за доступ к которому бизнес будет готов платить», – считает Сергей Кузнецов, директор по технологиям дивизиона бизнес-решений IBS.

Статистика – это хорошо, однако более интересной может оказаться точечная, индивидуальная информация. Телеком-компании не могут делиться персональными данными, но принимать заказы на целенаправленное информирование абонентов закон не запрещает. Например, парфюмерная сеть может попросить сотовую компанию доставлять сообщения об акциях женщинам определенного возраста, проходящим мимо их магазина.

Подобные сервисы уже пилотируются в России и в скором времени будут запущены в промышленную эксплуатацию. «Сегодня российские операторы готовы и морально, и технологически к предоставлению этих сервисов. Уверен, что и с правовой точки зрения предоставление неперсонифицированной информации о перемещении людей не может быть ограничено», – считает Сергей Кузнецов.

Вместе мы заработаем больше

У статистической информации сотовых операторов или их услуг по маркетинговым коммуникациям с клиентами есть один существенных недостаток – ограниченных охват. По сути та же тепловая карта города не показывает людей определенного сегмента – лишь называет, сколько абонентов этого единственного оператора отдельной категории бывает в этом районе в указанный промежуток времени. При этом зачастую операторы сами ориентируются на конкретный сегмент аудитории, и нарисовать по данным отдельной телеком-компании полную картину невозможно.

Санкции не смогли замедлить темпы строительства новых дата-центров
CNews Analytics

В 2013 г. «Мегафон» первым из «большой тройки» российских операторов представил сервис геопространственной аналитики и рассказал о пилотном проекте по анализу потоков населения московской агломерации. По словам представителей компании, у сервиса уже есть несколько активных заказчиков. Но эксперты сразу отметили ряд недостатков. В частности, по информации о местонахождении по большей части молодых абонентов «Мегафон» нельзя достоверно судить об утренних пробках в Москве – в них преимущественно стоят абоненты других операторов.

Интересен опыт Лондонских телеком-компаний. Три мобильных оператора Великобритании – EE, Telefonica UK (O2) и Vodafone UK – создали объединение, которое получило название Weve. В его рамках была построена система для сбора данных о местоположении пользователей мобильных устройств. В системе консолидируются данные о клиентах и звонках (CDR), логи посещений веб-сайтов, геолокационные сведения, информация о клиентах из третьих источников. Данные обновляются ежедневно, планируется переход к ежечасному обновлению. Каждый день анализируется около 20 млн клиентских записей. Персональные данные не хранятся на дисках в явном виде и защищены шестиуровневой системой защиты и шифрования.

Люк Маллинс, представляющий компанию-инициатора проекта Weve, говорит и об экономическом эффекте объединения. Готовить аналитику совместно оказалось выгодно.

В объединении данных нескольких операторов есть один нюанс: важно не посчитать одного человека с несколькими SIM-картами как разных людей. Как рассказал Илья Катчан, руководитель направления по работе с государственными компаниями в SAS Россия/СНГ, более 60% жителей Москвы имеют более двух SIM-карт. Инструменты анализа больших данных позволяют «увидеть» одинаковое перемещение абонентов разных операторов и рассматривать их как одного человека, а не несколько.

Динара Еникеева, Минздрав Башкортостана: Цифровые технологии снижают нагрузку на врачей, позволяя им сосредоточиться на лечении пациентов

Цифровизация

Главными препятствиями в реализации таких проектов в России могут стать закон о защите персональных данных и проблема консолидации информации от разных операторов. Как рассказали специалисты SAS, существуют исследования, что по четырем точкам пребывания можно установить личность человека. Поэтому в Великобритании сотовые компании имеют право хранить данные о перемещении абонентов не более 90 дней.

По мнению Сергея Кузнецова, к данным сотовых операторов можно было бы еще добавить и данные операторов фиксированной связи. «Это позволит сформировать картину общей инфраструктуры района, насыщенности и востребованности определенных услуг, что поможет бизнесу в принятии важных решений об открытии новых магазинов или приобретении рекламных площадок», – считает эксперт.

По отзывам экспертов, инвестиции в продукты геопространственной аналитики невелики, и соответственно их эффективность довольно высока. Ян Шимек (Jan Simek), вице-президент Teradata в Восточной Европе, видит в новых корпоративных сервисах, основанных на больших данных, хорошую возможность для сотовых компаний. Как он рассказал, новые технологические платформы могут быть не только источником дохода, но и предметом для сотрудничества и создания кобрендинговых продуктов, например, совместно с банками.

Некоторые участники рынка опасаются, что сотовым компаниям не удастся долго извлекать выгоду из доминирующих позиций в аналитике больших данных. Есть мнение, что в недалеком будущем интернет вещей раздавит это конкурентное преимущество телеком-операторов по владению данными. Эксперты полагаю, что по информации со всевозможных устройств можно будет получить гораздо более подробную картину, чем это возможно сегодня.

Эта тенденция подтверждается исследованием IDC, согласно которому количество устройств и предметов в мире, подключаемых к интернету, приближается к 200 млрд, из которых 14 млрд, или 7%, уже подключены и активно передают данные. На сегодняшний день данные интернета вещей составляют 2% от мирового объема информации. Согласно прогнозам IDC, к 2020 г. уже 32 млрд подключенных устройств будут генерировать 10% общего объема данных во всем мире. Так что время у телеком-компаний еще есть.

Александра Кирьянова