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关于呼叫性能指标CPS的讨论

关于呼叫性能指标CPS的讨论

如果读者经常游走于各种会议讲座或一些通信产品的推介会上,通常,厂家的销售人员都会介绍自己产品的性能。当讨论的具体的性能是,很多呼叫中心或者融合通信的软件硬件厂家一般都使用CPS(Calls Per Second)来说明其性能指标。这里,CPS简单的中文定义就是每秒内的呼叫量。

如果读者从表明的定义来看的话,好像其定义可以说明其呼叫中心或网关,融合通信软件的一些重要的性能指标。目前,好像大部分行业内同仁基本上大家都认可这样约定俗成的解释。但是,如果读者以一个综合地,以客观,动态的思维方式来重新考虑这个定义时,笔者认为使用CPS来衡量一个系统的性能不能够完整准确说明其系统的性能真实数据,这样可能会对用户产生误导。这样的话,用户就会对系统性能有一个非常大的疑问,CPS到底靠谱不靠谱?因此,笔者认为有必要针对CPS的话题进行重新讨论,帮助读者重新梳理关于CPS在SIP网络环境,特别是呼叫中心中关于CPS的讨论。
这里首先说明,笔者不是呼叫中心的运营人员,更缺乏完整的呼叫中心业务运营的经验,仅单纯从简单的技术基础层面讨论和SIP/呼叫中心相关的CPS的内容进行讨论,为读者提供一个不同角度的粗浅认识,可能存在一定的问题和偏差。
为了进一步说明CPS定义存在的问题,笔者计划从CPS的由来,CPS的定义和CAPS, 传统语音通信中电路的说法,相关的计算方式,关于CPS和其他相关问题来加以讨论。

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CPS的定义和存在的问题

CPS全称是Calls Per Second,中文的定义是“每秒内的呼叫量”。这个定义沿用了很多年。事实上,CPS的定义的最初目的是针对电路交换中关于呼叫量和服务之间的计算方式。特别是在PSTN的网络中,高并发呼叫状态中的QoS指标,设备本身必须有一个一定的阀值来保证呼叫丢失等问题。网络拥塞是传统PSTN网络中经常出现的问题,如果没有一个准确的预判的话就会导致外呼失败的可能性增加。

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所有图片来自于互联网

早期的PSTN网络环境中,为了能够根据自身网络环境比较科学地推算出一些呼叫的可行性,研究人员发布了多种计算公式,比较著名的就是上面图例中关于话务量 Erlan B的公式和其拓展格式。格式中考虑了多个相关的要素然后计算出相对比较科学的合理的呼叫数据。事实上,随着科技的不断发展,如果按照CPS的参数来说明呼叫平台的性能其实已经很难准确说明一个具体的业务场景。因为,在呼叫的实际场景中牵涉了太多系统外部的因素,包括外呼SIP trunk的支持能力,PSTN网络的支撑能力,系统软件本身的性能和设计架构等会影响CPS指标。如果用户没有在一个特定的一定限制的环境中讨论CPS是没有任何实际意义的。另外,CPS的大小也缺乏一个统一的标准来衡量,所以,这样就会给用户造成很多的误解和误导。我们这里给出一个简单的TDM-SIP的示例来说明影响CPS的性能问题的一些因素。

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在TDM-SIP的呼叫过程中,呼叫时长通常包括了三个阶段。它们分别为:
  1. 呼叫创建阶段:包括了TDM设备资源的处理,SIP INVITE请求,180 振铃,200 OK等处理流程。
  2. 语音通话阶段包括了呼叫创建和媒体流的创建连接。这里还有IVR,传真等需要CPU的处理。
  3. 拆线处理需要SIP信令处理,SS7等处理,IVR处理,早期媒体流,回铃音处理等流程。
这里,笔者仅通过一个简单的示例来说明影响CPS的一些要素,当然,如果考虑到一个呼叫中心或者其他的呼叫业务流程的话,其影响要素可能更多(呼损率,呼叫时长等)。
如果涉及了IMS网络的话,呼叫测试的要素会涵盖更多的领域,因此笔者建议读者针对相关测试领域理解的收入一些,这样可以对CPS和系统性能的测试了解到比较全面一点。

关于呼叫性能指标CPS的讨论

资料来源:Telecommunications and Internet converged Services and Protocols for Advanced Networking (TISPAN); IMS/PES Performance Benchmark
因此,笔者认为CPS的性能指标很难完整准确表述呼叫系统的性能。目前,一些SIP服务商和呼叫中心的厂商也引入了call attempts per second (CAPS)的指标来说明呼叫的性能。CAPS其中文概念可以理解为每秒内尝试呼叫量。

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CPS和CAPS之间的关系

在前面的章节中,我们最后介绍了CAPS的基本定义,笔者建议可以考虑使用CAPS来衡量呼叫并发的性能。笔者给大家介绍目前VOIP用户使用的一个关于CPS和CAPS的计算公式

SimCalls(并发呼叫 CPS)=ASRxACDxCAPSx0.6

在以上公式中:

  1. ASR:应答成功率,以百分比为单位,一般最低为30%,中间值差不多40%左右,一般最高值为60%。

  2. ACD:平均呼叫时长,以分钟为单位

  3. CAPS:每秒内尝试呼叫总量,以为单位

  4. 0.6 为一个一般常量

  5. SimCalls/CPS:每秒内呼叫量

通过以上公式,读者可以看出CAPS和CPS之间的关系和其他参数的影响。

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关于实际外呼/IPPBX的呼叫并发计算

笔者在前面讨论了CPS和CAPS之间的关系和其公式定义。这是在一般外呼环境下的一个计算公式。如果是企业通信环境中,涉及了座席数量和SIP trunk的部署计算时,大家也需要有一个相对比较具有代表性的计算比例来预估座席人员和SIP trunk或者PRI端口数量的关系比例,能够保证系统不会出现外呼拥塞,呼叫在线等问题。可惜的是,笔者看到的很多呼叫中心行业的技术人员和销售人员都是以一个简单的经验值(3:1)来和用户沟通,在沟通中也缺乏非常专业的技术指标。其实,目前市场上有很多专业的计算公式来帮助我们判断呼叫并发数量。以下示例是使用Engset 格式计算的结果:

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如果读者希望使用比较专业的计算器来计算自己呼叫中心或者IPPBX的实际呼叫需要量的话,读者可以使用专业的Erlan B计算器,调整各种变量来获得不同环境下的结果。

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和CPS相关的其他讨论

前面笔者介绍了CPS和CAPS的相关性,读者基本上理解了CPS和CAPS的关系,并且能够了解了部署外呼系统或者IPPBX所需要的并发通道。为了让读者能够比较全面的对CPS和相关问题有比较全面的了解,我们另外再针对三个问题做一个补充说明:
  1. 影响CPS的原因很多,其中影响比较大的几个原因有:号码质量低,传真机号码,自动应答,手机防骚扰标识等设置都会影响CPS数据。

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  2. 毫无疑问,SIP trunk的路由设置影响CPS的指标。如果在整体成本可控的情况下,一般还是建议使用多个SIP trunk来提升帮助提示CPS性能。根据一些SIP trunk运营商根据拓展的Erlan B模式计算的结果表明,多个SIP trunk 能够大幅降低被屏蔽的概率。

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  3. 关于SBC平台的CPS处理。在当前的实际工作场景中,SBC对接的场景越来越多,用户同时也要考虑SBC的性能。因为SBC的CPS会受到SBC系统资源的影响(CPU,内存,存储)。如果呼叫环境变化会不同程度导致CPS处理能力下降(例如,编码转换,录音,SIP头管理,TLS加密)。

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总结

笔者通过以上几个方面的内容,重点讨论了CPS的由来,计算方式和CAPS的定义,然后为读者介绍了两个比较常见的关于CPS的计算方式,最后笔者补充了一些和CPS相关的内容。

从笔者前面讨论的内容来看,笔者认为CPS仅能作为一个基本的呼叫测试指标来使用,其定义不能完全说明外呼的真正的性能指标,因此,在当前的语音网络环境中,CPS已经很难准确表达呼叫性能指标。相反,CAPS相对比较客观,它说明了系统本身的一些性能状态,和外部参数没有绝对的关系。因此,CAPS可能能够更好地说明系统本身的呼叫性能。
从实际使用场景来看,呼叫的性能除了取决于系统本身的外呼能力,同时也取决于外部的接入设备中继/SBC和呼叫目的地号码等相关的因素。
最后说明,笔者仅通过CPS和CAPS的不同来说明一些基本的呼叫性能的分享,希望读者能够对CPS的准确性有一个了解。当然,影响呼叫性能,接通率,预测外呼的问题,SIP trunk的可靠性设置,座席呼叫管理策略的设置等要素很多,因为篇幅关系,我们这里不能逐一介绍。另外,因为理解或者称呼的不同,一些专有名词和概念可能有所不同可能导致理解有误,希望读者谅解和共同交流。

参考资料:

https://datatechlabs.com/posts/28/voice-call-capacity-calculation

https://en.wikipedia.org/wiki/Teletraffic_engineering

https://en.wikipedia.org/wiki/Call_volume_(telecommunications)

https://en.wikipedia.org/wiki/Busy-hour_call_attemptshttps://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_(unit)

Call center calculator

https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/186000_186099/18602501/02.01.01_60/ts_18602501v020101p.pdf

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