OpenSIPS 开源项目教程
2024-10-10 21:33:12作者:齐添朝
1. 项目介绍
OpenSIPS 是一个基于 GPL 许可证的多功能 SIP 服务器实现。它最初是 Fraunhofer Fokus 的 SIP Express Router (SER) 项目的一个分支。OpenSIPS 旨在成为一个更加开放的项目,不仅在许可证方面,而且在项目管理方面,特别是对于外部贡献。OpenSIPS 的目标是克服当前 SER 项目的开发延迟,确保新功能能够更快地进入发布版本。
OpenSIPS 由 OpenSIPS Solutions 维护,该团队包括 SER 项目的核心和主要开发者。OpenSIPS 旨在为专业 SIP 服务器平台提供高性能、安全性和质量的高级技术解决方案。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖:
- Git
- GCC 编译器
- Make
- 其他必要的开发工具
2.2 下载源码
首先,从 GitHub 仓库下载 OpenSIPS 的源码:
git clone https://github.com/OpenSIPS/opensips.git
cd opensips
2.3 编译和安装
接下来,按照以下步骤编译和安装 OpenSIPS:
make all
sudo make install
2.4 配置和启动
安装完成后,您需要配置 OpenSIPS。默认配置文件位于 /usr/local/etc/opensips/opensips.cfg。您可以根据需要编辑此文件。
启动 OpenSIPS 服务:
opensipsctl start
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
OpenSIPS 广泛应用于 VoIP 和 SIP 通信领域。以下是一些常见的应用案例:
- VoIP 服务提供商:OpenSIPS 可以用作 SIP 代理服务器,处理大量的 SIP 呼叫请求。
- 企业通信系统:OpenSIPS 可以集成到企业内部的通信系统中,提供高质量的语音和视频通信。
- SIP 网关:OpenSIPS 可以用作 SIP 网关,连接不同的 SIP 网络。
3.2 最佳实践
- 性能优化:通过调整配置文件中的参数,可以显著提高 OpenSIPS 的性能。
- 安全性:确保 OpenSIPS 配置文件中启用了必要的安全功能,如 TLS 加密和身份验证。
- 监控和日志:定期监控 OpenSIPS 的运行状态,并配置详细的日志记录,以便及时发现和解决问题。
4. 典型生态项目
OpenSIPS 作为一个强大的 SIP 服务器,与其他开源项目结合使用可以构建更复杂的通信系统。以下是一些典型的生态项目:
- Kamailio:另一个流行的开源 SIP 服务器,可以与 OpenSIPS 结合使用,提供更强大的功能。
- FreeSWITCH:一个开源的软交换平台,可以与 OpenSIPS 集成,提供语音、视频和即时消息服务。
- Asterisk:一个开源的 PBX 系统,可以与 OpenSIPS 结合使用,构建完整的 VoIP 解决方案。
通过结合这些项目,您可以构建一个功能强大且灵活的通信系统,满足各种复杂的业务需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
314
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
245
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
154
178
暂无简介
Dart
605
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
239
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310