惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V2EX - 技术
V2EX - 技术
P
Privacy International News Feed
Security Latest
Security Latest
H
Hacker News: Front Page
T
Tenable Blog
The Hacker News
The Hacker News
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Security @ Cisco Blogs
Project Zero
Project Zero
O
OpenAI News
AI
AI
Spread Privacy
Spread Privacy
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
The Last Watchdog
The Last Watchdog
G
GRAHAM CLULEY
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Scott Helme
Scott Helme
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
NISL@THU
NISL@THU
A
Arctic Wolf
T
Threat Research - Cisco Blogs
PCI Perspectives
PCI Perspectives
N
News and Events Feed by Topic
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
罗磊的独立博客
L
LINUX DO - 最新话题
U
Unit 42
S
Security Affairs
有赞技术团队
有赞技术团队
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 【当耐特】
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
S
Schneier on Security
月光博客
月光博客
Engineering at Meta
Engineering at Meta
腾讯CDC
F
Full Disclosure
Cyberwarzone
Cyberwarzone
S
SegmentFault 最新的问题
Recorded Future
Recorded Future
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
博客园 - 司徒正美
The Cloudflare Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Мониторинг SIP-телефонии через eBPF: полная Observability для VoIP-инфраструктуры
aibb (Альфа- · 2026-04-28 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели201

Туториал

Однажды мне понадобился быстрый способ получить мониторинг SIP-трафика в Prometheus — без установки агентов на серверы, без настройки SPAN на коммутаторе, без привязки к конкретному софту — просто подключиться к сетевому интерфейсу и видеть всё, что происходит. Причём с минимальной задержкой и без влияния на производительность самой телефонии — мониторинг не должен становиться источником проблем.

В этой статье — как я решил данную задачу мониторинга SIP-телефонии с помощью eBPF: от захвата пакетов в ядре Linux до метрик RFC 6076 с разбивкой по источникам трафика и типам устройств в Prometheus/VictoriaMetrics.

eBPF socket filter: как это работает

eBPF (extended Berkeley Packet Filter) позволяет выполнять небольшие программы непосредственно в ядре Linux. Верификатор eBPF гарантирует безопасность: программа не может выйти за рамки выделенной памяти, не может зависнуть в бесконечном цикле, не может модифицировать ядро.

Мой подход — eBPF socket filter на AF_PACKET. Это пассивное наблюдение за сетевым трафиком:

SIP-трафик → Сетевая карта → eBPF-фильтр → AF_PACKET сокет → Go → Парсер SIP → Метрики

Ключевой момент

eBPF-фильтр — это socket filter, а не tc/XDP filter. Он только решает, копировать ли пакет в приложение. Пакет в любом случае продолжает путь по сетевому стеку к адресату. Фильтр не может модифицировать, заблокировать или перенаправить трафик. Нулевое влияние на прохождение звонков.

eBPF-программа

Весь фильтр — 100 строк. Порты настраиваются из Go-кода через BPF map, по умолчанию 5060/5061. eBPF отсекает 99% трафика в ядре — в userspace попадают только SIP-пакеты на нужных портах.

Полный стек метрик

Экспортер предоставляет не только метрики RFC 6076, а полный стек observability для SIP-инфраструктуры.

Трафик в реальном времени

14 типов SIP-запросов с счётчиками:

Метрика

Запрос

invite_total

INVITE — установление сессии

bye_total

BYE — завершение сессии

register_total

REGISTER — регистрация

options_total

OPTIONS — проверка доступности

cancel_total

CANCEL — отмена запроса

ack_total

ACK — подтверждение

+ ещё 8 типов

SUBSCRIBE, NOTIFY, PUBLISH, INFO, PRACK, UPDATE, MESSAGE, REFER

30 кодов ответов: 100, 180, 181, 182, 183, 200, 202, 300, 302, 400, 401, 403, 404, 405, 407, 408, 480, 481, 486, 487, 488, 500, 501, 502, 503, 504, 600, 603, 604, 606.

Active sessions — gauge текущего количества активных SIP-диалогов. Диалог создаётся при получении 200 OK на INVITE, удаляется при получении 200 OK на BYE или по истечении Session-Expires (по умолчанию 30 минут).

Качество связи — RFC 6076

RFC 6076 определяет стандартные метрики производительности SIP. Все метрики — кумулятивные, вычисляются на основе атомарных счётчиков, обновляются при каждом скрейпе.

SER (Session Establishment Ratio) — процент успешно установленных сессий:

SER = (INVITE → 200 OK) / (Total INVITE - INVITE → 3xx) × 100

3xx (redirect) исключаются из знаменателя — это не успех и не неудача, а инструкция маршрутизации. SER = 100 означает, что все не-redirect INVITE получили 200 OK.

SEER (Session Establishment Effectiveness Ratio) — процент "эффективных" ответов:

SEER = (INVITE → 200, 480, 486, 600, 603) / (Total INVITE - INVITE → 3xx) × 100

В числитель входят ответы, означающие однозначный исход: 200 OK (сессия установлена), 480 (абонент недоступен), 486 (занято), 600 (занято везде), 603 (отклонено). SEER всегда ≥ SER.

ISA (Ineffective Session Attempts) — процент инфраструктурных ошибок:

ISA = (INVITE → 408, 500, 503, 504) / Total INVITE × 100

408 (timeout), 500 (internal error), 503 (unavailable), 504 (gateway timeout) — серверные ошибки. ISA растёт — инфраструктура проседает. В отличие от SER/SEER, 3xx НЕ исключаются из знаменателя.

SCR (Session Completion Ratio) — процент полностью завершённых сессий:

SCR = (Completed Sessions) / Total INVITE × 100

Завершённая сессия = INVITE → 200 OK → BYE → 200 OK (или истечение Session-Expires). SCR ≤ SER всегда: не все установленные сессии завершаются корректно.

ASR (Answer Seizure Ratio) — классическая метрика телефонии (ITU-T E.411):

ASR = (INVITE → 200 OK) / Total INVITE × 100

В отличие от SER, 3xx НЕ исключаются. ASR ≤ SER при наличии redirect-ответов.

NER (Network Effectiveness Ratio) — качество сети (GSMA IR.42):

NER = 100 − ISA

NER = 100 — нет инфраструктурных ошибок. NER < 95 — пора бить тревогу.

Задержки на каждом этапе

Пять гистограмм покрывают все этапы SIP-транзакции:

Метрика

Что измеряет

От → До

RRD

Задержка регистрации

REGISTER → 200 OK

TTR

Задержка первого ответа

INVITE → первый 1xx

SPD

Длительность сессии

INVITE 200 OK → BYE 200 OK

ORD

Задержка ответа на OPTIONS

OPTIONS → любой ответ

LRD

Задержка redirect-регистрации

REGISTER → 3xx

Все гистограммы поддерживают histogram_quantile() для перцентильного анализа: p50, p95, p99.

Пример для VictoriaMetrics / Prometheus:

95-й перцентиль задержки регистрации

histogram_quantile(0.95, sum(rate(sip_exporter_rrd_bucket[5m])) by (le))

99-й перцентиль длительности сессии (конкретный оператор и тип устройства)

histogram_quantile(0.99, sum(rate(sip_exporter_spd_bucket{carrier="mobile-operator-a",ua_type="yealink"}[5m])) by (le))

Дополнительные метрики

ISS (Ineffective Session Severity) — абсолютное количество INVITE→408/500/503/504. В отличие от ISA (процент), ISS позволяет строить алерты на абсолютный объём ошибок:

Больше 20 инфраструктурных ошибок в секунду — critical

rate(sip_exporter_iss_total[5m]) > 20

SDC (Session Duration Counter) — Prometheus Counter завершённых сессий. Удобен для rate-запросов:

Завершённых сессий в секунду

rate(sip_exporter_sdc_total[5m])

Per-carrier: метрики по источникам трафика

Агрегированные метрики скрывают проблемы конкретных источников трафика. Если SER = 85%, непонятно — это все источники работают на 85%, или один на 50% а остальные на 95%.

Экспортер решает это через CIDR-маппинг: IP-подсети → имя источника → лейбл carrier на каждой метрике.

Конфигурация

# carriers.yaml

carriers:
  - name: "mobile-operator-a"
    cidrs:
      - "10.1.0.0/16"
  - name: "sip-trunk-provider"
    cidrs:
      - "192.168.10.0/24"
      - "192.168.11.0/24"
  - name: "enterprise-pbx"
    cidrs:
      - "172.16.5.0/24"

Как работает

Carrier определяется в момент запроса (INVITE/REGISTER/OPTIONS) по source IP. Если INVITE пришёл от 10.1.5.20 — экспортер находит, что этот IP входит в 10.1.0.0/16, и помечает все метрики этого звонка (включая ответы и завершение диалога) лейблом carrier="mobile-operator-a".

Ответы приходят от другого IP (от SIP-сервера), но carrier наследуется из трекера по Call-ID, а не определяется по IP ответа. Это корректно: метрики относятся к инициатору звонка, а не к серверу.

Результат:

sip_exporter_invite_total{carrier="mobile-operator-a",ua_type="other"}  1523

sip_exporter_ser{carrier="mobile-operator-a",ua_type="other"}            95.2

sip_exporter_ser{carrier="sip-trunk-provider",ua_type="other"}           87.4

sip_exporter_ser{carrier="other",ua_type="other"}                         0.0

Теперь видно: у trunk-провайдера SER = 87.4%, а у мобильного оператора — 95.2%. Можно строить отдельные дашборды и алерты для каждого источника трафика.

IP, не попавшие ни в одну CIDR-подсеть, получают carrier="other".

Per-UA-Type: метрики по типам устройств

Carrier показывает кто звонит, но не показывает чем. А тип устройства часто является ключевым фактором проблем.

Если Yealink-телефоны начали получать 408 таймауты, а Grandstream работают нормально — без лейбла ua_type это будет выглядеть как общее падение качества. С ним — видно, что проблема локализована в конкретном типе устройств.

Конфигурация

# user_agents.yaml

user_agents:
  - regex: '(?i)^Yealink'
    label: yealink
  - regex: '(?i)^Grandstream'
    label: grandstream
  - regex: '(?i)^Cisco/SPA'
    label: cisco_spa
  - regex: '(?i)^Kamailio'
    label: kamailio
  - regex: '(?i)^Asterisk'
    label: asterisk

Как работает

Заголовок User-Agent извлекается из каждого SIP-запроса и сопоставляется с regex-паттернами. Когда телефон с User-Agent: Yealink SIP-T46S 66.15.0.10 отправляет INVITE — экспортер находит совпадение с ^Yealink и помечает все метрики этого звонка лейблом ua_type="yealink".

Как и carrier, ua_type определяется в момент запроса и наследуется ответами через трекер по Call-ID.

Результат:

sip_exporter_invite_total{carrier="mobile-operator-a",ua_type="yealink"}      1523

sip_exporter_ser{carrier="mobile-operator-a",ua_type="yealink"}                95.2

sip_exporter_ser{carrier="mobile-operator-a",ua_type="grandstream"}            87.4

sip_exporter_ser{carrier="mobile-operator-a",ua_type="other"}                   0.0

Теперь видно: Yealink-телефоны на мобильном операторе работают с SER 95.2%, а Grandstream — 87.4%. Можно строить отдельные дашборды и алерты для каждого типа устройств.

Если ни один паттерн не совпал — ua_type="other". Без файла конфигурации все метрики получают ua_type="other" — ничего не ломается.

Совместные запросы

Оба лейбла работают вместе для двумерного анализа:

SER для Yealink-телефонов у конкретного оператора

sip_exporter_ser{carrier="mobile-operator-a",ua_type="yealink"}

Активные сессии по типам устройств

sum by (ua_type) (sip_exporter_sessions)

Частота INVITE по операторам и типам устройств

sum by (carrier, ua_type) (rate(sip_exporter_invite_total[5m]))

Производительность

Нагрузочное тестирование проводилось с помощью SIPp через testcontainers-go — реальный SIP-трафик, не моки.

Стенд: Debian 12, ядро Linux 6.x, Docker 29.3.1, Intel i7-8665U (4 ядра / 8 потоков), Go 1.25.9.

Полный жизненный цикл звонка

Каждый звонок — это полный SIP-диалог: INVITE → 100 Trying → 180 Ringing → 200 OK → ACK → BYE → 200 OK. На loopback-интерфейсе каждый пакет дублируется (отправка + приём), поэтому 7 сообщений → 14 пакетов на звонок.

GOMAXPROCS=1 (одно ядро):

CPS

PPS

CPU avg

CPU peak

RAM

Потери

100

~1,200

0.9%

1.6%

12 MB

0.00%

500

~5,900

2.5%

4.0%

11 MB

0.00%

1,000

~11,800

4.5%

6.6%

11 MB

0.00%

1,600

~18,900

5.8%

8.9%

10 MB

0.00%

2,000

~23,600

5.0%

9.2%

12 MB

0.00%

GOMAXPROCS=8 (все ядра):

CPS

PPS

CPU avg

CPU peak

RAM

Потери

100

~1,200

1.0%

1.9%

14 MB

0.00%

500

~5,900

3.3%

5.7%

14 MB

0.00%

1,000

~11,800

5.9%

8.7%

13 MB

0.00%

2,000

~23,600

6.7%

12.2%

15 MB

0.00%

На одном ядре — ниже CPU и RAM, но стабильность падает на 1800+ CPS (2 из 3 прогонов). На всех ядрах — стабильно 0% потерь на всех нагрузках.

2000 CPS, 0% потерь, <12% CPU, ~15 MB RAM.

Почему так быстро

  1. eBPF отсекает 99% трафика в ядре — в userspace попадают только SIP-пакеты на портах 5060/5061

  2. Буфер сокета 4 MB — вмещает ~420мс трафика при 28000 PPS

  3. Go GC pause < 1мс — в 400 раз меньше ёмкости буфера, пакеты никогда не теряются из-за GC

  4. Парсинг ~1мкс — микробенчмарки: INVITE 1.1μs, BYE 860ns, 200 OK 2.0μs

Потребление ресурсов при скрейпе

HTTP GET /metrics под нагрузкой 2000 CPS (14000 PPS):

Метрика

Значение

Min

1.7 ms

Avg

4.2 ms

P95

6.4 ms

Max

8.4 ms

Скрейп не мешает обработке пакетов. Можно скрейпить каждые 5-10 секунд даже при максимальной нагрузке.

Требования к системе

Нагрузка

CPU

RAM

≤ 500 CPS

1 ядро

128 MB

≤ 1,000 CPS

1 ядро

128 MB

≤ 2,000 CPS

2 ядра

256 MB

> 2,000 CPS

4 ядра

512 MB

Безопасность: почему --privileged

Контейнер требует --privileged и network_mode: host. Вот почему это безопасно.

Какие capabilities нужны

Capability

Зачем

CAP_BPF

Загрузка eBPF-программы в ядро через syscall bpf()

CAP_NET_RAW

Создание raw-сокета AF_PACKET для чтения пакетов

CAP_NET_ADMIN

Привязка eBPF-фильтра к сокету, настройка буфера

Это три конкретные capabilities для конкретных операций. Все eBPF-инструменты (Cilium, Falco, Pixie) требуют то же самое — это ограничение на уровне ядра Linux, а не контейнера.

Что контейнер делает с привилегиями

Только читает пакеты:

  1. Загружает eBPF socket filter в ядро (один раз, при запуске)

  2. Создаёт AF_PACKET raw-сокет, привязанный к сетевому интерфейсу

  3. Читает пакеты из сокета в Go-канал (буфер 10,000)

  4. Парсит SIP-заголовки

  5. Экспортирует метрики через /metrics

Что контейнер НЕ делает

  • Не модифицирует пакеты — eBPF-фильтр пассивный (read-only)

  • Не отправляет SIP-трафик — исключительно слушатель

  • Не пишет в файловую систему хоста — все volumes :ro

  • Не обращается к другим контейнерам, процессам или системным ресурсам

  • Не открывает порты, кроме /metrics (по умолчанию 2112)

  • Не устанавливает исходящие соединения

Аудит eBPF-кода

Весь eBPF-фильтр — 100 строк на C. Программа делает одну вещь: фильтрует пакеты по UDP-портам.

Автоматическое сканирование уязвимостей

Код и образ контейнера автоматически проверяются:

  • govulncheck — Go-зависимости по Go Vulnerability Database (каждый push + ежедневно)

  • Trivy — образ контейнера (пакеты ОС + бинарники) по базам CVE (каждый push + ежедневно)

Результаты публикуются в GitHub Security tab. Текущий статус: 0 уязвимостей в коде и образе.

Быстрый старт

# docker-compose.yml

services:
  sip-exporter:
    image: frzq/sip-exporter:latest
    privileged: true
    network_mode: host
    environment:
      - SIP_EXPORTER_INTERFACE=eth0
      # Optional: per-carrier metrics
      # - SIP_EXPORTER_CARRIERS_CONFIG=/etc/sip-exporter/carriers.yaml
      # Optional: per-device-type metrics
      # - SIP_EXPORTER_USER_AGENTS_CONFIG=/etc/sip-exporter/user_agents.yaml
    # volumes:
    #   - ./carriers.yaml:/etc/sip-exporter/carriers.yaml:ro
    #   - ./user_agents.yaml:/etc/sip-exporter/user_agents.yaml:ro
docker compose up -d
curl http://localhost:2112/metrics
Пример вывода:
# HELP sip_exporter_ser Session Establishment Ratio (RFC 6076)
# TYPE sip_exporter_ser gauge
sip_exporter_ser{carrier="other",ua_type="other"} 95.2
# HELP sip_exporter_invite_total Total SIP INVITE requests
# TYPE sip_exporter_invite_total counter
sip_exporter_invite_total{carrier="other",ua_type="other"} 1523
# HELP sip_exporter_sessions Number of active SIP dialogs
# TYPE sip_exporter_sessions gauge
sip_exporter_sessions{carrier="other",ua_type="other"} 12
# HELP sip_exporter_rrd Registration Request Delay (RFC 6076)
# TYPE sip_exporter_rrd histogram
sip_exporter_rrd_bucket{carrier="other",ua_type="other",le="1"} 10
sip_exporter_rrd_bucket{carrier="other",ua_type="other",le="5"} 45
sip_exporter_rrd_bucket{carrier="other",ua_type="other",le="10"} 78
sip_exporter_rrd_bucket{carrier="other",ua_type="other",le="25"} 95
sip_exporter_rrd_bucket{carrier="other",ua_type="other",le="50"} 98
sip_exporter_rrd_bucket{carrier="other",ua_type="other",le="100"} 100
sip_exporter_rrd_sum{carrier="other",ua_type="other"} 423.5
sip_exporter_rrd_count{carrier="other",ua_type="other"} 100

Совместимость: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana Cloud — любой scraper, поддерживающий Prometheus exposition format.

Проект: github.com/aibudaevv/sip-exporter (AGPL-3.0)