Как мы построили масштабируемую IP-телефонию на FreeSwitch с AI-ассистентами и Lego-архитектурой
В материале представлен кейс по построению масштабируемой VoIP-платформы на базе FreeSwitch, реализованный командой
МТС Exolve для сложных сценариев бизнес-телефонии и интеграции с AI-модулями. Отмечается, что традиционные решения, такие как Asterisk, подходят только для небольших нагрузок и не справляются с требованиями крупных B2B-сервисов (доставка, такси и др.), где нужны гибкие TelecomAPI и цифровые ассистенты.
- Переход на FreeSwitch: позволил реализовать модульную архитектуру, адаптируемую под различные задачи: интеграцию голосовых роботов, синтез и перевод речи, шумоподавление и другие AI-функции. Благодаря собственным кастомным сборкам и отказу от избыточных функций удалось снизить нагрузку на CPU на 25% и увеличить RPS на 18%.
- Kubernetes и MetalLB: система упакована в Kubernetes-кластеры с MetalLB для балансировки SIP-трафика, что обеспечило горизонтальное масштабирование, отказоустойчивость и прирост CPS на 30%. В архитектуре применены headless-сервисы, sidecar-контейнеры, прямое сопряжение медиапотоков для минимизации задержек.
- SDK и API-first: создан SDK для интеграции и управления сложными сценариями (корпоративная АТС, динамическая переадресация, голосовые роботы, телеконференции) через TelecomAPI — это повысило управляемость, упростило эксплуатацию и позволило реализовать low-code/lego-подход к построению коммуникаций.
- Векторы развития: платформа движется к Edge-SIP (локальная обработка звонков и AI-модулей), что позволит снизить сетевые задержки и расходы. Внедряются функции real-time шумоподавления, коррекции и перевода речи. В перспективе — no-code-сборка голосовых сценариев для клиентов.
Проект иллюстрирует эволюцию корпоративной телефонии: от legacy-решений к гибким модульным платформам, готовым к интеграции AI, масштабированию и пользовательской кастомизации.
Читайте также
MCP: новый язык API для LLM и автоматизации сложных сценариев
Как я сделал программу для импорта и аналитики постов из Телеграм-каналов с помощью ChatGPT (и делюсь кодом)
ML Q & AI. Глава 2: Self-Supervised обучение
Как внедрить AI-чат в бизнес: инструкция для роста среднего чека и лояльности
ИИ развивается и меняет наше представление о реальности
Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!