MLSIP | Arquitectura basada en código abierto
El éxito del proyecto MLSIP reside en una arquitectura robusta y modular, diseñada para integrar la toma de decisiones inteligentes en el flujo de las comunicaciones en tiempo real. El equipo de Quobis ha definido una arquitectura definitiva que combina componentes de código abierto de alto rendimiento con un servicio de Machine Learning desarrollado a medida.
El corazón del sistema es Kamailio, un servidor SIP de nivel de operador elegido por su escalabilidad, flexibilidad y, fundamentalmente, por su capacidad para realizar peticiones HTTP a servicios externos. En lugar de depender de tablas de enrutamiento estáticas, Kamailio consultará antes de cada llamada al Servicio MLSIP.
Este servicio es el «cerebro» del sistema. Alberga los modelos de IA entrenados, como Random Forest y FT-Transformer, y expone una API RESTful para la toma de decisiones. Cuando Kamailio recibe una llamada, envía una petición HTTP POST a esta API con datos clave (origen, destino, códec propuesto). La API responde con la ruta recomendada y una estimación de calidad, permitiendo un enrutamiento dinámico y optimizado.
Para que el sistema aprenda, necesita datos. Al finalizar cada llamada, Kamailio genera un Call Detail Record (CDR) que almacena en una base de datos MySQL/MariaDB. Estos registros son expuestos de forma segura a través de una API de Datos desarrollada en Flask, permitiendo al módulo de IA consumir el historial de llamadas para su entrenamiento y mejora continua. Este ciclo cerrado de operación y aprendizaje es la clave de la optimización constante que persigue MLSIP.
