CampusInsight: इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉनिटरिंग से यूजर एक्सपीरियंस एनालिसिस तक

वायरलेस नेटवर्क गुणवत्ता पहले से ही सेवा स्तर की अवधारणा में डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है। और यदि आप ग्राहकों की उच्च मांगों को पूरा करना चाहते हैं, तो आपको न केवल नेटवर्क समस्याओं से निपटने की आवश्यकता है, बल्कि उनमें से सबसे बड़े पैमाने पर भविष्यवाणी करने की भी आवश्यकता है।

यह कैसे करना है? इस संदर्भ में वास्तव में जो महत्वपूर्ण है उस पर नज़र रखने से ही वायरलेस नेटवर्क के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत होती है।



नेटवर्क लोड बढ़ना जारी है, और यह विशेष रूप से वायरलेस सेगमेंट को प्रभावित करता है - कम से कम उनके इंटरफ़ेस के खुलेपन के कारण। उपकरणों की बढ़ती संख्या और डेटा ट्रांसफर दरों के साथ, कई स्तरों पर समस्याएं एक साथ बढ़ जाती हैं। भौतिक पर - कई रेडियो सिग्नल ट्रांसमीटर एक दूसरे को प्रभावित करते हैं, भले ही वे आवृत्ति स्पेक्ट्रम के पड़ोसी भागों में काम करते हों। तार्किक रूप से, बड़ी संख्या में जुड़े डिवाइस चयनित आवृत्ति पर प्रसारण शुरू करने के अधिकार के लिए प्रतिस्पर्धा करना शुरू करते हैं, प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए पैकेट वितरण में देरी को बढ़ाते हैं।

इसी समय, नेटवर्क का उपयोग करने से प्रत्येक ग्राहक की उम्मीदें बढ़ रही हैं। ब्राउज़र में 5-सेकंड का पेज लोड हो रहा है, जो 20 साल पहले "तकनीक के शीर्ष" की तरह लग रहा था, किसी को भी आश्चर्यचकित नहीं करेगा। ग्राहकों को बिना फेक एचडी वीडियो दें।

वायरलेस ट्रांसमिशन मानकों के नए संस्करण, जो आवृत्ति स्पेक्ट्रम का अधिक कुशलता से उपयोग करते हैं, समस्या को आंशिक रूप से हल कर सकते हैं। वाई-फाई के प्रत्येक बाद के संस्करण का उद्देश्य अधिक से अधिक लोड किए गए नेटवर्क को तैनात करना है। लेकिन बड़े पैमाने पर नेटवर्क में, जहां एक दर्जन से अधिक पहुंच बिंदु होते हैं, अगले मानक के लिए सब कुछ देना संभव नहीं होगा (विशेषकर चूंकि डिवाइस एक पुराने उपयोगकर्ता डिवाइस से मिलते ही पिछड़े संगतता मोड में काम करते हैं)। चूंकि यह पुराने मॉनिटरिंग टूल के साथ जारी रखने में सफल नहीं है, इसलिए नेटवर्क वातावरण लगातार जटिल होता जा रहा है।

सामान्य निगरानी अब क्यों काम नहीं करती है

क्लासिक स्टैम्प, जो अभी भी वायरलेस सहित सभी नेटवर्क के व्यवस्थापकों को परेशान करता है, विशेष रूप से अनुरोध पर काम करता है। "अलार्म" ने काम किया - हम जागते हैं और समझते हैं कि क्या गलत हुआ। इस बीच, कोई "अलार्म" नहीं है, आप मुख्य घटकों - नेटवर्क और उपयोगकर्ता उपकरणों पर लोड की जांच करने के लिए खुद को सीमित कर सकते हैं।

इस कार्य के अनुसार, पारंपरिक निगरानी और रखरखाव उपकरण सख्त नियमों के सिद्धांत पर काम करते हैं और हमेशा मौजूदा समस्याओं को नहीं दिखाते हैं, न कि किसी तरह के भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उल्लेख करने के लिए।

यहां मुख्य समस्या डेटा संग्रह अंतराल है। वायरलेस नेटवर्क कनेक्शन की स्थिति के बारे में जानकारी हर मिनट में एक बार एकत्र की जाती है, और रीडिंग के संग्रह के बीच अंतराल में घटनाएं अच्छी तरह से हो सकती हैं (एक बड़ा उदाहरण लोड के दुर्लभ विस्फोट हैं जो नेटवर्क को "लटका" करते हैं)। रीयल-टाइम डेटा प्राप्त नहीं करना, यह समझना काफी मुश्किल है कि समस्या का मूल कारण क्या है। क्या यह नेटवर्क कवरेज का दुरुपयोग है? या, शायद, बाहरी हस्तक्षेप जो किसी भी तरह से व्यापार से संबंधित नहीं है (उदाहरण के लिए, पास की सैन्य इकाई "हवा पर" डाला ")। कोई डेटा नहीं है जहां नेटवर्क की कुछ विशेषताओं का क्रमिक क्षरण देखना संभव होगा, और इसलिए समस्या का स्थानीयकरण इतना सरल नहीं है। आईटी कर्मचारियों को इस तरह के "एक घास के ढेर में सुई" की खोज में अतिरिक्त घंटे बिताने होंगे।
लेकिन एंड यूजर्स इस समस्या पर लगभग तुरंत गौर करते हैं। एक कनेक्शन त्रुटि, एक टूटी हुई वीडियो प्रसारण उत्कृष्ट मार्कर हैं।

क्लासिक निगरानी उपकरण नेटवर्क पैकेट आने की सूचना देते हैं। लेकिन वे किसी भी तरह से सवाल का जवाब नहीं दे सकते हैं, लेकिन क्या उपयोगकर्ता ने अपना काम हल किया है।

इस प्रश्न का उत्तर पाने के लिए, न केवल उपकरण को बदलना आवश्यक होगा, बल्कि निगरानी संगठन के लिए दृष्टिकोण। अनुरोधों पर "आग" काम से (वास्तव में, एक विशिष्ट लोहे के प्रदर्शन और भार की निगरानी), हम उपयोगकर्ता के अनुभव को नियंत्रित करने और स्थितियों की पहचान करने के लिए आगे बढ़ेंगे जो घटनाओं को जन्म दे सकती हैं।

इस परिवर्तन में कुछ चेतावनी तक पहुँचने पर सरल चेतावनियों से अधिक जटिल समस्या निर्धारण एल्गोरिदम की शुरूआत शामिल है। Huawei CampusInsight नेटवर्क खुफिया प्लेटफॉर्म में, ये एल्गोरिदम वायरलेस सेवा अनुभव और स्व-शिक्षण तकनीकों पर आधारित हैं।

हुड के तहत CampusInsight

हुआवेई कैंपसइन्साइट विभिन्न आकारों के वायरलेस नेटवर्क की निगरानी के लिए एक स्केलेबल मंच है। माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर के आधार पर बनाया गया है। प्रत्येक सेवा को कई उदाहरणों पर तैनात किया जाता है, जिसके बीच संदेश संबंधित बस द्वारा वितरित किए जाते हैं। अतिरिक्त उदाहरणों को गतिशील रूप से तैनात किया जा सकता है, जिससे टूल थ्रूपुट बढ़ जाता है।

वास्तव में, CampusInsight अपने UI में पाँच चरणों में डेटा एकत्र, विश्लेषण और प्रदर्शित करता है।



पहला और दूसरा चरण डेटा तक पहुंच है (उन उपकरणों के लिए जो अपनी पीढ़ी प्रदान करते हैं) और "रीडिंग" का संग्रह। Google के GPB स्ट्रीमिंग टेलीमेट्री कैप्चर और "पारंपरिक" Syslog (जहां संभव हो) का उपयोग करके, Huawei CampusInsight वास्तविक समय में डेटा जमा करता है:

• आवृत्ति स्पेक्ट्रम के उपयोग पर;
  
• एक्सेस पॉइंट और अन्य नेटवर्क डिवाइस (प्रदर्शन संकेतक, जुड़े उपयोगकर्ताओं की संख्या, आदि) का कामकाज;
  
• विशिष्ट उपयोगकर्ताओं के पथ के बारे में - नेटवर्क प्रोफाइल के बारे में, कौन, कब और किस बिंदु से जुड़ा हुआ है या जुड़ा नहीं है (और किन कनेक्शन मापदंडों के साथ);
  
• ऑडियो-वीडियो अनुप्रयोगों के काम के बारे में (ईएमडीआई का उपयोग करके, अतिरिक्त पैकेजों में से एक में लागू)।
  

पारंपरिक उपकरणों की सीमाओं को दरकिनार करने के लिए जो एसएनएमपी का उपयोग डेटा एकत्र करने और निश्चित संरचनाएं भेजने के लिए करते हैं, कैंपसइन्साइट आवश्यक लॉग और डेटा एन्कोडिंग और डिकोडिंग एल्गोरिदम के लिए एक सदस्यता मॉडल पर आधारित था।

तीसरा चरण वितरण और बफरिंग है - अर्थात उच्च स्तर की विश्लेषण सेवाओं के वितरण के लिए कफका में कच्चा डेटा भेजना।

चौथा चरण विश्लेषण है। बिग डेटा और एआई एल्गोरिदम आपको कच्चे डेटा को जल्दी से संसाधित करने में मदद करते हैं। परिणामस्वरूप, कुछ समस्याओं की पहचान की जाती है:

• प्रमाणीकरण (Dot1x प्रोटोकॉल समर्थित) और डीएचसीपी ऑपरेशन;
  
• स्थिरता और कनेक्शन की गति;
  
• वायरलेस इंटरफेस;
  
• अलग-अलग उपकरणों का संचालन, जिसमें "विशेष" भी शामिल है, जैसे कि पीओई के साथ समस्याएं या 2.4 गीगाहर्ट्ज़ पर एक दोहरे बैंड डिवाइस को स्विच करना;
  
• ऑडियो-वीडियो स्ट्रीम की गुणवत्ता - हालांकि, फ़ंक्शन का समर्थन केवल अनएन्क्रिप्टेड SIP या कुछ स्विच के लिए किया जाता है;
  
• विभिन्न पहुंच बिंदुओं के बीच घूमते हुए।
  

AI एल्गोरिदम का उपयोग कुछ विशेष समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए, वायरलेस ट्रांसमिशन के दौरान चैनलों के बीच हस्तक्षेप का पता लगाने के लिए।



पांचवां और अंतिम चरण बाद में उपयोग के लिए वितरित वितरित डेटाबेस डेटाबेस में डेटा को सहेजना है।

एक ही ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके निर्मित "बेसलाइन" को ध्यान में रखते हुए एकत्र की गई जानकारी का विश्लेषण, हमें विशिष्ट "विफलता पैटर्न" की पहचान करने की अनुमति देता है - समस्या की स्थितियों के अनुरूप KPI का निर्धारण करना और उन्हें हल करने के तरीकों का सुझाव देकर समस्याओं का स्थानीयकरण करना। इस प्रकार, सभी नेटवर्क समस्याओं का लगभग 85% उपकरण के खाते में आता है।



डेटा को स्थान के पदानुक्रम या टोपोलॉजी (उदाहरण के लिए, कार्यालय का लेआउट) के अनुसार एक चित्रमय रूप में व्यवस्थापक को प्रस्तुत किया जाता है। आप "हीट मैप्स" का निर्माण कर सकते हैं, विश्लेषण कर सकते हैं कि कुछ प्लेटफार्मों या निर्माताओं के उपकरण कैसे प्रभावित हुए हैं, आदि। यह समझना आसान है कि वास्तव में समस्या क्या थी।



सामान्य तौर पर, CampusInsight समस्याओं को वर्गीकृत करने, प्रभावित उपयोगकर्ताओं की तुलना करने, किसी विशेष क्लाइंट के काम के बारे में डेटा की जांच करने, और यहां तक ​​कि "प्ले बैक" घटनाओं को प्रदान करने के लिए काफी कुछ उपकरण प्रदान करता है जो घटना को जल्दी से स्रोत की पहचान करने से पहले करते थे। इसी समय, उत्पाद अपने पूर्ववर्तियों का उल्लेख नहीं करने के लिए नए वाई-फाई 6 का भी समर्थन करता है।

मामलों

कैंपसइन्साइट पहले से ही अभ्यास में परीक्षण किया जा चुका है, हालांकि अधिकांश मामले एनडीए द्वारा बंद कर दिए गए हैं। सबसे खुलासा खुला मामला हुआवेई के अपने वायरलेस नेटवर्क में एक निगरानी उपकरण का उपयोग है।

नेटवर्क उन उद्यमों को शामिल करता है जहां लगभग 180 हजार लोग कार्यरत हैं, जिनमें से 80 हजार आरएंडडी डिवीजन के हैं (ये 170 से अधिक देशों में कार्यालय हैं, जहां कुल 62 हजार एक्सेस प्वाइंट स्थापित हैं)।

कैंपसइन्साइट के कार्यान्वयन ने 630 से अधिक पहुंच बिंदुओं को अनुकूलित करने में मदद की है, जबकि घटना विश्लेषण दक्षता में 30% की वृद्धि हुई है।
नीचे कुछ विशिष्ट स्थितियों के बारे में बताया गया है।

उदाहरण 1. समूह विफलता

बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं पर देखी गई उच्च-स्तरीय समस्याएं अक्सर निम्न-स्तरीय त्रुटियों का परिणाम होती हैं। और ऐसी समस्याओं की पहचान करना इतना सरल नहीं है। उदाहरण के लिए, एक कार्यालय में, कई मोबाइल ग्राहकों को प्रमाणीकरण के साथ कठिनाइयों का अनुभव हुआ, सही सेटिंग्स और प्रमाणीकरण सर्वर के साथ समस्याओं की अनुपस्थिति के बावजूद। विभिन्न स्तरों पर डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन ने जल्दी से पहचानने में मदद की कि स्विच समस्या का स्रोत था और कई त्रुटियों को उत्पन्न किया। और स्थिति को ठीक करने के लिए, केवल केबल के टुकड़े को बदलना आवश्यक था। समस्या के स्थानीयकरण और सुधार में 90 मिनट का समय लगा।

उदाहरण 2. घूमने की गुणवत्ता पर नज़र रखना

एक वितरित नेटवर्क के भीतर एक विशिष्ट ग्राहक के मार्ग के साथ डेटा एकत्र करना आपको रोमिंग की गैर-स्पष्ट समस्याओं की पहचान करने की अनुमति देता है। एक सामान्य मामला तब होता है जब भवन के कुछ क्षेत्रों में मोबाइल उपयोगकर्ताओं को नेटवर्क से कनेक्ट होने में समस्या होती है (हालांकि, ऐसा प्रतीत होता है, इसी पहुंच बिंदु क्रम में है)। इस तरह की समस्याओं के स्रोतों में से एक पड़ोसी कमरे में पहुंच बिंदु की बहुत अधिक शक्ति हो सकती है - इसलिए निकटतम बिंदु से जुड़ने के बजाय, ग्राहक उस से कनेक्ट करने का प्रयास करता है जो वर्तमान में बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं (वास्तविक मामले: एक सम्मेलन में एक पहुंच बिंदु से जुड़ रहा है) की सेवा कर रहा है हॉल में जब उपयोगकर्ता बस से गुजरता है)।

समस्या को हल करने के लिए, कभी-कभी यह लोड किए गए बिंदु की संकेत शक्ति को कम करने के लिए पर्याप्त है, हालांकि, पहचान के लिए सम्मेलन कक्ष से सटे कमरों में आवर्ती समस्याओं के गहन विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

वायरलेस नेटवर्क के विकास के रुझान को ट्रैक करते हुए, हम उम्मीद कर सकते हैं कि निकट भविष्य में, सेवा की समस्याओं का सामना न केवल दिग्गजों को करना होगा, जिनके नेटवर्क में हजारों एक्सेस पॉइंट हैं, बल्कि मध्यम आकार के व्यवसायों द्वारा भी, जो कि घटना के काम तक सीमित हो सकते हैं। घटनाओं के इस तरह के विकास को मानते हुए, नए, अधिक कुशल मानकों और उच्च-प्रदर्शन उपकरणों को करीब से देखना तर्कसंगत है। लेकिन यह नेटवर्क सेवा में आवश्यक प्रतिमान बदलाव के बारे में याद रखने योग्य है, जबकि ग्राहकों ने अभी तक सेवा की गुणवत्ता के कारण प्रतियोगियों के लिए बड़े पैमाने पर प्रवास शुरू नहीं किया है।

बेशक, एक ऑनसाइट कैंपसइन्साइट-क्लास उत्पाद बड़े पैमाने पर तैनाती में सबसे अधिक लाभान्वित होंगे, लेकिन अब स्थानीय सार्वजनिक क्लाउड हुआवेई से सेवा के लिए एक क्लाउड सदस्यता भी उपलब्ध है, जिसे एसएमबी क्षेत्र में कार्यान्वयन के लिए डिज़ाइन किया गया है। सामान्य तौर पर, जो लोग चाहते हैं वे अभी सब कुछ और "मोड़" की कोशिश कर सकते हैं।