La qualità della rete wireless è già di default inclusa nel concetto di livello di servizio. E se si vogliono soddisfare le elevate aspettative dei clienti, bisogna non solo risolvere rapidamente i problemi di rete, ma anche prevedere i più comuni di essi.
Come farlo? Solo tracciando ciò che è davvero importante in questo contesto: l'interazione dell'utente con la rete wireless.
I carichi sulle reti continuano a crescere, e questo influisce soprattutto sui segmenti wireless, almeno per via dell'apertura delle loro interfacce. Con l’aumento del numero di dispositivi e della velocità di trasmissione, i problemi si moltiplicano su più livelli. A livello fisico, numerosi trasmettitori di segnali radio influenzano l'uno sull'altro, anche se operano su bande di frequenza vicine. A livello logico, un gran numero di dispositivi connessi inizia a competere per il diritto di iniziare la trasmissione sulla frequenza scelta, aumentando il ritardo nella consegna dei pacchetti per ciascun utente.
Contemporaneamente aumentano anche le aspettative di ogni cliente sull'uso della rete. Un caricamento della pagina in 5 secondi nel browser, che vent'anni fa sembrava una "punta della tecnologia", non sorprende più nessuno. I clienti richiedono videoconferenze HD senza interruzioni dell'immagine.
Parte del problema può essere affrontato con le nuove versioni degli standard di trasmissione wireless, che utilizzano in modo più efficiente lo spettro delle frequenze. Ogni è mirata a sviluppare reti sempre più cariche. Ma in una rete di grandi dimensioni, dove operano decine di punti di accesso, non sarà possibile lasciare tutto all'ennesimo standard (soprattutto perché i dispositivi funzionano in modalità di retrocompatibilità non appena incontrano un dispositivo utente più vecchio). Non sarà possibile neanche continuare a vivere con i vecchi strumenti di monitoraggio: l'ambiente di rete si complica costantemente.
Perché il monitoraggio tradizionale non funziona più
Il classico stampo, che ancora perseguita gli amministratori di tutte le reti, comprese quelle wireless, è lavorare esclusivamente su richiesta. Si attiva un "alarm" — ci svegliamo e capiamo cosa non è andato. E finché non c'è "alarm", ci si può limitare a controllare il carico sui componenti principali: dispositivi di rete e dispositivi degli utenti.
Secondo questo compito, gli strumenti tradizionali di monitoraggio e manutenzione operano secondo principi rigidi e non sempre segnalano tempestivamente i problemi già esistenti, per non parlare di un'analisi predittiva.
Il problema principale qui è l'intervallo di raccolta dei dati. Le informazioni sullo stato delle connessioni di rete wireless vengono raccolte ogni pochi minuti, mentre gli incidenti possono verificarsi tra un raccolta di dati e l'altra (un ottimo esempio sono i rari picchi di carico che "sospendono" la rete). Senza dati in tempo reale, è piuttosto difficile capire quale sia stata la causa profonda del problema. È una gestione scorretta della copertura di rete? O magari interferenze esterne non correlate all'attività (supponiamo che una base militare vicina abbia disturbato le trasmissioni). Non ci sono dati che mostrano la graduale degradazione di alcune caratteristiche della rete, quindi localizzare il problema non è così semplice. Il personale IT dovrà spenderci ore extra per cercare il "ago nel pagliaio".
Tuttavia, gli utenti finali notano il problema quasi immediatamente. Errori di connessione, interruzioni della trasmissione video sono ottimi indicatori.
I classici strumenti di monitoraggio segnalano che i pacchetti di rete stanno passando. Ma non possono assolutamente rispondere alla domanda se l'utente abbia risolto il proprio problema.
Per ottenere una risposta a questa domanda, sarà necessario cambiare non solo lo strumento, ma anche l'approccio all'organizzazione del monitoraggio. È necessario passare da un lavoro "di emergenza" su richiesta (in effetti, controllo delle prestazioni e del carico di un hardware specifico) a un controllo dell'esperienza utente e dell'identificazione delle situazioni che potrebbero portare a incidenti.
Questa trasformazione implica l'implementazione di algoritmi di individuazione dei problemi più complessi rispetto ai semplici avvisi al raggiungimento di determinati valori. Nella piattaforma di analisi intelligente delle reti Huawei CampusInsight, questi algoritmi sono basati su esperienze di gestione delle reti wireless e tecniche di autoapprendimento.
Sotto il cofano di CampusInsight
Huawei CampusInsight – una piattaforma scalabile per il monitoraggio delle reti wireless di varie dimensioni. Si basa su un'architettura a microservizi. Ogni servizio è distribuito su più istanze, i messaggi tra cui sono gestiti dal bus corrispondente. Le istanze aggiuntive possono essere distribuite dinamicamente, aumentando la capacità del sistema.
In effetti, CampusInsight raccoglie, analizza e visualizza i dati nel suo UI in cinque fasi.
Primo e secondo passo — sono l'accesso ai dati (ai dispositivi che li generano) e la raccolta delle 'misurazioni'. Utilizzando la raccolta di telemetria in streaming tramite il protocollo GPB di Google e il 'tradizionale' Syslog (laddove possibile), Huawei CampusInsight accumula i dati praticamente in tempo reale:
- sull'utilizzo dello spettro di frequenze;
- sul funzionamento dei punti di accesso e di altri dispositivi di rete (indicatori di prestazioni, numero di utenti connessi, ecc.);
- sul percorso degli utenti specifici – sui profili di rete, su chi, quando e a quale punto di accesso si è connesso o meno (e con quali parametri di connessione);
- sul funzionamento delle applicazioni audio-video (utilizzando l'eMDI, implementata in uno dei pacchetti aggiuntivi).
Per superare le limitazioni degli strumenti tradizionali che utilizzano SNMP per la raccolta dei dati e l'invio di strutture fisse, alla base di CampusInsight è stata sviluppata un modello di abbonamento ai log necessari e algoritmi di codifica e decodifica dei dati.
Terzo passo — distribuzione e buffering — cioè inviare i 'dati grezzi' a Kafka per la distribuzione a servizi di analisi di livello superiore.
Quarto passo — analisi. Algoritmi di Big Data e AI aiutano a elaborare rapidamente i 'dati grezzi'. Di conseguenza, vengono identificati problemi specifici riguardanti:
- l'autenticazione (supportato il protocollo Dot1x) e il funzionamento del DHCP;
- la stabilità e la velocità della connessione;
- le interfacce wireless;
- il funzionamento di dispositivi specifici, compresi 'particolari' come problemi con il PoE o il passaggio di un dispositivo dual-band a 2,4 GHz;
- la qualità dei flussi audio-video – tuttavia, la funzione è supportata solo per SIP non crittografato o per alcuni switch;
- il roaming tra diversi punti di accesso.
Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono utilizzati per risolvere alcune specifiche problematiche, come ad esempio l'identificazione delle interferenze tra i canali durante la trasmissione wireless.
Il quinto e ultimo passo — è il salvataggio dei dati in un database distribuito column-oriented Druid per utilizzi successivi.
L'analisi delle informazioni raccolte, tenendo conto della "linea base" costruita sui dati storici, consente di identificare i tipici "pattern di fallimento" — definendo KPI che corrispondono a situazioni problematiche e localizzando i problemi, suggerendo soluzioni. In questo modo, il tool riesce a coprire circa l'85% di tutti i problemi di rete.
All'amministratore vengono presentati i dati in forma grafica, seguendo la gerarchia o la topologia dello spazio (come ad esempio la disposizione degli uffici). È possibile creare "mappe di calore", analizzando quanto siano colpiti i dispositivi di determinate piattaforme o produttori, ecc. In questo modo è più semplice comprendere cosa abbia causato il problema.
In generale, CampusInsight offre un numero considerevole di strumenti che permettono di classificare i problemi, confrontare gli utenti colpiti, esaminare i dati sul funzionamento di un cliente specifico e persino "riavvolgere" gli eventi che hanno preceduto l'incidente, per identificare rapidamente la causa. Il prodotto supporta anche il nuovo Wi-Fi 6, per non parlare delle versioni precedenti.
Casi
CampusInsight è già stato testato nella pratica, sebbene la maggior parte dei casi sia coperta da NDA. Il caso aperto più significativo è l'uso dello strumento di monitoraggio nella rete wireless di Huawei.
La rete copre le aziende in cui lavorano circa 180.000 persone, di cui 80.000 appartengono al dipartimento R&D (uffici in oltre 170 paesi, con un totale di 62.000 punti di accesso installati).
L'implementazione di CampusInsight ha aiutato a ottimizzare oltre 630 punti di accesso, aumentando al contempo l'efficacia della risoluzione degli incidenti del 30%.
Di seguito sono riportate alcune situazioni specifiche.
Esempio 1. Guasto di gruppo
I problemi ad alto livello che si verificano su un numero elevato di utenti sono spesso il risultato di errori a basso livello. E questi problemi non sono sempre facili da identificare. Ad esempio, in uno dei nostri uffici, molti clienti mobili stavano riscontrando difficoltà con l'autenticazione, nonostante la correttezza delle impostazioni e l'assenza di problemi. server L'autenticazione. La visualizzazione dei dati su diversi livelli ha aiutato a identificare rapidamente che la fonte del problema era uno switch che generava troppi errori. Per risolvere la situazione è stato sufficiente sostituire un pezzo di cavo. La localizzazione e la correzione del problema hanno richiesto 90 minuti.
Esempio 2. Monitoraggio della qualità del roaming
Raccogliere i dati sul percorso di un cliente specifico all'interno di una rete distribuita consente di identificare problemi di roaming non ovvi. Un caso comune è quando in alcune zone di un edificio gli utenti mobili riscontrano problemi di connessione alla rete (anche se, apparentemente, il punto di accesso sembra funzionare correttamente). Una delle fonti di tali problemi può essere una potenza eccessiva del punto di accesso nella stanza adiacente, così invece di connettersi al punto più vicino, il cliente cerca di collegarsi a quello che in quel momento sta già gestendo un gran numero di utenti (un caso reale: connessione a un punto di accesso nella sala conferenze mentre l'utente passa semplicemente di lì).
Per risolvere il problema, a volte basta ridurre la potenza del segnale del punto sovraccarico, tuttavia l'individuazione richiede un'analisi approfondita dei problemi ricorrenti nelle stanze adiacenti alla sala conferenze.
Seguendo le tendenze dello sviluppo delle reti wireless, ci si può aspettare che nel prossimo futuro anche le aziende medie, oltre ai giganti con migliaia di punti di accesso, si troveranno a fronteggiare problemi di servizio. Supponendo questo sviluppo, è ragionevole prestare attenzione a nuovi standard più efficienti e a hardware ad alte prestazioni. Ma è importante ricordare la necessità di un cambio di paradigma nella gestione della rete, prima che i clienti inizino una migrazione di massa verso i concorrenti a causa della qualità del servizio.
Certo, il prodotto on-site di classe CampusInsight porterà il maggior beneficio nelle implementazioni su larga scala, ma attualmente è disponibile anche un abbonamento cloud al servizio dal Public Cloud Huawei locale, pensato per implementazioni nel settore delle PMI. In generale, chiunque può provare e "sperimentare" già ora.
Fonte: habr.com
