La qualità della rete wireless è già inclusa per impostazione predefinita nel concetto di livello di servizio. E per soddisfare le elevate aspettative dei clienti, è necessario non solo affrontare rapidamente i problemi di rete che si presentano, ma anche prevedere quelli più frequenti.
Come è possibile farlo? Solo monitorando 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 particolarmente sui segmenti wireless, almeno a causa dell'apertura delle loro interfacce. Con l'aumento del numero di dispositivi e delle 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 aree adiacenti dello spettro di frequenza. A livello logico, un elevato numero di dispositivi connessi inizia a competere per il diritto di avviare la trasmissione sulla frequenza selezionata, aumentando la latenza nella consegna dei pacchetti per ogni utente.
Con il tempo aumentano anche le aspettative di ciascun cliente sull'uso della rete. Un caricamento della pagina di 5 secondi nel browser, che vent'anni fa sembrava 'l'apice della tecnologia', oggi non sorprende più nessuno. I clienti richiedono video HD senza interruzioni.
Le nuove versioni degli standard di trasmissione wireless permettono di affrontare parzialmente questo problema, sfruttando in modo più efficiente lo spettro di frequenze. Ogni è progettata per gestire reti sempre più cariche. Ma in una rete di grandi dimensioni, dove operano decine di punti di accesso, non è più possibile affidarsi esclusivamente al nuovo standard (specialmente poiché i dispositivi funzionano in modalità di retrocompatibilità quando incontrano un vecchio dispositivo degli utenti). E non è possibile continuare a vivere con vecchi strumenti di monitoraggio, poiché l'ambiente di rete si complica costantemente.
Perché il monitoraggio tradizionale non funziona più
Il classico problema che continua a tormentare gli amministratori di tutte le reti, comprese quelle wireless, è l'operatività esclusivamente su richiesta. Scatta l'«alarm» - ci svegliamo e cerchiamo di capire cosa è andato storto. Finché non c'è l'«alarm», possiamo limitarci a controllare il carico sui componenti principali - dispositivi di rete e terminali degli utenti.
In questa situazione, gli strumenti di monitoraggio e manutenzione tradizionali funzionano secondo regole rigide e non sempre segnalano in tempo reale i problemi già esistenti, per non parlare di un'analisi predittiva.
Il problema principale qui riguarda l'intervallo di raccolta dei dati. Le informazioni sullo stato delle connessioni di rete wireless vengono raccolte ogni pochi minuti, e gli incidenti possono verificarsi durante gli intervalli tra le rilevazioni (un esempio perfetto sono i rari picchi di carico che 'sospendono' la rete). Senza dati in tempo reale, è piuttosto difficile capire qual è la causa profonda del problema. È una gestione errata della copertura di rete? Oppure, potrebbero esserci interferenze esterne, del tutto estranee al business (ad esempio, un'unità militare nelle vicinanze ha interferito con il segnale)? Non ci sono dati per osservare il deterioramento graduale di determinate caratteristiche della rete, rendendo quindi più difficile lokalizzare il problema. Il personale IT dovrà spendere ore extra a cercare questa 'spiaggia nella paglia'.
Tuttavia, gli utenti finali notano il problema quasi subito. Errori di connessione, interruzioni nella trasmissione video: ottimi indicatori.
Gli strumenti di monitoraggio classici segnalano che i pacchetti di rete stanno transitando. Ma non possono in alcun modo rispondere alla domanda se l'utente ha risolto il suo problema.
Per rispondere a questa domanda, è necessario cambiare non solo lo strumento, ma anche l'approccio all'organizzazione del monitoraggio. Si passa da un lavoro di tipo 'emergenza' sulle richieste (in pratica, controllo delle prestazioni e del carico di hardware specifico) al monitoraggio dell'esperienza utente e all'identificazione di situazioni che potrebbero portare a incidenti.
Questa trasformazione implica l'implementazione di algoritmi più complessi per identificare i problemi, piuttosto che semplici avvisi al raggiungimento di determinati valori. Nella piattaforma di analisi delle reti intelligenti Huawei CampusInsight, questi algoritmi si basano sull'esperienza nel servizio delle reti wireless e sulle tecniche di autoapprendimento.
Sotto il cofano di CampusInsight
Huawei CampusInsight è una piattaforma scalabile per il monitoraggio delle reti wireless di diverse dimensioni. È costruita sulla base di un'architettura a microservizi. Ogni servizio è distribuito su più istanze, i messaggi tra le quali sono gestiti dal bus corrispondente. Ulteriori istanze possono essere distribuite dinamicamente, aumentando la capacità del sistema.
In realtà, CampusInsight raccoglie, analizza e visualizza i dati nella sua interfaccia utente in cinque fasi.
La prima e la seconda fase consistono nell'accesso ai dati (agli apparati che li generano) e nella raccolta delle "misurazioni". Utilizzando la raccolta in streaming della telemetria tramite il protocollo GPB di Google e il tradizionale Syslog (laddove possibile), Huawei CampusInsight accumula praticamente in tempo reale i dati:
- sull'utilizzo dello spettro di frequenza;
- sul funzionamento dei punti di accesso e degli altri dispositivi di rete (prestazioni, numero di utenti connessi, ecc.);
- sul percorso di 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 eMDI, implementato in uno dei pacchetti aggiuntivi).
Per superare le limitazioni degli strumenti tradizionali che utilizzano SNMP per la raccolta dei dati e la trasmissione di strutture fisse, CampusInsight è stato costruito su un modello di sottoscrizione dei log necessari e algoritmi di codifica e decodifica dei dati.
La terza fase — distribuzione e buffering — ovvero l'invio di dati "grezzi" a Kafka per la distribuzione a servizi di analisi di livello superiore.
Quarto passo — analisi. Gli algoritmi Big Data e AI aiutano a elaborare rapidamente i dati "grezzi". Di conseguenza, vengono identificati problemi specifici legati a:
- autenticazione (supporta il protocollo Dot1x) e funzionamento del DHCP;
- stabilità e velocità della connessione;
- interfacce wireless;
- funzionamento di dispositivi specifici, inclusi "particolari" come problemi con PoE o il cambio di un dispositivo dual-band su 2,4 GHz;
- qualità dei flussi audio-video — in effetti, la funzione è supportata solo per SIP non crittografato o per alcuni switch;
- roaming tra diversi punti di accesso.
Gli algoritmi AI sono utilizzati per risolvere alcune problematiche specifiche, ad esempio, l'identificazione delle interferenze tra canali nella trasmissione wireless.
Quinto e ultimo passo — salvataggio dei dati in un database distribuito a colonne Druid per utilizzi futuri.
L'analisi delle informazioni raccolte tenendo conto della «linea di base» costruita su dati storici consente di identificare tipici «modelli di fallimento» — definendo KPI corrispondenti a situazioni problematiche e localizzando i problemi, proponendo soluzioni. In questo modo, lo strumento prende in considerazione circa l'85% di tutti i problemi di rete.
I dati vengono presentati all’amministratore in forma grafica, in base alla gerarchia o alla topologia dello spazio (ad esempio, la disposizione degli uffici). È possibile costruire «mappe di calore», analizzare quanto è coinvolta l'attrezzatura di determinate piattaforme o produttori, e così via. Questo rende più semplice capire cosa ha causato il problema.
Nel complesso, CampusInsight offre diverse strumenti per classificare i problemi, confrontare gli utenti coinvolti, esaminare i dati sul funzionamento di un cliente specifico e persino «riprodurre» gli eventi che hanno preceduto l'incidente per identificare rapidamente la fonte. Inoltre, il prodotto supporta anche il nuovo Wi-Fi 6, per non parlare dei suoi predecessori.
Casi
CampusInsight è già stato testato in pratica, sebbene gran parte dei casi sia coperta da NDA. Il caso aperto più esemplare è l'uso dello strumento di monitoraggio nella propria rete wireless Huawei.
La rete copre le aziende con circa 180.000 persone, di cui 80.000 appartengono al dipartimento R&D (questo include uffici in più di 170 paesi, dove sono state installate un totale di 62.000 punti di accesso).
L'implementazione di CampusInsight ha aiutato a ottimizzare oltre 630 punti di accesso, aumentando contemporaneamente l'efficienza nella risoluzione degli incidenti del 30%.
Di seguito troviamo un paio di situazioni specifiche.
Esempio 1. Guasto di gruppo
Problemi di alto livello, osservati da un gran numero di utenti, sono spesso il risultato di errori a basso livello. E identificare tali problemi non è così semplice. Ad esempio, in uno degli uffici, molti clienti mobili stavano riscontrando difficoltà di autenticazione, nonostante le impostazioni fossero corrette e non ci fossero problemi con server autenticazione. La visualizzazione dei dati a diversi livelli ha rapidamente rivelato 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 risoluzione del problema hanno richiesto 90 minuti.
Esempio 2. Monitoraggio della qualità del roaming
Raccogliere dati sul percorso di un cliente specifico all'interno di una rete distribuita consente di identificare problemi di roaming poco evidenti. Un caso comune è quando nei singoli spazi di un edificio gli utenti mobili hanno problemi di connessione alla rete (anche se, apparentemente, il punto di accesso corrispondente è in ordine). Una delle fonti di tali problemi può essere la potenza eccessiva del punto di accesso nella stanza accanto, così che invece di connettersi al punto più vicino, il cliente tenta di collegarsi a uno che già sta servendo un numero elevato di utenti (caso reale: connessione a un punto di accesso nella sala conferenze, mentre l'utente passa semplicemente accanto).
Per risolvere il problema, a volte è sufficiente ridurre la potenza del segnale del punto di accesso sovraccarico, ma l'individuazione richiede un'analisi approfondita delle problematiche ricorrenti nelle stanze adiacenti alla sala conferenze.
Seguendo le tendenze nello sviluppo delle reti wireless, ci si può aspettare che i problemi di manutenzione affliggano nel prossimo futuro non solo i giganti, le cui reti contano migliaia di punti di accesso, ma anche le piccole e medie imprese, che finora possono limitarsi a lavorare per incidenti. Prevedendo tale scenario, è logico prestare attenzione a nuovi standard più efficienti e attrezzature ad alte prestazioni. Ma è importante considerare anche la necessità di un cambiamento nella gestione delle reti, finché i clienti non iniziano a migrare in massa verso i concorrenti a causa della qualità del servizio.
Naturalmente, il prodotto on-site di classe CampusInsight porterà il massimo beneficio nelle implementazioni su larga scala, ma ora è disponibile anche un abbonamento cloud al servizio del Public Cloud Huawei locale, pensato per implementazioni nel settore delle piccole e medie imprese. In generale, chiunque può provare e 'sperimentare' già ora.
Fonte: habr.com
