{"id":33660,"date":"2019-10-31T21:53:59","date_gmt":"2019-10-31T18:53:59","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/campusinsight-ot-monitoringa-infrastruktury-k-analizu-polzovatelskogo-opyta\/"},"modified":"2019-10-31T21:53:59","modified_gmt":"2019-10-31T18:53:59","slug":"campusinsight-ot-monitoringa-infrastruktury-k-analizu-polzovatelskogo-opyta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/campusinsight-ot-monitoringa-infrastruktury-k-analizu-polzovatelskogo-opyta","title":{"rendered":"CampusInsight: dalla monitorizzazione dell'infrastruttura all'analisi dell'esperienza dell'utente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>La qualit\u00e0 della rete wireless \u00e8 gi\u00e0 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 pi\u00f9 comuni di essi.<\/p>\n<p>Come farlo? Solo tracciando ci\u00f2 che \u00e8 davvero importante in questo contesto: l'interazione dell'utente con la rete wireless.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dalla monitorizzazione dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza dell&#039;utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/de74e4bb1c0b8394428124df2cfcee10.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nI carichi sulle reti continuano a crescere, e questo influisce soprattutto sui segmenti wireless, almeno per via dell'apertura delle loro interfacce. Con l\u2019aumento del numero di dispositivi e della velocit\u00e0 di trasmissione, i problemi si moltiplicano su pi\u00f9 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.\u00a0<\/p>\n<p>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 pi\u00f9 nessuno. I clienti richiedono videoconferenze HD senza interruzioni dell'immagine.<\/p>\n<p>Parte del problema pu\u00f2 essere affrontato con le nuove versioni degli standard di trasmissione wireless, che utilizzano in modo pi\u00f9 efficiente lo spettro delle frequenze. Ogni <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/article\/449116\/\">successiva versione di Wi-Fi<\/a><\/noindex> \u00e8 mirata a sviluppare reti sempre pi\u00f9 cariche. Ma in una rete di grandi dimensioni, dove operano decine di punti di accesso, non sar\u00e0 possibile lasciare tutto all'ennesimo standard (soprattutto perch\u00e9 i dispositivi funzionano in modalit\u00e0 di retrocompatibilit\u00e0 non appena incontrano un dispositivo utente pi\u00f9 vecchio). Non sar\u00e0 possibile neanche continuare a vivere con i vecchi strumenti di monitoraggio: l'ambiente di rete si complica costantemente.<\/p>\n<h2>Perch\u00e9 il monitoraggio tradizionale non funziona pi\u00f9<\/h2>\n<p>\nIl classico stampo, che ancora perseguita gli amministratori di tutte le reti, comprese quelle wireless, \u00e8 lavorare esclusivamente su richiesta. Si attiva un \"alarm\" \u2014 ci svegliamo e capiamo cosa non \u00e8 andato. E finch\u00e9 non c'\u00e8 \"alarm\", ci si pu\u00f2 limitare a controllare il carico sui componenti principali: dispositivi di rete e dispositivi degli utenti.\u00a0<\/p>\n<p>Secondo questo compito, gli strumenti tradizionali di monitoraggio e manutenzione operano secondo principi rigidi e non sempre segnalano tempestivamente i problemi gi\u00e0 esistenti, per non parlare di un'analisi predittiva.\u00a0<\/p>\n<p>Il problema principale qui \u00e8 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, \u00e8 piuttosto difficile capire quale sia stata la causa profonda del problema. \u00c8 una gestione scorretta della copertura di rete? O magari interferenze esterne non correlate all'attivit\u00e0 (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 \u00e8 cos\u00ec semplice. Il personale IT dovr\u00e0 spenderci ore extra per cercare il \"ago nel pagliaio\".<br \/>\nTuttavia, gli utenti finali notano il problema quasi immediatamente. Errori di connessione, interruzioni della trasmissione video sono ottimi indicatori.<\/p>\n<blockquote><p>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.\n<\/p><\/blockquote>\n<p>\nPer ottenere una risposta a questa domanda, sar\u00e0 necessario cambiare non solo lo strumento, ma anche l'approccio all'organizzazione del monitoraggio. \u00c8 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.<\/p>\n<p>Questa trasformazione implica l'implementazione di algoritmi di individuazione dei problemi pi\u00f9 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.<\/p>\n<h2>Sotto il cofano di CampusInsight<\/h2>\n<p>\nHuawei CampusInsight \u2013 una piattaforma scalabile per il monitoraggio delle reti wireless di varie dimensioni. Si basa su un'architettura a microservizi. Ogni servizio \u00e8 distribuito su pi\u00f9 istanze, i messaggi tra cui sono gestiti dal bus corrispondente. Le istanze aggiuntive possono essere distribuite dinamicamente, aumentando la capacit\u00e0 del sistema.<\/p>\n<p>In effetti, CampusInsight raccoglie, analizza e visualizza i dati nel suo UI in cinque fasi.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dalla monitorizzazione dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza dell&#039;utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/2d2856e469a0afcb391a249768aba13c.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>Primo e secondo passo<\/b> \u2014 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:<\/p>\n<ul>\n<li>sull'utilizzo dello spettro di frequenze;\n<\/li>\n<li>sul funzionamento dei punti di accesso e di altri dispositivi di rete (indicatori di prestazioni, numero di utenti connessi, ecc.);\n<\/li>\n<li>sul percorso degli utenti specifici \u2013 sui profili di rete, su chi, quando e a quale punto di accesso si \u00e8 connesso o meno (e con quali parametri di connessione);\n<\/li>\n<li>sul funzionamento delle applicazioni audio-video (utilizzando l'eMDI, implementata in uno dei pacchetti aggiuntivi).\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPer superare le limitazioni degli strumenti tradizionali che utilizzano SNMP per la raccolta dei dati e l'invio di strutture fisse, alla base di CampusInsight \u00e8 stata sviluppata un modello di abbonamento ai log necessari e algoritmi di codifica e decodifica dei dati.<\/p>\n<p><b>Terzo passo <\/b> \u2014 distribuzione e buffering \u2014 cio\u00e8 inviare i 'dati grezzi' a Kafka per la distribuzione a servizi di analisi di livello superiore.<\/p>\n<p><b>Quarto passo<\/b> \u2014 analisi. Algoritmi di Big Data e AI aiutano a elaborare rapidamente i 'dati grezzi'. Di conseguenza, vengono identificati problemi specifici riguardanti:<\/p>\n<ul>\n<li>l'autenticazione (supportato il protocollo Dot1x) e il funzionamento del DHCP;\n<\/li>\n<li>la stabilit\u00e0 e la velocit\u00e0 della connessione;\n<\/li>\n<li>le interfacce wireless;\n<\/li>\n<li>il funzionamento di dispositivi specifici, compresi 'particolari' come problemi con il PoE o il passaggio di un dispositivo dual-band a 2,4 GHz;\n<\/li>\n<li>la qualit\u00e0 dei flussi audio-video \u2013 tuttavia, la funzione \u00e8 supportata solo per SIP non crittografato o per alcuni switch;\n<\/li>\n<li>il roaming tra diversi punti di accesso.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nGli 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.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dalla monitorizzazione dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza dell&#039;utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/d8dad206cb0f11870202a18f1d5ee070.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>Il quinto e ultimo passo<\/b> \u2014 \u00e8 il salvataggio dei dati in un database distribuito column-oriented Druid per utilizzi successivi.<\/p>\n<p>L'analisi delle informazioni raccolte, tenendo conto della \"linea base\" costruita sui dati storici, consente di identificare i tipici \"pattern di fallimento\" \u2014 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.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dalla monitorizzazione dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza dell&#039;utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/6018323eae44ae5212374399f27c00e3.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAll'amministratore vengono presentati i dati in forma grafica, seguendo la gerarchia o la topologia dello spazio (come ad esempio la disposizione degli uffici). \u00c8 possibile creare \"mappe di calore\", analizzando quanto siano colpiti i dispositivi di determinate piattaforme o produttori, ecc. In questo modo \u00e8 pi\u00f9 semplice comprendere cosa abbia causato il problema.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dalla monitorizzazione dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza dell&#039;utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/a05d9c2d1b238984616beddc5a80edf7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIn 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.<\/p>\n<h2>Casi<\/h2>\n<p>\nCampusInsight \u00e8 gi\u00e0 stato testato nella pratica, sebbene la maggior parte dei casi sia coperta da NDA. Il caso aperto pi\u00f9 significativo \u00e8 l'uso dello strumento di monitoraggio nella rete wireless di Huawei.<\/p>\n<p>La rete copre le aziende in cui lavorano circa 180.000 persone, di cui 80.000 appartengono al dipartimento R&amp;D (uffici in oltre 170 paesi, con un totale di 62.000 punti di accesso installati).<\/p>\n<p>L'implementazione di CampusInsight ha aiutato a ottimizzare oltre 630 punti di accesso, aumentando al contempo l'efficacia della risoluzione degli incidenti del 30%.<br \/>\nDi seguito sono riportate alcune situazioni specifiche.<\/p>\n<h3>Esempio 1. Guasto di gruppo<\/h3>\n<p>\nI 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 difficolt\u00e0 con l'autenticazione, nonostante la correttezza delle impostazioni e l'assenza di problemi. <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/it\/server\/dts-prohoster\/\"   title=\"server\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"2966\">server<\/a> 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 \u00e8 stato sufficiente sostituire un pezzo di cavo. La localizzazione e la correzione del problema hanno richiesto 90 minuti.<\/p>\n<h3>Esempio 2. Monitoraggio della qualit\u00e0 del roaming<\/h3>\n<p>\nRaccogliere 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 \u00e8 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 pu\u00f2 essere una potenza eccessiva del punto di accesso nella stanza adiacente, cos\u00ec invece di connettersi al punto pi\u00f9 vicino, il cliente cerca di collegarsi a quello che in quel momento sta gi\u00e0 gestendo un gran numero di utenti (un caso reale: connessione a un punto di accesso nella sala conferenze mentre l'utente passa semplicemente di l\u00ec).<\/p>\n<blockquote><p>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.<\/p><\/blockquote>\n<p>\nSeguendo le tendenze dello sviluppo delle reti wireless, ci si pu\u00f2 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, \u00e8 ragionevole prestare attenzione a nuovi standard pi\u00f9 efficienti e a hardware ad alte prestazioni. Ma \u00e8 importante ricordare la necessit\u00e0 di un cambio di paradigma nella gestione della rete, prima che i clienti inizino una migrazione di massa verso i concorrenti a causa della qualit\u00e0 del servizio.<\/p>\n<p>Certo, il prodotto on-site di classe CampusInsight porter\u00e0 il maggior beneficio nelle implementazioni su larga scala, ma attualmente \u00e8 disponibile anche un abbonamento cloud al servizio dal Public Cloud Huawei locale, pensato per implementazioni nel settore delle PMI. In generale, chiunque pu\u00f2 provare e \"sperimentare\" gi\u00e0 ora.<br \/>\n<br \/>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/huawei\/blog\/451618\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0435\u0441\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e-\u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430. \u0418 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b 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