{"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: dal monitoraggio dell'infrastruttura all'analisi dell'esperienza utente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>La qualit\u00e0 della rete wireless \u00e8 gi\u00e0 inclusa per impostazione predefinita nel concetto di livello di servizio. E per soddisfare le elevate aspettative dei clienti, \u00e8 necessario non solo affrontare rapidamente i problemi di rete che si presentano, ma anche prevedere quelli pi\u00f9 frequenti.<\/p>\n<p>Come \u00e8 possibile farlo? Solo monitorando 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: dal monitoraggio dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza 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 particolarmente sui segmenti wireless, almeno a causa dell'apertura delle loro interfacce. Con l'aumento del numero di dispositivi e delle 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 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.\u00a0<\/p>\n<p>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 pi\u00f9 nessuno. I clienti richiedono video HD senza interruzioni.<\/p>\n<p>Le nuove versioni degli standard di trasmissione wireless permettono di affrontare parzialmente questo problema, sfruttando in modo pi\u00f9 efficiente lo spettro di frequenze. Ogni <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/article\/449116\/\">nuova versione di Wi-Fi<\/a><\/noindex> \u00e8 progettata per gestire reti sempre pi\u00f9 cariche. Ma in una rete di grandi dimensioni, dove operano decine di punti di accesso, non \u00e8 pi\u00f9 possibile affidarsi esclusivamente al nuovo standard (specialmente poich\u00e9 i dispositivi funzionano in modalit\u00e0 di retrocompatibilit\u00e0 quando incontrano un vecchio dispositivo degli utenti). E non \u00e8 possibile continuare a vivere con vecchi strumenti di monitoraggio, poich\u00e9 l'ambiente di rete si complica costantemente.<\/p>\n<h2>Perch\u00e9 il monitoraggio tradizionale non funziona pi\u00f9<\/h2>\n<p>\nIl classico problema che continua a tormentare gli amministratori di tutte le reti, comprese quelle wireless, \u00e8 l'operativit\u00e0 esclusivamente su richiesta. Scatta l'\u00abalarm\u00bb - ci svegliamo e cerchiamo di capire cosa \u00e8 andato storto. Finch\u00e9 non c'\u00e8 l'\u00abalarm\u00bb, possiamo limitarci a controllare il carico sui componenti principali - dispositivi di rete e terminali degli utenti.\u00a0<\/p>\n<p>In questa situazione, gli strumenti di monitoraggio e manutenzione tradizionali funzionano secondo regole rigide e non sempre segnalano in tempo reale i problemi gi\u00e0 esistenti, per non parlare di un'analisi predittiva.\u00a0<\/p>\n<p>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, \u00e8 piuttosto difficile capire qual \u00e8 la causa profonda del problema. \u00c8 una gestione errata della copertura di rete? Oppure, potrebbero esserci interferenze esterne, del tutto estranee al business (ad esempio, un'unit\u00e0 militare nelle vicinanze ha interferito con il segnale)? Non ci sono dati per osservare il deterioramento graduale di determinate caratteristiche della rete, rendendo quindi pi\u00f9 difficile lokalizzare il problema. Il personale IT dovr\u00e0 spendere ore extra a cercare questa 'spiaggia nella paglia'.<br \/>\nTuttavia, gli utenti finali notano il problema quasi subito. Errori di connessione, interruzioni nella trasmissione video: ottimi indicatori.<\/p>\n<blockquote><p>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.\n<\/p><\/blockquote>\n<p>\nPer rispondere a questa domanda, \u00e8 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.<\/p>\n<p>Questa trasformazione implica l'implementazione di algoritmi pi\u00f9 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.<\/p>\n<h2>Sotto il cofano di CampusInsight<\/h2>\n<p>\nHuawei CampusInsight \u00e8 una piattaforma scalabile per il monitoraggio delle reti wireless di diverse dimensioni. \u00c8 costruita sulla base di un'architettura a microservizi. Ogni servizio \u00e8 distribuito su pi\u00f9 istanze, i messaggi tra le quali sono gestiti dal bus corrispondente. Ulteriori istanze possono essere distribuite dinamicamente, aumentando la capacit\u00e0 del sistema.<\/p>\n<p>In realt\u00e0, CampusInsight raccoglie, analizza e visualizza i dati nella sua interfaccia utente in cinque fasi.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dal monitoraggio dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/2d2856e469a0afcb391a249768aba13c.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>La prima e la seconda fase<\/b> 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:<\/p>\n<ul>\n<li>sull'utilizzo dello spettro di frequenza;\n<\/li>\n<li>sul funzionamento dei punti di accesso e degli altri dispositivi di rete (prestazioni, numero di utenti connessi, ecc.);\n<\/li>\n<li>sul percorso di utenti specifici \u2014 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 eMDI, implementato 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 la trasmissione di strutture fisse, CampusInsight \u00e8 stato costruito su un modello di sottoscrizione dei log necessari e algoritmi di codifica e decodifica dei dati.<\/p>\n<p><b>La terza fase <\/b> \u2014 distribuzione e buffering \u2014 ovvero l'invio di dati \"grezzi\" a Kafka per la distribuzione a servizi di analisi di livello superiore.<\/p>\n<p><b>Quarto passo<\/b> \u2014 analisi. Gli algoritmi Big Data e AI aiutano a elaborare rapidamente i dati \"grezzi\". Di conseguenza, vengono identificati problemi specifici legati a:<\/p>\n<ul>\n<li>autenticazione (supporta il protocollo Dot1x) e funzionamento del DHCP;\n<\/li>\n<li>stabilit\u00e0 e velocit\u00e0 della connessione;\n<\/li>\n<li>interfacce wireless;\n<\/li>\n<li>funzionamento di dispositivi specifici, inclusi \"particolari\" come problemi con PoE o il cambio di un dispositivo dual-band su 2,4 GHz;\n<\/li>\n<li>qualit\u00e0 dei flussi audio-video \u2014 in effetti, la funzione \u00e8 supportata solo per SIP non crittografato o per alcuni switch;\n<\/li>\n<li>roaming tra diversi punti di accesso.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nGli algoritmi AI sono utilizzati per risolvere alcune problematiche specifiche, ad esempio, l'identificazione delle interferenze tra canali nella trasmissione wireless.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dal monitoraggio dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/d8dad206cb0f11870202a18f1d5ee070.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n<b>Quinto e ultimo passo<\/b> \u2014 salvataggio dei dati in un database distribuito a colonne Druid per utilizzi futuri.<\/p>\n<p>L'analisi delle informazioni raccolte tenendo conto della \u00ablinea di base\u00bb costruita su dati storici consente di identificare tipici \u00abmodelli di fallimento\u00bb \u2014 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.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dal monitoraggio dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/6018323eae44ae5212374399f27c00e3.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nI dati vengono presentati all\u2019amministratore in forma grafica, in base alla gerarchia o alla topologia dello spazio (ad esempio, la disposizione degli uffici). \u00c8 possibile costruire \u00abmappe di calore\u00bb, analizzare quanto \u00e8 coinvolta l'attrezzatura di determinate piattaforme o produttori, e cos\u00ec via. Questo rende pi\u00f9 semplice capire cosa ha causato il problema.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"CampusInsight: dal monitoraggio dell&#039;infrastruttura all&#039;analisi dell&#039;esperienza utente\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/a05d9c2d1b238984616beddc5a80edf7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNel complesso, CampusInsight offre diverse strumenti per classificare i problemi, confrontare gli utenti coinvolti, esaminare i dati sul funzionamento di un cliente specifico e persino \u00abriprodurre\u00bb 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.<\/p>\n<h2>Casi<\/h2>\n<p>\nCampusInsight \u00e8 gi\u00e0 stato testato in pratica, sebbene gran parte dei casi sia coperta da NDA. Il caso aperto pi\u00f9 esemplare \u00e8 l'uso dello strumento di monitoraggio nella propria rete wireless Huawei.<\/p>\n<p>La rete copre le aziende con circa 180.000 persone, di cui 80.000 appartengono al dipartimento R&amp;D (questo include uffici in pi\u00f9 di 170 paesi, dove sono state installate un totale di 62.000 punti di accesso).<\/p>\n<p>L'implementazione di CampusInsight ha aiutato a ottimizzare oltre 630 punti di accesso, aumentando contemporaneamente l'efficienza nella risoluzione degli incidenti del 30%.<br \/>\nDi seguito troviamo un paio di situazioni specifiche.<\/p>\n<h3>Esempio 1. Guasto di gruppo<\/h3>\n<p>\nProblemi di alto livello, osservati da un gran numero di utenti, sono spesso il risultato di errori a basso livello. E identificare tali problemi non \u00e8 cos\u00ec semplice. Ad esempio, in uno degli uffici, molti clienti mobili stavano riscontrando difficolt\u00e0 di autenticazione, nonostante le impostazioni fossero corrette e non ci fossero problemi con <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> 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, \u00e8 stato sufficiente sostituire un pezzo di cavo. La localizzazione e la risoluzione del problema hanno richiesto 90 minuti.<\/p>\n<h3>Esempio 2. Monitoraggio della qualit\u00e0 del roaming<\/h3>\n<p>\nRaccogliere dati sul percorso di un cliente specifico all'interno di una rete distribuita consente di identificare problemi di roaming poco evidenti. Un caso comune \u00e8 quando nei singoli spazi di un edificio gli utenti mobili hanno problemi di connessione alla rete (anche se, apparentemente, il punto di accesso corrispondente \u00e8 in ordine). Una delle fonti di tali problemi pu\u00f2 essere la potenza eccessiva del punto di accesso nella stanza accanto, cos\u00ec che invece di connettersi al punto pi\u00f9 vicino, il cliente tenta di collegarsi a uno che gi\u00e0 sta servendo un numero elevato di utenti (caso reale: connessione a un punto di accesso nella sala conferenze, mentre l'utente passa semplicemente accanto).<\/p>\n<blockquote><p>Per risolvere il problema, a volte \u00e8 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.<\/p><\/blockquote>\n<p>\nSeguendo le tendenze nello sviluppo delle reti wireless, ci si pu\u00f2 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, \u00e8 logico prestare attenzione a nuovi standard pi\u00f9 efficienti e attrezzature ad alte prestazioni. Ma \u00e8 importante considerare anche la necessit\u00e0 di un cambiamento nella gestione delle reti, finch\u00e9 i clienti non iniziano a migrare in massa verso i concorrenti a causa della qualit\u00e0 del servizio.<\/p>\n<p>Naturalmente, il prodotto on-site di classe CampusInsight porter\u00e0 il massimo beneficio nelle implementazioni su larga scala, ma ora \u00e8 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 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 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c? 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