A qualidade da rede sem fio já está inclusa por padrão no conceito de nível de serviço. E se queremos atender às altas demandas dos clientes, precisamos não apenas resolver rapidamente os problemas de rede que surgem, mas também prever os mais comuns.
Como fazer isso? Apenas monitorando o que realmente importa neste contexto — a interação do usuário com a rede sem fio.
As cargas nas redes continuam a crescer, e isso impacta especialmente os segmentos sem fio — pelo menos devido à abertura de suas interfaces. Com o aumento do número de dispositivos e das velocidades de transmissão de dados, os problemas se multiplicam em vários níveis. No nível físico — diversos transmissores de sinal de rádio influenciam uns aos outros, mesmo que funcionem em faixas de frequência adjacentes. No nível lógico — um grande número de dispositivos conectados começa a competir pelo direito de iniciar a transmissão na frequência escolhida, aumentando a latência na entrega de pacotes para cada usuário.
Simultaneamente, as expectativas de cada cliente em relação ao uso da rede também aumentam. Um carregamento de página de 5 segundos no navegador, que há 20 anos atrás parecia o auge da tecnologia, já não impressiona ninguém. Os clientes exigem videoconferência em HD sem hesitações na imagem.
Uma parte da solução pode ser encontrada nas novas versões dos padrões de transmissão sem fio, que utilizam o espectro de frequência de forma mais eficiente. Cada é voltada para a implantação de redes cada vez mais carregadas. Mas em uma rede abrangente, onde funcionam várias dezenas de pontos de acesso, não será possível deixar tudo a cargo de mais um novo padrão (especialmente porque os dispositivos operam em modo de compatibilidade retroativa assim que encontram um dispositivo de usuário mais antigo). E não será possível continuar vivendo com os antigos meios de monitoramento — o ambiente de rede está se tornando cada vez mais complexo.
Por que o monitoramento tradicional já não funciona
Um clichê clássico que ainda persegue os administradores de todas as redes, incluindo as sem fio, é trabalhar exclusivamente sob demanda. Um 'alarme' disparou — acordamos e lidamos com o que deu errado. E enquanto não há 'alarme', podemos nos limitar a verificar a carga nos principais componentes — dispositivos de rede e dos usuários.
De acordo com essa tarefa, as ferramentas tradicionais de monitoramento e manutenção funcionam com base em regras rígidas e nem sempre mostram problemas existentes de forma oportuna, sem mencionar qualquer tipo de análise preditiva.
O principal problema aqui é o intervalo de coleta de dados. As informações sobre o estado das conexões de rede sem fio são coletadas a cada poucos minutos, enquanto incidentes podem ocorrer nos intervalos entre as coletas (um ótimo exemplo são os raros picos de carga que 'congelam' a rede). Sem dados em tempo real, é bastante difícil entender qual foi a causa profunda do problema. É uma má gestão da cobertura da rede? Ou talvez interferências externas que nada têm a ver com o negócio (por exemplo, uma unidade militar próxima 'descontrolou' a comunicação)? Não há dados que possam mostrar a degradação gradual de determinadas características da rede, tornando a localização do problema ainda mais complicada. A equipe de TI terá que gastar horas preciosas à procura dessa 'agulha no palheiro'.
No entanto, os usuários finais percebem o problema praticamente de imediato. Erro de conexão, interrupção da transmissão de vídeo - ótimos marcadores.
As ferramentas de monitoramento clássicas relatam que pacotes de rede estão sendo enviados. Mas elas não conseguem responder à pergunta se o usuário resolveu seu problema.
Para obter uma resposta a essa pergunta, será necessário mudar não apenas a ferramenta, mas também a abordagem à organização do monitoramento. Passar de um trabalho de 'apagar incêndios' conforme as solicitações (na verdade, controle de desempenho e carga de um hardware específico) para o controle da experiência do usuário e a identificação de situações que possam levar a incidentes.
Essa transformação implica na implementação de algoritmos mais complexos para identificação de problemas, em vez de simples alertas ao atingir certos valores. Na plataforma de análise inteligente de rede Huawei CampusInsight, esses algoritmos são baseados na experiência de manutenção de redes sem fio e em técnicas de autoaprendizado.
Sob o capô do CampusInsight
Huawei CampusInsight – uma plataforma escalável para monitoramento de redes sem fio de diversas escalas. Construída com uma arquitetura de microserviços. Cada serviço é implantado em várias instâncias, com mensagens entre elas sendo distribuídas por um barramento correspondente. Instâncias adicionais podem ser implantadas dinamicamente, aumentando a capacidade de processamento da ferramenta.
CampusInsight, na verdade, coleta, analisa e exibe dados em sua interface de usuário em cinco etapas.
A primeira e a segunda etapa — são o acesso aos dados (aos dispositivos que os geram) e a coleta de "leituras". Utilizando a coleta de telemetria em tempo real via protocolo GPB da Google e Syslog "tradicional" (onde possível), o Huawei CampusInsight acumula dados praticamente em tempo real:
- sobre a utilização do espectro de frequência;
- sobre o funcionamento de pontos de acesso e outros dispositivos de rede (indicadores de desempenho, número de usuários conectados, etc.);
- sobre o caminho de usuários específicos – sobre perfis de rede, quem, quando e a qual ponto de acesso se conectou ou não se conectou (e com quais parâmetros de conexão);
- sobre o funcionamento de aplicações de áudio e vídeo (usando eMDI, implementado em um dos pacotes adicionais).
Para contornar as limitações de ferramentas tradicionais que usam SNMP para coleta de dados e envio de estruturas fixas, a base do CampusInsight foi construída com um modelo de assinatura para logs relevantes e algoritmos de codificação e decodificação de dados.
A terceira etapa — distribuição e buffer — ou seja, envio de dados "brutos" para Kafka para distribuição em serviços de análise de nível superior.
A quarta etapa — análise. Algoritmos de Big Data e IA ajudam a processar rapidamente os dados "brutos". Como resultado, são identificados problemas específicos relacionados a:
- autenticação (o protocolo Dot1x é suportado) e funcionamento do DHCP;
- estabilidade e velocidade da conexão;
- interfaces sem fio;
- funcionamento de dispositivos individuais, incluindo "particularidades", como problemas com PoE ou a alternância de um dispositivo dual-band para 2,4 GHz;
- qualidade de fluxos de áudio e vídeo – no entanto, esta função é suportada apenas para SIP não criptografado ou para alguns switches;
- roaming entre diferentes pontos de acesso.
Os algoritmos de IA são utilizados para resolver algumas tarefas específicas, como identificar interferências entre canais durante a transmissão sem fio.
O quinto e último passo — salvar os dados em um banco de dados distribuído em colunas Druid para uso posterior.
A análise das informações coletadas, considerando a 'linha de base' construída com base nesses mesmos dados históricos, permite identificar os 'padrões típicos de falhas' — definindo KPIs correspondentes a situações problemáticas e localizando os problemas, sugerindo caminhos para sua resolução. Assim, aproximadamente 85% de todos os problemas da rede são considerados pela ferramenta.
Os dados são apresentados ao administrador em um formato gráfico de acordo com a hierarquia ou topologia do espaço (por exemplo, o layout do escritório). É possível elaborar 'mapas de calor', analisando o quanto os equipamentos de determinadas plataformas ou fabricantes estão afetados, etc. Isso facilita a compreensão sobre o que exatamente causou o problema.
De modo geral, o CampusInsight oferece uma série de ferramentas que permitem classificar problemas, comparar os usuários afetados, estudar dados sobre o desempenho de um cliente específico e até mesmo 'reproduzir' os eventos que precederam o incidente para rapidamente identificar a origem. O produto também suporta o novo Wi-Fi 6, sem mencionar os predecessores.
Casos
O CampusInsight já foi testado na prática, embora a maior parte dos casos esteja coberta por NDA. O caso mais representativo e aberto é a aplicação da ferramenta de monitoramento em sua própria rede sem fio Huawei.
A rede abrange empresas onde cerca de 180 mil pessoas estão empregadas, das quais 80 mil pertencem ao departamento de P&D (são escritórios em mais de 170 países, onde estão instalados um total de 62 mil pontos de acesso).
A implementação do CampusInsight ajudou a otimizar mais de 630 pontos de acesso, aumentando ao mesmo tempo a eficácia na análise de incidentes em 30%.
Abaixo estão algumas situações específicas.
Exemplo 1. Falha em grupo
Problemas de alto nível observados em um grande número de usuários costumam ser o resultado de erros de baixo nível. E é difícil identificar esses problemas. Por exemplo, em um dos escritórios, muitos clientes móveis enfrentavam dificuldades de autenticação, apesar das configurações estarem corretas e não haver problemas com servidor A autenticação. A visualização de dados em diferentes níveis ajudou a identificar rapidamente que a origem do problema era um switch que estava gerando muitos erros. Para resolver a situação, bastou substituir um pedaço de cabo. A localização e a correção do problema levaram 90 minutos.
Exemplo 2. Monitoramento da qualidade do roaming
A coleta de dados sobre o caminho de um cliente específico dentro de uma rede distribuída permite identificar problemas de roaming que não são facilmente percebidos. Um caso comum é quando os usuários móveis enfrentam dificuldades de conexão em certas áreas do prédio (embora, à primeira vista, o ponto de acesso esteja funcionando bem). Uma das fontes desse tipo de problema pode ser a potência excessiva do ponto de acesso na sala adjacente, fazendo com que o cliente, em vez de se conectar ao ponto mais próximo, tente se conectar a aquele que já atende a um grande número de usuários (caso real: conexão a um ponto de acesso na sala de conferências enquanto o usuário simplesmente passa).
Para resolver o problema, às vezes é suficiente reduzir a potência do sinal do ponto sobrecarregado, no entanto, a identificação requer uma análise aprofundada de problemas recorrentes em ambientes adjacentes à sala de conferências.
Ao acompanhar as tendências no desenvolvimento de redes sem fio, pode-se esperar que problemas de atendimento não afetem apenas os gigantes cujas redes têm milhares de pontos de acesso, mas também pequenas e médias empresas que, por enquanto, podem se limitar ao trabalho com incidentes. Considerando essa possível evolução, é lógico observar novos padrões mais eficientes e equipamentos de alta performance. Mas também é importante lembrar da necessidade de uma mudança na paradigma de atendimento à rede, antes que os clientes comecem a migrar em massa para concorrentes devido à qualidade do serviço.
Claro, o produto onsite da classe CampusInsight trará maiores benefícios em implementações em grande escala, mas agora também está disponível uma assinatura em nuvem do serviço a partir da Public Cloud local da Huawei, voltada para implementações no setor SMB. Em suma, os interessados podem experimentar tudo e 'testar' já agora.
Fonte: habr.com
