Kvalita bezdrôtovej siete už podľa predpokladu patrí do pojmu úrovne služieb. A ak chceme uspokojiť vysoké požiadavky zákazníkov, musíme nielen rýchlo riešiť vzniknuté sieťové problémy, ale aj predpovedať tie najmasovejšie z nich.
Ako to dosiahnuť? Iba sledovaním toho, čo je v tomto kontexte naozaj dôležité — interakcia používateľa s bezdrôtovou sieťou.
Záťaže na sieťach naďalej rastú a to obzvlášť ovplyvňuje bezdrôtové segmenty — aspoň kvôli otvorenosti ich rozhrania. S rastúcim počtom zariadení a rýchlosťami prenosu dát problémy narastajú na viacerých úrovniach. Na fyzickej — množstvo vysielačov rádiových signálov ovplyvňuje jeden druhého, aj keď pracujú na susedných častiach frekvenčného spektra. Na logickej — veľké množstvo pripojených zariadení začína súťažiť o právo začať prenos na vybranej frekvencii, čím sa zvyšuje oneskorenie doručenia paketov pre každého používateľa.
Súčasne rastú aj očakávania každého klienta pri používaní siete. 5-sekundové načítanie stránky v prehliadači, ktoré pred dvadsiatimi rokmi považovali za "vrchol technológie", už nikoho neprekvapí. Klienti požadujú HD videohovory bez zamŕzania obrazu.
Čiastočne vyriešiť problém umožňujú nové verzie štandardov bezdrôtového prenosu, ktoré efektívnejšie využívajú frekvenčné spektrum. Každá je zameraná na rozšírenie stále viac zaťažených sietí. Ale v rozsiahlej sieti, kde funguje niekoľko desiatok prístupových bodov, už nebude možné všetko zveriť do rúk ďalšiemu štandardu (najmä že zariadenia pracujú v režime spätnej kompatibility hneď, ako narazia na staré používateľské zariadenie). Takisto nebude možné pokračovať v používaní starých monitorovacích prostriedkov — sieťové prostredie sa neustále komplikuje.
Prečo bežné monitorovanie už nefunguje
Klasický prístup, ktorý stále prenasleduje administrátorov všetkých sietí, vrátane bezdrôtových, je práca výhradne na základe požiadaviek. Alarm sa spustil — prebudíme sa a zisťujeme, čo sa pokazilo. A pokým alarm nie je, môžeme sa obmedziť na kontrolu záťaže hlavných komponentov – sieťových a používateľských zariadení.
V súlade s touto úlohou tradičné nástroje monitorovania a údržby fungujú na princípe prísnych pravidiel a nevždy rýchlo ukazujú už existujúce problémy, nehovoriac o prediktívnej analýze.
Hlavný problém spočíva v intervaloch zhromažďovania údajov. Informácie o stave bezdrôtových sieťových pripojení sa zbierajú raz za niekoľko minút, a incidenty sa môžu vyskytnúť v intervaloch medzi zberom údajov (skvelý príklad — zriedkavé spiky zaťaženia, ktoré 'zasekávajú' sieť). Bez údajov v reálnom čase je dosť ťažké pochopiť, čo sa stalo hĺbkovou príčinou problému. Je to nesprávne riadenie pokrytia siete? Alebo možno vonkajšie rušenie, ktoré nesúvisí s podnikaním (napríklad, vojenská jednotka v blízkosti 'zamieňala' vysielanie)? Nie sú k dispozícii údaje, kde by sme mohli vidieť postupnú degradáciu určitých charakteristík siete, a preto lokalizovať problém nie je také jednoduché. IT zamestnancom bude musieť vynaložiť ďalšie hodiny na hľadanie takej 'ihly v kope sena'.
Zato koneční používatelia si problém všimnú takmer okamžite. Chyba pripojenia, prerušenie vysielania videa – skvelé ukazovatele.
Klasické monitorovacie nástroje hlásia, že sieťové pakety prichádzajú. Ale nedokážu odpovedať na otázku, či používateľ vyriešil svoj problém.
Aby sme dostali odpoveď na túto otázku, bude potrebné zmeniť nielen nástroj, ale aj samotný prístup k organizácii monitorovania. Z prehľadávania 'pohárika po žiadostiach' (fakticky, kontroly výkonu a zaťaženia konkrétneho hardvéru) prejsť na kontrolu používateľskej skúsenosti a identifikáciu situácií, ktoré môžu viesť k incidentom.
Táto transformácia si vyžaduje implementáciu zložitějších algoritmov na identifikáciu problémov, než sú jednoduché upozornenia pri dosiahnutí určitých hodnôt. Na platforme inteligentnej analýzy sietí Huawei CampusInsight sú tieto algoritmy založené na skúsenostiach so zabezpečovaním bezdrôtových sietí a technikách samoučenia.
Pod kapotou CampusInsight
Huawei CampusInsight – škálovateľná platforma na monitorovanie bezdrôtových sietí rôznych veľkostí. Je postavená na báze mikroslužbovej architektúry. Každá služba je nasadená na viacerých inštanciách, pričom správy medzi nimi distribuuje odpovedajúca zbernica. Ďalšie inštancie môžu byť dynamicky nasadené, čím sa zvyšuje priepustnosť nástroja.
V skutočnosti CampusInsight zhromažďuje, analyzuje a zobrazuje údaje vo svojom UI v piatich krokoch.
Prvý a druhý krok spočívajú v prístupe k údajom (k zariadeniam, ktoré ich generujú) a zbieraní „meraní“. Použitím streamového zberu telemetrie prostredníctvom protokolu GPB od Googlu a „tradičného“ Syslog (kde je to možné) Huawei CampusInsight prakticky v reálnom čase akumuluje údaje:
- o využívaní frekvenčného spektra;
- o fungovaní prístupových bodov a iných sieťových zariadení (výkonnostné ukazovatele, počet pripojených používateľov a pod.);
- o trase konkrétnych používateľov – o sieťových profiloch, o tom, kto, kedy a k akému prístupovému bodu sa pripojil alebo nepripojil (a s akými parametrami pripojenia);
- o fungovaní audiovizuálnych aplikácií (s použitím eMDI, implementovaného v jednom z ďalších balíkov).
Aby sa obíšli obmedzenia tradičných nástrojov, ktoré používajú na zber údajov SNMP a prenášajú pevné štruktúry, model CampusInsight bol založený na modeli odberu potrebných logov a algoritmoch kódovania a dekódovania údajov.
Tretí krok spočíva v distribúcii a vyrovnávaní – t.j. odosielaní „surových“ údajov do Kafka na distribúciu do vyšších analytických služieb.
Štvrtý krok spočíva v analýze. Algoritmy Big Data a AI pomáhajú rýchlo spracovávať „surové“ údaje. Výsledkom sú zistené konkrétne problémy, týkajúce sa:
- autentifikácie (podporuje sa protokol Dot1x) a práce DHCP;
- stabilitou a rýchlosťou pripojenia;
- bezdrôtovými rozhraniami;
- fungovania jednotlivých zariadení, vrátane „drobností“, ako sú problémy s PoE alebo prechod dvojpásmového zariadenia na 2,4 GHz;
- kvalitou audiovizuálnych tokov – avšak táto funkcia sa podporuje iba pre nešifrovaný SIP alebo pre niektoré prepínače;
- roamingom medzi rôznymi prístupovými bodmi.
Algoritmy AI sa používajú na riešenie niektorých špecifických úloh, napríklad na identifikáciu interferencií medzi kanálmi pri bezdrôtovom prenose.
Piaty a posledný krok je uloženie údajov do stĺpcovej distribuovanej databázy Druid na neskoršie využitie.
Analýza zhromaždených informácií so zreteľom na vybudovanú na týchto historických údajoch „základnú líniu“ umožňuje identifikovať typické „vzory zlyhaní“ – určením KPI, ktoré zodpovedajú problematickým situáciám, a lokalizovať problémy, čím sa navrhnú cesty na ich riešenie. Týmto spôsobom sa dostane do pozornosti nástroja asi 85% všetkých sieťových problémov.
Administrátorovi sú údaje prezentované v grafickej podobe podľa hierarchie alebo topológie priestoru (napríklad plán kancelárie). Je možné vytvárať „teplotné mapy“, analyzovať, ako je ovplyvnené zariadenie určitých platforiem alebo výrobcov atď. Tak sa jednoduchšie pochopí, čo presne spôsobilo problém.
Celkovo CampusInsight poskytuje pomerne veľa nástrojov na klasifikáciu problémov, porovnávanie ovplyvnených používateľov, štúdium údajov o výkone konkrétneho klienta a dokonca aj „prehrať“ udalosti predchádzajúce incidentu, aby sa rýchlo identifikoval zdroj. Produkt podporuje okrem iného aj nový Wi-Fi 6, nehovoriac o jeho predchodcoch.
Prípady
CampusInsight už bol prakticky vyskúšaný, hoci väčšina prípadov je krytá NDA. Najvýznamnejší otvorený prípad – aplikácia monitorovacieho nástroja vo vlastnej bezdrôtovej sieti Huawei.
Sieť pokrýva podniky, kde pracuje približne 180 tisíc ľudí, z ktorých 80 tisíc patrí do R&D oddelenia (ide o kancelárie v viac ako 170 krajinách, kde je celkovo nainštalovaných 62 tisíc prístupových bodov).
Implementácia CampusInsight pomohla optimalizovať viac ako 630 prístupových bodov, pričom zároveň zvýšila efektivitu analýzy incidentov o 30%.
Nižšie sú uvedené niektoré konkrétne situácie.
Príklad 1. Skupinový výpadok
Problémy na vysokých úrovniach, ktoré sa vyskytujú u veľkého počtu používateľov, sú často dôsledkom chýb na nízkych úrovniach. A takéto problémy nie je tak jednoduché odhaliť. Napríklad v jednej z kancelárií sa viacerí mobilní klienti naraz stretávali s problémami s autentifikáciou, napriek správnym nastaveniam a absencii problémov s serverom Pri autentifikácii. Vizualizácia dát na rôznych úrovniach pomohla rýchlo zistiť, že zdrojom problému bol switch, ktorý vykazoval príliš veľa chýb. A na opravu situácie stačilo len vymeniť kus kábla. Lokalizácia a oprava problému trvali 90 minút.
Príklad 2. Sledovanie kvality roamingu
Zbieranie dát o trajektórii konkrétneho klienta v rámci distribuovanej siete umožňuje odhaliť neobvyklé problémy s roamingom. Bežný prípad je, keď v jednotlivých zónach budovy majú mobilní používatelia problémy s pripojením k sieti (aj keď sa zdá, že príslušný prístupový bod je v poriadku). Jedným zo zdrojov týchto problémov môže byť príliš vysoký výkon prístupového bodu v susednej miestnosti – takže namiesto pripojenia sa k najbližšiemu bodu sa klient snaží pripojiť k tomu, ktorý už teraz obsluhuje veľké množstvo používateľov (reálny prípad: pripojenie k prístupovému bodu na konferencii, keď používateľ len prechádza okolo).
Na vyriešenie problému niekedy stačí znížiť výkon signálu preťaženého bodu, avšak jeho identifikácia si vyžaduje hlbokú analýzu opakujúcich sa problémov v susedných miestnostiach konferenčnej sály.
Sledovaním trendov v rozvoji bezdrôtových sietí môžeme očakávať, že s problémami servisovania sa v blízkej budúcnosti stretnú nielen giganti, ktorých siete majú tisíce prístupových bodov, ale aj stredné podniky, ktoré sa zatiaľ môžu obmedzovať na riešenie incidentov. Ak predpokladáme takýto vývoj, je logické pozerať sa na nové, efektívnejšie štandardy a vysokovýkonné zariadenia. Je však potrebné nezabúdať na potrebnú zmenu paradigmy servisovania siete, kým sa ešte klienti nezačali masovo presúvať k konkurentom kvôli kvalite služieb.
Samozrejme, onsite produkt triedy CampusInsight prinesie najväčší úžitok pri rozsiahlych implementáciách, ale teraz je k dispozícii aj cloudové predplatné na službu z lokálneho Public Cloudu Huawei, určené na implementácie v sektore SMB. V zásade majú záujemcovia možnosť všetko vyskúšať a "otočiť" už teraz.
Zdroj: habr.com
