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iMaster NCE-CampusInsight

iMaster NCE-CampusInsight

Huawei iMaster Network Cloud Engine (NCE)-CampusInsight es una plataforma de análisis de red inteligente que ha transformado por completo el monitoreo de recursos de red tradicional. La plataforma recopila datos de la red en tiempo real a través de la telemetría, aprende el comportamiento de la red e identifica patrones de falla basados ​​en análisis de big data y algoritmos de Machine Learning (ML). Esto transforma las operaciones y el mantenimiento (O&M), haciéndolo predictivo y proactivo, identificando el 85 % de las fallas antes de que ocurran, para elevar la experiencia general del usuario a nuevos niveles.

 

 

Rasgo Descripción
Visualización multidimensional del estado de la red y conocimiento de la experiencia del cliente a lo largo del viaje
    • Permite a los administradores ver estadísticas de datos multidimensionales basadas en diferentes niveles y regiones.
    • Permite a los administradores ver problemas de acceso a la red, congestión de la red, estado del dispositivo y paquetes de error desde la perspectiva de los edificios.
    • Se puede buscar a los usuarios de la red en función de los edificios, mostrando información sobre los edificios por los que pasaron los usuarios en un período de tiempo específico.
    • Permite a los administradores importar vistas de topología y planificar ubicaciones de puntos de acceso para ver de forma intuitiva la distribución de ubicaciones de fallas.
    • Permite a los administradores ver el mapa de calor de la radio por ubicación de AP.
    • Permite a los administradores importar datos de planificación de red para compararlos con los datos de red reales, mostrando las diferencias entre ellos.
    • Muestra los resultados del análisis de espectro en función de los puntos de acceso, incluida la supervisión del estado del canal completo, las fuentes de interferencia de Wi-Fi y las fuentes de interferencia que no son de Wi-Fi.
    • Genera informes de prueba de marcación para la comparación de redes de múltiples proveedores en tiempo real y permite a los administradores aprender intuitivamente la experiencia de la red Wi-Fi a través de pruebas de marcación en aplicaciones.
    • Permite a los administradores ver la experiencia de viaje completo, incluido quién, cuándo y qué AP conectar, experimentar y problemas.
    • Admite perfiles de dispositivos y permite a los administradores ver el estado de salud de los conmutadores y puntos de acceso.
    • Rastrea el proceso de acceso a la red de un cliente, incluida la información detallada del protocolo en las fases de asociación, autenticación (compatible con 802.1X, portal y dirección MAC) y DHCP. La información del protocolo incluye el resultado de la interacción y el tiempo utilizado. Si la interacción falla, también se muestran las causas de la falla.
  • Analiza correlativamente a los usuarios de red con poca experiencia. Cuando la experiencia de un usuario se deteriora, CampusInsight identifica los KPI de correlación cuantificados en función del algoritmo de análisis de similitud de KPI, lo que mejora de manera efectiva la precisión de la identificación de la causa raíz.
Identificación automática y predicción proactiva de problemas de red
    • Admite la identificación automática de problemas de red comunes basados ​​en análisis de big data y algoritmos de ML: conectividad, rendimiento de la interfaz aérea, roaming, entorno del dispositivo, capacidad del dispositivo, rendimiento de la red y problemas de estado de la red. Los problemas incluyen fallas de autenticación, cobertura de señal débil, clientes con capacidad de doble banda que priorizan 2.4G y congestión de la red.
    • Admite el aprendizaje y el dibujo de referencia dinámico sobre el comportamiento de la red para predecir la tendencia de cambio y detectar excepciones a través de la comparación de datos.
  • Analiza de manera inteligente los datos reportados en el segundo nivel y establece un sistema de evaluación de salud en red desde múltiples dimensiones. CampusInsight evalúa y clasifica las regiones en función de las ponderaciones de los indicadores, impulsando la mejora continua desde una mala experiencia a una buena experiencia y mejorando gradualmente la calidad de la red. Se puede ver la comparación de referencia dinámica entre la región local y otras regiones para cada indicador. CampusInsight proporciona indicadores de causa raíz asociados, lo que permite un análisis profundo de la causa raíz. Se pueden seleccionar diferentes horas o áreas para la comparación y el análisis, y los informes de salud de la red se envían a los administradores en tiempo real o periódicamente por correo electrónico.
Demarcación inteligente y análisis de causa raíz de problemas de red
    • La vista de distribución de problemas permite a los administradores ver la cantidad de problemas en diferentes dispositivos y la cantidad de clientes afectados. Esto ayuda a los administradores a centrarse rápidamente en los dispositivos afectados y en el intervalo de tiempo en el que se producen muchos problemas.
    • La vista de análisis de impacto de problemas permite a los administradores filtrar los factores de impacto de múltiples dimensiones y profundizar capa por capa para localizar rápidamente la causa raíz del problema.
  • Analiza las causas raíz y proporciona sugerencias de rectificación para ayudar a cerrar rápidamente el problema.
API abiertas hacia el norte, que proporcionan varios datos para un análisis inteligente
  • Admite diferentes capacidades de desarrollo secundarias en función de las características de los datos. Tres tipos de interfaces pueden abrir los datos sin procesar y los datos analizados a sistemas de terceros, incluidos los sistemas de servicio de TI y operación y mantenimiento de la red, lo que ofrece datos de análisis inteligente más ricos.

   (1) RESTful NBI: Abre datos de recursos (dispositivo, interfaz, enlace y datos de placa), datos de salud (problemas de salud y datos de evaluación de salud) y datos de sesión de terminal a sistemas externos.

   (2) SNMP NBI: informa datos de alarma a un sistema de terceros a través de SNMP.

   (3) Kafka NBI: consume datos recopilados por CampusInsight mediante telemetría a través de la API del consumidor proporcionada por Kafka.