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iMaster NCE-CampusInsight

Huawei iMaster NCE-CampusInsight, eine intelligente Analyse-Plattform für Netzwerke, definiert die herkömmliche Ressourcenüberwachung neu. Sie sammelt Netzwerkdaten in Echtzeit mit Hilfe von Telemetrietechnologie, lernt das Netzwerkverhalten und identifiziert Fehlermuster basierend auf Big-Data-Anaylsen und Maschinenlernalgorithmen. Das Betriebs- und Wartungspersonal kann so 85 % der Netzwerkfehler vorher entdecken und eine herausragende Netzwerkservice-Erfahrung sicherstellen.


Huawei

Funktionen


Funktion Beschreibung
Multi-dimensionale Netzwerkstatus- visualisierung und durchgängige Benutzererfahrungs-Analyse
  • Ermöglicht Benutzern die Ansicht multi-dimensionaler Datenstatistiken basierend auf verschiedenen Ebenen und Regionen.

  • Ermöglicht Benutzern, Probleme beim Netzwerkzugang, Netzwerkengpässe, Gerätestatus und Fehlerpakete aus Gebäudeperspektive zu sehen.

  • Ermöglicht Benutzern eine Suche aus Gebäudeperspektive und liefert Informationen über Gebäude, die Benutzer in einem bestimmten Zeitraum passieren.

  • Ermöglicht Benutzern, Topologie-Ansichten anzuzeigen und AP-Standorte mit einer intuitiven Fehler-Standortverteilungs-Ansicht zu planen.

  • Ermöglicht Benutzern die Ansicht eines Funkdiagramms nach AP-Standort.

  • Ermöglicht Benutzern den Import von Netzwerk-Planungsdaten und den Vergleich dieser Daten mit den tatsächlichen, aktuellen Netzwerkdaten mit Anzeige der Unterschiede.

  • Ermöglicht Benutzern die Ansicht der durchgängigen Nutzererfahrung, einschließlich welcher Benutzer sich wann und mit welchem AP verbindet, inklusive Probleme und Erfahrungen.

  • Unterstützt Geräteprofile und ermöglicht Benutzern, den Gesundheitszustand von Switches und APs zu sehen.

  • Verfolgt den Netzwerks-Zugangsprozess eines Clients mit detaillierten Informationen der Zuordnung, Authentifizierung (unterstützt 802.1X-Authentifizierung, Portal-Authentifizierung und MAC-Adressen-Authentifizierung) und DHCP-Phasen. Die Protokollinformationen enthalten das Interaktionsergebnis und die erforderliche Zeit. Wenn die Interaktion fehlschlägt, werden diese Fehler ebenfalls angezeigt.

  • Analysiert korrelativ Clients mit schlechter Leistung. Wenn sich die Leistung eines Clients verschlechtert, identifiziert CampusInsight die damit verbundenen KPIs basierend auf dem KPI-Ähnlichkeits-Anaylse-Algorithmus, der die Genauigkeit der Ursachenanalyse effizient verbessert.
Automatische Identifzierung und proaktive Voraussage von Netzwerkproblemen
  • Unterstützt die automatische Identifzierung von allgemeinen Netzwerkproblemen basierend auf einer Big Data-Analyse und Algorithmen des Maschinellen Lernens: Konnektivität, Luftschnittstellen-Leistung, Roaming, Geräte-Umgebung, Gerätekapazität, Netzwerkleistung und Netzwerk-Statusprobleme. Die Probleme schließen ein Fehlschlagen der Authentifizierung, schwache Signale, Netzwerkengpässe u.a. ein.

  • Unterstützt Lernen und das Erstellen von dynamsichen Grundlinien zum Netzwerkverhalten, um Trendänderungen vorauszusagen und Ausnahmen durch Datenvergleich zu erkennen.

  • Ermöglicht eine intelligente Analyse der berichteten Daten auf zweiter Ebene - so wird eine Netzwerkgesundheits-Bewertungssystem eingerichtet. CampusInsight evaluatiert und ordnet Regionen basierend auf Indikatoren an, so dass schlechte Benutzererfahrungen stets verbessert und die allgemeine Netzwerkqualität optimiert werden. Der dynamische Grundlinienvergleich zwischen lokalen Regionen kann für jeden Indikator angezeigt werden. CampusInsight bietet entsprechende Ursachenindikatoren, und ermöglicht so eine tiefgehende Ursachenanalyse. Verschiedene Zeiten oder Bereiche können verglichen und analysiert werden, Berichte zum Netzwerk-Gesundheitszustand werden an den Administrator gesendet, in Echtzeit oder in vordefinierten Zeiträumen.
Intelligente Abgrenzung und Ursachenanalyse von Netzwerkproblemen
  • Unterstützt die Fehlerverteilungs-Ansicht, und ermöglicht Benutzern so, die Anzahl der Probleme auf verschiedenen Geräten und die Anzahl der betroffenen Clients zu sehen. Das hilft Benutzern schnell, sich auf die Geräte und Zeiträume zu konzentrieren, bei/in denen Fehler auftreten.

  • Unterstützt Fehlerauswirkungs-Analyse-Ansichten, die Benutzern ermöglichen, Auswirkungsfaktoren aus mehreren Blickwinkeln zu filtern und Ebene um Ebene zu präzisieren, um die Ursachen zu finden.

  • Analysiert die Fehlerursachen und bietet Vorschläge zur Behebung.
Funktion Beschreibung
Audio- und Videoservice-Analyse
  • Erkennt die Einrichtung und den Abbruch von Audio- und Videosessions in Echtzeit, analysiert automatisch die Qualität der Audio- und Video-Streams mithilfe von eMDI und Bewußtseinstechnologien, und zeigt Session-Informationen, die Dauer schlechter Uplink- and Downlink-Qualität sowie MOS-Werte des Initiators und des Antwortsenders von Audio- und Video-Anrufen an.
    Die Paketpfad-Nachverfolgungsfunktion kann den Datenverkehrpfad visualisieren, einschließlich der beteiligten Geräte und Ports. Zusätzlich wird eine Fehlermodus-Analyse des Pfads durchgeführt, um das fehlerhafte Gerät oder den fehlerhaften Port schnell zu identifzieren. Durch die entsprechende Analyse können Ursachen schnell gefunden und behoben werden.
    Einschränkungen:
  • Diese Funktion wird nur für Audio- und Video-Anwendungen unterstützt, die unverschlüsselte SIP-Signale verwenden und vom RTP im IPv4-Szenario getragen werden, wie z.B. beim HUAWEI Video Phone 8950.
  • Die Analyse von Audio- und Video-Services wird für Switches unterstützt und die Audio-Service-Analyse wird für APs unterstützt. Details zu den Modellen finden Sie in der CampusInsight-Spezifizierungsliste.
  • Nur Switches der Version V200R013C00 oder höher und APs der Version V200R010C00 oder höher werden unterstützt.
  • Die Pfadanalyse wird nur bei Cloud-Geräten unterstützt.
Funktion Beschreibung
Intelligente Funkkalibrierung
  • Echtzeit-Simulierungs-Feedback: CampusInsight bewertet Kanalkonflikte bei kabellosen Netzwerken, basierend auf Nachbar- und Funkinformationen von Geräten auf jedem Stockwerk und bietet Kalibrierungsvorschläge. (Dieses Feedback wird nicht untersützt für Regionen ohne verschiedene Stockwerke.)

  • Eine von Big Data unterstützte vorausschauende Kalibrierung und die anzeige von Leistungszuwachs nach der Kalibrierung: CampusInsight identifiziert stark ausgelastete APs und Edge-APs durch KI-Algorithmen basierend auf historischen Daten, danach führen die Geräte differenzierte Funkkalibrierungen basierend auf der Datenanalyse aus, und Kalibrierungsberichte und der Leistungszuwachs werden angezeigt.

Für Partner

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