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iMaster NCE-CampusInsight

iMaster NCE-CampusInsight, la plataforma de análisis inteligente de redes de Huawei, reemplaza la supervisión tradicional de los recursos. Recopila datos de la red en tiempo real a través de telemetría, estudia el comportamiento de la red e identifica los patrones de fallos gracias al análisis de Big Data y los algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite al personal de O&M detectar el 85 % de los fallos de la red y crear una experiencia de servicio excelente.

  • Huawei
    41 visualization
    Visualización de la experiencia completa en tiempo real

    Cada región: Muestra de forma intuitiva el estado de la red a través de múltiples dimensiones.
    Cada cliente: Muestra la experiencia de red de todos los clientes en tiempo real a lo largo de todo el proceso.
    Cada aplicación: Muestra la experiencia de las aplicaciones de audio y vídeo en tiempo real, detecta los problemas rápidamente.

  • Huawei
    active tuning
    Loalización de fallos en minutos

    Indentificación proactiva de incidencias: Identifica proactivamente el 85 % de los problemas potenciales.
    Localización de fallos en minutos: Localiza incidencias en minutos, identifica las causas y ofrece una resolución eficaz.
    Predicción inteligente de fallos: Compara y analiza datos en tiempo real con una base de referencia dinámica para predecir posibles fallos.

  • Huawei
    intelliSense
    Demarcación inteligente y análisis de las causas de los fallos de red

    Información de simulación en tiempo real: Evalúa los conflictos de canal en las redes inalámbricas en tiempo real y proporciona sugerencias de optimización.
    Optimización predictiva: La calibración inteligente de la radio mejora el rendimiento de toda la red en más de un 50 % (verificado por Tolly).

Huawei

Especificaciones


Función Descripción
Visualización multidimensional del estado de la red y reconocimiento de la experiencia del cliente a lo largo de todo el recorrido
  • Permite a los usuarios ver perspectivas de estadísticas con datos multidimensionales basadas en diferentes niveles y regiones.

  • Permite a los usuarios ver los problemas de acceso a la red, la congestión de la red, los estados de los dispositivos y los paquetes de errores desde la perspectiva de los edificios.

  • Permite buscar a los usuarios desde la perspectiva de los edificios y se muestra información sobre los edificios por los que pasan los usuarios en un periodo de tiempo.

  • Permite a los usuarios importar vistas de topología y planificar las ubicaciones de los AP para ver de forma intuitiva la distribución de las ubicaciones de los fallos.

  • Permite a los usuarios ver el mapa de calor del radio por ubicación del AP.

  • Permite a los usuarios importar datos de planificación de la red y comparar los datos de planificación con los datos reales de funcionamiento de la red para mostrar las diferencias entre ellos.

  • Permite a los usuarios ver la experiencia completa del recorrido, incluyendo quién, cuándo, a qué AP conectarse, la experiencia y los problemas.

  • Admite perfiles de dispositivos y permite a los usuarios ver el estado de los switches y los AP.

  • Rastrea el proceso de acceso a la red de un cliente, incluyendo información detallada del protocolo en las fases de asociación, autenticación (compatible con la autenticación 802.1X, autenticación Portal y autenticación de dirección MAC) y DHCP. La información del protocolo incluye el resultado de la interacción y el tiempo consumido. Si la interacción falla, también se muestran las causas del fallo.

  • Analiza correlativamente los clientes con una experiencia deficiente. Cuando la experiencia de un cliente empeora, CampusInsight identifica KPI de correlación cuantificados basados en el algoritmo de análisis de similitud de KPI, lo que mejora eficazmente la precisión de la identificación de la causa raíz.the KPI similarity analysis algorithm, which effectively improves the accuracy of root cause identification.
Identificación automática y predicción proactiva de los problemas de la red
  • Admite la identificación automática de problemas comunes de la red basada en análisis de Big Data y algoritmos de aprendizaje automático: conectividad, rendimiento de la interfaz aérea, itinerancia, entorno del dispositivo, capacidad del dispositivo, rendimiento de la red y problemas de estado de la red. Los problemas incluyen fallos de autenticación, cobertura de señal débil, cliente con capacidad de banda dual que prefiere 2.4G y congestión de la red.

  • Admite el aprendizaje y la línea de base dinámica a partir del comportamiento de la red para predecir la tendencia de cambio y detectar excepciones mediante la comparación de datos.

  • Analiza de forma inteligente los datos reportados en el segundo nivel y establece un sistema de evaluación del estado de la red desde múltiples dimensiones. CampusInsight evalúa y clasifica las regiones en función de la ponderación de los indicadores, impulsando la mejora continua desde una experiencia deficiente hasta una experiencia óptima y mejorando gradualmente la calidad de la red. Puede ver la comparación dinámica de referencia entre la región local y otras regiones para cada indicador. CampusInsight proporciona indicadores de causa raíz asociados, lo que permite un análisis en profundidad de la causa raíz. Permite seleccionar diferentes tiempos o áreas para la comparación y el análisis, y envía informes del estado de la red al administrador en tiempo real o periódicamente por correo electrónico.
Demarcación inteligente y análisis de la causa raíz de los problemas de la red
  • Admite la vista de distribución de incidencias, que permite a los usuarios ver el número de incidencias en diferentes dispositivos y el número de clientes afectados. Esto ayuda a los usuarios a centrarse rápidamente en los dispositivos donde y en el rango de tiempo en el que se producen muchos problemas.

  • Admite vistas de análisis del impacto de los problemas, lo que permite a los usuarios filtrar los factores de impacto desde múltiples dimensiones y desglosar 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 los problemas.
Función Descripción
Análisis de los servicios de audio y vídeo
  • Detecta el inicio y el fin de las sesiones de audio y vídeo en tiempo real, analiza automáticamente la calidad de las secuencias de audio y vídeo mediante las tecnologías eMDI y de reconocimiento, y muestra la información de la sesión, la duración de los enlaces ascendentes y descendentes de mala calidad, y los valores MOS del emisor y receptor de las llamadas de audio y vídeo. La función de rastreo de la ruta de los paquetes permite visualizar la ruta del tráfico, incluidos los dispositivos de ambos extremos, los dispositivos intermedios y los puertos por los que pasan los paquetes. Además, se realiza un análisis del modo de fallo en la ruta para localizar de forma rápida e inteligente el dispositivo o puerto defectuoso. Mediante el análisis de correlación de mala calidad, se pueden identificar rápidamente las causas principales y se pueden proporcionar sugerencias de rectificación para mejorar eficazmente la eficacia de la localización de fallos. Limitaciones:
  • Esta función solo se admite en aplicaciones de audio y vídeo que usen señalización SIP no cifrada y sean transportadas por el RTP en el escenario IPv4, por ejemplo el videoteléfono 8950 de Huawei.
  • El análisis de los servicios de audio y video se admite para switches, y el análisis del servicio de audio se admite para AP. Para obtener más información acerca de los modelos, consulte la lista de especificaciones CampusInsight.
  • Solo son compatibles los switches de la versión V200R013C00 o posteriores y los AP de la versión V200R010C00 o posteriores.
  • El análisis de rutas solo se admite en dispositivos cloud.
Función Descripción
Calibración de radio inteligente
  • Información de la simulación en tiempo real: CampusInsight evalúa los conflictos del canal de la red inalámbrica basándose en la información de los vecinos y del radio de los dispositivos de cada planta y proporciona sugerencias de calibración. (La información de la simulación no se ofrece en regiones para las que no se planifica ningún piso).

  • Calibración predictiva basada en Big Data y visualización de la ganancia tras la calibración: CampusInsight identifica los AP y los AP periféricos con una carga elevada a través de algoritmos de IA basados en Big Data históricos, controla los dispositivos para que realicen una calibración de radio diferenciada en función de los resultados del análisis de Big Data y muestra de forma intuitiva todos los registros y ganancias de calibración. Los registros incluyen tanto la calibración de radio inteligente como los registros de calibración local.

Casos de éxito

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