Запросы
This site uses cookies. By continuing to browse the site you are agreeing to our use of cookies. Read our privacy policy>
CampusInsight обеспечивает возможность интеллектуального анализа данных на основе технологий обработки больших данных и ИИ-алгоритмов. Это позволяет выявлять проблемы O&M Wi-Fi-сетей в области соединений, производительности радиоинтерфейса, роуминга, а также устройств. Решение позволяет проанализировать первопричины и предоставляет рекомендации по устранению групповых или отдельных отказов. Упреждающие возможности O&M позволяют сократить количество жалоб пользователей кампусной сети и уменьшает её эксплуатационные расходы.
Для точного анализа в реальном времени в решении CampusInsight применяется технология телеметрии, позволяющая динамически получать данные об отказах в динамическом режиме за несколько секунд. С помощью решения вы можете в режиме реального времени просмотреть весь маршрут каждого клиента по сети Wi-Fi. Возможность отследить и проверить данные клиента в течение всего пути позволяет определить причину возникновения проблемы.
Комплексная проверка каждого пути пользователя в любой момент
Визуализация информации по пяти измерениям (кто, когда, точка доступа, качество и проблемы), упреждающее обнаружение неисправностей и проактивное обслуживание клиентов благодаря применению технологии телеметрии, позволяющей получить информацию о соединениях и ключевых показателях производительности сетей, пользователей и приложений в считанные секунды. С помощью каждого приложения можно быстро и интеллектуально разграничить неисправные устройства, а также просмотреть производительность аудио и видео приложений в режиме реального времени.
Анализ архивной информации и данных в режиме реального времени с применением алгоритмов динамического сравнения с эталонными значениями. Автоматическая идентификация 85% возможных неисправностей до отправки отчета.
Use big data and AI technologies to automatically identify connectivity, air interface performance, roaming, and device issues, improving the identification rate of potential issues by 85 percent. Learn historical data through machine learning and dynamically generate a baseline. Compare and analyze the baseline with real-time data to predict possible faults.
Используйте технологии больших данных и искусственного интеллекта для автоматической идентификации соединений, производительности воздушного интерфейса, роуминга и проблем устройств, повышая скорость идентификации потенциальных проблем на 85 %.* Узнать исторические данные с помощью машинного обучения и динамически сгенерировать исходную линию.Сравнение и анализ базовой линии с данными в режиме реального времени для прогнозирования возможных неисправностей.Изучение и сопоставление факторов и моделей возможных неисправностей, интеллектуальный анализ таких моделей, а также их негативного влияния на основе накопленных экспертных знаний и различных алгоритмов искусственного интеллекта. Данные методы позволят оперативно локализовать неисправность.
https://e.huawei.com/ru/products/enterprise-networking/switches/data-analyzer/CampusInsight
CampusInsight предлагается в двух версиях:
базовая версия и расширенная версия. В базовую версию включены следующие
функции.
Функции |
Описание |
Многомерная визуализация состояния сети и оповещение об
изменениях на протяжении всего процесса обслуживания клиента |
·
Просмотр многомерной
статистики данных на основе иерархического разделения по областям. ·
Импорт топологий и планов
расположения точек доступа для удобного просмотра мест отказов. ·
Визуализация информации на
протяжении всего процесса обслуживания клиента (кто, когда и к какой точке
доступа подключился). ·
Поддержка профилей устройств
с возможностью просмотра состояния работоспособности коммутаторов и точек
доступа. ·
Трассировка процесса доступа
клиента к сети, в том числе подробной информации соответствующего протокола
(данная функция не поддерживается для клиентов проводной связи), процедур
аутентификации (поддерживается только метод Dot1x) и DHCP. Информация о протоколе
включает результат установления соединения и использованное время. Время
локализации проблемы сокращается с нескольких часов до нескольких минут. ·
Поддерживается корреляционный
анализ для клиентов, получивших услуги низкого качества. При падении качества
обслуживания клиента CampusInsight определяет количественные ключевые
показатели производительности для корреляции на основе алгоритма анализа их
сходства, что эффективно повышает точность установления первопричины
проблемы. |
Автоматическая идентификация и упреждающее прогнозирование
сетевых проблем |
·
Поддержка автоматического
выявления четырех типов сетевых проблем на основе анализа больших данных и
алгоритмов машинного обучения: проблемы с подключением, производительностью
радиоинтерфейса, роумингом и неисправности устройств. К числу проблем
относятся сбой процесса аутентификации, слабый сигнал, проблемы с
приоритетным доступом, не связанные с 5G. ·
Получение информации об
изменениях поведения сети и составление схемы динамики изменения базовых
данных для выявления отклонений на ранней стадии ухудшения качества сети. ·
Интеллектуальный анализ
данных, полученных на втором уровне, и создание системы оценки качества по
нескольким измерениям. CampusInsight оценивает и классифицирует области на
основе весов показателей, непрерывно улучшая качество обслуживания клиентов и
планомерно повышая качество сети. Пользователь может просматривать динамику
изменения базовых данных местной области в сравнении с другими областями по
каждому показателю. CampusInsight предоставляет лепестковую диаграмму
показателей, указывающих на первопричины, что дает возможность углубленного
анализа основных причин. |
Интеллектуальная демаркация и анализ первопричин сетевых
проблем |
·
Наглядное представление
проблем с принципом их распределения, на основе которого пользователи смогут
получать информацию о количестве проблем, возникших на различных устройствах,
и количестве проблем, которые привели к ухудшению качества обслуживания
клиентов. С помощью данной функции пользователи смогут быстро переключать
внимание на те устройства и временные интервалы, в которых зафиксировано
наибольшее количество проблем. ·
Наглядное представление
результатов анализа влияния проблем, используя которое пользователи смогут
быстро разграничить проблемы с помощью многомерного анализа взаимосвязей и
поуровневой детализации с целью определения первопричины проблемы. ·
Объединенная топология
проводной и беспроводной подсистем ИКТ-объекта. Методом интеллектуального
группового определения модели проблем пользователи смогут визуально и быстро
разграничить участки, затронутые проблемой. ·
Анализ первопричин и
рекомендации по корректирующим мерам с целью оперативного решения и закрытия
проблемы. |
В дополнение к перечисленным базовым функциям, в расширенный пакет включен
ряд дополнительных функций.
Функции |
Описание |
Анализ аудио- и видеосервисов |
Отслеживание событий установления и освобождения канала аудио-
и видеосеансов в режиме реального времени, автоматический анализ качества
аудио- и видеопотоков с использованием eMDI и технологий оповещения, вывод
информации о сеансах, длительности сеанса с низким качеством в восходящем и
нисходящем каналах, а также значений MOS инициатора и ответчика аудио- и
видеовызовов. ·
Для коммутаторов
поддерживается анализ аудио- и видеосервисов, а для точек доступа — анализ
только аудиосервисов. Поддерживаются коммутаторы V200R013C00 или более поздней
версии и точки доступа V200R010C00 или более поздней версии. |
Функции
Интеллектуальная демаркация и
анализ первопричин сетевых проблем
Дополнительная маркетинговая информация для партнёров.
Вход в партнёрскую зону для управления заказами, доступа
к технической поддержке и других возможностей.