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  • A Huawei iMaster NCE-CampusInsight against a white background.

    A Huawei iMaster NCE-CampusInsight against a white background.

iMaster NCE-CampusInsight

iMaster NCE-CampusInsight de Huawei, una plataforma de análisis inteligente de redes, anula el monitoreo tradicional de recursos. Recopila datos de red en tiempo real mediante la tecnología de telemetría, aprende el comportamiento de la red e identifica patrones de fallos basados en el análisis de big data y algoritmos de aprendizaje de máquinas, ayudando al personal de O&M a descubrir de forma proactiva problemas del 85% de la red y a crear una excelente experiencia de servicio de red.

  • Huawei
    visualization
    Visibilidad de experiencia en tiempo real

    Cada región: muestra de forma intuitiva el estado de la red en toda la red a través del estado de la red multidimensional..
    Cada cliente: muestra la experiencia de red de todos los clientes en tiempo real a lo largo del viaje.
    Cada aplicación: percibe la experiencia de las aplicaciones de audio y vídeo en tiempo real, demarque los problemas rápidamente.

  • Huawei
    Active Tuning
    Localización de fallos en minutos

    Identificación proactiva de problemas: identifica de manera proactiva el 85% de las redes potenciales.
    Localización de fallos en minutos: localiza fallos en minutos, identifica las causas raíz de los problemas y proporciona rectificación efectiva de fallos.
    Predicción inteligente de fallos: compara y analiza datos en tiempo real con la línea de base dinámica para predecir posibles fallos.

  • Huawei
    intelliSense
    Optimización inteligente de redes

    Comentarios de simulación en tiempo real: evalúe los conflictos de canales en las redes inalámbricas en tiempo real y proporcione sugerencias de optimización.
    Optimización predictiva: la calibración de radio inteligente mejora el rendimiento de toda la red en más de un 50% (verificado por Tolly).

Huawei

Especificaciones


Características Descripción
Visualización del estado de la red multidimensional y reconocimiento de la experiencia del cliente a lo largo de todo su trayecto
  • Permite que los usuarios visualicen las vistas de estadísticas de datos multidimensionales basadas en diferentes niveles y regiones.

  • Permite que los usuarios visualicen los problemas relacionados con el acceso a la red, la congestión de la red, el estado del dispositivo y los paquetes de error desde la perspectiva de los edificios.

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

  • Permite que los usuarios importen las vistas de topología y planifiquen ubicaciones de puntos de acceso para ver de forma intuitiva la distribución de ubicaciones de fallos.

  • Permite que los usuarios visualicen el mapa de riesgo de radio por ubicación del punto de acceso.

  • Permite que los usuarios importen datos de planificación de red y comparen los datos de planificación con los datos de ejecución de red reales para mostrar las diferencias entre ellos.

  • Permite que los usuarios visualicen la experiencia completa, incluso quién, cuándo, qué punto de acceso conectar, experiencia y problemas.

  • Admite perfiles de dispositivos y permite que los usuarios visualicen el estado de los switches y los puntos de acceso.

  • Realiza un seguimiento del proceso de acceso a la red de un cliente, incluida la información detallada del protocolo en la asociación, la autenticación (compatible con la autenticación 802.1X, la autenticación del portal y la autenticación de direcciones MAC) y las fases 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.

  • Correlativamente analiza clientes con una experiencia deficiente. Cuando la experiencia de un cliente se deteriora, CampusInsight identifica los KPI de correlación cuantificados basados en el algoritmo de análisis de similitud de KPI, lo que mejora de forma eficaz 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 el análisis de big data y algoritmos de aprendizaje de máquinas: conectividad, rendimiento de la interfaz aérea, itinerancia, entorno del dispositivo, capacidad del dispositivo, problemas de rendimiento y estado de la red. Los problemas incluyen fallos de autenticación, cobertura de señal débil, cliente con capacidad de doble banda prefiere 2.4G y congestión de red.

  • Apoya el aprendizaje y la línea de base dinámica que se apoya en el comportamiento de la red para predecir la tendencia de cambio y detectar excepciones mediante la comparación de datos.

  • Analiza de forma inteligente los datos notificados 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 del peso de los indicadores, impulsa una mejora continua de la mala experiencia a la buena experiencia y mejora gradualmente la calidad de la red. Puede ver la comparación de línea base 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. Le permite seleccionar diferentes horas o áreas para la comparación y el análisis y envía informes de 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 problemas, que permite que los usuarios visualicen el número de problemas en distintos dispositivos y el número de clientes afectados. Esto ayuda a los usuarios a centrarse rápidamente en los dispositivos donde y el intervalo de tiempo cuando se producen muchos problemas.

  • Admite vistas de análisis de impacto de problemas, lo que permite que los usuarios filtren los factores de impacto de varias dimensiones y profundicen capa a capa para localizar rápidamente la causa raíz del problema.

  • Analiza las causas fundamentales y proporciona sugerencias de rectificación para facilitar la rápida solución de problemas.
Características Descripción
Análisis de servicios de audio y video
  • Detecta la configuración y el desmontaje de las sesiones de audio y vídeo en tiempo real, analiza automáticamente la calidad de los flujos de audio y vídeo mediante las tecnologías eMDI y de reconocimiento, además, muestra información de las sesiones, las duraciones de mala calidad de enlace ascendente y descendente, y los valores MOS del iniciador y el respondedor de las llamadas de audio y vídeo.
    La función de rastreo de ruta de paquetes puede visualizar la ruta de tráfico, incluidos los dispositivos en ambos extremos, dispositivos intermedios y puertos por los que pasan los paquetes. Además, el análisis del modo de fallo se realiza en el camino para localizar rápida e inteligentemente el dispositivo o puerto defectuoso. A través de un análisis de correlación de mala calidad, las causas se pueden identificar rápidamente y se pueden proporcionar sugerencias de rectificación para mejorar eficazmente la eficiencia de localización de averías.
    Constraints:
  • Esta función solo es compatible con aplicaciones de audio y vídeo que utilizan señales SIP no cifradas y que son transportadas por el RTP en el escenario IPv4, por ejemplo, el teléfono de video 8950 de Huawei.
  • El análisis de servicios de audio y vídeo es compatible con los switches, y el análisis de servicios de audio es compatible con los puntos de acceso. Para obtener más información sobre los modelos, consulte la lista de especificaciones de CampusInsight.
  • Solo se admiten los switches de V200R013C00 o una versión posterior y los puntos de acceso de V200R010C00 o una versión posterior.
  • El análisis de rutas solo se admite en dispositivos en la nube. .
Características Descripción
Calibración de radio inteligente
  • Comentarios de simulación en tiempo real: CampusInsight evalúa los conflictos de canales de red inalámbrica en función de la información de radio y vecino de los dispositivos de cada planta y proporciona sugerencias de calibración. (No se admite la retroalimentación de simulación en las regiones para las que no se ha planificado ninguna planta). Real-time simulation feedback: CampusInsight evaluates wireless network channel conflicts based on the neighbor and radio information of devices on each floor and provides calibration suggestions. (Simulation feedback is not supported for regions for which no floor is planned.)

  • Calibración predictiva y visualización de ganancia posterior a la calibración de big data: CampusInsight identifica los AP y los AP periféricos con gran carga a través de algoritmos de IA basados en el big data histórico, impulsa a los dispositivos a realizar una calibración de radio diferenciada basada en los resultados de análisis de big data y muestra intuitivamente todos los registros de calibración y las ganancias de calibración. Los registros incluyen tanto la calibración de radio inteligente como los registros de calibración local.

Historias de éxito

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