Jeśli potrzebujesz pomocy, kliknij tutaj:

iMaster NCE-CampusInsight

Huawei iMaster NCE-CampusInsight, platforma inteligentnej analizy sieci, zastępuje tradycyjne monitorowanie zasobów. Zbiera dane sieciowe w czasie rzeczywistym za pomocą technologii telemetrii, uczy się zachowania sieci i identyfikuje wzorce błędów w oparciu o analizę Big Data i algorytmy uczenia maszynowego, pomagając personelowi O&M w proaktywnym wykrywaniu 85% problemów z siecią i budowaniu doskonałych usług sieciowych.

Huawei

Cechy


Cecha Opis
Wielowymiarowa wizualizacja stanu sieci i świadomość doświadczeń klienta podczas całej podróży
  • Umożliwia użytkownikom przeglądanie wielowymiarowych widoków statystyk danych opartych na różnych poziomach i regionach.

  • Umożliwia użytkownikom przeglądanie problemów z dostępem do sieci, przeciążeniem sieci, stanem urządzeń i pakietami błędów z perspektywy budynków.

  • Umożliwia wyszukiwanie użytkowników z perspektywy budynków i wyświetlanie informacji o budynkach, które użytkownicy mijają w danym okresie.

  • Umożliwia użytkownikom importowanie widoków topologii i planowanie lokalizacji AP w celu intuicyjnego przeglądania rozkładu lokalizacji uszkodzeń.

  • Umożliwia użytkownikom przeglądanie radiowej mapy cieplnej według lokalizacji AP.

  • Umożliwia użytkownikom importowanie danych planowania sieci i porównywanie danych planowania z danymi rzeczywistego działania sieci, aby wyświetlić różnice między nimi.

  • Umożliwia użytkownikom przeglądanie całej podróży, w tym tego, kogo, kiedy, z którym punktem dostępu połączyć, a także informacji o wrażeniach i problemach.

  • Obsługuje profile urządzeń i umożliwia użytkownikom przeglądanie stanu technicznego przełączników i punktów dostępu.

  • Śledzi proces dostępu klienta do sieci, w tym szczegółowe informacje o protokole przy skojarzeniu, uwierzytelnianie (obsługujące uwierzytelnianie 802.1X, uwierzytelnianie portalu i uwierzytelnianie adresu MAC) oraz fazy DHCP. Informacje o protokole obejmują wynik interakcji i czasochłonność. Jeśli interakcja nie powiedzie się, zostaną również wyświetlone przyczyny niepowodzenia.

  • Odpowiednio analizuje klientów o słabych doświadczeniach. Gdy doświadczenie klienta pogarsza się, CampusInsight identyfikuje kwantyfikowane wskaźniki korelacji w oparciu o algorytm analizy podobieństwa KPI, co skutecznie poprawia dokładność identyfikacji przyczyn źródłowych.
Automatyczna identyfikacja i proaktywne przewidywanie problemów z siecią
  • Obsługuje automatyczną identyfikację typowych problemów sieciowych w oparciu o analizę Big Data i algorytmy uczenia maszynowego: łączność, wydajność interfejsu radiowego, roaming, środowisko urządzenia, pojemność urządzenia, wydajność sieci i problemy ze stanem sieci. Problemy obejmują błąd uwierzytelniania, zasięg słabego sygnału, klient obsługujący dwa pasma preferuje 2,4 GHz i przeciążenie sieci.

  • Obsługuje uczenie się i dynamiczne rysowanie linii bazowej na podstawie zachowania sieci w celu przewidywania trendów zmian i wykrywania wyjątków poprzez porównanie danych.

  • Inteligentnie analizuje dane raportowane na drugim poziomie i tworzy system oceny stanu sieci z wielu wymiarów. CampusInsight ocenia i szereguje regiony na podstawie wag wskaźników, napędzając ciągłe doskonalenie od słabych do dobrych doświadczeń i stopniowo poprawiając jakość sieci. Możesz wyświetlić dynamiczne porównanie linii bazowych między regionem lokalnym a innymi regionami dla każdego wskaźnika. CampusInsight zapewnia powiązane wskaźniki głównych przyczyn, umożliwiając dogłębną analizę pierwotnych przyczyn. Umożliwia wybór różnych czasów lub obszarów do porównania i analizy oraz wysyła raporty o stanie sieci do administratora w czasie rzeczywistym lub okresowo pocztą elektroniczną.
Inteligentna demarkacja i analiza przyczyn problemów sieciowych
  • Obsługuje widok dystrybucji problemów, umożliwiając użytkownikom przeglądanie liczby problemów na różnych urządzeniach oraz liczby klientów, których dotyczy problem. Pomaga to użytkownikom szybko skupić się na urządzeniach, na których i przedziale czasowym występuje wiele problemów.

  • Obsługuje widoki analizy wpływu problemu, umożliwiając użytkownikom filtrowanie czynników wpływu z wielu wymiarów i analizowanie warstwy po warstwie, aby szybko zlokalizować pierwotną przyczynę problemu.

  • Analizuje przyczyny źródłowe i przedstawia sugestie naprawcze, aby pomóc w szybkim zamknięciu problemu.
Cecha Opis
Analiza usług audio i wideo
  • Wykrywa konfigurację i kończenie sesji audio i wideo w czasie rzeczywistym, automatycznie analizuje jakość strumieni audio i wideo przy użyciu technologii eMDI i uświadamiających oraz wyświetla informacje o sesji, czasy trwania złej jakości łącza w górę i w dół oraz wartości MOS inicjatora i odpowiadający na rozmowy audio i wideo.
    Funkcja śledzenia ścieżki pakietów może wizualizować ścieżkę ruchu, w tym urządzenia na obu końcach, urządzenia pośredniczące i porty, przez które przechodzą pakiety. Ponadto na ścieżce przeprowadzana jest analiza trybu błędu, aby szybko i inteligentnie zlokalizować wadliwe urządzenie lub port. Dzięki niskiej jakości analizie korelacji można szybko zidentyfikować przyczyny źródłowe i przedstawić sugestie dotyczące ich usunięcia, aby skutecznie poprawić skuteczność lokalizowania usterek.
    Ograniczenia:
  • Funkcja jest obsługiwana tylko dla aplikacji audio i wideo, które używają niezaszyfrowanej sygnalizacji SIP i są obsługiwane przez RTP w scenariuszu IPv4, na przykład HUAWEI Video Phone 8950.
  • Analiza usług audio i wideo jest obsługiwana w przypadku przełączników, a analiza usług audio jest obsługiwana w przypadku punktów dostępu. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat modeli, zobacz listę specyfikacji CampusInsight.
  • Obsługiwane są tylko przełączniki w wersji V200R013C00 lub nowszej oraz punkty dostępowe w wersji V200R010C00 lub nowszej.
  • Analiza ścieżki jest obsługiwana tylko na urządzeniach w chmurze.
Cecha Opis
Inteligentna kalibracja radiowa
  • Informacje zwrotne z symulacji w czasie rzeczywistym: CampusInsight ocenia konflikty kanałów sieci bezprzewodowej na podstawie informacji o sąsiednich i radiowych urządzeniach na każdym piętrze i dostarcza sugestie dotyczące kalibracji. (Informacje zwrotne dotyczące symulacji nie są obsługiwane w miejsach, dla których nie planuje się podłogi).

  • Kalibracja predykcyjna oparta na dużych danych i wyświetlanie wzmocnienia po kalibracji: CampusInsight identyfikuje wysoko obciążone punkty dostępowe i punkty brzegowe za pomocą algorytmów AI w oparciu o historyczne duże zbiory danych, kieruje urządzeniami do przeprowadzania zróżnicowanej kalibracji radiowej na podstawie wyników analizy dużych zbiorów danych i intuicyjnie wyświetla całą kalibrację zapisy i zyski kalibracyjne. Zapisy obejmują zarówno inteligentną kalibrację radiową, jak i lokalne zapisy kalibracji.

Dla partnerów

Jeśli jesteś już partnerem, kliknij tutaj, aby uzyskać więcej materiałów marketingowych.
Kliknij tutaj,  aby odwiedzić strefę partnerską w celu sprawdzenia statusu zapytania, zarządzania zamówieniami, uzyskania wsparcia lub dodatkowych informacji o partnerach Huawei.