iMaster NCE-CampusInsight
发布时间：2022-09-07 16:19:31点击量：
华为iMaster
NCE-CampusInsight园区网络分析器，颠覆传统聚焦资源状态的监控方式，通过Telemetry技术实时采集网络数据，利用大数据分析、机器学习算法学习网络行为并识别故障模式，帮助运维人员主动发现85%的网络问题，打造卓越的网络服务保障体验。
特性与描述
| 特性 | 描述 |
| 网络多维状态可视，用户全旅程体验感知 | - 支持基于分级区域查看多维度数据统计视图
- 支持按照楼宇视角查看网络接入问题、网络拥塞问题、设备状态问题、网络误包问题
- 支持基于楼宇视角进行用户检索，呈现用户一段时间内经过的楼宇信息
- 支持导入拓扑图和规划AP点位，直观查看故障基于位置的分布情况
- 基于AP点位查看射频热图
- 基于网规导入规划数据，并与实际网络运行数据做对比，呈现规划与实际运行的差异性
- 支持设备画像，查看交换机和AP的健康度
- 支持基于AP呈现频谱分析情况，包括全信道状态监测、Wi-Fi干扰源及非Wi-Fi干扰源
- 支持通过终端APP拨测直观了解Wi-Fi网络体验优劣，实时生成多厂商网络对比拨测报告
- 支持用户全旅程体验可视，查看谁、何时、连接至哪个AP、体验如何、发生了什么问题
- 支持查看单个用户接入网络的过程回放，包含关联、认证（支持802.1x认证、Portal认证、MAC认证、HACA认证及PSK认证方式）、DHCP三个阶段的协议细化信息，包括交互结果及耗时，如果失败的话呈现具体失败原因
- 支持质差用户的相关性分析：当用户体验变差时，通过KPI相似度分析算法，识别出量化的相关性指标，有效提升问题根因识别准确率
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| 网络问题自动识别，主动预测 | - 支持基于大数据分析和机器学习算法，自动识别常见网络问题：连接类、空口性能类、漫游类，以及设备环境、设备容量、网络性能和网络状态问题，包括认证失败、弱信号覆盖、非5G优先、网络拥塞等
- 支持基于动态基线的异常检测，在网络质量劣化早期识别异常
- 支持对秒级上报的数据智能分析，从多个维度建立网络健康度评估体系。通过指标权重综合评估给出区域排名，驱动体验从“差”到“好”的持续改进，逐步提升整网质量。每个指标都可以看到本区域和整体区域动态基线的对比情况，并给出关联根因指标的雷达图，深入根因分析。除了可以选择不同时间或不同区域的对比分析，还可以实时或定时通过邮件向管理员发送网络健康度分析报告。
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| 网络问题智能定界，分析根因 | - 支持问题分布视图，查看不同设备的问题发生次数和受影响人数，快速聚焦问题高发设备和问题高发时段。
- 支持问题受影响分析视图，通过多维度关联分析，快速故障定界，层层钻取问题根因。
- 支持基于规则引擎的精准根因分析与修复建议，快速问题闭环。
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| 开放的北向API接口，提供丰富的智能分析数据 | - 支持根据数据特点提供不同的二次开发能力，通过3类接口可以将原始数据及分析后的数据全面开放给第三方的系统，包括网络运维系统、IT业务系统等，提供更为丰富的智能分析数据。
（1）Restful API北向：对外开放资源数据（设备、接口、链路和单板）、健康度数据（健康度问题、健康度评估）和终端会话数据。 （2）SNMP北向：基于SNMP协议向第三方系统上报告警数据。 （3）Kafka北向：通过Kafka提供的Consumer API从Kafka中消费CampusInsight采集的Telemetry数据。 |
