Como as tags de metadados conseguem que seus dados de desempenho de rede funcionem com mais firmeza e inteligência

Pela Sra. Mónica Aguado

Você precisa melhorar a eficiência da rede, aperfeiçoar as operações e oferecer uma melhor experiência ao cliente? Dê uma olhada nos dados de desempenho gerados pela sua rede, seus serviços e aplicativos.

Escondido nos dados de desempenho gerados pela sua rede, seus serviços e aplicativos fica o combustível necessário para melhorar a eficiência da rede, aperfeiçoar as operações e oferecer uma melhor experiência ao cliente. Nesses dados você encontra um valor inexplorado.

Primeiro, para obter informações de analytics, você precisa de dados de alta qualidade. Isso significa garantir que os dados sejam coletados de maneira oportuna e confiável. Os dados também devem ser limpos, precisos e entregues em um formato padrão e utilizável.

Os dados de monitoramento de desempenho ativo são baseados no Protocolo Bidirecional de Medição Ativa (TWAMP), uma medida baseada nos padrões RFC-5357 que permite o monitoramento contínuo por meio de redes heterogêneas. Possui vários recursos vantajosos, resumidos da seguinte forma:

Característica Benefício
Monitoramento de desempenho contínuo e ativo Mede o caminho de tráfego “real” sem falhas
Baseado em  padrões Mede redes de múltiplos provedores
Customização do tráfego monitorado Medidada classe de serviço (CoS), tamanho dos pacotes e  frequência
Protocolo de Nível 3 flexível Mapea a qualidade de serviço (QoS) por serviço
Timestamp de horas exato capturado na entrada / saída da porta Nenhuma dependência da carga da CPU

 

Como a Skylight da Accedian usa o TWAMP

A solução de monitoramento de desempenho de rede e aplicativo (NAPM) da Accedian – a Skylight – vai além das métricas padrão do TWAMP (atraso básico, perda de pacotes e jitter) para fornecer um amplo conjunto de KPIs e medições de qualidade. Estas incluem métricas unidirecionais, reordenação de pacotes, duplicação, burst de perda de pacotes, relatórios de IP ToS, pontuação média de opinião (MOS), etc. Essa granularidade e precisão ajudam a identificar problemas anteriormente invisíveis que afetam o desempenho (e a experiência do usuário).

Com a Skylight, por exemplo, as sessões podem ser medidas não apenas em intervalos de 5 e 10 segundos, mas também em intervalos de menos de um segundo para detectar microdeficiências. Para que a solução de problemas e a análise de causa raiz sejam muito mais eficazes, a frequência de amostragem pode ser aumentada para descobrir problemas, desde alguns pacotes por segundo para centenas deles.

Mas os dados revelam apenas parte do quadro.

Metadados extraem valor de sessões de dados de desempenho

Aqui está um cenário que provavelmente parece familiar: configure sessões do TWAMP para coletar KPIs precisos e granulares sobre o desempenho da sua rede. Você notará que essas medidas mostram perda de pacotes e / ou atraso e jitter excessiva. O que você faz com essas informações? Como você começa a tirar conclusões sobre o desempenho da sua rede? Como você pode dizer o que funciona bem e o que não funciona? Como são tomadas as decisões corretas para melhorar o desempenho?

Primeiro organize as informações de maneira significativa para analisá-las. Fazer isso em tempo real nos permite entender o que afeta a QoS. Analisar dados históricos é uma boa maneira de entender a causa raiz dos problemas recorrentes. O uso de metadados (um conjunto de dados que descreve e fornece informações sobre sessões de monitoramento de desempenho) o torna muito eficaz.

Os metadados são informações que você pode adicionar ou modificar dinamicamente e anexar aos dados de desempenho. Estas são algumas possibilidades:

  • Classe de serviço (voz, dados, sinalização)
  • Região (sul, norte, leste, oeste)
  • Tipo de sessões de link em uso (leased line, microondas, fibra)
  • Tecnologia (4G, 3G, DSLAM, Ethernet)
  • Informações de topologia, como roteadores atravessados

Esses metadados podem ser marcados dinamicamente em uma sessão do TWAMP importando-os por meio de APIs na plataforma de análise de desempenho do Skylight. Você também pode configurar processos automatizados para coletar novos metadados conforme eles mudam. Os relatórios podem se beneficiar disso, pois você pode criar painéis diferentes para mostrar o desempenho por região ou classe de serviço: voz sobre LTE (VoLTE), por exemplo. A interface Web da Skylight é flexível, com relatórios e visualização personalizados para suportar um grande número de usuários e fluxos de trabalho.

Depois de configurar as tags de metadados é fácil começar a analisar e filtrar dados para encontrar correlações e chegar a conclusões.

Exemplo: use tags de metadados para detectar problemas de desempenho da rede do backhaul móvel

Etapa 1: você percebe atraso e perda de pacotes em downlinks (enlaces de satélite) específicos do backhaul móvel e deseja ver primeiro se o atraso máximo está afetando todas as sessões ou apenas alguns tipos de serviço. Usando uma tag de metadados CoS é possível visualizar as sessões de voz e dados separadamente e determinar se o atraso está afetando um determinado tipo de tráfego ou todas as sessões.

Etapa 2: Em seguida você deseja determinar quais regiões são afetadas pela perda de pacotes. Com o uso de tags de metadados regionais, é possível ver diferentes regiões (no exemplo a seguir, as áreas estão na Espanha) e como o atraso e a perda de pacotes diferem de acordo com a região. Então eu poderia filtrar mais pelo VoLTE contra sessões de dados. Você também pode ver quais cidades estão enfrentando os piores atrasos de voz e / ou dados. Também é possível adicionar tags de metadados do cliente para determinar o impacto da degradação na sua experiência e nos SLA (acordos de nível de serviço de negócios).