iMaster NCE-CampusInsight

• Permite que los administradores visualicen las estadísticas de los datos en múltiples dimensiones basado en distintas regiones y niveles.
• Permite que los administradores visualicen los problemas sobre el acceso de redes, la congestión de las redes, el estado de los dispositivos y errores en los paquetes desde la perspectiva de las estructuras.
• Se puede buscar a los usuarios de la red basado en edificios, mostrando información sobre los edificios por los que pasaron los usuarios en un periodo específico de tiempo.
• Permite que los administradores importen vistas de la topología y planeen las locaciones de los puntos de acceso para ver de manera intuitiva la distribución de la locación de fallos.
• Permite que los administradores visualicen el mapa de calor de radio por locación de puntos de acceso.
• Permite que los administradores importen los datos de planeación de las redes para que se comparen con los datos de red reales, para mostrar las diferencias entre ellos.
• Muestra los resultados del análisis de espectro basado en los puntos de acceso, incluye monitore de estado de todo el canal, fuentes de interferencia de Wi-FI y fuentes de interferencia ajenas a Wi-Fi.
• Genera informes de pruebas de marcación para comparar redes de varios proveedores en tiempo real y permite a los administradores conocer de forma intuitiva la experiencia de la red Wi-Fi mediante pruebas de marcación en aplicaciones.
• Ayuda a que los administradores visualicen la experiencia de toda la trayectoria, incluso quién, cuándo y qué AP conectar, experiencias y problemas.
• Admite perfiles de dispositivos y ayuda a que los administradores visualicen el estado de los switches y los puntos de acceso.
• Rastrea el proceso de acceso a la red de un cliente, incluso información detallada del protocolo en las fases de asociación, autenticación (compatible con 802.1X, portal y dirección MAC) y DHCP. La información de protocolo incluye el resultado de la interacción y el tiempo utilizado. Si la interacción falla, también se muestran las causas del fallo.
• Analiza correlativamente a los usuarios de la red con mala experiencia. Cuando la experiencia de un usuario se deteriora, CampusInsight identifica KPI de correlación cuantificados basados en el algoritmo de análisis de similitud de KPI, lo que mejora eficazmente la precisión de la identificación de la causa raíz.

• Admite la identificación automática de problemas de red comunes basados en análisis de big data y algoritmos de aprendizaje automático (ML): conectividad, rendimiento de la interfaz aérea, itinerancia, entorno del dispositivo, capacidad del dispositivo, rendimiento de la red y problemas de estado de la red. Los problemas incluyen fallos de autenticación, cobertura de señal débil, clientes con capacidad de doble banda que priorizan 2.4G y congestión de la red.
• Admite el aprendizaje y la línea de base dinámica a partir del 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 de la salud de la red desde múltiples dimensiones. CampusInsight evalúa y clasifica las regiones en función de la ponderación de los indicadores, lo que impulsa la mejora continua de la mala experiencia a la buena experiencia y mejora gradualmente la calidad de la red. Se puede ver la comparación dinámica de referencia entre la región local y otras regiones para cada indicador. CampusInsight proporciona indicadores de causa raíz asociados, lo que permite un análisis en profundidad de la causa raíz. Se pueden seleccionar distintas horas o zonas para la comparación y el análisis, y los informes de salud de la red se envían a los administradores en tiempo real o periódicamente por correo electrónico.

• La vista de distribución de incidencias permite a los administradores ver el número de incidencias en diferentes dispositivos y el número de clientes afectados. Esto ayuda a los administradores a centrarse rápidamente en los dispositivos afectados y en el intervalo de tiempo en el que se producen muchos problemas.
• La vista de análisis del impacto de los problemas permite a los administradores filtrar los factores de impacto a partir de múltiples dimensiones y desglosar capa por capa para localizar rápidamente la causa raíz del problema.
• Analiza las causas profundas y proporciona sugerencias de rectificación para ayudar a cerrar rápidamente los problemas.

• Admite diferentes capacidades de desarrollo secundario en función de las características de los datos. Tres tipos de interfaces pueden abrir los datos sin procesar y los datos analizados a sistemas de terceros, incluidos los sistemas de O&M de red y de servicios de TI, para ofrecer datos de análisis inteligentes más abundantes.

(1) RESTful NBI: abre los datos de recursos (dispositivo, interfaz, enlace y datos de tarjeta), los datos de estado (problemas de estado y datos de evaluación de estado) y los datos de las sesiones de terminales a sistemas externos.

(2) SNMP NBI: informa los datos de alarmas a sistemas de terceros mediante SNMP.

(3) Kafka NBI: Consume los datos recopilados por CampusInsight con telemetría por medio de los API de consumidor que proporciona Kafka.

• Información de simulación en tiempo real: CampusInsight evalúa los conflictos de canal de la red inalámbrica basándose en la información de vecinos y radio de los dispositivos de cada piso y proporciona sugerencias de calibración. (La retroalimentación de simulación no es compatible con las regiones para las que no se ha planificado ningún piso).
• Calibración predictiva basada en big data y visualización de la ganancia tras la calibración: CampusInsight identifica los AP y los AP de borde altamente cargados mediante algoritmos de IA basados en big data históricos, impulsa los dispositivos para que realicen una calibración de radio diferenciada basada en los resultados del análisis de big data y muestra de forma intuitiva 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.

• Identifica con precisión más de 1000 aplicaciones principales mediante la identificación de aplicaciones, incluidas Zoom, Microsoft Teams, DingTalk y WeChat.
• Identifica las aplicaciones definidas por el administrador.
• Analiza el tráfico de aplicaciones en toda la red y el número de usuarios en función de las aplicaciones y muestra el uso de aplicaciones de cada usuario en la página de viaje del cliente.
• Recopila estadísticas sobre el tráfico de aplicaciones a partir de dimensiones de interfaces, dispositivos y hosts.

Restricciones:

• Las aplicaciones RTP y TCP no cifradas son compatibles en escenarios IPv4.
• Se admiten switches y controladores de acceso (AC) (excluidos los AC nativos) de V200R020C10 y versiones posteriores. Además, esta versión sólo admite escenarios de reenvío de túneles AC, y la identificación de aplicaciones o NetStream debe estar activada en los dispositivos. Para obtener más información sobre las especificaciones, consulte la herramienta de consulta de especificaciones de CampusInsight.

• Utiliza tecnología eMDI exclusiva y algoritmos de IA para detectar la calidad de las aplicaciones principales en tiempo real e identificar las aplicaciones de baja calidad de servicio.
• Utiliza iPCA 2.0 para implementar la medición de la calidad de la red basada en flujos de servicio reales y mostrar la ruta de los flujos de servicio en tiempo real, incluidos los dispositivos de ambos extremos y los dispositivos y puertos por los que pasa cada flujo de servicio; realiza análisis de modo de fallo en las rutas para localizar de forma inteligente los dispositivos o puertos defectuosos en un breve periodo de tiempo.

Restricciones:

• Las aplicaciones RTP y TCP no cifradas se admiten en escenarios IPv4.
• Se admiten switches, AC (excepto AC nativos) y AP de V200R020C10 y versiones posteriores, y eMDI e iPCA 2.0 deben estar activados en los dispositivos. Para obtener más información sobre las especificaciones, consulte la herramienta de consulta de especificaciones CampusInsight.

• Muestra el mapa térmico de la distribución de clientes basado en el periodo de tiempo especificado.
• Permite a los usuarios ver las ubicaciones de todos los terminales con Wi-Fi activado, la ubicación de un único usuario y las rutas disponibles en un periodo especificado.
• Hace anónimas las direcciones MAC de las terminales.
• Localiza fuentes de interferencia Wi-Fi y no Wi-Fi, incluida la identificación y visualización de las ubicaciones de las fuentes de interferencia.
• Admite el análisis de locación de usuarios de Wi-Fi, incluso estadísticas nuevas y antiguas de detección de usuarios, distribución de frecuencia, distribución de duración de detección, índice de captura de usuarios y proporción de usuarios asociados.

Restricciones:

• Sólo se admiten posicionamientos de red basados en RSSI de Wi-Fi.
• Sólo se admite posicionamiento inalámbrico para interiores.
• Precisión de posicionamiento: < 10 m, precisión del 60% (escaneo de radio independiente), precisión del 50% (escaneo de radio no independiente); retraso de posicionamiento: < 20s
• Los datos de posicionamiento inalámbrico se pueden almacenar por un máximo de siete días.