iMaster NCE-CampusInsight

• 管理者は、さまざまなレベルや地域に基づく多次元のデータ統計を表示できます。
• 管理者は、ネットワークアクセス、ネットワーク輻輳、デバイスステータス、エラーパケットに関する問題を建物の視点から表示できます。
• 建物からネットワークユーザーを検索し、指定された期間にユーザーが通過した建物の情報を表示することができます。
• 管理者は、トポロジービューをインポートしてAPロケーションを計画し、障害位置の分布を直感的に表示できます。
• 管理者は、APロケーション別に無線ヒートマップを表示できます。
• 管理者は、ネットワークプランニングデータをインポートして、実際のネットワークデータと比較し、差異を表示できます。
• フルチャネルステータスモニタリング、Wi-Fi 干渉源、非Wi-Fi干渉源を含む、APに基づくスペクトル解析結果を表示します。
• マルチベンダーネットワーク比較のためのダイヤリングテストレポートをリアルタイムで生成し、管理者がアプリでのダイヤリングテストを通じて Wi-Fiネットワーク体験を直感的に知ることができます。
• 管理者は、誰が、いつ、どの APに接続し、体験し、問題が発生したかなど、完全なジャーニーエクスペリエンスを表示できます。
• デバイスプロファイルをサポートし、管理者がスイッチとAPの健全性ステータスを表示できるようにします。
• アソシエーション、認証（802.1X、ポータル、MAC アドレスをサポート）、 DHCPフェーズでの詳細なプロトコル情報を含む、クライアントのネットワークアクセスプロセスをトレースします。プロトコル情報には、相互作用の結果と使用時間が含まれます。相互作用が失敗した場合は、失敗の原因も表示されます。
• 低品質のネットワーク体験をしているユーザーを相関的に分析します。ユーザーの体験が低下した場合、CampusInsightはKPI類似性分析アルゴリズムに基づいて定量化された相関KPIを特定し、根本原因の特定精度を効果的に向上させます。

• ビッグデータ解析とMLアルゴリズムに基づく一般的なネットワーク問題の自動識別をサポート: 接続性、エアインターフェイスパフォーマンス、ローミング、デバイス環境、デバイス容量、ネットワークパフォーマンス、ネットワークステータスの問題。問題には、認証の失敗、弱い信号のカバレッジ、2.4Gを優先するデュアルバンド対応クライアント、ネットワークの輻輳などが含まれます。
• ネットワーク動作の学習と動的ベースライン描画をサポートし、データ比較を通じて変化傾向を予測し、例外を検出します。
• 第2レベルで報告されたデータをインテリジェントに分析し、多次元的なネットワーク健全性評価システムを確立します。CampusInsightは指標の重みに基づいて地域を評価しランク付けすることで、悪い経験から良い経験への継続的な改善を促し、ネットワークの質を徐々に向上させます。各指標について、ローカル地域と他の地域との動的なベースライン比較を見ることができます。CampusInsightは関連する根本原因指標を提供し、詳細な根本原因分析を可能にします。異なる時間または地域を選択して比較・分析することができ、ネットワークの健全性レポートはリアルタイムまたは定期的に電子メールで管理者に送信されます。

• 問題分布ビューにより、管理者は異なるデバイス上の問題数と影響を受けたクライアント数を表示できます。これにより、管理者は影響を受けるデバイスと、多くの問題が発生する時間帯にすばやく焦点を絞ることができます。
• 問題の影響分析ビューでは、管理者は複数の次元から影響要因をフィルタリングし、レイヤごとにドリルダウンして問題の根本原因を迅速に特定できます。
• 根本原因を分析し、修正案を提供することで、問題の迅速な解決を支援します。

• データ特性により異なる二次開発機能をサポート。3種類のインターフェースにより、生データと分析データをネットワークO&MやITサービスシステムなどのサードパーティシステムに開放し、より豊富なインテリジェント分析データを提供します。

(1) RESTful NBI: リソースデータ（デバイス、インターフェース、リンク、ボードデータ）、健全性データ（健全性の問題、評価データ）、端末セッションデータを外部システムに開放します。

(2) SNMP NBI: SNMP経由でサードパーティシステムにアラームデータを報告します。

(3) Kafka NBI: Kafkaが提供するコンシューマAPIを通じて、CampusInsightがテレメトリを使用して収集したデータを使います。

• リアルタイムのシミュレーションフィードバック: リアルタイムのシミュレーションフィードバック CampusInsightは、各フロアのデバイスの近隣情報と無線情報に基づいて無線ネットワークのチャネル競合を評価し、校正提案を提供します。（シミュレーションフィードバックは、フロアが計画されていない領域ではサポートされていません）。
• ッグデータを活用した予測キャリブレーションとキャリブレーション後のゲイン表示: CampusInsightは、過去のビッグデータに基づくAIアルゴリズムによって高負荷のAPとエッジAPを特定し、ビッグデータ分析結果に基づいて差別化された無線キャリブレーションを実行するようにデバイスを駆動し、すべてのキャリブレーション記録とキャリブレーションゲインを直感的に表示します。この記録には、インテリジェント無線キャリブレーションとローカルキャリブレーションの両方の記録が含まれます。

• アプリケーション識別により、Zoom、Microsoft Teams、DingTalk、WeChat など、1000 を超える主流アプリケーションを正確に識別します。
• 管理者定義のアプリケーションを識別します。
• アプリケーションに基づいてネットワーク全体のアプリケーショントラフィックとユーザー数を分析し、各ユーザーのアプリケーション使用状況をクライアントジャーニーページに表示します。
• インターフェース、デバイス、ホストのディメンションからアプリケーショントラフィックの統計を収集します。

制約事項:

• IPv4シナリオでは、非暗号化RTPおよびTCPアプリケーションがサポートされます。
• V200R020C10以降のバージョンのスイッチおよびAC（ネイティブACを除く）がサポートされます。また、このバージョンは AC トンネル転送シナリオのみをサポートし、デバイスでアプリケーション識別または NetStream が有効になっている必要があります。仕様の詳細については、CampusInsight仕様照会ツールを参照してください。

• 独自のeMDIテクノロジーとAIアルゴリズムを使用して、主流アプリケーションの品質をリアルタイムで検出し、QoEの低いアプリケーションを特定します。
• iPCA 2.0を使用して、実際のサービスフローに基づいてネットワーク品質測定を実施し、両端のデバイス、各サービスフローが通過するデバイスやポートを含むサービスフローのパスをリアルタイムで表示します。パス上でフォールトモード解析を実行し、短時間で障害のあるデバイスやポートをインテリジェントに特定します。

制約事項:

• IPv4シナリオでは、非暗号化RTPおよびTCPアプリケーションがサポートされます。
• V200R020C10以降のバージョンのスイッチ、AC（ネイティブACを除く）、およびAPがサポートされ、デバイスでeMDIおよびiPCA 2.0が有効になっている必要があります。仕様の詳細については、CampusInsight仕様照会ツールを参照してください。

• 指定した時間帯のクライアント分布ヒートマップを表示します。
• Wi-Fiが有効な全端末の位置、単一ユーザーの位置、指定期間内の利用可能なパスを表示できます。
• 端末のMACアドレスを匿名化します。
• Wi-Fiおよび非Wi-Fi干渉源を特定し、干渉源の位置を表示します。
• 新旧ユーザー検出統計、頻度分布、検出期間分布、ユーザー捕捉率、関連ユーザー比率など、Wi-Fiユーザーの位置解析をサポートします。

制約事項:

• Wi-Fi RSSIベースのネットワーク測位のみサポート。
• 屋内無線測位のみサポート。
• 測位精度 < 10m、60%精度（独立無線スキャン）、50%精度（非独立無線スキャン）、測位遅延： < 20秒
• 無線測位データは最大7日間保存できます。