如何实现网络问题的早期检测

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更早地发现网络问题

网络运维团队需要尽早发现影响服务的问题,以便在用户受到影响之前将其隔离并解决。这需要对网络性能进行端到端的监控:将来自多个地点和域的关键绩效指标(KPI)进行关联分析,以确定某一状况是局部问题还是更广泛事件的一部分,随后确认问题、定位受影响的网络段并找出根本原因。 对于反复出现的问题,工程师希望捕捉导致服务中断前的KPI模式,并将其用于自动化检测。

在许多服务提供商中,团队按网络分段组织,依赖于仅提供狭窄、局部视图且无法关联全网数据的独立工具。工程师仅分析自身负责的领域,从而忽略了不同区域问题之间的关联,导致全系统范围的问题在升级为服务中断前始终未能被发现。 此时,解决问题需要数十名工程师参与,开展大规模的应急指挥室行动。人员精简以及多重优先事项(例如在维护4G的同时部署5G)的冲突,使得人工监控和排查的余地微乎其微。团队需要的是经过关联分析且可采取行动的警报,而不是原始指标和故障信息,同时还需要一种能够自动检测已知故障状况的方法。

早期网络检测解决方案

是德科技 VisionWorks 服务保障平台提供端到端主动测试,并关联来自多个网络位置和来源的数据,以快速定位问题。VisionWorks 不再仅提供原始指标和故障信息,而是提供可操作的警报:它对端到端网络进行测试,确认问题,深入分析确切的位置和原因,并提供建议的后续步骤。 团队与是德科技专家合作,识别出反映最常见问题的关键绩效指标(KPI),并构建进阶 KPI和特征签名,从而实现检测、测试和报告的自动化。智能告警系统可跟踪网络各段中多个并行变量。在某一级运营商处,VisionWorks是首批检测到持续数天的全国性网络中断的系统之一,并在用户受到影响前约八小时就揭示了相关KPI指标。 基于这些指标构建的特征集,如今仅需少数几名工程师即可解决此前需要多达60名工程师才能处理的问题。

参见“早期网络问题检测解决方案”的框图

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