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    基于AI的智能运维解决方案.pptx 11页

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    基于AI的智能运维,保障高品质用户体验 基于AI的智能运维解决方案 园区网络运维的智能化发展 数据采集 采集数据越多样 化,AI就越聪明 2 分析数据并提供 可操作的可视化 数据可视化分析 机器学习 将所有数据收集和 分析转化为有意义 的洞察或行动 虚拟智能助手 结合领域知识提供 预测性分析及修复 的可操作建议 网络自治自愈 华为IT数字化转型面临的挑战 华为IT 园区网络问题统计 Top问题 描述 占比 接入问题 Wi-Fi上线,如关联、认证、地址分配问题, 覆盖问题 37% DNS问题、广域线路等问题 应用稳定性 问题 网络卡顿、eSpace语音质量不佳等,AP频繁 上线 31% 有线问题 AP无法上线、IP冲突等 19% 设备性能 AC设备CPU高、AP性能问题 8% 170+国家 20+运营中心 650办公区 18万员工 故障难定位 用户体验难感知 149万合同 600+业务应用 3 CampusInsight园区网络分析器 园区网络 大数据分析 业务可视 用户大数据 应用大数据 事件数据 KPI 数据 流数据 Telemetry AI 引擎 机器学习算法 机器学习框架 APIs … 分支n 分支1 网页 CloudAPP 分支2 4 动态秒级抓取全网数据,每用户每应用每时刻 全方位透视,快速发现问题 基于AI识别85%以上故障根因 基于历史数据及AI算法库生成动态基线,并 自动识别85%以上异常及故障根因 基于AI的园区网络智能运维 CampusInsight 三大亮点 园区有线无线业务端到端体验可视 故障响应周期从小时降至几分钟 自动给出优化建议,联合控制器及优化算法, 自动生成优化策略,实现修复闭环 连接失败 视频会议卡顿 体验驱 动调优 Telemetry 秒级抓取数据 无线控制器 自动完 成修复 端到端体验可视 CampusInsight 只需几分钟 Netconf/Yang 自动下发 + AI 出了什么问题? 漫游中断 无线投屏卡顿 问题出在哪里? 如何快速修复问题? 故障识别率 精准保障用户体验 Telemetry 1.每时刻:基于Telemetry技术, 秒级数据采集 2.每用户:记录用户行为、日志 和性能指标,绘制用户画像 3.多维度:基于大数据平台,采 集用户、射频、AP、日志等多 维度数据 多维度大数据 可视化呈现 Insight 1.接入分析&性能体验:分析无 线用户发生的连接问题以及性 能体验问题 2.问题识别:识别连接类、空口 性能类、漫游类、设备类问题 3.用户&网络画像:用户旅程回 放,AP详情分析 Analysis 1.故障模式:基于数据挖掘,分 析特征,识别故障模式 2.智能算法: Wi-Fi网络运维专 家系统,机器学习训练模型 3.动态学习:基于历史数据,分 析数据特征,持续学习优化 机器学习 UseCase:无线同频干扰问题主动修复闭环 用户A卡顿 用户B正常 2.4GHz Ch-1 5GHz Ch-161 IT人员被动响应,远程诊断无效 专业人员利用专业工具现场定位,人工分 析,费时费力 人工配置修复命令,易出错 问题现象 被动响应,专业人员定位,1小时解决 主动分析,基于AI识别根因,几分钟内修复 应用 端到端业务可视, 快速找到问题AP 基于AI动态基线 自动识别根因 主动给出优化 建议 干扰超过80% 建议调优 自动生成优化策 干扰降低 略,基于调优算 法自动修复 有问题的AP 出了什么问题 2.4GHz Ch-6 2.4GHz Ch-1 各类Use case分析 Patented slot- coupled antenna: 1 PoE Out port connects to 2 APs in cascading 30% mode. 优于Benchmark 不影响用户体验 差于Benchmark 影响用户体验 高信道利用率问题分析 --Benchmark:基于历史数据学习,关联分析信道利用率对 用户体验指标(时延、丢包率)的影响,动态建立Benchmark; 每用户每时刻全旅途体验可视 管理对象是最终用户体验,而非设备本身:每个设 备都作为传感器,来保障最终用户的体验。 准实时:精准回放用户接入Wi-Fi网络的整个旅程。 --基于大数据:秒级采集,千万量级用户数据每日; --过程回放:谁,何时,接入哪个AP,体验如何,遇 到什么问题。 非5G优先问题分析 覆盖问题是一类典型的无线网络问题。通过分析最终用 户的RSSI模式和AP的趋势来检测覆盖问题。 --数据集去噪是基础:去除 “只支持2.4G的、休眠的、 短时接入的”终端和“仅发射2.4G、用户数很少” 的AP; --运用AI算法自动识别:基于故障特征库在秒级采集的 大数据仓库中自动比对、挖掘,识别异常数据

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