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Elimine el ruido (sobreinformación): Evaluando la Experiencia del usuario final en redes de datos

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Con tantos indicadores (KPI) y métricas dedicados a monitorear la seguridad y el rendimiento en redes, nubes, clientes y aplicaciones, es evidente que todo esto dificulta la tarea de los responsables de SecOps y NetOps, al tener que lidiar con esta sobreinformación y lo demandante que resulta sacarle provecho a tanto ruido. 

VIAVI Solutions adopta un enfoque diferente para eliminar el ruido y facilitar la tarea de los ingenieros en la resolución de problemas. Un ejemplo de esto en la solución Observer es el puntaje de la experiencia del usuario final (EUE), desarrollado con aprendizaje automático o, como lo describe Gartner: Inteligencia artificial para operaciones de IT (AIOps).

Los equipos de operaciones necesitan comprender rápidamente qué usuarios se ven afectados negativamente por servicios degradados y, lo que es más importante, dónde reside la causa raíz del problema. Pero, no necesitan un exceso de indicadores rojos con falsos positivos intermitentes (también conocidos como “ruido”), ni tampoco dudas continuas sobre ausencia de problemas reales de servicio (falsos negativos). Aquí es donde el puntaje EUE del Observer es de ayuda 

El puntaje EUE analiza cada conversación de la red en tiempo real aprovechando análisis sofisticados, aprendiendo automáticamente las características únicas de su entorno, ajustando los puntajes para reflejar lo que está experimentando el usuario real. Los problemas reales se detectan instantáneamente y se silencia el ruido. Para mostrar cómo la evaluación de la puntuación EUE mejora cuando el aprendizaje automático se utiliza en una aplicación y un entorno de IT, veamos un ejemplo. 

La función de aprendizaje automático se desactivó temporalmente en la captura de pantalla siguiente para ilustrar la puntuación EUE sin aprendizaje automático. En la segunda imagen, el aprendizaje automático se ha activado para proporcionar una vista más precisa de la experiencia del usuario.

La figura 1 ilustra una conversación encriptada con una puntuación EUE de 3.0 (crítica) y una indicación de problema de dominio vinculada al servidor. Es importante tener en cuenta que, los algoritmos de puntuación EUE final no requieren acceso a los datos de carga útil cifrados. El diagrama de escalera asociado a la derecha es una visualización detallada de las conversaciones. Tras realizar un análisis más detallado de las condiciones específicas de este entorno de aplicación, los problemas de rendimiento no afectaron la experiencia del usuario en el grado que indica la puntuación en la figura. Si bien la puntuación debería haber reflejado un rendimiento degradado, no merecía una puntuación crítica (falso positivo). En la Figura 2, se ha activado el aprendizaje automático y se evalúa con precisión el impacto de la degradación del rendimiento en la experiencia del usuario.

Figura 1 – Puntaje EUE sin aprendizaje automático
Figura 1 – Puntaje EUE sin aprendizaje automático

Esta captura de pantalla muestra la misma transacción de la figura 1, pero puntuada utilizando aprendizaje automático. En este caso, el algoritmo “aprendió” automáticamente (de esta conversación y de conversaciones anteriores) que el comportamiento de la aplicación observado representaba solo una degradación menor en la experiencia del usuario en el mundo real (de una puntuación “perfecta” de 10 a 8,1). Probablemente fue imperceptible por el usuario. Una puntuación de 8.1 no es perfecta, pero no es un problema crítico que requiera una acción inmediata. ¡Adiós falsas alarmas! Conclusión clave: los equipos de operaciones de hoy deben ser eficientes y mostrar efectividad en los resultados finales. Para lograr esto, necesitan respuestas concluyentes: 

  • ¿Hay problemas en la red, en el servidor o en la aplicación? 
  • ¿Dónde está localizado? 
  • ¿Cuál es la resolución?

Figura 2 – Puntaje EUE utilizando aprendizaje automático
Figura 2 – Puntaje EUE utilizando aprendizaje automático

Este puntaje no queda limitado a transacciones puntuales sino que permite además, aislar los problemas en los 4 dominios principales: servidor, cliente, aplicación y red, para derivarlo a los grupos de trabajo adecuados.

Adicionalmente la interfaz APEX de Observer, de la Figura 3, permite visualizar una puntuación para los sitios físicos, con la ayuda de un mapa georeferenciado. También la tendencia de los servicios, aplicaciones o dispositivos de la red.

La solución Observer no solo es útil para el diagnóstico de la red instalada, sino también para evaluar nuevos despliegues de servicios, aplicaciones, plataformas y cualquier sistema que trabaje sobre la red.

Figura 3 – Observer Apex con indicadores de tendencias, mapas y puntajes EUE
Figura 3 – Observer Apex con indicadores de tendencias, mapas y puntajes EUE

 

Esto es lo que ofrece el puntaje de Experiencia de Usuario Final de Observer; visibilidad de problemas reales y cómo resolverlos. Millones de conversaciones de red se pueden analizar y puntuar automáticamente, concentrando a los equipos de operaciones SOLAMENTE en aquellas transacciones donde hay un problema. ¿Por qué distraerse con el ruido cuando puede detenerlo? Obtenga más información sobre la EUE Score en este resumen de la solución. Luego, comuníquese con TECNOUS, Elite partner de VIAVI, para obtener una demostración de la experiencia del usuario final en su propia red. 

[1] Lerner, Andrew. (2017, August 9). AIOps Platforms [Gartner Blog Network]. Retrieved 2019, April 3, from https://blogs.gartner.com/andrew-lerner/2017/08/09/aiops-platforms/

 

https://www.viavisolutions.com/en-us/literature/end-user-experience-score-brochures-en.pdf

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DSS. Herramienta para despliegue de 5G

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5G tiene como objetivo proporcionar gigabits de rendimiento, conexiones de baja latencia altamente confiables para la automatización industrial y otras aplicaciones sensibles al tiempo. Sin embargo, para cumplir, las redes 5G requieren una cobertura 5G ubicua y sin interrupciones. El gran desafío es la disponibilidad y el tipo de espectro de RF. Los estándares 5G, a partir de la versión 15, admiten espectros tanto en las bandas sub-seis GHz como en ondas milimétricas. Sin embargo, para ofrecer gigabits de rendimiento, se necesitan grandes trozos de espectro de RF, la mayoría de los cuales están disponibles en ondas milimétricas. Desafiante, la pérdida de espacio libre de RF aumenta con la frecuencia de operación.

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¿Qué es la aviónica y cómo se aplica en la aviación comercial?

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Es la aplicación de la electrónica a la aviación o a los sistemas de las aeronaves, es decir, todos aquellos sistemas electrónicos, tanto en sistemas de comunicación como indicadores y sus elementos de manejo.  La aviónica surgió en los años 70, de la necesidad de mejorar la aviación militar y pronto se extendió a la aviación comercial. De hecho en la aviación militar se destina un 80% del presupuesto de la fabricación de un avión a la aviónica, y eso es mucho. En la aviación comercial, la necesidad de mejorar la gestión de la navegación en el espacio aéreo, con nuevos sistema de guiado y navegación, así como controlar de manera segura las aeronaves han sido el motor de la evolución de la aviónica.

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Nodo para redes HFC/CATV Technetix

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El nodo de Technetix permite un rápido y ágil despliegue y mantenimiento en campo. La configuración por software (sin el uso de insertables), y su bajo consumo de energía, lo hacen el dispositivo ideal para las crecientes demandas en los servicios de datos

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Mediciones OTDR en redes FTTH – PON desbalanceadas

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Introducción

A partir del auge de las redes de fibra ópticas hacia el hogar, las cuales se enfocan en conectar un punto central con múltiples suscriptores mediante fibra óptica,se comienza a utilizar a los splitters o divisores ópticos como forma de “dividir “ o repartir la señal óptica de una entrada a varias salidas para alcanzar mayor número de abonados.
Ademas de tener múltiples salidas, dichos elementos tienen la posibilidad de repartir la potencia de forma distinta, lo cual puede presentar distintas características a la hora de implementarlos en una red óptica. Estas diferencias dan lugar a nuevos desafíos en la medición con OTDR.

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Escenarios de verificación de multi servicios Ethernet, según MEF

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Breve reseña histórica:

Hace unos 15 años presenciamos el advenimiento de MEF (Metro Ethernet Forum)  el cual realizó un progresivo trabajo de ordenación y normalización, de las técnicas de servicios de transporte de datos, basados en el protocolo Ethernet. Pasaron ya varios años, y actualmente  disponemos de un compendio acabado de normas que definen lo que se conoce como “Servicios de Carrier Ethernet”.

MEF ha definido a Carrier Ethernet como “un servicio y red ubicuo, estandarizado y de clase portadora,con cincoatributos centrales, que lo distinguen de la conocida Ethernet basada en LAN: Servicios Estandarizados + Escalables + Fiables + Gestionables + Definidos en Calidad de Servicio.

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SUMITOMO QH201 FTTx

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Fusionadora de fibra óptica de tamaño reducido para proyectos de FTTx. En este caso la vemos en acción para armado de patchcords/ conectorizado en sitio. SUMITOMO QH201

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JDSU FiberChekMOBILE

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JDSU FiberCheckMOBILE es una aplicación sin cargo para teléfonos Android que permite utilizar el microscopio óptico JDSU P5000i, el power meter MP-60 y generar reportes en sitio

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