Управление производительностью сети без тайн: ключевые показатели и современные решения

Управление производительностью сети в основном направлено на получение полезной аналитической информации о работе сети и выявление потенциальных рисков. В этой статье мы подробнее рассмотрим все ключевые показатели и современные решения в области управления производительностью сети.

Почему важно эффективное управление производительностью сети

Управление производительностью сети чрезвычайно важно для получения ценной информации о состоянии сети и предложения полезных улучшений. Оно включает в себя все необходимые мероприятия для поддержания более высокой производительности.

В первую очередь, это сбор данных по всем важным аспектам сети для оценки текущей производительности. Благодаря сбору информации становится гораздо проще выявлять проблемы, оптимизировать производительность, анализировать полученные данные и даже разрабатывать более эффективное планирование пропускной способности.

Основная роль управления производительностью заключается в предотвращении серьезных сбоев и их последствий. Именно поэтому вы можете создать проактивную среду с более высоким уровнем надежности и доступности.   

Основные компоненты управления производительностью сети

Вот основные процессы, о которых вам обязательно следует знать:

• Выявление проблем с производительностью помогает оперативно устранять неполадки, не допуская серьезных последствий.
• Отчетность и прогнозирование помогают предсказывать будущие тенденции на основе углубленного анализа.
• Ежедневные изменения эксплуатационных показателей напрямую влияют на изменения в распределении трафика.
• Планирование пропускной способности основано на исторических данных и может помочь в будущем расширении пропускной способности.

Использование показателей производительности для получения аналитической информации

Для правильного сбора показателей производительности вся информация должна надлежащим образом храниться, обрабатываться и анализироваться. Любая система мониторинга должна обеспечивать быстрый доступ ко всем основным показателям на всех устройствах. Как правило, информация должна быть сгруппирована по временным периодам, включая исторические данные и комбинацию различных показателей.

В рамках статистических параметров управления производительностью информация собирается в виде счетчиков и индикаторов. Индикатор представляет собой конкретное числовое значение, которое может меняться в зависимости от обстоятельств, например, загрузка ЦП или текущее использование памяти. Мониторинг ЦП является наиболее типичным примером индикатора, поскольку это число может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от степени его загрузки.

Счетчик — это накопительный показатель, который только увеличивается или может быть сброшен до нуля. Такие показатели могут относиться к количеству обработанных запросов или общему количеству ошибок. Это число может только увеличиваться со временем, и резкого падения количества уже обработанных запросов не произойдет.

Из стандартных методов измерения могут быть некоторые исключения. Например, при мониторинге с помощью SNMP счетчики используются для отслеживания количества отправленных/полученных пакетов и байтов. Эти значения увеличиваются и образуют накопительное значение, которое может быть чрезвычайно полезно для выявления тенденций. Конечно, трафик на интерфейсе может колебаться, но счетчики помогают измерить общий объем передаваемых данных.

Информация о производительности зависит от конкретного контекста, поэтому система управления производительностью должна предоставлять доступ к дополнительному контексту, особенно если что-то пошло не так. К дополнительному контексту можно отнести местоположение устройства, данные об устройстве, клиента, ответственного пользователя и многое другое.

К статистическим параметрам относятся такие показатели, как часы пикового трафика, средняя загрузка, процент подключений клиентов и другие. Эта информация может помочь выявить некоторые потенциальные проблемы и риски.  

Ключевые KPI NPM для мониторинга

KPI — это конкретные показатели, необходимые для оценки эффективности и результативности работы сети. Они помогают ИТ-специалистам отслеживать такие аспекты производительности, как пропускная способность, потеря пакетов, задержка и многое другое. Отслеживая эти показатели, компания может быть уверена в оптимальном функционировании сети, определять возможные будущие риски и принимать более обоснованные решения относительно некоторых улучшений.

КПЭ можно получить либо путем расчёта ряда показателей, либо непосредственно из сети. Существует множество различных KPI, за которыми следует отслеживать, и новые показатели можно создавать в зависимости от требований проекта.

Если говорить о некоторых KPI в мобильных сетях, то к ним относятся: RSRQ, RSRP, SINR и многие другие.  

Выявление и устранение замедлений в работе сети

Еще один важный процесс в управлении производительностью связан с замедлениями и другими возможными аномалиями. Это может осуществляться с использованием динамических или фиксированных пороговых значений. Когда значение показателя становится ниже или выше порогового значения, срабатывает сигнал тревоги, уведомляющий об этом.

Пороговые значения могут устанавливаться в виде фиксированного процентного значения на определённый период времени, либо может применяться динамический подход. Пороговое значение можно определить как отклонение от базового уровня. Этот базовый уровень можно установить с помощью исторических показателей.

Запуск автоматических реакций

Как только фиксируется конкретное ухудшение показателей, обычно срабатывает сигнал тревоги. Благодаря такому автоматическому реагированию ИТ-специалисты замечают, что что-то идет не по плану. Существуют различные автоматические реакции на определенные изменения.

Например, критическим событием в любом центре обработки данных является внезапный скачок температуры, о котором следует немедленно уведомить. Система должна сразу же уведомить экспертов или даже принять немедленные меры. Запуск системы отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) позволяет начать срочное охлаждение.

Прогнозирование мощностей и планирование ресурсов

Мы уже обсуждали, что управление производительностью включает в себя все действия, необходимые для поддержания инфраструктуры в состоянии, максимально приближенном к оптимальному.

Это касается различных краткосрочных или ежедневных рутинных операций, таких как наклонение антенн, замена неисправных устройств, устранение затухания оптического кабеля и выполнение других действий. Тем не менее все эти действия не принесут значительной пользы, если цифровая инфраструктура будет недостаточной.

По этой причине в ИТ-компаниях и некоторых телекоммуникационных компаниях обычно существуют подразделения стратегического планирования, которые занимаются расширением, оптимизацией и даже модернизацией инфраструктуры с целью ускорения повседневных операций и обеспечения оптимального функционирования услуг. Для достижения максимально возможного результата необходимы такие мероприятия, как планирование и управление пропускной способностью. Кроме того, крайне важно учитывать требования стандартных операций и бизнес-решений.

Регулярное внимание к пропускной способности имеет огромное значение и включает в себя следующие важные мероприятия:

• Выявление проблем с производительностью и анализ производительности с учетом исторических данных.
• Регистрация показателей производительности инфраструктуры и мониторинг производительности.
• Оптимизация имеющихся ресурсов с учётом бизнес-решений.
• Внедрение изменений в инфраструктуру для приведения её в соответствие с планами.
• Планирование расширения мощностей для удовлетворения требований, таких как внедрение новой услуги.

Как видите, управление мощностями включает множество видов деятельности, и невозможно охватить их все в одном посте. Поэтому, если вам нужна информация о планировании мощностей, ознакомьтесь с другими материалами.  

Оптимизация производительности и отчетность

Сети требуют практически ежедневного повышения эксплуатационной производительности, особенно те, которые демонстрируют динамическое поведение. ИТ-специалисты принимают решения на основе данных о производительности. Чтобы упростить процесс принятия решений, следует использовать гибкую систему отчетности, обеспечивающую доступ к необходимым данным. Вот несколько примеров мероприятий и отчетов:

• Статистика SIP-транков: предоставляет информацию об использовании SIP-транков в восходящем голосовом транке телекоммуникационной компании.
• Использование N наиболее загруженных интерфейсов: указывает, какой интерфейс используется чаще всего, что позволяет сбалансировать трафик и перераспределить нагрузку.
• Количество подключенных пользователей к точке доступа Wi-Fi: помогает в перераспределении нагрузки.
• Отчет о задержке: определяет время, необходимое для передачи информации от одной точки к другой.
• N самых высоких значений температуры в серверном помещении: предоставляет доступ к информации о температуре, что позволяет принимать решения относительно перераспределения мощности или температурной нагрузки.
• Отчет о потере пакетов: рассчитывает процент потерянных пакетов, что может указывать на проблемы, характерные для конкретной сети.
• Отчет по анализу трафика: классифицирует трафик по пункту назначения, типу и источнику.
• Отчет о главных источниках трафика: определяет пользователей и устройства, генерирующие основной трафик; эта информация имеет решающее значение для управления пропускной способностью.
• Отчет по планированию пропускной способности: предоставляет информацию о текущем использовании ресурсов и прогнозирует будущие потребности.
• Отчет об инцидентах безопасности: обнаружение вредоносного ПО или попыток несанкционированного доступа помогает обеспечить безопасность сети.

Стимулирование постоянного совершенствования процессов

Чем больше ИТ-специалисты получают аналитических данных о состоянии сети, тем точнее они могут выявлять проблемы в процедурах и процессах. Это дает возможность внедрять необходимые меры по улучшению и стимулирует постоянный пересмотр процессов.

Благодаря непрерывной отчетности можно заложить прочную основу для реализации улучшений в процедурах и процессах.

Как NPM соотносится с мониторингом сети и управлением неисправностями

NPM, а также мониторинг сети и управление неисправностями — это важные аспекты, на которых следует сосредоточиться. Работая конкретно только над одним из этих аспектов, можно упустить что-то важное. Выявление надвигающегося снижения производительности и немедленное реагирование гарантируют надлежащее и долгосрочное функционирование сервисов.

Рассмотрим один пример, чтобы вы лучше поняли, как всё работает. Допустим, имеется интернет-канал выхода со скоростью 1 Гбит/с, которым пользуется команда сотрудников. Внезапно новое облачное приложение, требующее большой пропускной способности, начинает чрезмерно загружать канал, и возникают некоторые проблемы. Теоретически с сетью всё в порядке, и все компоненты работают должным образом.

Только при правильно настроенном управлении сбоями можно определить такое снижение скорости и запустить сигнал тревоги. Именно поэтому управление производительностью так важно для выявления первопричины проблемы.

Кроме того, в хорошей системе управления производительностью заданы пороговые значения. Например, при 70 % срабатывает предупреждающая тревога, при 80 % — серьезная тревога, а при 90 % — критическая тревога. Это поможет инженерам выявить проблему гораздо раньше, чем она повлияет на реальных клиентов.

Передовые практики оптимизации производительности сети

Выбор оптимального подхода к управлению зависит от архитектуры, типа сети и характера её использования. Однако существуют некоторые общие рекомендации, применимые к большинству ситуаций:

• Определите ключевые показатели эффективности (KPI) и соответствующие метрики производительности: собрать все метрики производительности невозможно, поэтому важно ограничить их набором наиболее значимой информации.
• Консолидированный мониторинг в режиме реального времени: для обеспечения максимально эффективного управления производительностью крайне важно собирать информацию в режиме реального времени. Сбор данных включает информацию с сетевых устройств, сетевых элементов, данные, собираемые пассивными и активными датчиками, датчиками окружающей среды и т. д.
• Оповещения и пороговые значения: начните с определения базового поведения, чтобы сигнал тревоги срабатывал при получении значений показателей ниже или выше установленных пороговых значений. Отличная идея — установить пороговые значения «незначительного», «серьезного» и «критического» уровней, чтобы получать оповещения о ситуации по степени серьезности.
• Отчеты о производительности: с помощью отчетов об использовании памяти устройств N и других аналогичных отчетов можно будет выявлять и предотвращать будущие сбои.
• Регулярно обновляйте процедуры и процессы: лучшая практика заключается в чётком понимании действий, которые следует предпринять, если с производительностью что-то пойдёт не так.
• Дополнительный контекст для данных о производительности: благодаря использованию дополнительных контекстных данных можно гораздо быстрее выявить и локализовать проблему.   

Типичные препятствия в управлении производительностью сети

Даже после внедрения передовых методов, о которых мы уже рассказали, могут остаться некоторые сложности. Итак, давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем, которые могут возникнуть при внедрении системы управления производительностью.

Одна из наиболее частых проблем — установление связи между сетевыми элементами и системой управления производительностью (PMS). Еще одна распространенная проблема связана с масштабируемостью. Эта проблема связана с технологией, реализованной в системе управления производительностью (PMS).

Еще одна сложность связана с интеграцией системы мониторинга и различных систем, которые необходимо контролировать. Например, многие системы используют проприетарные протоколы, что требует большего опыта в процессах интеграции.

Консолидация мониторинга всегда представляет собой огромную сложность, поскольку невозможно быть уверенным, что все элементы находятся под контролем. Чтобы справиться с этой проблемой, следует использовать автоматизированные решения.

Новые тенденции, определяющие будущее NPM

• Использование ИИ/машинного обучения: все алгоритмы обучения могут значительно упростить процессы планирования мощностей, прогнозирования, определения базовых показателей и другие аспекты.
• Комплексное управление: обзор на 360 градусов или сквозная видимость становятся важнейшим стандартом современного управления и мониторинга.
• Миграция в облако: наблюдается мощная тенденция к переходу в облако. Несмотря на некоторые споры по поводу этого направления, это отличный вариант для множества проектов.
• Внедрение новых технологий: среди самых популярных новых тенденций можно выделить пограничные вычисления, 5G, Интернет вещей и другие.
• Интеграция с системами безопасности: уровень безопасности можно значительно повысить с помощью данных о работоспособности и другой важной информации.