جودة التجربة - نظرة عامة على منتج بيانات MCC المؤكد

جودة التجربة - تدعم منتجات بيانات MCC المؤكدة تحليل البيانات والرؤى لمشغلي سحابة محتوى الأجهزة المحمولة في الشبكات المؤكدة (MCC). فهم يستوعبون سجلات بيانات الأحداث (الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية) من عناصر شبكة MCC، ثم يلخصون هذه البيانات ويثريونها لتوفير مجموعة من المرئيات للمشغل. يمكن لعلماء بيانات المشغل الوصول إلى البيانات الأساسية التي تم إثراؤها لدعم المزيد من تحليل البيانات.

خلفية

إن Affirmed Networks Mobile Content Cloud (MCC) عبارة عن Core حزمة متطورة ظاهرية (vEPC) يمكنها توفير الوظائف التالية.

• تقوم خدمة البوابة (SGW) بتوجيه وإعادة توجيه حزم بيانات المستخدم بين RAN والشبكة الأساسية.
• توفر بوابة شبكة بيانات الحزمة (PGW) اتصالا بين الشبكة الأساسية وشبكات IP الخارجية.
• توفر بوابة Gi-LAN (GIGW) خدمات قيمة مضافة مدركة للمشترك أو غير مدركة للمشترك (VAS) دون تمكين خدمات بوابة MCC، ما يسمح للمشغلين بالاستفادة من VAS مع الاستمرار في استخدام البوابة الحالية.
• توفر عقدة دعم بوابة GPRS (GGSN) تداخلا بين شبكة GPRS والشبكات الخارجية المبدلة للحزمة.
• خدمة عقدة دعم GPRS وMME (SGSN/MME) مسؤولة عن تسليم حزم البيانات من وإلى المحطات المتنقلة داخل منطقة خدمتها الجغرافية.
• التحكم وفصل مستوى المستخدم (CUPS)، وهو تحسين LTE يفصل بين عنصر التحكم ووظيفة مستوى المستخدم للسماح بالتحجيم المستقل للوظائف.

تختلف البيانات التي ينتجها MCC وفقا للوظيفة. يؤثر هذا الاختلاف على الإثراء والمرئيات ذات الصلة. توفر Azure Operator Insights منتجات بيانات جودة التجربة التالية لدعم وظائف MCC محددة.

• جودة التجربة - تأكيد MCC GIGW
• جودة التجربة - تأكيد MCC PGW/GGSN

أنواع البيانات

يتم توفير أنواع البيانات التالية لجميع منتجات بيانات جودة التجربة - منتجات بيانات MCC المؤكدة.

• edrيحتوي على بيانات من سجلات بيانات الأحداث (الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية) المكتوبة بواسطة عناصر شبكة MCC. تسجل الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية كل حدث مهم ينشأ أثناء المكالمات أو الجلسات التي يعالجها MCC. وهي توفر سجلا شاملا لما حدث، مما يسمح للمشغلين باستكشاف كل من المشاكل الفردية والأنماط الأكثر عمومية. يدعم منتج البيانات الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية التالية.

  • Status
  • Session
  • Bearer
  • Flow
  • HTTP
  • RTT
  • MME CRR
  • SGSN CRR

  إشعار

  يتم تخزين كلا النوعين من CRR السجلات في all_mme_sgsn_events الجدول.

• edr-sanitized يحتوي على بيانات من edr نوع البيانات ولكن مع منع البيانات الشخصية. يمكن استخدام أنواع البيانات المطهرة لدعم تحليل البيانات مع فرض خصوصية المشترك أيضا.

• edr-validation: يحتوي نوع البيانات هذا على مجموعة فرعية من إحصائيات إدارة الأداء ويوفر لك القدرة على استيعاب الحد الأدنى من جداول PMstats اختياريا للتحقق من جودة البيانات.

• device: يحتوي نوع البيانات الاختياري هذا على بيانات الجهاز (على سبيل المثال، طراز الجهاز والصنع والقدرات) التي يمكن لمنتج البيانات استخدامها لإثراء سجلات بيانات أحداث MCC. لاستخدام نوع البيانات هذا، يجب تحميل البيانات المرجعية للجهاز في ملف CSV. يجب أن يتوافق CSV مع مخطط مرجع الجهاز لمنتج بيانات MCC المؤكد لجودة التجربة.

• enrichment: يحتوي نوع البيانات هذا على سجلات بيانات الأحداث التي تم إثراؤها ويغطي أنواع بيانات فرعية متعددة للتجميعات المحوسبة مسبقا والمستهدفة لتسريع لوحات معلومات ونقاوة واستعلامات محددة. تتضمن أنواع البيانات الفرعية المتعددة هذه ما يلي:

  • agg-enrichment-5m: يحتوي على سجلات بيانات الأحداث التي تم إثراؤها مجمعة على فترات زمنية مدتها خمس دقائق.
  • agg-enrichment-1h: يحتوي على سجلات بيانات الأحداث التي تم إثراؤها مجمعة على فترات زمنية مدتها ساعة واحدة.
  • agg-enrichment-1d: يحتوي على سجلات بيانات الأحداث التي تم إثراؤها مجمعة على فترات زمنية لمدة يوم واحد.
  • enriched-flow-dcount: يحتوي على عدد الحوسبة المسبقة المستخدمة للإبلاغ عن IMSIs الفريدة وMCCs والتطبيقات بمرور الوقت.

• location: يحتوي نوع البيانات الاختياري هذا على بيانات تم إثراؤها بمعلومات الموقع، إذا كان لديك مصدر لبيانات الموقع. يغطي هذا أنواع البيانات الفرعية التالية.

  • agg-location-5m: يحتوي على بيانات موقع تم إثراؤها مجمعة على فترات زمنية مدتها خمس دقائق.
  • agg-location-1h: يحتوي على بيانات موقع تم إثراؤها مجمعة على فترات زمنية مدتها ساعة واحدة.
  • agg-location-1d: يحتوي على بيانات موقع تم إثراؤها مجمعة على فترات زمنية لمدة يوم واحد.
  • enriched-loc-dcount: يحتوي على أعداد محسوبة مسبقا تستخدم للإبلاغ عن بيانات الموقع بمرور الوقت.

• agg-functions: يحتوي نوع البيانات هذا على دالات مستخدمة في المرئيات لتحديد مصادر بيانات مختلفة بشكل مشروط اعتمادا على المعلمات المحددة.

الإعداد

لاستخدام جودة التجربة - منتج بيانات MCC المؤكد:

• انشر منتج البيانات باتباع إنشاء منتج بيانات Azure Operator Insights.
• قم بتكوين شبكتك لتوفير البيانات إما باستخدام أسلوب الاستيعاب الخاص بك، أو عن طريق إعداد عامل استيعاب Azure Operator Insights.
  • استخدم المعلومات في تكوين الاستيعاب المطلوب عند إعداد الاستيعاب.
  • نوصي عامل edr استيعاب Azure Operator Insights لنوع البيانات. لاستيعاب device أنواع البيانات و edr-validation ، يمكنك استخدام مثيل منفصل لعامل الاستيعاب، أو إعداد أسلوب الاستيعاب الخاص بك.
  • إذا كنت تستخدم عامل استيعاب Azure Operator Insights، فتلبية المتطلبات في متطلبات عامل استيعاب Azure Operator Insights.
• قم بتكوين أجهزة MCCs المؤكدة لإرسال الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية إلى عامل الاستيعاب. راجع التكوين ل MCCs المؤكدة.
• إذا كنت تستخدم edr-validation نوع البيانات، فقم بتكوين EmS المؤكد لتصدير إحصائيات إدارة الأداء إلى خادم بعيد. راجع التكوين ل EMS المؤكد.

تكوين الاستيعاب المطلوب

استخدم المعلومات الموجودة في هذا القسم لتكوين أسلوب الاستيعاب. راجع الوثائق الخاصة بالأسلوب الذي اخترته لتحديد كيفية توفير هذه القيم.

نوع البيانات	اسم الحاوية المطلوب	متطلبات البيانات
edr	edr	بيانات الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية MCC.
device	device	بيانات مرجع الجهاز.
edr-validation	edr-validation	بيانات PM Stat لمجموعات EDR_HTTP_STATSEDR_FLOW_STATSالبيانات و وEDR_SESSION_STATS. يجب أن تتطابق بادئات اسم الملف مع اسم مجموعة البيانات.

متطلبات عامل استيعاب Azure Operator Insights

استخدم متطلبات الجهاز الظاهري لإعداد جهاز ظاهري واحد أو أكثر لعامل الاستيعاب. استخدم مثال التكوين لتكوين عامل الاستيعاب لتحميل البيانات إلى منتج البيانات، كجزء من التالي تثبيت عامل استيعاب Azure Operator Insights وتكوينه لتحميل البيانات.

استيعاب الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية

متطلبات الجهاز الظاهري

يجب تشغيل كل مثيل عامل على جهاز Linux الظاهري الخاص به. يعتمد عدد الأجهزة الظاهرية المطلوبة على خصائص المقياس والتكرار للنشر الخاص بك. يمكن أن تحقق هذه المواصفات الموصى بها معدل نقل 1.5 جيجابت في الثانية على جهاز ظاهري قياسي D4s_v3 Azure. بالنسبة لأي مواصفات جهاز ظاهري أخرى، نوصي بقياس معدل النقل في مرحلة تصميم الشبكة.

يمكن أن يؤثر زمن الانتقال في MCC إلى اتصال العامل سلبا على معدل النقل. يجب أن يكون زمن الانتقال منخفضا عادة إذا تم تخصيص MCC والعامل أو كان العامل يعمل في منطقة Azure بالقرب من MCC.

تحدث إلى فريق الدعم المؤكد لتحديد متطلباتك.

يجب أن يفي كل جهاز ظاهري يقوم بتشغيل العامل بالحد الأدنى من المواصفات التالية لاستيعاب الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية.

Resource	المتطلبات
نظام التشغيل	Red Hat Enterprise Linux 8.6 أو أحدث، أو Oracle Linux 8.8 أو أحدث
وحدات vCPU	4
الذاكرة	32 غيغابايت
القرص	64 غيغابايت
الشبكة	الاتصال من MCCs وإلى Azure
البرامج	نظامي، logrotate، ومضغوط مثبت
أخرى	SSH أو الوصول البديل لتشغيل أوامر shell
DNS	(أفضل) القدرة على حل أسماء مضيفي Microsoft. إذا لم يكن الأمر كذلك، فستحتاج إلى إجراء تكوين إضافي عند إعداد العامل (الموضح في تعيين أسماء مضيفي Microsoft إلى عناوين IP لعوامل الاستيعاب التي لا يمكنها حل أسماء المضيفين العامة.)

نشر أجهزة ظاهرية متعددة للتسامح مع الخطأ

تم تصميم عامل الاستيعاب ليكون موثوقا به ومرنا بدرجة عالية مع مستويات منخفضة من تعطيل الشبكة. إذا حدث خطأ غير متوقع، يتم إعادة تشغيل العامل وتوفير الخدمة مرة أخرى بمجرد تشغيله.

لا يقوم العامل بالتخزين المؤقت للبيانات، لذلك إذا حدث خطأ مستمر أو مشكلات اتصال موسعة، يتم إسقاط الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية.

للتسامح مع الخطأ الإضافي، يمكنك نشر مثيلات متعددة من عامل الاستيعاب وتكوين MCC للتبديل إلى مثيل مختلف إذا أصبح المثيل الأصلي غير مستجيب، أو لمشاركة نسبة استخدام الشبكة الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية عبر مجموعة من العوامل. لمزيد من المعلومات، راجع دليل مسؤول istration System Active Intelligent vProbe Networks Active Networks Active Intelligent vProbe (متوفر فقط للعملاء الذين لديهم دعم مؤكد) أو تحدث إلى فريق دعم الشبكات المؤكدة.

إدارة الأداء واستيعاب بيانات الجهاز

استيعاب إدارة الأداء عبر خادم SFTP

إذا كنت تستخدم عامل استيعاب Azure Operator Insights لاستيعاب ملفات edr-validation إحصائيات إدارة الأداء لنوع البيانات:

• تكوين EMS لتصدير إحصائيات إدارة الأداء إلى خادم SFTP.
• تكوين عامل الاستيعاب لاستخدام سحب SFTP من خادم SFTP.
• نوصي بإعدادات التكوين التالية بالإضافة إلى الإعدادات (المطلوبة) في الجدول السابق.

‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏‏المعلومات	إعداد التكوين لعامل استيعاب عامل تشغيل Azure	القيمة الموصى بها
تسوية الوقت	source.sftp_pull.filtering.settling_time	60s (تحميل الملفات التي لم يتم تعديلها في آخر 60 ثانية)
جدولة للتحقق من وجود ملفات جديدة	source.sftp_pull.scheduling.cron	0 */5 * * * * * (كل 5 دقائق)

استيعاب بيانات الجهاز عبر خادم SFTP

إذا تم تخزين بيانات الجهاز على خادم SFTP، يمكنك استيعاب بيانات الجهاز عن طريق تكوين مسار استيعاب إضافي sftp_pull على نفس مثيل عامل الاستيعاب الذي تستخدمه لاستيعاب إحصائيات PM. يمكنك اختيار القيمة الخاصة بك لمسار source.sftp_pull.scheduling.cron بيانات الجهاز، اعتمادا على عدد المرات التي تريد أن يتحقق فيها مسار الاستيعاب من ملفات بيانات الجهاز الجديدة.

تلميح

لمزيد من المعلومات حول جميع خيارات التكوين لعامل الاستيعاب، راجع مرجع التكوين لعامل استيعاب Azure Operator Insights.

متطلبات الجهاز الظاهري

يجب تشغيل كل مثيل عامل يقوم بتشغيل مسارات سحب SFTP على جهاز Linux ظاهري منفصل إلى أي مثيل عامل يستخدم لاستيعاب الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية. يعتمد عدد الأجهزة الظاهرية المطلوبة على خصائص المقياس والتكرار للنشر الخاص بك.

كدليل، يوثق هذا الجدول معدل النقل الذي يمكن أن تحققه المواصفات الموصى بها على D4s_v3 Azure VM القياسية.

عدد الملفات	حجم الملف (KiB)	الوقت (بالثوان)	معدل النقل (ميغابت في الثانية)
64	16,384	6	1,350
1,024	1,024	10	910
16,384	64	80	100
65,536	16	300	25

يجب أن يفي كل جهاز ظاهري يعمل بنظام Linux العامل بالحد الأدنى من المواصفات التالية لاستيعاب سحب SFTP.

Resource	المتطلبات
نظام التشغيل	Red Hat Enterprise Linux 8.6 أو أحدث، أو Oracle Linux 8.8 أو أحدث
وحدات vCPU	الحد الأدنى 4، موصى به 8
الذاكرة	الحد الأدنى 32 غيغابايت
القرص	30 جيجابايت
الشبكة	الاتصال إلى خادم SFTP وإلى Azure
البرامج	نظامي، logrotate، ومضغوط مثبت
أخرى	SSH أو الوصول البديل لتشغيل أوامر shell
DNS	(أفضل) القدرة على حل أسماء مضيفي Microsoft. إذا لم يكن الأمر كذلك، فستحتاج إلى إجراء تكوين إضافي عند إعداد العامل (الموضح في تعيين أسماء مضيفي Microsoft إلى عناوين IP لعوامل الاستيعاب التي لا يمكنها حل أسماء المضيفين العامة.)

تكوين ل MCCs المؤكدة

بعد تثبيت وتكوين عوامل الاستيعاب، قم بتكوين MCCs لإرسال الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية إليها.

اتبع الخطوات الواردة في "إنشاء جلسة عمل وحاملها وتدفق الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية المعاملات HTTP" في دليل مسؤول istration System vProbe Active Intelligent Networks Active Intelligent (متوفر فقط للعملاء الذين لديهم دعم مؤكد)، وإجراء التغييرات التالية:

• استبدل عناوين IP ل MSFs في تكوين MCC بعناوين IP للأجهزة الظاهرية التي تشغل عوامل الاستيعاب.

• تأكد من تعيين معلمات خادم الكشف التلقائي والاستجابة على النقط النهائية التالية.

  • port: 36001
  • encoding: protobuf
  • keep-alive: ثانيتين

تكوين خدمة EMS المؤكدة

إذا كنت تستخدم edr-validation نوع البيانات، فقم بتكوين EMS لتصدير إحصائيات إدارة الأداء ذات الصلة إلى خادم بعيد. إذا كنت تستخدم عامل استيعاب Azure Operator Insights لاستيعاب إحصائيات إدارة الأداء، يجب أن يكون الخادم البعيد خادم SFTP، وإلا يجب أن يكون الخادم البعيد متاحا بواسطة أسلوب الاستيعاب الخاص بك.

1. الحصول على عنوان IP والمستخدم وكلمة المرور للخادم البعيد.
2. تكوين نقل إحصائيات EMS إلى خادم بعيد
   • استخدم الإرشادات الواردة في نسخ ملفات إحصائيات إدارة الأداء إلى خادم الوجهة في دليل مستخدم Acuitas.
   • بالنسبة إلى edr-validation، تحتاج فقط إلى تصدير ثلاثة ملفات CSV. سرد أسماء الملفات هذه في opt/Affirmed/NMS/conf/pm/mcc.files.txt الملف على EMS:
     • EDR_HTTP_STATS
     • EDR_FLOW_STATS
     • EDR_SESSION_STATS

هام

قم بزيادة تكرار مهمة cron عن طريق تقليل الوسيطة timeInterval من 15 (افتراضي) إلى 5 دقائق.

المحتوى ذو الصلة

• مراقبة جودة البيانات
• أنواع بيانات Azure Operator Insights
• المراقبة - منتج بيانات MCC المؤكد
• وثائق الشبكات المؤكدة MCC

إشعار

بيانات اعتماد تسجيل الدخول إلى الشبكات المؤكدة مطلوبة للوصول إلى وثائق منتج MCC.