ai智能运维总结

sdn控制器可以真正帮助运维工程师感知网络，基于telemetry技术实时传输，按业务所需的数据采集点和基于硬件的精确时刻下的数据采集，真实呈现网络状态，从用户体验，应用真实的运行状态感知网络，对网络进行多维度的运维。

sdn控制器数据处理流程:订阅数据（syslog获取设备日志，snmp设备数据，telemetry性能数据）；采集（sdn订阅数据后，有采集服务完成数据采集，用telemetry秒级采集）；缓存/分发（海量数据上传至sdn后，经过高吞吐消息缓存机制，分发到对应的ai服务进行分析）；ai运算（sdn控制器根据采集的原始数据多维度分析处理，结合ai机器学习算法来进行业务问题分析）；存储/显示（数据分析完后，保存到快速分布式数据存储系统中，并完成功能展示。）

智能运维解决方案支持有线无线网络故障识别和根因分析，所以必须从有线无线设备获取相关kpi数据，通过telemetry上报刚sdn控制器，sdn控制器将这些大数据进行归类，用ai算法呈现整个网络质量和故障识别。再一个是根据设备提供的数据，建立可视化用户体验质量评估体系，基于接入体验，漫游体验，吞吐体验，网络可用性四大类指标的质量评估体系，直观的呈现全网质量。
无线设备主要采集:ap的cpu，内存利用率，在线用户数，射频信道，干扰，流量，用户接受信号强度，丢包率，时延抖动，dhcp，认证。
有线设备主要采集:cpu，内存利用率，接口收发包次数，广播包数，丢包数。交换机上的光链路的光功率，电压，温度。
sdn控制器基于协议回放，实现用户接入问题的故障定位，以图形化方式展现用户接入每一个过程，协议回放实现用户接入三个阶段（关联，认证，dhcp）全流程可视，统计各个协议交互阶段的结果和耗时，实现问题的精准定位。运维人员接到用户反馈认证失败信息后，根据用户mac信息查找回话记录，成功和失败的情况一目了然，根据失败记录点，查看失败详细记录。

运维总结四种问题:
连接类的问题:关联失败，认证超时，认证失败认证慢，dhcp失败，dhcp慢。
空口性能问题:弱信号覆盖，信道干扰，空口拥塞，非5g优先。
漫游类:乒乓漫游，漫游异常
设备类:设备离线，cpu和内存暂用高，供电故障。

ai运维用到四种以下算法:
高斯过程回归算法:利用历史数据来计算和评估下一个调优周期内的ap负载预测值。
神经网络算法:利用历史数据来计算和评估下一个调优周期内的ap负载预测值。
聚类算法:利用大数据计算和完善网络设备拓扑分组信息，使得完了拓扑更加精准。
随机森林算法:通过对历史数据分析来识别边缘ap。

有线无线通过telemetry采集网络设备的丢包，流量，状态，配置等信息，可以完成高性能，实时采集，通过ai算法对数据信息进行分析极呈现，结合emdi（增强型媒体传输质量指标，对音视频业务监控，质量感知，保证音视频业务用户体验）emdi协议对视频每一帧进行监控，底层用udp协议。。
telemetry通过push模式实时高速的向采集器推送网络设备的性能数据指标，提高网络设备和网络利用率。采集精度可以达到亚秒级和毫秒极。sdn控制器中的telemetry（tcp协议)通过yang语言采集原始数据，使用protobuf编码格式通过加密通道将原始数据通过grpc谷歌远程调用协议送给sdn控制器，从而实现:原始数据采集，数据模型，编码类型，传输协议的融合。