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04-iHeal概述技術白皮書
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H3C iHeal概述技術白皮書
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隨著Wi-Fi 6技術成功打破帶寬、時延和並發終端數量的限製，其正在以驚人的速度、更低的功耗和時延以及更高的帶寬，被越來越多的企業作為園區網絡接入的首選，“無線優先”已成為企業組網的必然選擇。
在企業無線網絡建設與運營過程中，“網絡優化”是不可或缺的一環。有效的網絡優化不僅能夠保證用戶使用的效果與最終體驗，還可以提高設備接入用戶數量，延長設備使用壽命。因此H3C自主研發了iRadio、iStation、iEdge、iHeal相關技術，在空口性能、漫遊接入、應用保障、網絡自動化等各個方麵不斷優化無線網絡，提升用戶體驗。
圖1 技術優點
本文檔主要介紹iHeal技術是如何通過問題自動發現、自動解決、整網漸進優化三大功能的相互配合，協助用戶實現更高效、無感知、全自動、智能化的無線網絡優化，全麵提升體驗感。
要想更精準的運維，首先需要獲取足夠的數據支撐。傳統的數據獲取手段（如SNMP、CLI、日誌）已無法滿足網絡需求：
· SNMP和CLI主要采用“拉模式”獲取數據，即發送請求來獲取設備上的數據，限製了可以監控的網絡設備數量，且無法快速獲取數據。
· SNMP Trap和日誌雖然采用“推模式”獲取數據，即設備主動將數據上報給監控設備，但僅上報事件和告警，監控的數據內容極其有限，無法準確地反映網絡狀況。
基於此背景，iHeal的關鍵功能之一就是自動問題發現，通過引入Telemetry技術來協助豐富運維數據。Telemetry是一項監控設備性能和故障的遠程數據采集技術，采集數據的精度高且類型十分豐富，可以充分反映網絡狀況，實現網絡故障的快速定位，從而解決上述網絡運維問題。iHeal技術目前已經實現上百種問題識別和終端上線失敗根因分析、多類問題自動閉環，讓用戶在報障前就主動發現問題，實現智能主動運維。
圖2 問題自動發現
提前發現用戶的問題雖然可以提高客戶的運維體驗，但運維的最終目的仍然是解決問題、降本增效。iHeal技術在自動識別問題後，將進一步對問題根因進行自動分析定位，確認引發問題的原因。有了問題根因後，iHeal將自動從專家策略庫中選取適合的處理策略進行下發，並實時監測問題變化情況，動態調整策略參數，最終實現問題閉環，從而實現問題的自動解決，真正實現了無需人工幹預的運維全自動閉環，無需人工幹預的真正的智能化運維，極大的提升運維效率，提高生產力。目前iHeal已經可以解決15+小類問題，如解決乒乓漫遊、漫遊粘滯等，並還在持續不斷更新增加。
圖3 問題自動解決
有了問題的自動發現、自動解決之後，網絡就一定會好用了麼？答案顯然是否定的。無線網絡是一張不斷變化的網絡，空口環境、業務應用、用戶規模都保持著動態的變化，這時網絡需要具備及時適應變化的能力，不斷自我優化，才能時刻處於高性能、低幹擾的狀態，從而在根本上降低問題發生的次數，向真正的高體驗、零運維演進。iHeal第三大功能便是整網漸進優化，通過以下三個方麵的調優來實現。
網絡是動態的，負載是變化的，要想用戶體驗好，網絡本身需具備實時感知和動態調整的能力，iHeal漸進優化功能可針對空口資源進行智能調度，通過AI分析預測終端潮汐現象、AP負載的規律等，提前局部優化AP的頻寬、功率等參數；每天基於終端、AP等曆史數據，對下一次優化調整進行預判，下發最優的網絡覆蓋模型，並支持閑時優化。
在實際網絡運行的過程中，AP都是各司其職的。舉例來說，教學樓大廳入口處的AP和體育館的AP處於不同位置，他們的用戶規模、用戶軌跡、用戶流量模型等都會有很大的不同，再考慮上潮汐因素，如果使用同一個套優化參數或規則去配置，顯然效果會大打折扣；而如果依賴手工配置，則工作量巨大，人工無法窮舉。針對於此，iHeal提供如下支持：
· AP智能Tag
不同位置的AP，根據其實際運行情況，iHeal會自動對AP進行特征識別，將其識別為：高密AP、邊緣AP、室外AP等。識別標簽後，iHeal會對不同標簽的AP進行不同的策略優化管理。比如，針對邊緣AP，考慮到其用戶的停留時間一般較多，大量用戶存在粘滯問題，則邊緣AP的配置策略中，會對其閑置時長參數進行特殊調整，以優化邊緣位置的漫遊體驗。針對高密AP，考慮到其用戶接入特點，會對其功率、負載等進行特殊調整，以優化高密接入體驗。
· 智能選速策略
不同場景，不同位置，用戶的鏈接模型是不相同的。比如在地下停車場，部署間隔較大，用戶的使用要求是希望盡量可用，以解決地下車場移動互聯網信號弱的問題，從而完成健康碼展示、停車場自助付費等業務。這種場景下，AP和終端之間的選速策略要求是盡量兼容低速率報文，以提高通信成功率；對學生宿舍場景來說，用戶的要求是高速率、低延遲、大帶寬的使用體驗，這種場景下，AP和終端之間的選速策略要求是優先高速率，以提高通信體驗。針對不同需求，iHeal會根據用戶分布和鏈接特點，自動識別用戶場景，動態調整下發選速策略，從而針對性的提高用戶體驗。
眾所周知，AI的智慧程度和兩個關鍵因素正相關：邏輯係統的算法模型設計、訓練樣本的規模。在邏輯算法模型的設計上，iHeal擁有出色的算法原型；在訓練數據上，iHeal具有自我迭代學習的能力，算法融入了機器學習的特征，目前已經在網的百萬級數量AP和千萬級數量終端數據將持續對iHeal的識別能力、調優能力進行訓練調整，彼此協同促進，實現iHeal的全網協同漸進。
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