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04-iHeal概述技术白皮书
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H3C iHeal概述技术白皮书
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随着Wi-Fi 6技术成功打破带宽、时延和并发终端数量的限制，其正在以惊人的速度、更低的功耗和时延以及更高的带宽，被越来越多的企业作为园区网络接入的首选，“无线优先”已成为企业组网的必然选择。
在企业无线网络建设与运营过程中，“网络优化”是不可或缺的一环。有效的网络优化不仅能够保证用户使用的效果与最终体验，还可以提高设备接入用户数量，延长设备使用寿命。因此H3C自主研发了iRadio、iStation、iEdge、iHeal相关技术，在空口性能、漫游接入、应用保障、网络自动化等各个方面不断优化无线网络，提升用户体验。
图1 技术优点
本文档主要介绍iHeal技术是如何通过问题自动发现、自动解决、整网渐进优化三大功能的相互配合，协助用户实现更高效、无感知、全自动、智能化的无线网络优化，全面提升体验感。
要想更精准的运维，首先需要获取足够的数据支撑。传统的数据获取手段（如SNMP、CLI、日志）已无法满足网络需求：
· SNMP和CLI主要采用“拉模式”获取数据，即发送请求来获取设备上的数据，限制了可以监控的网络设备数量，且无法快速获取数据。
· SNMP Trap和日志虽然采用“推模式”获取数据，即设备主动将数据上报给监控设备，但仅上报事件和告警，监控的数据内容极其有限，无法准确地反映网络状况。
基于此背景，iHeal的关键功能之一就是自动问题发现，通过引入Telemetry技术来协助丰富运维数据。Telemetry是一项监控设备性能和故障的远程数据采集技术，采集数据的精度高且类型十分丰富，可以充分反映网络状况，实现网络故障的快速定位，从而解决上述网络运维问题。iHeal技术目前已经实现上百种问题识别和终端上线失败根因分析、多类问题自动闭环，让用户在报障前就主动发现问题，实现智能主动运维。
图2 问题自动发现
提前发现用户的问题虽然可以提高客户的运维体验，但运维的最终目的仍然是解决问题、降本增效。iHeal技术在自动识别问题后，将进一步对问题根因进行自动分析定位，确认引发问题的原因。有了问题根因后，iHeal将自动从专家策略库中选取适合的处理策略进行下发，并实时监测问题变化情况，动态调整策略参数，最终实现问题闭环，从而实现问题的自动解决，真正实现了无需人工干预的运维全自动闭环，无需人工干预的真正的智能化运维，极大的提升运维效率，提高生产力。目前iHeal已经可以解决15+小类问题，如解决乒乓漫游、漫游粘滞等，并还在持续不断更新增加。
图3 问题自动解决
有了问题的自动发现、自动解决之后，网络就一定会好用了么？答案显然是否定的。无线网络是一张不断变化的网络，空口环境、业务应用、用户规模都保持着动态的变化，这时网络需要具备及时适应变化的能力，不断自我优化，才能时刻处于高性能、低干扰的状态，从而在根本上降低问题发生的次数，向真正的高体验、零运维演进。iHeal第三大功能便是整网渐进优化，通过以下三个方面的调优来实现。
网络是动态的，负载是变化的，要想用户体验好，网络本身需具备实时感知和动态调整的能力，iHeal渐进优化功能可针对空口资源进行智能调度，通过AI分析预测终端潮汐现象、AP负载的规律等，提前局部优化AP的频宽、功率等参数；每天基于终端、AP等历史数据，对下一次优化调整进行预判，下发最优的网络覆盖模型，并支持闲时优化。
在实际网络运行的过程中，AP都是各司其职的。举例来说，教学楼大厅入口处的AP和体育馆的AP处于不同位置，他们的用户规模、用户轨迹、用户流量模型等都会有很大的不同，再考虑上潮汐因素，如果使用同一个套优化参数或规则去配置，显然效果会大打折扣；而如果依赖手工配置，则工作量巨大，人工无法穷举。针对于此，iHeal提供如下支持：
· AP智能Tag
不同位置的AP，根据其实际运行情况，iHeal会自动对AP进行特征识别，将其识别为：高密AP、边缘AP、室外AP等。识别标签后，iHeal会对不同标签的AP进行不同的策略优化管理。比如，针对边缘AP，考虑到其用户的停留时间一般较多，大量用户存在粘滞问题，则边缘AP的配置策略中，会对其闲置时长参数进行特殊调整，以优化边缘位置的漫游体验。针对高密AP，考虑到其用户接入特点，会对其功率、负载等进行特殊调整，以优化高密接入体验。
· 智能选速策略
不同场景，不同位置，用户的链接模型是不相同的。比如在地下停车场，部署间隔较大，用户的使用要求是希望尽量可用，以解决地下车场移动互联网信号弱的问题，从而完成健康码展示、停车场自助付费等业务。这种场景下，AP和终端之间的选速策略要求是尽量兼容低速率报文，以提高通信成功率；对学生宿舍场景来说，用户的要求是高速率、低延迟、大带宽的使用体验，这种场景下，AP和终端之间的选速策略要求是优先高速率，以提高通信体验。针对不同需求，iHeal会根据用户分布和链接特点，自动识别用户场景，动态调整下发选速策略，从而针对性的提高用户体验。
众所周知，AI的智慧程度和两个关键因素正相关：逻辑系统的算法模型设计、训练样本的规模。在逻辑算法模型的设计上，iHeal拥有出色的算法原型；在训练数据上，iHeal具有自我迭代学习的能力，算法融入了机器学习的特征，目前已经在网的百万级数量AP和千万级数量终端数据将持续对iHeal的识别能力、调优能力进行训练调整，彼此协同促进，实现iHeal的全网协同渐进。
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