Abstract

Letzten Endes soll die IT-Infrastruktur eines Unternehmens durch eine optimale Bereitstellung von Diensten einen Geschäftswert erwirtschaften. Häufig sind es die Daten einer Netzwerksitzung, die wichtige Informationen zur Ursache von Störungen an den IT-Diensten beinhalten. Wenig hilfreich ist allerdings die massive Aufzeichnung von Paketen ohne eine anschließende systematische Analyse. Die von VIAVI ermöglichte Bewertung (Scoring) des Endnutzererlebnisses (End-User Experience, EUE) schöpft das Leistungspotenzial der Netzwerkdaten in vollem Umfang aus. Im Rahmen der Verarbeitung dieser Daten auf Grundlage des maschinellen Lernens (ML) werden auf jede Netzwerkkonversation 30 gängige sowie von VIAVI entwickelte kritische Leistungsindikatoren (KPI) angewendet.

VIAVI hat Tolly beauftragt, seine EUE-Scoring-Lösung Observer zu testen und deren Leistungsmerkmale und Funktionen zu dokumentieren. Tolly hat die Lösung untersucht und die wichtigsten Eigenschaften bestätigt. Dabei wurde geprüft, wie die aufgezeichneten Daten genutzt werden können, um Leistungsstörungen umgehend zu erkennen und einzugrenzen. Über die intuitive Benutzeroberfläche kann eine marginale oder kritische (schlechte) Leistung schnell erkannt werden. Anschließend wurde eine detailliertere Analyse mit automatisch generierten Karten zur Darstellung (Mapping) von Abhängigkeiten zwischen den Anwendungen durchgeführt und die Störung genau auf eine spezifische Datenbank-Komponente des Servers eingegrenzt. Abbildung 1 zeigt ein Beispiel einer Abhängigkeitskarte.