Analiza RTT z Cubro Omnia MA – precyzyjny pomiar czasu odpowiedzi usług

Rozwiązanie Cubro obejmuje zaawansowaną technikę pomiarową, która oblicza czas obiegu pakietów danych, w szczególności z sieci dostawcy usług do urządzenia abonenta i z powrotem. Rezultatem jest bardziej precyzyjna ocena wydajności sieci, ułatwiająca ulepszone strategie optymalizacji.

Duża część satysfakcji użytkowników zależy od czasu reakcji na usługę. Znajomość opóźnienia lub informacji o round-trip time każdego subskrybenta ma kluczowe znaczenie dla poprawy jakości obsługi klienta. Jednak dostawcy często nie mają kontroli nad usługami internetowymi, które stanowią ponad 70% całkowitego opóźnienia sesji. Słaby round-trip time sesji może mieć dwie przyczyny: po stronie użytkownika (opóźnienie wewnętrzne) lub po stronie aplikacji (opóźnienie zewnętrzne). Konwencjonalne metody pomiaru zawsze mieszają wartości opóźnień wewnętrznych i zewnętrznych, co skutkuje mylącymi wskaźnikami KPI.

Innowacja Cubro w obliczaniu wewnętrznego Round-Trip time’u

Cubro idzie o krok dalej, przeprowadzając wewnętrzny pomiar czasu w obie strony, precyzyjnie obliczając czas wymagany do przejścia pakietu danych z sieci dostawcy usług do urządzenia końcowego abonenta i z powrotem. Ten innowacyjny mechanizm skutecznie eliminuje wpływ nieprzewidywalnego czasu odpowiedzi usługi związanego z siecią WWW, oferując prawdziwą miarę wewnętrznego opóźnienia kluczowego wskaźnika wydajności (KPI). To zaawansowane podejście zapewnia dokładniejszą ocenę wydajności sieci, przyczyniając się do ulepszonych strategii optymalizacji.

Korzyści z Omnia MA

Wskaźnik KPI można skorelować z kilkoma innymi wskaźnikami sieciowymi, takimi jak dane dotyczące zasięgu eNodeB i wartości wydajności, aby stwierdzić, czy słabe wartości transferu w obie strony kilku abonentów są spowodowane przeciążoną stacją bazową. Wskaźnik KPI można pogrupować według usług, takich jak narzędzia do testowania prędkości, aby ocenić, czy niezadowoleni klienci wykonują więcej testów prędkości, gdy mają słabe opóźnienia.

• Całościowa ocena wydajności sieci: Korelując KPI z różnymi wskaźnikami sieci, takimi jak dane dotyczące zasięgu eNodeB i wartości wydajności, rozwiązanie oferuje całościowy widok sieci.
• Analiza specyficzna dla usługi: Grupowanie KPI według usług, takich jak narzędzia do testowania prędkości, zapewnia analizę specyficzną dla usługi. Może to pomóc w zrozumieniu zachowań i preferencji użytkowników w różnych warunkach sieciowych.
• Identyfikacja przeciążonych stacji bazowych: Rozwiązanie umożliwia identyfikację potencjalnych problemów z przeciążonymi stacjami bazowymi. Ma to kluczowe znaczenie dla optymalizacji sieci, ponieważ pozwala operatorom zająć się i rozwiązać kwestie związane z przepustowością, które mogą mieć wpływ na doświadczenia użytkowników.
• Kontrola nad User Experience: Zdolność do korelacji KPI ze wskaźnikami doświadczenia użytkownika pozwala na efektywne zarządzanie doświadczeniem klienta. Operatorzy mogą proaktywnie zajmować się kwestiami wpływającymi na subskrybentów, co prowadzi do poprawy satysfakcji i lojalności.
• Procesy decyzyjne poparte danymi: Rozwiązanie umożliwia operatorom podejmowanie świadomych decyzji opartych na danych. Analizując KPI wraz z innymi istotnymi wskaźnikami, operatorzy mogą ustalać priorytety działań optymalizacyjnych sieci, efektywnie alokować zasoby i wdrażać ukierunkowane ulepszenia.
• Proaktywne rozwiązywanie problemów: Dzięki spostrzeżeniom dostarczanym przez rozwiązanie, operatorzy mogą podejmować proaktywne działania w celu rozwiązywania problemów, zanim będą one miały znaczący wpływ na abonentów. Przyczynia się to do bardziej stabilnej i niezawodnej wydajności sieci.