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通过 API 使用 Mist SLE 和洞察

使用 RESTful API 获取有关网络性能的洞察。

当您使用瞻博网络 Mist 门户监控网络运维时,您可以在问题变成问题之前洞悉当前的情况。您可以从多个角度查看网络:无线、有线、WAN 等等。此外,您还可以使用瞻博网络 Mist™ 提供的工具来排除故障并纠正潜在问题。

监控>服务级别的主要Mist仪表板以服务级别预期 (SLE) 指标的形式显示预测分析和关联引擎 (PACE) 的结果。SLE 在瞻博网络 Mist 云中利用机器学习和 Mist PACE。利用这些资源,SLE 可将来自接入点 (AP) 的流式遥测结果转化为近乎实时的最终用户网络体验可视化物。有关 SLE 的更多信息,请参阅瞻博网络 Mist AI 原生运维指南

与 Mist GUI 中显示的所有内容一样,SLE 和洞察信息也可从 API 获得。

SLE

收集有关特定 SLE 的信息以用于历史报告或触发其他自动化可能会对您有所帮助。与其他 API 调用一样,首先要确定要从哪个端点收集数据。以下是对端点的 getOrgsSitesSle API GET 请求的示例:

注意:将 {org_id} 替换为您的组织 ID。

有关更多信息,请参阅 SLE 概述

洞察

洞察可以概括分析整个站点、接入点或无线客户端的网络体验。这是在网站上检查时的一个很好的起点。

可以通过向以下 Insights 端点之一发出 GET 请求来查找 Insight 信息:

  • GetSiteInsightMetrics
  • GetSiteInsightMetricsForDevice
  • GetSiteInsightMetricsForClient

有关详细信息,请参阅 见解概述

指标和分类符

瞻博网络 Mist SLE 和洞察端点支持指标和分类符。指标跟踪服务级别是否满足配置的阈值。如果指标未达到阈值,则此故障可能归因于其中一个分类器,以进一步了解故障发生的位置。

SLE 和 Insights 终结点通常需要参数 metric 。这是因为,除了原始统计数据或配置之外,Mist 还会公开内部数据分析所得的计算值。Mist 不会在每次添加新的数据分析功能时都创建唯一的 API 函数,而是只公开少数函数,而是使用 metric 参数来指定要检索哪些派生数据值。

注意:

以下 API 端点将在即将发布的 2026 年版本中弃用:

  • :site_id/sle/:scope/:scope_id/metric/:metric/summary

  • :site_id/sle/:scope/:scope_id/metric/:metric/classifier/:classifier/summary

这些端点将替换为以下新端点:

  • :site_id/sle/:scope/:scope_id/metric/:metric/summary-trend

  • :site_id/sle/:scope/:scope_id/metric/:metric/classifier/:classifier/summary-trend

若要获取见解指标列表,可以发出以下 GET 调用:

响应将如下所示:

查看可用 Insight 指标示例的另一种方法是登录 Mist 门户,然后从同一浏览器在新选项卡中打开此链接:

https://api.mist.com/api/v1/const/insight_metrics

使用前面的 GET 调用示例 GET /api/v1/const/insight_metrics,您可以在调用结束时添加所需的指标。有关当前支持的一些指标及其分类器,请参阅下面的示例 GET 调用。

接入点正常运行时间: 接入点可用性

获取电话:
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 接入点重新启动: ap-reboot
  • 接入点无法访问: 接入点无法访问
  • 站点关闭: 站点关闭

容量: 容量

获取电话:
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 接入点负载: 接入点负载
  • 非 WiFi 干扰: 非 wifi 干扰
  • wifi干扰: wifi干扰

覆盖范围: 覆盖范围

获取电话:
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 非对称下行链路: asymmetry-downlink
  • 非对称上行链路: asymmetry-uplink
  • 弱信号: weak-signal

漫游: 漫游

获取电话:
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 快速漫游失败: 无快速漫游
  • 速 11r 漫游:次优-11r-漫游
  • 俄克拉荷马城漫游速度缓慢: 次优-okc-漫游
  • 速标准漫游:慢漫游

成功连接: successful-connect

获取电话:
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 协会: 协会
  • 授权: 授权
  • DHCP: DHCP

吞吐量: 吞吐量

获取电话:
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 容量: 容量
  • 覆盖范围: 覆盖范围
  • 设备功能: device-capability
  • 网络问题: network-issues

连接时间: 连接时间

获取电话::
注意:将 {site_id} 替换为您的站点 ID。
样品请求: 示例响应:
  • 协会: 协会
  • 授权: 授权
  • DHCP: DHCP
  • 互联网服务: IP 服务\u000C

计算 SLE 百分比

SLE 指标成功率计算为所选时间范围内达到阈值频率的百分比。分类器也按百分比计算,但这些值表示它们对父故障的影响。

例如,下面的屏幕截图显示 Time to Connect 在 96% 的时间内成功;所有在下午 3:00-4:00 成功连接的客户端在 4 秒阈值内完成了连接过程。

Success Rate on the Time to Connect Root Cause Analysis Page

此指标的成功率 (%) 源自“指标摘要”API 端点。

注意:将site_id替换为实际站点 ID。

度量失败率的计算方法是将故障数 (sle.samples.degraded) 除以总数 (sle.samples.total)。然后将其转换为成功率百分比。使用上述 API 响应有效负载,计算如下所示:

此屏幕截图显示了导致指标故障的分类器(DHCP、授权、关联和 Internet 服务):

Example: Classifier Percentages

分类器的影响 (%) 源自同一个“指标摘要”API 端点。

注意:将site_id替换为实际站点 ID。

分类器影响的计算方法是将分类器的故障 (classifiers[n].samples.degraded) 除以所有故障的总和 (classifiers[].samples.degraded)。然后将其转换为百分比。使用上述 API 响应有效负载,DHCP 的计算如下所示:

监控 SLE

SLE 数据每 10 分钟更新一次。但是,在此粒度下进行监控时,SLE 容易出现波动。因此,建议使用显式开始和结束时间查询 1 小时间隔,并且每小时仅轮询一次。