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Verwenden Sie Mist SLEs und Insights mit APIs

Verwenden Sie die RESTful-API, um Einblicke in die Netzwerkleistung zu erhalten.

Wenn Sie das Juniper Mist Portal verwenden, um den Betrieb Ihres Netzwerks zu überwachen, erhalten Sie Einblicke in das Geschehen, bevor es zu einem Problem wird. Sie können das Netzwerk aus mehreren Blickwinkeln betrachten: drahtlos, kabelgebunden, WAN und andere. Darüber hinaus können Sie die von Juniper Mist™ bereitgestellten Tools zur Fehlersuche und Korrektur potenzieller Probleme verwenden.

Das primäre Mist Dashboard unter Monitor > Service Levels stellt die Ergebnisse der Predictive Analytics and Correlation Engine (PACE) in Form von Service Level Expectations (SLE)-Metriken dar. SLEs nutzen maschinelles Lernen und das Mist PACE in der Juniper Mist Cloud. Mit diesen Ressourcen wandeln SLEs Streaming-Telemetriedaten von den Access Points (APs) in Visualisierungen um, die die Netzwerkerfahrung der Endbenutzer in nahezu Echtzeit darstellen. Weitere Informationen zu SLEs finden Sie im KI-nativen Betriebshandbuch von Juniper Mist.

Wie bei allem, was in der Mist GUI angezeigt wird, sind SLEs und Insights-Informationen auch über die API verfügbar.

SLEs

Es kann für Sie nützlich sein, Informationen zu bestimmten SLEs zu sammeln, um sie für historische Berichtszwecke zu verwenden oder andere Automatisierungen auszulösen. Wie bei anderen API-Aufrufen legen Sie zunächst fest, von welchem Endpunkt Sie Daten sammeln möchten. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die API-GET-Anforderung für den getOrgsSitesSle Endpunkt:

Anmerkung: Ersetzen Sie {org_id} durch Ihre Organisations-ID.

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über SLEs.

Einblicke

Die Einblicke bieten einen Überblick über die Netzwerkerfahrung über den gesamten Standort, die Access Points oder den drahtlosen Client hinweg. Es ist ein guter Ausgangspunkt, wenn Sie eine Website überprüfen.

Sie können Insight-Informationen finden, indem Sie eine GET-Anforderung an einen der folgenden Insights-Endpunkte senden:

  • GetSiteInsightMetrics
  • GetSiteInsightMetricsForDevice
  • GetSiteInsightMetricsForClient

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über Einblicke.

Metriken und Klassifikatoren

Juniper Mist SLEs und Insights-Endpunkte unterstützen Metriken und Klassifizierer. Mithilfe von Metriken wird verfolgt, ob der Servicelevel den konfigurierten Schwellenwert erreicht. Wenn eine Metrik den Schwellenwert nicht erfüllt, kann dieser Fehler einem der Klassifikatoren zugeordnet werden, um besser zu verstehen, wo der Fehler aufgetreten ist.

Für die SLE- und Insights-Endpunkte ist das metric Argument häufig erforderlich. Dies liegt daran, dass Mist zusätzlich zu den Rohstatistiken oder der Konfiguration berechnete Werte verfügbar macht, die aus der internen Datenanalyse resultieren. Anstatt jedes Mal, wenn eine neue Datenanalysefunktion hinzugefügt wird, eine eindeutige API-Funktion zu erstellen, macht Mist nur eine Handvoll Funktionen verfügbar, verwendet aber das metric Argument, um anzugeben, welche abgeleiteten Datenwerte abgerufen werden sollen.

Um eine Liste der Insight-Metriken zu erhalten, können Sie den folgenden GET-Aufruf ausführen:

Die Antwort würde wie folgt aussehen:

Eine weitere Möglichkeit, Beispiele für verfügbare Insight-Metriken anzuzeigen, besteht darin, sich beim Mist-Portal anzumelden und diesen Link in einem neuen Tab von demselben Browser aus zu öffnen:

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

Im vorherigen Beispiel für einen GET-Aufruf GET /api/v1/const/insight_metricsfügen Sie am Ende des Aufrufs die gewünschte Metrik hinzu. In den folgenden Beispielaufrufen finden Sie einige der derzeit unterstützten Metriken und deren Klassifikatoren.

AP-Betriebszeit: AP-Verfügbarkeit

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • AP-Neustart: AP-Neustart
  • AP nicht erreichbar: AP nicht erreichbar
  • Site Down: Site-down

Kapazität: Kapazität

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • AP-Last: AP-Last
  • Nicht-WLAN-Störung: Nicht-WLAN-Interferenz
  • WLAN-Störung: WLAN-Störung

Abdeckung: Deckung

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • Asymmetrie-Downlink: Asymmetrie-Downlink
  • Asymmetrie-Uplink: Asymmetrie-Uplink
  • Schwaches Signal: schwaches Signal

Roaming: Roaming

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • Fehler beim schnellen Roaming: No-Fast-Roam
  • Langsames 11r-Roaming: Suboptimal-11r-roam
  • Langsames OKC-Roaming: Suboptimal-okc-roam
  • Langsames Standard-Roaming: Slow-Roam

Erfolgreiche Verbindungen: Erfolgreiche Verbindung

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • Assoziation: Verein
  • Autorisierung: Autorisierung
  • DHCP: DHCP

Durchsatz: Durchsatz

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • Kapazität: Kapazität
  • Abdeckung: Deckung
  • Gerätefunktion: Gerätefunktion
  • Netzwerkprobleme: Netzwerk-Probleme

Time to Connect: Zeit bis zur Herstellung einer Verbindung

GET-Anruf:
Anmerkung: Ersetzen Sie {site_id} durch Ihre Website-ID.
Beispielanfrage: Antwortbeispiel:
  • Assoziation: Verein
  • Autorisierung: Autorisierung
  • DHCP: DHCP
  • Internetdienste: IP-Services\u000C

Berechnung der SLE-Prozentsätze

Die Erfolgsrate der SLE-Metrik wird als Prozentsatz der Häufigkeit berechnet, mit der der Schwellenwert während des ausgewählten Zeitraums erreicht wurde. Klassifizierer werden ebenfalls als Prozentsätze berechnet, aber diese Werte geben ihre Auswirkungen auf den übergeordneten Fehler an.

Der folgende Screenshot zeigt beispielsweise, dass die Zeit bis zur Herstellung einer Verbindung in 96 % der Fälle erfolgreich war. Alle Clients, die zwischen 15:00 und 16:00 Uhr erfolgreich eine Verbindung hergestellt haben, schlossen den Verbindungsvorgang innerhalb der Vier-Sekunden-Schwelle ab.

Success Rate on the Time to Connect Root Cause Analysis Page

Die Erfolgsrate (%) dieser Metrik wird vom API-Endpunkt "Metrikzusammenfassung" abgeleitet.

Anmerkung: Ersetzen Sie site_id durch die tatsächliche Standort-ID.

Die Metrikfehlerrate wird berechnet, indem die Fehler (sle.samples.degraded) durch die Gesamtzahl (sle.samples.total) dividiert werden. Dies wird dann in den Prozentsatz der Erfolgsquote übersetzt. Unter Verwendung der obigen API-Antwortnutzlast würde die Berechnung wie folgt aussehen:

Dieser Screenshot zeigt Klassifizierer, die zu den Metrikfehlern beigetragen haben (DHCP, Autorisierung, Verbindung und Internetdienste):

Example: Classifier Percentages

Die Auswirkung des Klassifikators (%) wird vom gleichen API-Endpunkt "Metrikzusammenfassung" abgeleitet.

Anmerkung: Ersetzen Sie site_id durch die tatsächliche Standort-ID.

Die Auswirkungen des Klassifikators werden berechnet, indem die Fehler des Klassifikators (classifiers[n].samples.degraded) durch die Summe aller Fehler (classifiers[].samples.degraded) dividiert werden. Dies wird dann in einen Prozentsatz umgerechnet. Unter Verwendung der obigen API-Antwortnutzlast würde die Berechnung für DHCP wie folgt aussehen:

Überwachung von SLEs

Die SLE-Daten werden alle zehn Minuten aktualisiert. Allerdings sind die SLEs bei dieser Granularität anfällig für Schwankungen. Daher wird empfohlen, 1-Stunden-Intervalle mit der expliziten Start- und Endzeit abzufragen und nur einmal pro Stunde abzurufen.