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APIでMist SLEとインサイトを使用する

Juniper Mistポータルを使用してネットワークの動作を監視すると、問題になる前に何が起こっているかについてのインサイトが得られます。ネットワークを無線、有線、WANなど、複数の視点から見ることができます。さらに、Juniper Mist™ が提供するツールを使用して、潜在的な問題のトラブルシューティングと修正を行うことができます。

[Monitor > Service Levels] のプライマリ Mist ダッシュボードには、予測分析と相関エンジン (PACE) の結果がサービス レベル期待値 (SLE) メトリックの形式で表示されます。SLEは、Juniper Mistクラウドで機械学習とMist PACEを活用します。SLEは、これらのリソースを使用して、アクセスポイント(AP)からのストリーミングテレメトリを、エンドユーザーのネットワークエクスペリエンスをほぼリアルタイムで視覚化したものに変換します。SLEについて詳しくは、Juniper Mist AIネイティブ運用ガイドをご覧ください。

Mist GUIに表示されるすべてと同様に、SLEとインサイト情報もAPIから利用できます。

SLE

特定のSLEに関する情報を収集して、履歴レポートやその他の自動化に使用したりするのに役立ちます。他の API 呼び出しと同様に、まず、データを収集するエンドポイントを決定します。以下は、 getOrgsSitesSle エンドポイントに対する API GET リクエストの例です。

詳細については、 SLEの概要を参照してください。

洞察 力

インサイトは、サイト全体、アクセスポイント、または無線クライアントにわたるネットワークエクスペリエンスの概要を提供します。サイトを確認するときに始めるのに最適な場所です。

Insight 情報は、次のいずれかの Insights エンドポイントに対して GET リクエストを行うことで検索できます。

  • GetSiteInsightMetrics(英語)
  • GetSiteInsightMetricsForDevice
  • GetSiteInsightMetricsForClient

詳細については、「 Insights の概要」をご参照ください。

メトリックと分類子

Juniper Mist SLEとInsightsエンドポイントは、メトリックと分類子をサポートします。メトリックは、サービスレベルが設定されたしきい値を満たしているかどうかを追跡します。メトリックがしきい値を満たしていない場合、この障害は、障害が発生した場所をさらに理解するために、分類子の 1 つに起因する可能性があります。

SLE と Insights のエンドポイントでは、多くの場合、 metric 引数が必要です。これは、生の統計情報や設定に加えて、Mist内部データ分析から得られた計算値が公開されるためです。Mist では、新しいデータ分析機能が追加されるたびに一意の API 関数を作成するのではなく、ほんの一握りの関数を公開しますが、 metric 引数を使用して取得する派生データ値を指定します。

分析情報メトリックの一覧を取得するには、次の GET 呼び出しを発行します。

応答は次のようになります。

利用可能なインサイト指標の例を表示する別の方法は、Mistポータルにログインし、同じブラウザから新しいタブでこのリンクを開くことです。

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

前の GET 呼び出しの例 GET /api/v1/const/insight_metricsを使用して、呼び出しの最後に目的のメトリックを追加します。現在サポートされているメトリクスとその分類子の一部については、以下の GET 呼び出しの例を参照してください。

AP稼働時間: ap-availability

GETコール: サンプル要求: 応答の例:
  • AP の再起動: ap-reboot
  • AP 到達不能: ap-unreachable
  • サイトダウン: site-down

容量: 容量

GETコール: サンプル要求: 応答の例:
  • AP負荷: AP負荷
  • 非WiFi干渉: 非WiFi干渉
  • WiFi干渉: wifi干渉

カバレッジ: カバレッジ

GETコール: サンプル要求: 応答の例:
  • 非対称ダウンリンク: asymmetry-downlink
  • 非対称アップリンク: asymmetry-uplink
  • Weak Signal: 微弱信号

ローミング: ローミング

GETコール: サンプル要求: 応答の例:
  • 高速ローミングに失敗しました: No-Fast-Roam(高速ローミングなし)
  • 遅い11rローミング: サブオプティマル-11r-ローミング
  • OKCローミングが遅い: 最適ではない-okc-roam
  • 標準ローミングの低速化: スローローミング

接続成功: successful-connect

GETコール: サンプル要求: 応答の例:
  • アソシエーション: アソシエーション
  • 承認: 承認
  • DHCP: DHCP

スループット: スループット

GETコール: サンプル要求: 応答の例:
  • 容量: 容量
  • カバレッジ: カバレッジ
  • デバイス機能: device-capability
  • ネットワークの問題: network-issues

接続時間: 接続時間

GETコール:: サンプル要求: 応答の例:
  • アソシエーション: アソシエーション
  • 承認: 承認
  • DHCP: DHCP
  • インターネットサービス: IPサービス\u000C

SLEの割合の計算

SLEメトリックの成功率は、選択した期間にしきい値が満たされた頻度の割合として計算されます。分類子もパーセンテージとして計算されますが、これらの値は親の障害に対する影響を示します。

たとえば、次のスクリーンショットは、接続時間が 96% の確率で成功したことを示しています。午後 3:00 から 4:00 の間に接続に成功したすべてのクライアントは、4 秒のしきい値内に接続プロセスを完了しました。

Success Rate on the Time to Connect Root Cause Analysis Page

このメトリクスの成功率(%)は、「Metric Summary」APIエンドポイントから導き出されます。

メトリクスの失敗率は、失敗 (sle.samples.degraded) を合計 (sle.samples.total) で割ることによって計算されます。これは、成功率のパーセンテージに変換されます。上記の API 応答ペイロードを使用すると、計算は次のようになります。

このスクリーンショットは、メトリックの失敗に寄与した分類子を示しています(DHCP、承認、アソシエーション、およびインターネットサービス)。

Example: Classifier Percentages

分類子の影響 (%) は、同じ "Metric Summary" API エンドポイントから派生します。

分類子の影響は、分類子のエラー (classifiers[n].samples.degraded) をすべてのエラーの合計 (classifiers[].samples.degraded) で割ることによって計算されます。これはパーセンテージに変換されます。上記の API 応答ペイロードを使用すると、DHCP の計算は次のようになります。

SLEの監視

SLE データは 10 分ごとに更新されます。ただし、この細分度で監視するとSLEが変動しやすくなります。したがって、明示的な開始時刻と終了時刻を使用して 1 時間間隔でクエリを実行し、1 時間に 1 回のみポーリングすることをお勧めします。