네트워크, 애플리케이션(DPI) 및 사용자 메트릭스.

먼저, 이 네트워크는 Bequant 같은 트래픽 최적화 장치를 도입했습니다. 이는 사전 대응의 첫 번째 단계가 사람의 개입 없이, 트래픽을 지속적으로 처리하고 문제를 식별하며 발생 즉시 해결하는 폐쇄형 제어 루프만을 활용하여 네트워크 성능을 개선하는 것이기 때문입니다.

선제적 대응의 두 번째 단계는, 해당 트래픽 최적화 제품이 영향을 받은 고객들이 불만을 제기하기 전, QoE 문제가 발생하자마자 이를 감지할 수 있을 만큼 정확하고 상세한 네트워크 가시성을 제공하는 것입니다.

세 번째 단계는 트래픽 최적화 지표를 네트워크 관리 시스템으로 가져와 분석 및 알림을 수행하는 것입니다. 차세대 관리 시스템은 또한 BSS 및 OSS 시스템 정보를 통합하여 사용자 대한 보다 포괄적인 관점을 제공합니다. 여기에는 트래픽 최적화를 통해 확보된 실제 네트워크 품질과 고객 지원팀과의 상호작용 이력이 모두 포함됩니다.

AI 기반 네트워크 분석은 지원 팀이 문제를 찾기 위해 필요한 단계들을 일일이 따르는 대신, 문제 검색의 목표만 제시할 수 있게 함으로써 네트워크 문제 파악 속도를 높여줍니다. 기존 방식은 시간이 더 많이 소요될 뿐만 아니라 제품 기능에 대한 전문 지식이 필요했기 때문입니다. AI 어시스턴트를 활용하면 가장 일반적인 사례에 대한 결과를 신속하게 얻을 수 있으며, 가장 복잡한 사례에 대해서는 가시성 데이터를 직접 분석할 수 있습니다.

단일 위치에서 발생하는 모든 네트워크 트래픽을 처리할 수 있는 충분한 용량을 갖춘 트래픽 최적화 및 가시성 제품을 활용하면 됩니다. 지리적으로 분산된 위치가 필요한 경우, Bequant 클러스터로 구성하여 어느 위치에서든 다른 모든 사이트에 접근할 수 있도록 할 수 있습니다. 물론, 콜로케이션 서버도 클러스터에 추가하여 나머지 서버들과 원활하게 연동할 수 있습니다.

체감 품질 저하를 체감 품질 나타내는 네트워크 지표는 혼잡도, 패킷 손실 및 지연 시간입니다. 이 세 가지 중 하나 또는 모두의 수치가 증가하여 일정 기간 동안 높은 수준을 유지한다면, 고객이 서비스 품질 저하를 겪고 있을 가능성이 높습니다. 지연 시간은 애플리케이션의 반응 속도에 영향을 미치며, 화상 회의나 게임과 같은 실시간 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 패킷 손실은 애플리케이션의 유효 전송량(애플리케이션 콘텐츠의 실제 전송 속도)을 감소시켜 실제 속도를 떨어뜨립니다. 마지막으로, 혼잡은 지연 시간과 패킷 손실을 증가시키고 유효 전송량을 급격히 감소시켜 사용자 경험을 저하시킵니다.

바로 이것이 Bequant 같은 제품이 Bequant . QoE 문제를 완화하고, ISP가 네트워크 문제를 선제적으로 해결하는 데 필요한 네트워크 가시성을 확보할 수 있도록 하기 위해서입니다.

트래픽 최적화 및 네트워크 성능 데이터는 Bequant 같은 제품에 통합될 수 있으며, 이 제품은 트래픽을 최적화하는 동시에 그 결과로 나타나는 네트워크 성능 지표를 제공합니다.

제공된 지표는 트래픽 최적화 기능을 활용합니다. Bequant 최적화 기능은 부하가 가해진 흐름에서 측정된 정확한 지연 시간 및 패킷 손실 값을 제공하며, 이는 바로 최종 사용자가 실제로 경험하는 사항입니다. 이러한 정확성은 신뢰할 수 있는 혼잡 감지를 위한 핵심 요소입니다.

TCP 최적화 기능은 또한 트래픽의 극히 일부를 대조군으로 남겨두어, 이를 기준으로 개선 효과를 비교함으로써 자체적인 가속 효과를 측정합니다.

지연 시간의 경우, Bequant 가능한 한 많은 정보를 제공하기 위해 세 가지 별개의 지연 시간 지표를 Bequant . 즉, 최소값의 평균(지연 시간 값의 하한), 중앙값, 그리고 80분위수(측정값의 80%가 이 값을 넘지 않는 값)입니다.

Bequant 같은 네트워크 가시성 솔루션을 활용하면, ISP 지원 팀은 사용자 네트워크 구간별 주요 QoE 지표를 확인할 수 있어, 임박한 네트워크 문제에 집중하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. Bequant 사용자 혼잡 증상을 지속적으로 감지하는 AI 혼잡 완화(ACM) 기능을 Bequant . ACM은 혼잡을 줄이기 위해 자동으로 조치를 취할 뿐만 아니라, 감지된 혼잡 정보를 네트워크 가시성 기능에 보고하므로 지원 팀은 사용자가 실제로 경험한 혼잡도를 사용자 평가할 수 있습니다. 또한 Bequant 혼잡을 가장 심하게 겪고 사용자 상위 백분위수를 자동으로 순위화하는 등 데이터 분석을 용이하게 하는 다양한 도구를 Bequant .

Bequant 트래픽 캡처 기능과 언제든지 사용자 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. WiFi Canarias의 CEO인 빅토르 데 라 누에즈(Victor de la Nuez)는 Bequant 이러한 다양한 수준에서 네트워크를 실시간으로 파악할 수 있는 기능을 특히 강조합니다.

체감 품질 저하를 체감 품질 나타내는 네트워크 지표로는 혼잡도, 패킷 손실 및 지연 시간이 있습니다. 이 세 가지 지표 중 하나 또는 모두의 수치가 증가하여 일정 기간 동안 높은 수준을 유지한다면, 고객이 서비스 품질 저하로 인해 불편을 겪고 있을 가능성이 높으며, 조만간 불만을 제기하거나, 더 나쁜 경우 사전 통보 없이 서비스를 해지할 가능성이 큽니다. 이것이 바로 Bequant 같은 제품이 Bequant . QoE 문제를 완화하고, ISP가 고객 이탈로 이어지기 전에 네트워크 문제를 선제적으로 해결하는 데 필요한 네트워크 가시성을 제공하기 위함입니다.

이탈률 감소에 관한 이 사례 연구에서 자세한 내용을 확인해 보세요.

이는 사용자 인터넷 연결을 어떻게 사용자 대한 핵심적인 통찰력을 제공함으로써 도움이 됩니다. 예를 들어, Bequant 같은 DPI 기능이 활성화된 제품을 사용하면 기술 지원 팀은 가정 네트워크에서 어떤 애플리케이션이 사용되고 있는지 파악할 수 있으며, 보고된 문제가 해당 사용 패턴과 관련이 있음을 알아낼 수 있습니다. 예를 들어, 가족 구성원 여러 명이 스트리밍을 하는 동안 대용량 파일을 다운로드하는 경우 등이 이에 해당합니다.

대역폭 수요가 가장 많은 애플리케이션을 파악하려면 심층 패킷 분석(DPI) 기능을 갖춘 트래픽 분석 장비가 필요합니다. Bequant DPI 기능을 Bequant 특정 사용자, 사용자 그룹 사용자 네트워크 전체에서 가장 많이 사용되는 애플리케이션을 식별할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션을 관리하고 피크 시간대에 발생하는 혼잡 현상을 방지하기 위해 트래픽 관리 규칙을 정의할 수 있습니다.

‘라 하프 전화사(La Harpe Telephone)’ 사례 연구에서 ISP가 스트리밍 과부하 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 사례를 찾아보세요.

플로우 모니터는 능동형 요소가 아니며, 트래픽에 직접적인 영향을 주지 않습니다. 대신 트래픽 장치로부터 플로우 정보를 수집하여 분석에 활용할 수 있도록 제공합니다. Bequant 같은 트래픽 최적화 플랫폼은 온라인으로 배포되어 수집한 지표를 활용하여 트래픽 성능을 개선하므로, 네트워크 엔지니어링 담당자가 데이터를 분석하지 않는 상황에서도 해당 지표를 즉시 실행 가능한 조치로 전환할 수 있습니다.