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Network Probes

高性能ネットワークを確保することにより、高品質のユーザーエクスペリエンスを提供します

プローブは、パケットベースのネットワーク通信を分析可能なメタデータ形式に変換するデバイスまたはソフトウェアです。 これを実現するためのさまざまな手法が、トラフィックとアプリケーションに応じて使用されます。 ディープパケットインスペクション(DPI)と機械学習は、ユーザートラフィックだけでなく、ビデオコンテンツなどの大量のトラフィックにも使用されます。 シグナリングトラフィックの場合、パケットが解析され、関連するデータが抽出されます。

プローブを使用する目的は、データ量を減らしてデータを処理できるようにすることです。 特定の方法に応じて、平均して、データ削減は1000倍から10,000倍の範囲になります。 Cubroのタイムウィンドウベースのソリューションは、少量で高品質のデータを生成するために特別に設計されています。

Cubroのタイムウィンドウ集約方式メタデータは、暗号化に関係なくL7アプリケーションを検出するCubro独自のディープパケットインスペクション(DPI)エンジンを中心に構築されています。これにより、ネットワークエンドポイント、送受信されるデータ、セッションの期間、使用されている特定のアプリケーションまたはサービスなど、通信を説明する詳細情報が提供されます。

スケーラブルで環境に依存しないソリューション

メタデータ出力はプラットフォームに依存せず、業界標準のデータ形式を利用します。これは、セキュリティアプリケーション、パフォーマンス管理、ネットワーク計画、一般的な使用状況の監視、顧客体験の分析など、さまざまなユースケースに役立つデータを提供します。 Cubroソリューションは、あらゆる種類のサードパーティソリューションに対して標準化された環境に依存しないインターフェイスを提供します。

プローブで処理する必要のあるトラフィックの量は、顧客の規模によっては、1秒あたり数十テラバイトに達する可能性があります。中規模の企業でも、分析が必要な数十ギガビット/秒のトラフィックを簡単に生成できます。 Cubroは、高性能ハードウェアアプライアンスを使用して、大きさ、コスト、および消費電力を最小限に抑えながら、これらのスループットのニーズに対応します。ギガビットから数テラビットのパフォーマンスまで、あらゆるものに対応するように設計されたソリューションを提供します。

ハードウェアプラットフォーム

Cubroプロービング/メタデータ抽出ソフトウェアは、OmniaシリーズやOmniaNICなどのさまざまなハードウェアアプライアンスで実行されています。

Cubroプローブは通常、データセンター/エンタープライズおよびサービスプロバイダーに使用されます。
それぞれのユースケースはいくつかの主要な点で異なり、異なるアプローチが必要です。

データセンター/エンタープライズ

データセンターとエンタープライズの顧客は、サービスプロバイダーよりもトラフィックが少ない傾向がありますが、多くの場合、サイトが多く、地理的に分散しています。

企業内では、プローブは複数のサードパーティ分析プラットフォーム(セキュリティやパフォーマンス管理など)にデータを提供する必要があります。 したがって、出力フォーマットをさらに標準化する必要があります。

Cubroは、IPFIX、DPIを使用したIPFIX、およびCustosタイムウィンドウベースの形式を提供します。 Custos 3Dスタイルのユーザーインターフェイスは、情報量が多い、すぐに実行可能なネットワーク情報を提供し、NetFlow / IPFIXよりも劇的に効率的にネットワークデータを保存し、サードパーティシステムに簡単に統合できる人間指向のデータ構造を実装しました。

サービスプロバイダー

サービスプロバイダーは、Tbit/secの範囲内およびそれを超えるトラフィックスループットを絶えず向上させています。トラフィックには、ユーザープレーン(ユーザーデータ)とコントロールプレーン(シグナリングトラフィック)の2つの主要なカテゴリがあります。ユーザープレーンデータを最大限に活用するには、2つのタイプのトラフィックを相互に関連付ける必要があります(コントロールプレーン情報を組み込むことでユーザープレーンデータを強化します)。Cubroは、ユーザープレーントラフィックに加えて、シグナリングトラフィックを処理するプローブをサービスプロバイダーに提供します。

サービスプロバイダー環境で費用対効果と電力効率を高めるには、プローブの設置面積を非常に小さくし、消費電力を最小限に抑える必要があります。

さらに、このプラットフォームは、サードパーティシステムへの業界標準でプラットフォームに依存しないインターフェイスも提供します。たとえば、Kafkaを活用することで、どのデータベースシステムでもメタデータ出力を受信できます。

当社のプローブは、ネットワーク品質を向上させ、顧客満足度を高め、情報セキュリティシステムを強化することができます。 Cubro Probeプラットフォームは、ビジネス分析、サービス保証、ビジネス保証、セキュリティ保証などのアプリケーションの包括的なデータレコードを生成します。プローブは、ユーザーとシグナリングのトラフィックをリアルタイムで分析および処理します。

Probing Solution

Cubro icon datasheet

Datasheet Smart NIC

SilverEngine社との技術パートナーシップ

Cubro Probeによって抽出されたネットワークデータの価値を活用するために、CubroはSilverEngineと協業しています。 Silverengineは、ネットワークの最適化または修正、ネットワークとユーザーの動向、および加入者のセグメント化方法の支援に関連するコンサルティングサービスを提供します。

その結果、オペレーターはCubroProbeによって生成されたデータを使用して実用的な可視化を得ることができます。 可視化には、たとえば、分析と機械学習の手法を使用して加入者のエクスペリエンスとモバイルネットワークのパフォーマンスを向上させる方法が含まれます。

CUBROとSilverEngine社による実用的な可視化サービスパッケージ

●パフォーマンスの低いセル、ネットワーク最適化に関する情報の特定
●コアNE要素の問題
●パフォーマンスの低いユーザ機器とデバイス
●経験の浅い加入者は、VIP、高ARPU、およびインバウンドローミング加入者が期待するサービスを確実に受けられるようにします
●解約防止とアップセルのための提案されたマーケティングキャンペーン

サービスパック内容:

VoLTE
●KPIの例:IMS登録成功率、音声品質(MOS)、ミュートコール、ドロップコールレート、リピートコール
●機械学習を使用して、ミュートコールと音声品質の低下に「関連する」無線KPIを見つけます

モバイルブロードバンド(MBB)
●KPIの例:Attachの問題、APNの失敗、ストリーミングデータのスループット、DNS解決の問題
●加入者のスピードテストパフォーマンス

カスタマーエクスペリエンス管理(CEM)
●加入者の経験と予測のクラスタリング
●関連するCプレーンUプレーンKPIで構成される各加入者のQoEインデックス[0-100]
●機械学習に基づく最適化されたQoEインデックスモデル
●加入者のセグメンテーション

アプリケーション
●アプリケーションプロファイリング(例:使用されるアクセスパターンとプロトコル
●アプリケーションQoE
●人気のある各アプリケーションに関連するKPIの改善
●ビデオパフォーマンス(例: YouTubeとNetflix
●ローカルビデオまたはゲームキャッシュの理論的根拠

5G
●加入者ごとの5G-NSA展開における5GとLTEに費やされた時間に関する考察
●LTEと比較した5Gのパフォーマンス上の利点
●長いRTTと低スループットに関連する無線およびバックホールKPIを見つけるために使用される機械学習

IoT
●さまざまなクラスのIoTデバイスの通信パターンを理解して学習する
●異常や停止の検出

モバイルのユースケース

可視化により、広告、コマーシャル、不動産、交通計画のためのモバイルデータ販売パッケージを作成できます。 可視化は、特定の場所に新しい支店を開くかどうか、または道路や通りでの最大の交通渋滞に基づいてインフラストラクチャの改善に焦点を当てる場所の例として決定するのに役立ちます

●特定の場所に新しい店舗の支店を開く理由。
●主要な交通渋滞の道路や通りを特定する–インフラストラクチャの改善のため

顧客のメリットには、ネットワークパフォーマンスの向上、ネットワークインフラストラクチャのコストの削減、ネットワーク品質の向上による加入者解約の削減、投資収益率(ROI)の向上などがあります。

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