Containerized Setup for Performance Tests of Communication Networks

In highly dynamic communication networks, such as a 5G research network with multiple use cases and varying requirements, continuously monitoring the performance of all involved network components is a challenging task. Key performance indicators in such a setting include connectivity, latency, jitter, and up- and downlink throughput with different protocols. This situation is further intensified by the diversity of the used devices and their physical locations inside the network. The only viable option to ensure a smooth operation is the deployment of an automated test strategy, covering all relevant metrics and components.

Concerning this complex topic, Valentin Egger held a presentation at the 8th ETSI UCAAT (User Conference on Advanced Automated Testing) conference on Testing at the Edge. It shows an extensible solution that utilizes an elaborate combination of standardized measurement programs (ping and iperf3) together with a reporting template (in Jupyter). The test and analysis processes are scripted using Python. This enables continuous improvements in the 5G Playground Carinthia, which is a 5G research network, with constantly evolving network infrastructure.

We describe a novel way to centrally specify network test routines involving different metrics using an easy to read syntax. These specifications are stored on a server, which also controls the execution of the measurements on the respective parts of the network. The measurement programs themselves are containerized Python microservices. This enables rapid deployment of measurement instances across the whole research network. Through parametrization of the containers, the results of ping and iperf3 measurements are automatically reported back to the control instance, which stores them for later analysis. Upon completion of the measurements, an initial analysis of the generated results takes place. This is done in an automatically generated Jupyter file that includes statistical evaluations and graphical plots. Its layout is defined in the test specification. If desired, the Jupyter file can be further enhanced and exported to a PDF for sharing the gathered insights to make a decision.

This presentation was published at the 8th ETSI UCAAT conference on the 20th of October 2021 at 10:55 a.m. in the 5G and Networks Session.

The full presentation video can be seen here.

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Containerisiertes Setup für Performancetests von Kommunikationsnetzen

In hochdynamischen Kommunikationsnetzen, wie z. B. einem 5G-Forschungsnetz mit mehreren Anwendungsfällen und unterschiedlichen Anforderungen, ist die kontinuierliche Überwachung der Leistung aller beteiligten Netzkomponenten eine anspruchsvolle Aufgabe. Zu den wichtigsten Leistungsindikatoren in einem solchen Umfeld gehören Konnektivität, Latenz, Jitter sowie Up- und Downlink-Durchsatz mit unterschiedlichen Protokollen. Diese Situation wird durch die Vielfalt der verwendeten Geräte und deren physische Standorte innerhalb des Netzes noch verschärft. Die einzige praktikable Option, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, ist der Einsatz einer automatisierten Teststrategie, die alle relevanten Metriken und Komponenten abdeckt.

Zu diesem komplexen Thema hielt Valentin Egger auf der 8. ETSI UCAAT (User Conference on Advanced Automated Testing) Testing at the Edge eine Präsentation. Er zeigt eine erweiterbare Lösung, die eine ausgeklügelte Kombination von standardisierten Messprogrammen (ping und iperf3) zusammen mit einer Berichtsvorlage (in Jupyter) verwendet. Die Test- und Analyseprozesse werden mit Python programmiert. Dies ermöglicht kontinuierliche Verbesserungen im 5G Playground Carinthia, einem 5G-Forschungsnetz mit sich ständig weiterentwickelnder Netzinfrastruktur.

Wir beschreiben eine neuartige Methode zur zentralen Spezifikation von Netzwerktestroutinen mit verschiedenen Metriken in einer einfach zu lesenden Syntax. Diese Spezifikationen werden auf einem Server gespeichert, der auch die Ausführung der Messungen auf den jeweiligen Teilen des Netzwerks steuert. Die Messprogramme selbst sind containerisierte Python-Microservices. Dies ermöglicht ein schnelles Deployment von Messinstanzen über das gesamte Forschungsnetzwerk. Durch die Parametrisierung der Container werden die Ergebnisse von ping- und iperf3-Messungen automatisch an die Kontrollinstanz zurückgemeldet, die sie für eine spätere Analyse speichert. Nach Abschluss der Messungen findet eine erste Analyse der generierten Ergebnisse statt. Dies geschieht in einer automatisch generierten Jupyter-Datei, die statistische Auswertungen und grafische Darstellungen enthält. Das Layout ist in der Testspezifikation festgelegt. Falls gewünscht, kann die Jupyter-Datei weiter verbessert und in ein PDF exportiert werden, um die gesammelten Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu nutzen.

Diese Präsentation wurde auf der 8. ETSI UCAAT Konferenz am 20. Oktober 2021 um 10:55 Uhr in der 5G and Networks Session veröffentlicht.

Das vollständige Video der Präsentation kann hier angesehen werden.

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