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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