Wie man die Ausfallsicherheit von 5G-CNFs validiert

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Validierung der 5G CNF-Resilienz

Netzbetreiber und Anbieter von Netzwerkgeräten, die Cloud-native Netzwerkfunktionen (CNFs) für 5G-Kernnetze implementieren, benötigen die Gewissheit, dass jede Funktion auf einer Kubernetes-Infrastruktur, die ihnen möglicherweise nicht gehört oder die sie nicht vollständig kontrollieren, zuverlässig funktioniert. Vor der Produktion müssen die Entwickler ermitteln, welche Netzwerk-, Rechen-, Speicher- und Latenzleistung jede CNF von der Cloud benötigt und wie die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) reagieren, wenn diese Leistung nicht erbracht wird. Diese Validierung muss bei Änderungen von CNF-Releases, Infrastruktur und Konfigurationen in einer heterogenen Umgebung mit mehreren Anbietern wiederholt werden.

Häufige Kubernetes-Fehler, wie Knoten- oder Pod-Ausfälle, Netzwerkbeeinträchtigungen, Speicherausfälle, Konfigurationsfehler und Ausfälle von API-Servern, können von Leistungseinbußen bis hin zu clusterweiten Ausfällen führen. Hochverfügbarkeitskonfigurationen und -überwachung reduzieren zwar das Risiko, zeigen aber nicht, wie sich eine bestimmte CNF unter diesen Bedingungen verhält oder ob die Selbstheilung den Dienst wie erwartet wiederherstellt. Entwickler müssen realistische Ausfälle simulieren, während der 5G-Datenverkehr läuft, wichtige Fehlerindikatoren identifizieren und das Wiederherstellungsverhalten analysieren. Ohne diese Daten treten Ausfälle, Vertragsverletzungen (SLA-Verletzungen) und regulatorische Risiken erst im Produktivbetrieb zutage.

5G CNF Resilienz-Validierungslösung

Keysight Landslide CNF Testing kombiniert 5G-Funktions- und Leistungstests mit der Möglichkeit, reale Störungen in Cloud-native Infrastrukturen einzuschleusen und deren Auswirkungen zu überwachen. Ingenieure simulieren realistischen 5G-Datenverkehr, ermitteln das Basisverhalten der CNFs und führen anschließend Knoten- oder Pod-Ausfälle, Netzwerkbeeinträchtigungen, Speicherprobleme, Konfigurationsfehler und API-Server-Störungen ein, während sie die Auswirkungen auf die Service-KPIs messen. Die Ergebnisse identifizieren wichtige Ausfallindikatoren, zeigen die Abhängigkeit jeder CNF von Cloud-Netzwerk, Rechenleistung, Speicher und Orchestrierung auf und verifizieren, dass Selbstheilungsmechanismen den Service wiederherstellen. Automatisierte, wiederholbare Szenarien unterstützen die kontinuierliche Validierung der Ausfallsicherheit im Labor und in der Vorproduktionsumgebung für jede Version und bestätigen so ein robustes Design, eine stabile Konfiguration und eine zuverlässige Leistung vor der Bereitstellung.
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