Comment valider la résilience des réseaux de communication 5G (CNF)

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Valider la résilience du CNF 5G

Les opérateurs et les fournisseurs d’équipements réseau qui déploient des fonctions réseau 5G « cloud-native » (CNF) doivent avoir l’assurance que chaque fonction fournira un service fiable sur une infrastructure Kubernetes dont ils ne sont pas nécessairement propriétaires ou qu’ils ne contrôlent pas entièrement. Avant la mise en production, les ingénieurs doivent déterminer les performances requises par chaque CNF en matière de réseau, de calcul, de stockage et de latence, ainsi que la manière dont les indicateurs clés de performance (KPI) du service réagissent lorsque ces performances ne sont pas atteintes. Cette validation doit être répétée à mesure que les versions des CNF, l’infrastructure et les configurations évoluent dans un environnement désagrégé et multifournisseur.

Les modes de défaillance courants de Kubernetes, notamment les pannes de nœuds ou de pods, la dégradation du réseau, les pannes de stockage, les erreurs de configuration et les pannes du serveur d’interface de programmation d’application (API), peuvent entraîner des conséquences allant d’une baisse des performances à des pannes à l’échelle du cluster. Les configurations de haute disponibilité et la surveillance réduisent les risques, mais elles ne permettent pas de savoir comment une infrastructure CNF spécifique se comporte dans ces conditions, ni si la fonction d’auto-réparation rétablit le service comme prévu. Les ingénieurs doivent simuler des pannes réalistes pendant que le trafic 5G est en cours, identifier les indicateurs clés de défaillance et établir une base de référence pour le comportement de reprise. Sans ces données, les pannes, les pénalités liées aux accords de niveau de service (SLA) et les risques réglementaires n’apparaissent qu’en environnement de production.

Solution de validation de la résilience des CNF 5G

Les tests CNF « Landslide » de Keysight combinent des tests fonctionnels et de performance 5G avec la possibilité d’introduire des perturbations réelles au sein d’une infrastructure cloud native et d’en surveiller l’impact. Les ingénieurs appliquent un trafic 5G réaliste et définissent un comportement de référence pour les CNF, puis introduisent des défaillances de nœuds ou de pods, une dégradation du réseau, des problèmes de stockage, des erreurs de configuration et des perturbations au niveau des serveurs API, tout en mesurant l’effet sur les indicateurs clés de performance (KPI) des services. Les résultats identifient les indicateurs de défaillance clés, montrent dans quelle mesure chaque CNF dépend de la mise en réseau cloud, de la puissance de calcul, du stockage et de l’orchestration, et vérifient que les mécanismes d’auto-réparation rétablissent le service. Des scénarios automatisés et reproductibles permettent une validation continue de la résilience en laboratoire et en préproduction à chaque nouvelle version, garantissant ainsi la résilience de la conception, de la configuration et des performances avant le déploiement.
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