Para administradores de red
La solución LatenceTech se implementa rápidamente, ya que todos los componentes están empaquetados en contenedores con tecnología Docker y son compatibles con diversos entornos, como Kubernetes y OpenShift.
Se pueden implementar varios agentes de QoS para monitorizar activamente diversos enlaces de red que apuntan al mismo reflector. Los agentes de QoS también se pueden ubicar en nodos de red, como un nodo de Mobile Edge Computing (MEC), para obtener resultados de calidad y latencia por segmento. Los reflectores suelen implementarse en el servidor que suministra los datos de la aplicación o cerca de él. El analizador puede implementarse localmente o en una nube privada, híbrida o pública.
Especificaciones técnicas
Todos los componentes de la solución se empaquetan como contenedores Docker fácil de implementar (en Linux o Windows). Se requiere abrir un conjunto limitado y configurable de puertos en el Reflector y el Analizador. La frecuencia de muestreo típica es de 2 segundos, pero se puede configurar hasta 100 milisegundos. El consumo de datos por agente de QoS (excluyendo pruebas de ancho de banda), con un muestreo típico, es de un promedio de 50 Mb al día.
Cuadro de requisitos típicos del host de componentes
Lista de hosts compatibles con componentes LT
Analyser
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Virtual Machines:
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AWS: EC2 t3.large or t3.xlarge
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GCP: 2e-standard-e
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Azure: Standard_B2ms or Standard_B4ms
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OVH: D2-8
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Mini-PC with Ubuntu v20+:
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Brand Kamrui models AM02 or GC3V using either Intel Celeron or AMD Athlon with 8Gb RAM
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Laptop with 16Gb RAM and Microsoft Windows 11 (with Docker Desktop, WSL, Ubuntu v20.x LTS)
QoS Agent
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Cradlepoint CPE with NetcloudOS v7+ and advanced plan for container support:
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E3000, E300, R1900 and R2105
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Ekinops: OneAccess products (5G router, Ethernet acess, uCPE, ONE-5G, etc.)
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Thundercomm: TurboX EB3, Edge box 5
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Android v12+ mobile phones
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IoS v14 or later IPhones
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Laptop with 8Gb RAM and Microsoft Windows 11 (with Docker Desktop, WSL, Ubuntu)
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Mini-PC with Ubuntu v20+:
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Brand Kamrui models AM02 or GC3V using either Intel Celeron or AMD Athlon with 8Gb RAM
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Virtual Machines:
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AWS: EC2 t3.nano
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GCP: 2e-micro
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Azure: Standard_A1_v2
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OVH: D2-2
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Reflector
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Cradlepoint CPE with NetcloudOS v7+ and advanced plan for container support:
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E3000, E300, R1900 and R2105
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Ekinops: OneAccess products (5G router, Ethernet acess, uCPE, ONE-5G, etc.)
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Virtual Machines:
-
AWS: EC2 t3.nano
-
GCP: 2e-micro
-
Azure: Standard_A1_v2
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OVH: D2-2
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Mini-PC with Ubuntu v20+:
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Brand Kamrui models AM02 or GC3V using either Intel Celeron or AMD Athlon with 8Gb RAM
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Laptop with 8Gb RAM with Microsoft Windows 11 (with Docker Desktop, WSL, Ubuntu)
Análisis del Ciclo de Vida (ACV)
LatenceTech ha realizado un Análisis del Ciclo de Vida (ACV) de su solución para medir el consumo energético continuo y la huella de carbono de diversos tipos de implementaciones. En la mayoría de los casos, nuestra solución es más eficiente energéticamente que los sistemas tradicionales de monitorización pasiva. Contáctenos para obtener más información sobre nuestro análisis del ACV.
Documentación del producto
A concise datasheet about our real-time cloud-native monitoring and prediction solution for cellular networks with a focus on ultra-low latency connectivity.
Technical documentation listing requirements, installation procedures, release notes, deployment considerations and access to online support and FAQ.
Datasheet related to our Mobile Latency Measurement application bringing users the ability to perform real-time network and protocol-based latency spot checks, providing instant results displayed on the screen.
Onboarding guide to help setup the mobile application in a few minutes.