如何用现场无线测试检测网络缺陷

shuszhao

不论是在高流量，还是在有限的网络资源条件下，无线设备和网络都需要在部署后能够正常运行。在受控条件下，在实验室中测试Wi-Fi设备可让你发现设备是否符合标准、测量如发送功率和误码率等物理属性。实验室测试还允许你查验更高层的通信协议，及了解设备或网络如何从错误中恢复。实验室测试虽然很重要，但它不能替代网络级别的实时测试，本文将会介绍如何使用实时测试来发现网络缺陷。
不论是在高流量，还是在有限的网络资源条件下，无线设备和网络都需要在部署后能够正常运行。在受控条件下，在实验室中测试Wi-Fi设备可让你发现设备是否符合标准、测量如发送功率和误码率等物理属性。实验室测试还允许你查验更高层的通信协议，及了解设备或网络如何从错误中恢复。

实验室测试可以在某种程度上模拟设备或系统在部署后的行为方式。最重要的是，实验室测试是可重复的，并且可以实现自动化。但是，它不能替代网络级别的现场测试。遗憾的是，比如在体育场中进行现场测试可能既困难又昂贵，但它提供了有关连接设备如何运行的有价值数据，且还可揭示需要更好服务的网络冷点。

实验室测试与现场测试
现场实现会有许多移动的部分。由于你需要进入测试场地或需获得许多测试样本，因此可能会付出高成本。此外，现场测试可能非常耗时，但它也有好处。实验室测试通常所需人员较少，并且一旦设计出测试流程就可根据需要重复多次。表1突出了两种方法的优缺点。

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表1：实验室中自动化测试与现场手动测试的优缺点。

决定使用哪种方法的第一步需要了解所需的功能。在开发自动化测试过程时，我们经常发现需要开发一套模拟环境来补助自动化过程。

实验室测试
对于这些测试，我们为测试网络设置了实验室测试，该设置使用安装Linux系统的专用笔记本电脑上运行的自动化框架。我们使用Selenium(一款用于Web应用测试的工具)来运行自动化数据脚本。如图1所示，该流程允许我们测试直接连接到测试仪以及无线网络链路的设备。

自动化的设置使用了从现场测试中获得的一些数据。设置完成后，我们将在现场使用的接入点与我们的设备清单以及Selenium和Jmeter(一款用于网络负载测试的开源应用)的帮助整合在一起，我们测试了带宽限制，以便获得对每个接入点能力(例如同时连接的数量和重负载下的一般性能)的整体认知。虽然在实验室收集的数据很有用，但它们没有考虑我们在现场遇到的不确定性和各种建筑材料的影响。

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图1：在实验室中使用此配置帮助我们确定需要进行现场测试。

在这种情况下，由于场地的大小，我们的内部实验室测试促使我们进行现场测试。尝试验证在15英亩大小、带15,000多个接入点时的情况。凭借对每个接入点的了解，我们能够构建实验室功能，以找到一条为最终要求提供建议时更简捷的路径。我们是通过确定每台设备在完全受控的环境中实现的效率与我们在现实世界评估时收集的数据进行比对来实现的。

现场环境
在许多情况下，不需要现场测试。但它通常是保证绝对可靠性的唯一方法，尤其是在处理潜在的大量未知用户时。

有几种方法可以确定是否值得为模拟环境付出努力：主要是在对生产有多大影响，以及可潜在降低的风险间进行权衡。在涉及体育场馆和公共安全等情况时，必须验证网络在使用量飙升时是否能够运行在合理水平。由于潜在用户同时使用情况较少，在百货商店测试可能无法保证实际运行情况，这时可利用模拟器或实验室模拟。

以球场为例
随着连接设备的增加，由于同时使用的用户数量可达数万，体育场馆在许多活动期间已成为虚拟死区(virtual dead-zones)。为了解如何更好地管理这些大量数据，需要进行评估以确定瓶颈发生的位置以及可以采取哪些措施来补救任何死区或过载的接入点。虽然总体容量可能能够满足平均使用率，但由于现场活动的跌宕起伏，使用率飙升对大多数体育场馆来说都是个独特问题。

有时，在为非常大的场地进行模拟或接近实时测试时，你需要创造力。例如，我们在季前赛期间进行了测试，该赛季没有对常规赛季的关键性能要求，但两者的近似程度足以进行可资借鉴的比较。找到最无关紧要的测试时间是执行现场测试的最重要方面之一。

评估
借助真实的季前赛事，我们能够执行蜂窝电信行业协会(CTIA)射频性能测试的一部分，以确定信号的去向和发生死点的位置。利用CTI认证计划测试流程，我们能够确认多个频段和Wi-Fi连接功能的数据速率。表2显示了我们关注的模式。使用传导传输路径执行的这些测试为Wi-Fi连接建立起基线测量。

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表2：在Wi-Fi设备上执行传导测量的数据速率。(资料来源：CTIA Wi-Fi移动融合设备射频性能评估测试计划)

使用低/中/高频段测试方法，我们采用相同的测试流程将这些数据与在空场地测试得到的数据进行比较，但这次是通过无线方式。这样做使我们可以图示每个最小/最大流量场景间的差值。此方法有助于在2.4GHz和5GHz频段上收集设备支持的最低、中间和最高频信道上的许多数据点。这一实践帮助我们确定了大多数频谱中的任何潜在瓶颈，以帮助确定每个频段的最佳位置。例如，因为许多建筑物的较低楼层的墙壁更厚，所以通常最好使用2.4GHz。确定位置时考虑所涉及的材料类型，有助于确定数据吞吐量、以帮助指导决策。

分析发现网络缺陷
当然，该过程会产生大量需要评估的数据。使用收集的数据(特别是吞吐量和位置映射)我们创建了体育场位置的热图及其执行方式(图2)。一旦我们能够确定吞吐量，我们就为网络集成商提供了可增强体育场现有网络性能的位置，同时也确定了都需要在哪里增大容量。

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图2：该图显示了体育场内流量最大的位置和潜在的死区。


在审查了这些数据之后，我们能够建议在各关键位置部署更多接入点，以及在特定办公场地部署微蜂窝基站(femtocell)，以确保必要的人员能够通过Wi-Fi和蜂窝网络获得最佳的使用体验。

虽然Intertek不是场地天线集成商，但其收集的数据赋能网络工程师以更强的功能完成任务、以接近已配备数据点的无线服务提供商，从而减少导入(lead-in)时间和现场实施工作量。

权衡
与大多数测试工作一样，在执行更多测试与所发布产品的质量间存在权衡。影响用户的现实世界中的变量，例如增加的语音和数据流量或可能消耗意外带宽的热点设备，在实验室环境中通常很难诊断，因此可能成为漏网之鱼。从图2中可以清楚看出：距离入口越近、活动越密集；离入口越远、活动越稀疏。图2还说明了能够在现场测试的要素。示例中，边缘缺少数据是由于覆盖范围内存在死区。然而，这也可归因于受影响的区域根本没使用数据。在此例中，两种情况都是真的；因为这些区域的接入性能很弱，因此用户索性就放弃接入了。我们能够在主动测试时确认这种情况，并使用收集的数据支持我们的判断。