sdn控制器可以真正幫助運維工程師感知網絡，基於telemetry技術即時傳輸，按業務所需的數據採集點和基於硬體的精確時刻下的數據採集，真實呈現網絡狀態，從用戶體驗 ，應用真實的運行狀態感知網絡，對網絡進行多維度的運維。
sdn控制器數據處理流程:
1、訂閱數據（syslog取得設備日誌，snmp設備數據，telemetry性能數據）；
2、採集（sdn訂閱數據後，有採集服務完成數據採集，用telemetry秒級採集）；3、緩存/分發（海量數據上傳至sdn後，經過高吞吐訊息快取機制，分發到對應的ai服務進行分析）；
4、ai運算（sdn控制器根據採集的原始資料多維度分析處理，結合ai機器學習演算法來進行業務問題分析）；
5、儲存/顯示（資料分析完後，儲存到快速分散式資料儲存系統中，並完成功能展示。）
智慧維運解決方案支援有線無線網路故障辨識和根因分析，所以必須從有線無線設備取得相關kpi數據，透過telemetry上報剛sdn控制器，sdn控制器將這些大數據進行歸類，用ai演算法呈現整個網路品質和故障辨識。
再一個是根據裝置提供的數據，建立視覺化使用者體驗品質評估體系，基於接取體驗，漫遊體驗，吞吐體驗，網路可用性四大類指標的品質評估體系，直覺的呈現全網品質。
無線設備主要採集:ap的cpu，記憶體 使用率，線上用戶數，射頻頻道，幹擾，流量，使用者接受訊號強度，丟包率，時延抖動，dhcp，認證。
有線設備主要採集:cpu，記憶體利用率，介面收發包次數，廣播包數，丟包數。
交換器上的光鏈路的光功率，電壓，溫度。
sdn控制器基於協定回放，實現用戶接入問題的故障定位，以圖形化方式展現用戶接入每一個過程，協議回放實現用戶接入三個階段（關聯，認證，dhcp）全流程可視，統計各個協議交互階段的結果和耗時，實現問題的精準定位。
運維人員接到使用者回饋認證失敗訊息後，根據使用者mac資訊查找回話記錄，成功和失敗的情況一目了然，根據失敗記錄點，查看失敗詳細記錄。
運維總結四種問題:
1、連接類別的問題:關聯失敗，認證逾時，認證失敗認證慢，dhcp失敗，dhcp慢。
2.空口效能問題:弱訊號覆蓋，頻道幹擾，空口壅塞，非5g優先。
3.漫遊類:乒乓漫遊，漫遊異常4、設備類:設備離線，cpu和記憶體暫用高，供電故障。
ai維用到四種以下演算法:
1、高斯過程迴歸演算法:利用歷史資料來計算和評估下一個調優週期內的ap負載預測值。
2.神經網路演算法:利用歷史資料來計算評估下一個調優週期內的ap負載預測值。
3.聚類演算法:利用大數據計算和完善網路設備拓撲分組信息，使得完了拓撲更加精準。
4.隨機森林演算法:透過對歷史資料分析來辨識邊緣ap。
有線無線透過telemetry採集網路設備的丟包，流量，狀態，配置等信息，可以完成高性能，實時採集，通過ai算法對數據信息進行分析極呈現，結合emdi（增強型媒體傳輸質量指標，對音視頻業務監控，質量感知，保證音視頻業務用戶體驗）emdi協議對視頻每一幀進行監控協議。
telemetry透過push模式即時高速的向擷取器推送網路設備的效能資料指標，提升網路設備和網路利用率。採集精度可以達到亞秒和毫秒極。
sdn控制器中的telemetry（tcp協定)透過yang語言收集原始數據，使用protobuf編碼格式透過加密通道將原始資料透過grpc谷歌遠端調用協定送給sdn控制器，從而實現:原始資料擷取，資料模型，編碼類型，傳輸協定的融合。