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H3C无线网络产品AI发展趋势

来源:未知 时间:2020-04-01 10:02
 

    传统的无线网络运维是指在网络建成之后,对网络进行管理,对网络问题进行定位、分析。无线网络和有线网络有最大区别,就是无线网络和环境因素戚戚相关,比如在一个无线盲区,无论怎么调整优化网络,都会受制于物理环境,造成该盲区无法搜到无线信号。

  好的无线网络,7分靠规划,3分靠优化。

  泛无线运维的概念是指站在无线网络生命周期的基础上考虑整体无线建设。

  网络建设之前,需要做无线工勘,传统的工勘可能仅仅只是通过步行的方式确定AP的点位以及覆盖面积,通过眼神确定覆盖区域,这显得非常不专业,会造成覆盖盲区或者覆盖不均匀。

  H3C具备专业的工勘工具,该工具可以导入项目平面图,或者手动绘制平面图,同时可对遮挡物选取其建筑材料,譬如混凝土的信号衰减为10db,玻璃门的信号衰减为5db,通过在图纸上部署不同类型的AP以及不同型号的天线,软件可以自主模拟信号覆盖图,有助于发现信号覆盖盲区或者多重覆盖的地方。该软件目前是本地版本,正在做绿洲云集成的功能。。

  传统的网络验收是在不同的AP点位下游走,可能仅仅是打开手机终端,试图体验一下网络,如果业务访问成功则认为验收通过。

  H3C绿洲精灵手机APP内置云验收功能,云验收功能可以测试验收点位的信号强度(标准值-65dbm)、网络延时、网络带宽、无线漫游等多种参数,输出验收报告,详实客观的反映已建成的网络是否达到建设标准。同时,验收点位的数据可保存于绿洲云端,供后续网络优化作为参考标准。毕竟,新的事物永远处于最美好的状态,譬如新手机一定是最好用的,新认识的姑娘也是最美好的。故新建成的网络,我们认为它的状态是最优值,后续网络优化,均以此为标准。

  当实现7分的网络工勘之后,接下来才是日常的网络调优维护。

  绿洲云的部署结构,确定远程运维变成可能,预见网络问题,可以直接登录绿洲云,查看相关故障点。针对不同校区,也避免了外出公干。

  无线网络优化,最重要的就是自动调整信道分布、功率大小等。因为如果相同的信道覆盖在同一区域,会造成同频干扰,如果功率不足,会造成覆盖盲区;在一个超过2000点位的园区,手动调整信道功率显得非常不靠谱;同时无线网络环境会随时受制于客观因素而改变,说不定2000个点还没有完全手动部署完毕,之前的环境又发生了变化。所以,自动网络优化是大规模网络的必由之路。

  绿洲云平台对接H3C AI中台,可根据15天历史数据做机器学习,预测后面两天的网络态势走势。目前可以实现对用户接入数量、网络健康度、网络整体重传率、丢包率做出预测。通过对关键事件的预测,可有效的提醒管理员在未来某一时刻关注网络,避免故障突发造成束手无策的窘境。

  目前,AI只是做了一小步,后续会把AI分析和网络优化结合起来,进行区域内小范围的自动网络优化,当小范围内体验差时,可慢慢对该区域进行信道功率优化,如果优化效果达到预期,则逐步扩大优化范围,直到整网都处于最佳状态。


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