Dans le monde numérique d’aujourd’hui, disposer d’un réseau fiable et efficace est essentiel pour que les entreprises restent compétitives. Avec la demande croissante de bande passante pour prendre en charge diverses applications gourmandes en données telles que le streaming vidéo et les applications basées sur le cloud, la gestion des ressources radio est devenue une tâche complexe pour l’informatique. Les méthodes traditionnelles de gestion des ressources radio (RRM) ne peuvent plus répondre aux exigences des réseaux modernes. Heureusement, l’intelligence artificielle (IA) et les technologies cloud offrent désormais une solution efficace à ce défi. Examinons les avantages du RRM basé sur le cloud et la façon dont il révolutionne la façon dont les réseaux sont gérés.
Gestion traditionnelle des ressources radio
La gestion des ressources radio Wi-Fi (RRM) est responsable de l’allocation et de la gestion efficaces des ressources radio dans les réseaux Wi-Fi. Il est essentiel d’optimiser les performances du réseau, en veillant à ce que les utilisateurs finaux reçoivent une qualité de service (QoS) constante. Cependant, les méthodes RRM traditionnelles ont leurs propres lacunes. Entre autres, les interférences, la congestion des canaux, l’incapacité à gérer les environnements dynamiques, le manque de coordination, l’équilibrage de charge entre les points d’accès Wi-Fi voisins viennent à l’esprit. Généralement, les solutions RRM traditionnelles fondent leurs décisions sur des seuils et des règles fixes, qui peuvent ne pas tenir compte de l’évolution des conditions du réseau. Cela a entraîné des performances réseau sous-optimales et une augmentation des coûts opérationnels.
Qu’est-ce que le RRM cloud basé sur l’IA ?
La gestion des ressources radio cloud pilotée par l’IA est une technologie qui combine la puissance de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud computing pour optimiser l’allocation et la gestion des ressources radio dans les réseaux de communication sans fil. Il exploite des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données et prendre des décisions éclairées sur la manière d’allouer des ressources radio, d’augmenter la capacité et de réduire les interférences. L’infrastructure basée sur le cloud offre un moyen évolutif, résilient et rentable d’y parvenir.
Avantages du RRM cloud basé sur l’IA pour l’informatique
Le RRM cloud basé sur l’IA offre de nombreux avantages pour l’informatique. Alors que les ingénieurs professionnels du sans fil optimisent régulièrement les performances de leur réseau en sélectionnant les paramètres de canal et de puissance en plus du réglage des autres boutons de configuration disponibles, cette tâche devient plus difficile avec l’avènement du spectre 6 GHz.
Prenons un exemple : dans le monde de la fréquence de 2,4 GHz, c’est facile, il n’y a que 3 canaux qui ont un espace de fréquence qui ne se chevauche pas. Dans quelle mesure peut-il être difficile de planifier ? Vous n’avez pas besoin d’être un ingénieur professionnel en technologie sans fil pour bien planifier vos canaux. Maintenant, regardez 6 GHz et appelez-moi plus tard ! Sans être drôle, un coup d’œil aux perspectives des canaux disponibles (59 à 20 MHz de large) et des options de largeur de canal (6 largeurs de canal différentes) révèle qu’il est impossible d’optimiser manuellement les paramètres de canal et de largeur de canal requis pour un réseau Wi-Fi finement réglé.
De plus, toutes les entreprises ne disposent pas des professionnels RF sans fil disponibles pour régler ces paramètres sur le réseau. Pour un administrateur Wi-Fi occupé, les conditions sous-optimales restent souvent non découvertes jusqu’à l’escalade de l’utilisateur final. Grâce au RRM piloté par l’IA, les directions informatiques peuvent optimiser les performances réseau en prenant des décisions en temps réel en fonction de l’évolution des conditions réseau. Cela permet d’augmenter l’efficacité du réseau, de réduire la latence et d’améliorer la QoS. Comme mentionné ci-dessus, en tirant parti de l’infrastructure cloud, l’informatique peut bénéficier de l’évolutivité et de la résilience, ce qui lui permet de gérer plus de trafic à une fraction du coût.
Avantages du RRM basé sur l’IA pour les utilisateurs finaux
Avec l’introduction du RRM cloud piloté par l’IA, les appareils de l’utilisateur final peuvent s’attendre à fonctionner dans des conditions RF sans interférences, lorsque cela est possible, et à bénéficier d’un débit plus élevé et d’une plus grande fiabilité avec moins de tentatives et d’erreurs. Cela se traduit par une plus grande satisfaction de l’utilisateur final lorsqu’il se connecte sans fil au réseau. L’optimisation de l’allocation de bande passante des canaux dans l’environnement sans interférences garantit également des performances optimales pour prendre en charge les applications à haut débit et à faible latence.
Comment cela fonctionne-t-il ?
De manière générale, le RRM basé sur l’IA suit un processus en quatre étapes : la collecte, l’analyse, la prise de décision et l’action des données. Le système collecte des données provenant de diverses sources, notamment le trafic réseau, le comportement des utilisateurs, la topologie RF et les performances des appareils. Le RRM basé sur le cloud basé sur l’IA analyse les informations d’interférence reçues de chaque point d’accès du réseau, la hiérarchie de configuration de l’utilisateur, la capacité du point d’accès, les données historiques sur l’activité radio du point d’accès, les points d’accès voisins inconnus et les modèles de trafic afin d’optimiser conjointement le canal et la largeur du canal.
Le système exploite des algorithmes d’apprentissage automatique, des algorithmes graphiques et des modèles statistiques qui s’exécutent dans le cloud pour modéliser et prédire conjointement les canaux optimisés et les largeurs de canaux afin de minimiser les interférences cocanaux au niveau le plus bas possible et garantir zéro liaison interférente pour les points d’accès (AP) RUCKUS chaque fois que cela est théoriquement possible.
Pérennité grâce au RRM cloud basé sur l’IA
Soyons honnêtes, combien de fois par semaine/mois/trimestre/année un ingénieur Wi-Fi pense-t-il à « optimiser » son réseau du point de vue de la gestion des ressources radio ? La réponse typique est zéro. Ils ne bricolent pas si cela fonctionne. Contrairement à cela, avec le RRM cloud basé sur l’IA, les conditions réseau sont surveillées en permanence.
Lorsqu’il est possible d’améliorer une configuration sous-optimale, l’administrateur informatique se voit proposer un choix optimisé de canal et de largeur de canal sous la forme d’une recommandation d’IA. En un seul clic, l’administrateur réseau peut apporter des modifications au réseau et appliquer les paramètres les plus optimaux à tous les points d’accès d’un pool de points d’accès. En d’autres termes, le RRM cloud basé sur l’IA est comme une TDM 24 h/24, 7 j/7, 365 j/an de l’ensemble de votre réseau du point de vue des radiofréquences. À l’inverse, les administrateurs informatiques peuvent choisir de revenir à une configuration de canal précédente pour n’importe quelle raison, en s’assurant que le contrôle du réseau radio est toujours assuré par le personnel informatique.
L’avenir du RRM cloud basé sur l’IA
L’avenir du RRM cloud basé sur l’IA semble prometteur, car de plus en plus d’administrateurs sans fil adoptent cette technologie pour gérer leurs ressources. Alors que les algorithmes d’apprentissage automatique continuent de s’améliorer, le RRM basé sur l’IA deviendra encore plus précis et efficace. Cela permettra d’améliorer les performances du réseau, d’améliorer la QoS et de réduire les coûts d’exploitation. De plus, le RRM cloud basé sur l’IA peut être appliqué à d’autres domaines de la gestion réseau, tels que la maintenance prédictive et la sécurité.
Résumé
Le RRM cloud basé sur l’IA révolutionne la façon dont nous gérons les ressources radio dans les réseaux modernes. Il offre de nombreux avantages, notamment une amélioration des performances du réseau, une capacité accrue et des coûts d’exploitation réduits. En tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique et de l’infrastructure cloud, le RRM piloté par l’IA fournit une solution évolutive, résiliente et efficace pour la gestion des ressources radio. Alors que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir davantage d’opérateurs réseau adopter cette solution pour optimiser leurs réseaux.
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