Un analizador de espectro para diagnosticar y mitigar los problemas del rendimiento wifi por interferencias RF

Analizador espectro de Aerohive

En las redes inalámbricas actuales, las interferencias del espectro de radiofrecuencia (RF) ocurrirán inevitablemente, causadas por dispositivos Wi-Fi, como por ejemplo los ordenadores portátiles y los smartphones bien sean corporativos, BYOD o IoT, o por dispositivos que no son Wi-Fi, como Bluetooth, teléfonos inalámbricos o los hornos microondas. Para solucionar este hándicap, Aerohive Networks ha desarrollado un analizador de espectro que permite diagnosticar y mitigar los problemas de rendimiento de red causados por la interferencia del espectro en el entorno RF.

El analizador de espectro permite a los administradores de redes determinar fácilmente el alcance y fuente de la interferencia.

El analizador de espectro permite a los administradores de redes determinar fácilmente el alcance y fuente de la interferencia, y hacer frente de forma efectiva al impacto sobre el rendimiento. Su uso es sencillo y la interfaz gráfica está integrada de manera nativa en la parte de alertas y resolución de problemas de HiveManager NG.

ACSP, protocolo de control cooperativo

Spectrum Intelligence como característica de resolución de problemas viene completada con Aerohive Channel Selection Protocol (ACSP), como capacidad de optimización de canal. ACSP es uno de los protocolos de control cooperativo de Aerohive gracias a los cuales se han eliminado las controladoras físicas de las arquitecturas inalámbricas. Permite a los puntos de acceso (APs) determinar y aplicar las mejores configuraciones de canal y potencia para minimizar la interferencia del canal.

Al contrario de la mayoría de los productos de la competencia, en los que el análisis del espectro se utiliza para evaluar manualmente y luego ajustar las configuraciones del canal, ACSP lo hace automáticamente.

Aerohive tiene previsto integrar la característica Spectrum Intelligence con otras herramientas de resolución de problemas y añadir una funcionalidad de aprendizaje automático (machine learning) con el objetivo de ofrecer capacidades de diagnóstico y optimización.

 
 
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