Avances en IA y ML optimizan las operaciones de Wi-Fi para igualar las redes cableadas
See Ho Ting, vicepresidente de inteligencia artificial (IA) y análisis de datos en RUCKUS Networks de CommScope, Wireless Broadband Alliance (WBA) ha revelado los avances en la industria inalámbrica que están permitiendo optimizar las operaciones de Wi-Fi para alcanzar los niveles de servicio de las redes cableadas.
El mayor desafío actual del Wi-Fi, según Ting, radica en el crecimiento exponencial de las redes Wi-Fi empresariales en términos de tamaño y complejidad. A medida que se introduce la frecuencia de 6 GHz, equilibrar la planificación de múltiples canales, el ancho de banda y los ajustes de configuración de potencia de transmisión en redes dinámicas de gran envergadura se está volviendo cada vez más difícil para el personal inalámbrico.
Una de las principales complejidades de RF (radiofrecuencia), como destaca Ting, es la implementación de aplicaciones inalámbricas con requisitos de alta disponibilidad y baja latencia que tradicionalmente solo se cumplían en redes cableadas. Esto implica configurar las operaciones de Wi-Fi sin licencia para admitir niveles de rendimiento cada vez más exigentes, lo cual complica los desafíos de los operadores en términos de maximizar la capacidad y minimizar la interferencia en toda la red.
En respuesta a estos desafíos, Ting enfatiza la aplicación de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en las operaciones de Wi-Fi. Las plataformas AIOps inalámbricas, respaldadas por IA y ML, permiten agregar y procesar grandes cantidades de datos telemétricos del lado de la red y del cliente para comprender los niveles de experiencia del usuario y del dispositivo. Estos datos son analizados por algoritmos de ML, lo que brinda información valiosa sobre el comportamiento de la red y el tráfico de cada dispositivo conectado.
La implementación de IA y ML permite a las empresas identificar y abordar rápidamente los problemas antes de que afecten el servicio. Además, se pueden realizar comparaciones de KPI (indicadores clave de rendimiento) antes y después de los cambios de configuración para analizar su impacto, y los parámetros de configuración se ajustan automáticamente para maximizar los niveles de servicio. La aplicación de IA y ML en las operaciones inalámbricas de Wi-Fi ha demostrado resultados significativos, como una reducción del 67% en eltiempo medio de resolución (MTTR) y un ahorro del 60% en el tiempo de TI profesional, según informes de un proveedor de servicios administrados (MSP) Wi-Fi que utiliza la plataforma Wi-Fi AIOps de RUCKUS Networks.
El VP de RUCKUS Networks también destaca que las nuevas consideraciones de configuración que enfrentan los operadores de Wi-Fi se relacionan con la expansión del estándar Wi-Fi 6E, que amplía el ancho de banda más allá de los canales tradicionales sin licencia de 2,4 GHz y 5 GHz a la banda de frecuencia sin licencia de 6 GHz. Aunque esto ofrece más oportunidades para mejorar el rendimiento y evitar interferencias, también introduce una mayor complejidad en términos de canales, ancho de banda y variables de potencia.
Ante este panorama, se espera que las empresas requieran sistemas impulsados por IA para enfrentar los desafíos dinámicos de crecimiento, complejidad y nivel de servicio de RF. La implementación de IA y ML en las operaciones de Wi-Fi no solo simplificará las tareas de configuración, sino que también mejorará la capacidad de respuesta, reducirá costos y optimizará los niveles de servicio.
