2019-2023企业级Wi-Fi产业发展与展望白皮书：释放Wi-Fi的潜能（28页）.pdf

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2019-2023企业级Wi-Fi产业发展与展望白皮书：释放Wi-Fi的潜能（28页）.pdf

1、用户全旅程体验可视，自动优化通过多维度采集网络数据，实时呈现每个用户的网络画像，全旅程网络体验可视(谁、何时、连接至哪个 AP、体验状态)。网络的监控不再以设备为中心，而是以用户体验为中心，对用户每时刻的状态进行历史行为回放，精确识别影响用户体验的问题。无线网络的环境是复杂多变的，难以依靠人工实时优化网络。智能运维系统可以根据无线用户历史体验给出网络优化建议，甚至在一定的限定范围内可以自动下发优化参数给系统。网络潜在问题自动判别，主动预测与网络状况相关的 KPI 指标有很多，这些指标之间是否有关联关系?不同时刻的指标是否会对未来网络带来影响?如果网络运维还按照传统的资源监控方式，单点分析，那么

2、对于 WLAN 网络这种无线接入、随时移动的用户而言，时效性和位置不确定性将会导致用户体验问题很难被实时识别。利用智能运维方案，通过大数据和 AI 技术，将各种指标之间的数据进行关联分析，将大大提升潜在问题识别率。另外，还可以利用机器学习技术，将大量的历史数据进行分析并生成动态基线，然后通过和实时数据对比分析从而预测可能发生的故障，借助数据驱动的洞察力，在用户和企业业务受到影响之前，通过主动判别和解决问题，不断提高网络性能。网络故障智能分析，自动修复从用户接入到应用访问，看似简单的过程，在网络中间会经历无数个节点，每一个节点都可能是问题的故障点或影响体验的节点。因此，有时 IT 人员知道用户体验出现了故障，却无法快速定位出故障节点，问题迟迟得不到解决。虽然 IT 人员可根据问题现象和相关日志信息每节点逐一的排查，但这种靠投入大量 IT 人力的运维手段对如今大规模的无线企业网络显然是十分低效的。企业需要通过智能化运维系统，借助机器学习的能力，让机器来管理机器，智能识别出故障模式，利用大数据分析平台自动分析。

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