优化的 Wi-Fi 网络是边缘成功的关键

随着世界不断变化，新的复杂性和客户需求要求各行各业的公司不断审查其业务流程以寻找改进机会。在该领域获得突出地位的技术之一是边缘计算。

为了将效率提高一倍或三倍，公司需要更多的数据。通常，它来自智能传感器，新集成到各个流程的每一步。以一条2000台设备的典型生产线为例。据 IBM 称，每块可能有多达 100-200 个传感器连续收集数据，每个月产生 2,200 TB 的数据。

虽然从分析如此大量的数据中获得的见解将有助于提高公司的生产力，但同样数量的数据使得找到一种方法来保持低数据处理成本同时减少延迟变得更加重要。这就是边缘计算对业务战略和运营至关重要的地方。通过在数据来源和用户的物理位置或附近进行数据处理，公司可以从更快、更可靠的服务中受益，全面提高运营效率。

边缘计算最著名的好处可能是更快的处理速度。这意味着应用程序响应时间更短，大数据分析速度更快，从而为决策者提供实时警报和洞察。

其他好处可以包括对敏感数据的更多本地控制；更好的弹性，因为计算能力保持在本地并且不依赖于远程核心站点的性能；降低网络成本，减少带宽限制。

不同行业的边缘计算

随着公司寻求更快的方法来响应业务需求并提高灵活性，可以在各个行业中看到该技术的应用。一些示例包括：

随着企业对物联网、虚拟现实、人工智能、机器学习和机器人技术的依赖加深，边缘计算技术将全面扩展。哪里需要更好的数据分析，哪里就有通过边缘计算来改善带宽、延迟和弹性的地方。

优化网络的重要性

您如何让边缘平台为您服务？边缘计算完全是为了速度和效率，但如果企业的 Wi-Fi 网络没有得到优化——如果存在互操作性、设备老化、容量、利用率等问题——边缘计算可能成为受害者之一。

这部分是因为任何边缘平台本身都需要网络连接才能运行，还因为这些平台依赖的数据只有在所有其他网络设备也具有强大而可靠的连接时才能捕获。如果边缘平台要提供最佳投资回报，则整个网络生态系统的最佳运行至关重要。

为确保优化，I.T.团队和网络管理员需要完整的生态系统可见性、主动警报、远程控制和历史分析。

在当今复杂的 Wi-Fi 网络环境中，实现这一切的最简单方法是使用 Wi-Fi 自动化平台。顾名思义，这些平台会自动执行 Wi-Fi 监控和分析过程，密切关注成百上千个连接的网络设备，并释放 I.T.资源以专注于其他关键职责。以下是研究功能时要寻找的内容。

完整的生态系统可见性。 毫无疑问地知道网络已优化的唯一方法是知道该网络的每个部分都在正常工作。这包括后端和前端基础设施、连接的设备和软件应用程序。但它还包括对可能影响 Wi-Fi 的微波和蓝牙等设备行为的洞察，以及对来自附近网络的任何干扰的可见性。

作为 I.T.众所周知，Wi-Fi 问题可能有完全出乎意料的根本原因，这需要了解整个射频生态系统。没有根本原因识别，任何问题都无法解决。识别来得越快，问题消失得越快，操作恢复得越快。提供这种可见性的自动化平台使 I.T.它需要的一切都在一个用户仪表板中。

主动警报。 唯一比完整的实时可见性更好的是能够预见未来并在问题发生之前解决问题。虽然技术还不成熟，但多亏了人工智能，它已经很接近了。和机器学习。

借助这些技术，自动化平台学会识别正常的网络行为，并可以自动向 IT 发出警报。每当这种行为发生变化时。这些主动警报使 I.T.在最终用户受到影响之前快速启动故障排除。换句话说，对员工而言，问题在发生之前就得到了解决。

远程控制。 没有什么比必须前往偏远地区才能进行故障排除和解决问题更糟糕的了——除非它根本无法出行。旅行变得不可能的原因有很多，还有更多原因可以解释为什么即使在最好的情况下旅行也会带来不便。至少，它会花费金钱和时间，而在优化其 Wi-Fi 网络时，企业可以真正做到这两点。

解决方案是使用支持远程测试和故障排除的自动化平台。凭借这些能力，I.T.可以随时随地优化网络。这不仅大大减少了旅行时间，还节省了 I.T.从不得不尝试和非 I.T.无法出差时通过根本原因识别和解决专家。

历史分析。 实时警报是优化的关键，但并不是唯一的要求。历史分析可以发挥重要作用，因为它们可以深入了解网络行为和性能如何随时间变化。

当需要进行年终预算和容量规划时，历史分析可以快速回答以下问题：

这些答案可帮助决策者制定经济高效、个性化的网络升级和更新计划。

随着数十亿边缘平台加入劳动力队伍，企业需要确保 Wi-Fi 网络优化，才能真正获得这些技术带来的好处。通过 Wi-Fi 自动化，优化变得主动且面向未来，支持所有行业的运营效率。

Roger Sands 是 Wyebot, Inc. 的首席执行官。

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