近十年来，WiFi问题一直困扰着网络工程师。这些问题往往没有被诊断出来，以至于客户甚至不再报告它们。糟糕的WiFi只是日常生活的一部分。
然而，企业WLAN所扮演的角色实际上已经成为终端用户和物联网设备不断增长的生态系统的关键部分。再加上802.11的技术进步，维持一个可靠的WiFi网络的任务已经几乎超出了一般WLAN工程师的能力。为了解决这一难题，无线局域网供应商长期以来一直试图通过硬件传感器和详细的主动现场调查来解决这一问题。
虽然现场调查和无线传感器可以在监控客户端WiFi性能方面发挥重要作用，这两种方法都不能充分和持续地反映网络服务的客户和设备所经历的实际网络状况，特别是在移动设备产生了绝大多数无线通信的今天。
站点调查是既不具有空间代表性也不具有“实时”代表性的快照，而AP监控数据收集只能测量那些固定的AP位置的无线状况，而不能测量移动客户端不断变化的位置。为了解决这个问题，一些供应商已经推出了WiFi传感器来帮助解决这个问题。
WiFi传感器在客户端故障排除中的陷阱
WiFi传感器是独立的硬件设备，配备了专门的WiFi无线电，用于测量射频环境，并针对现有WiFi基础设施执行网络连接和其他测试。
它们在WiFi网络上有效充当高性能客户端设备，在通过部署在其附近的AP连接时连续测试WiFi性能。这些传感器执行循环最终用户的合成流量测试和频谱分析 - 测量度量，例如吞吐量，丢包，延迟，重试率，通信时间和渠道利用率 - 试图模仿良好的客户端的客户端交易。但是这些系统和他们的测量非常有用，值得时间和费用，特别是当现有的WiFi基础架构提供90％的信息时？
不是真的。
这并不是说用于故障排除客户端WiFi问题的无线传感器都没有用。在某些问题区域，当在有限使用时，这些系统可以帮助弄清楚非常特定的RF问题。但作为批发，校园广泛的持续监测解决方案，少数企业正在购买广泛的部署，因为价格/价值比根本不合理成本。
大多数企业网络由数百个不同的客户端设备组成，实文上运行了数千个不同的操作系统。每个都有一个不同的WiFi芯片，天线，OS，CPU和内存，并与网络的不同部分不同。这引出了问题：可以建立均质设备的目的真的模仿您的真实网络足以产生宝贵的见解吗？
如果您想模仿最终用户，为什么模仿最终用户真正不是一个？WiFi传感器不会运行与最终用户相同的硬件，操作系统或相同的应用程序，并且仅表示用户可能运行的内容。他们也不代表现实世界发生的任何客户级问题和错误配置。
根据定义，传感器系统只能提供实验室条件网络的理想表现，而不能提供用户体验的完整或完全准确的视图，只能解决网络的一个方面:访问介质。这些系统也不会将WiFi数据与其他网络层的数据关联起来。
重要的是要了解WiFi网络和对它们的用户体验依赖于有线网络应用程序和DHCP，DNS和认证系统等其他网络服务。为了真正理解客户正在遇到什么，必须考虑所有这些方面并相应地测量。
此外，WiFi传感器要求所有相同的开销和运营支持作为您的WiFi网络。也就是说，以太网布线，电源，交换机端口和安装成本。在一个小问题的区域内，这可能会很好 - 但校园宽？算了吧。
当所有来自客户端和网络本身的信息都可以用来实现同一个目标时，为什么要在你的WiFi基础设施上部署一个完全独立的传感器网络呢?让网络上的设备来说话不是更好吗?
好消息是，在大多数企业网络环境中，WiFi会话信息，包括用户身份、设备MAC地址和关联时间等，通常是由管理软件记录的。因此，在基础设施方面已经可以获得用户的WiFi连接活动的完整视图。无线传感器已经存在。它们本身就是客户端设备。
客户作为最终传感器
每次真正的客户端访问网络时，就会有关于客户端用户体验的宝贵数据可供收集和分析——从射频和连接一直到应用程序性能。这些真实的客户端事务可以比合成事务产生更大的影响，特别是来自硬件传感器的事务。
此外，如果要执行合成事务，最好由坐在笔记本电脑或智能手机等实际客户端设备上的软件代理执行。
由于这些设备还有WiFi收音机，他们的扫描还可以揭示关于大规模无线网络部署的独特见解，这是从现场调查，WiFi传感器，RF嗅探器或基础设施侧日志中难以或不可能的大规模无线网络部署。完全简单地，笔记本电脑和智能手机代表真正的网络用户，他们的数据是代表性的，以便来自硬件传感器的测量值。
而不是部署昂贵和笨重的WiFi传感器，分为现有的客户端设备并在全堆栈网络分析系统中关联此数据，提供了一个非常准确的图像，实际上正在进行的内容以及识别真实客户端WiFi问题的更好方法。
大数据网络分析已经成熟
真正需要的是一个大数据网络分析平台，用于分析此数据，运行复杂的算法，包括机器学习在此数据上，并产生可操作的见解，管理员可以用来积极提高用户体验。幸运的是，他们现在存在。
大数据网络分析平台收集关于客户端用户体验的数据来自基础架构本身的无源数据收集，来自WLAN控制器的WiFi数据，实时流量的数据包分析，来自网络服务的Syslog数据，甚至来自路由器的NetFlow。
通过将客户机的基础架构视角与实际客户机本身的视角相结合，可以更快、更便宜、更好地执行无线用户问题的故障排除。这也是所有网络管理员想要的。
因此，如果您正在寻找解决无线客户端的方法，我们今天的网络存在所有数据。您只需要一个良好的网络数据分析平台来摄取所有并自动分析它。这将很快让您到客户端WiFi的核心，并在没有破产或疯狂的情况下洞察所有重要的用户和设备体验。