毫无疑问，Wi-Fi网络对大多数公司的重要性仍在增长。工人们依靠它来完成工作，学生们在移动平板电脑上接受教育，医生们在病人床边调出病历，数以百万计的物联网设备现在正连接到Wi-Fi。
无线不再是方便的连接 - 这是关键任务，并且较差的无线网络意味着一个关键过程可能会失败。
Wi-Fi故障排除一直是网络工程师头疼的问题
如果无线网络如此重要，为什么没有更好的Wi-Fi故障排除工具呢?ZK Research最近的一项关于Wi-Fi故障排除的调查揭示了这是多么困难。调查中有一些有趣的数据:
- 只有在60％的受访者之下至少花费至少一四分之一的时间，但无论是故障排除的Wi-Fi问题。在40小时的工作周内，这是10个小时的时间，致力于寻找和修复Wi-Fi问题。
- 47％的受访者表示，诊断问题需要30分钟或更长时间才能诊断问题，41％的索赔索赔另外30分钟或更长时间来解决问题。这意味着大约一半的公司，Wi-Fi问题需要一个小时或更长时间才能纠正。
- 超过60％的受访者仍然使用数据包捕获作为其主要故障排除工具。数据包捕获类似于数据转储，然后某人需要筛选并分析数据，这解释了为什么故障排除时间如此冗长。
如果有更好的方法呢?如果Wi-Fi问题可以在用户报告问题之前被发现呢?你说是科幻小说?我理解人们的怀疑，但机器学习和人工智能(AI)在很多行业都被广泛使用，比如驾驶汽车、自动化供应链、饲料蟋蟀,等等。如果它能做到这些，它就不能帮助发现Wi-Fi问题吗?
Aruba NetInsight为Wi-Fi故障排除带来了人工智能和云计算的力量
这正是惠普企业公司Aruba在其用户大会上所展示的，该大会目前正在拉斯维加斯举行。(注:Aruba是ZK Research的客户)该公司发布了一款名为NetInsight的产品，这是一款基于人工智能的故障排除工具，以SaaS的形式提供，可以帮助客户了解用户体验，并确保Wi-Fi网络的性能和弹性。随着企业部署更多的物联网设备和移动终端，像NetInsight这样的产品将成为强制性产品。
NetInsight为Wi-Fi故障排除提供了一种数据驱动方法。而不是等待用户在帮助桌上调用和尖叫，而是不断地收集数据，自动基线环境，并在常态之外标记事物。仪表板显示AP通话时间利用率，客户端流量和过度的2.4g利用率等内容，但它突出显示可能导致问题的东西。
积极管理Wi-Fi网络
例如，在AP通话时间利用率小部件中，NetInsight持续收集数据，并显示过去30天Wi-Fi问题有多严重，已被确定为有问题的AP组，它们报告异常的时间，利用率和偏离标准的情况。此外，它还对如何解决这个问题提出了可行的建议。即使用户没有调用，网络运营团队也有数据来纠正不正常的情况，并解决那些不理想的问题。
阿鲁巴岛
由于NetInsight是一个基于云的服务，Aruba能够在整个客户群中收集数据，并提供与其他类似同行相似的Wi-Fi基准，以及将一个客户的环境与其他类似同行进行比较并实际提供得分。
例如，它可能显示正在查看的网络处于底部的10%，并就如何修复它提出建议。这是一个有趣的特性，因为如果环境不好，用户可能不会意识到，因为这是规范，他们不会抱怨。网络工程师可以利用这一点变得更有预见性，并修复没有人意识到的问题。
还有一个称为“影响验证”的特性，它显示更改前后的性能指标列表，如数据速率、重试速率和通道利用率。这可以用于配置更改、图像升级或任何可能影响连接的客户机的操作。
管理层长期以来一直是阿鲁巴的差异化因素
即使在被惠普收购之前，Aruba就已经在安全和管理方面与众不同。它一直拥有高质量的无线基础设施，但有人可能会说，连接现在是一种商品，而包裹在硬件上的软件是Wi-Fi行业的区别所在。事实上，阿鲁巴的Airwave Wi-Fi管理产品是业界第一个多供应商Wi-Fi管理工具，也是它最初让阿鲁巴出名的原因。NetInsight是公司Wi-Fi管理历史的延续。
我对网络计划谈论的每个客户都可以提高Wi-Fi的密度和覆盖，并且在部署基础架构之前应该在网上才能到位。这确保了最佳性能，而无需超越硬件。