Hoe machine learning problemen met WiFi verbindingen kan oplossen.

In de huidige manier van werken en leven is WiFi onmisbaar geworden. Met name in een bedrijfsomgeving is het belangrijk dat de wifi verbinding, snel, betrouwbaar en consistent is qua dekking. Vele dagelijkse handelingen binnen een bedrijf zijn afhankelijk van een WiFi verbinding. Met z’n allen verzamelen we grote hoeveelheden data. Om WiFi verbindingen beter te maken willen we de status van iedere gebruiker weten op ieder moment. Maar deze statussen veranderen continu omdat de locatie en het netwerk dat wordt gebruikt steeds verandert. Met tienduizenden apparaten die in de gaten worden gehouden is er een enorme hoeveelheid informatie die verzameld dient te worden. Deze hoeveelheid data kan simpelweg niet verwerkt worden via een toegangspunt of een controller die op een apparaat draait met een vaste hoeveelheid geheugen en CPU.

Nog een uitdaging is data analyse. Het neemt veel tijd in beslag om event logs en data dumps te analyseren om betekenisvolle inzichten te verkrijgen. En er is behoorlijk wat WiFi intelligence benodigd om überhaupt een zinvolle conclusie uit deze data te kunnen trekken. Big Data en Machine Learning kunnen waarschijnlijk over niet al te lange tijd een bijdrage gaan leveren in het oplossen van problemen van netwerkproblemen. Door middel van het gebruik van technologieën als unsupervised training algoritmen kunnen nu modellen die de ervaring van wireless gebruikers meten en volgen continu geüpdatet worden. Een voorbeeld hiervan is dat nu een bepaalde internetsnelheid met hoge precisie gegarandeerd kan worden in realtime. Hierdoor weet de IT-afdeling al dat er iets met de verbinding aan de hand is voordat de gebruiker het zelf door heeft.

Zodra een probleem gedetecteerd is, kunnen machine learning classificatie algoritmen de belangrijkste reden van het probleem isoleren. Bijvoorbeeld, heeft het geval te maken met capaciteit en/of is het een LAN of WAN probleem? Nadat het probleem geïsoleerd is kunnen met behulp van machine learning automatisch de verbindingen opnieuw geconfigureerd worden om het probleem op te lossen. Hierdoor hoeft de IT-afdeling zich minder bezig te houden met probleembehandeling. Om deze reden zal Machine learning de sleutel worden tot het automatiseren van operationele taken zoals event correlatie en root cause analysis. Daarnaast kan het informatie geven uit voorspellingen waarmee problemen binnen draadloze netwerken voorkomen kunnen worden.