RG-WIS無線智能服務
RG-WIS無線智能服務
RG-WIS無線智能服務

WIS為無線產品全生命周期提供專業、智能的服務,可以完成從網絡規劃設計到實施部署、再到智能網優、體驗對焦以及后期的巡檢運維、無線地勘等一系列工作,結合通過人工智能,大數據技術,為無線網絡帶來看得見的好體驗。

更多+
概述

服務3億Wi-Fi用戶    讓無線體驗看得見

  • 網絡體驗清晰可見
  • 從設計、部署、交付、運維的無線全生命周期構建高品質網絡
  • 基于AI技術,感知環境、自動網優
  • 網絡監測實時播報,網絡更省心、更安心

WIS管理無線產品全生命周期

WIS(Wlan Intelligent Service)無線AI云是針對企業級無線網絡提供的一個專業的智能服務生態系統, 其通過引入云、大數據、AI、邊緣計算等技術,讓Wi-Fi變的可度量、可預測、可靠, 為無線產品全生命周期提供專業、智能、貼心的服務,可以完成從網絡規劃設計到實施部署、 再到智能網優、體驗對焦以及后期的巡檢運維等一系列工作,為無線帶來看得見的好體驗。

WIS深度體驗:你離Wi-Fi宗師就差了一個WIS

今天想以WIS第五個用戶、第一個中小場景用戶和給WIS提需求最多的人的身份,聊聊WIS的正確打開方式。我 會毫無保留地分享所有實戰經驗和使用竅門,希望能讓更多的IT人員事半功倍,讓更多的企業擁有好無線。

為什么Wi-Fi好體驗難獲取

  • 交付復雜

    無線部署工作量大,全靠人堆
    交付驗收成果難以保障

  • 體驗不佳

    原因復雜,存在覆蓋、干擾、接
    入、認證、漫游五大“天坑”

  • 海量運維

    故障難定位,網優復雜
    人海戰術也搞不定

WIS讓網絡體驗看得見

無線的不確定和不穩定性使得網絡的可視化成為第一需求。而WIS與傳統管理軟件的區別在于,
它管理的是用戶體驗,而不是設備和拓撲,能直接將用戶體驗可視化。

網絡工程師

WIS π實現整網體驗可視化

  • 網絡基礎狀況
  • 用戶使用情況
  • 網絡飽和度

直接使用者

Wi-Fi魔盒幫您隨時掌控無線體驗

  • 基本測試
  • 體驗測試
  • 安全測試
 
 

從建設到交付,WIS構建高品質無線網絡

無線AI云,感知環境、自動網優

  • AI體驗可視

    WIS實時設備信息、環境信息、終端信息等200多個信息類型,通過AI有監督學習算法,將指標映射到用戶實際的上網感受,輕松感知用戶的上網體驗。

  • AI網絡診斷

    WIS告別傳統基于閾值的判斷機制,引入基線分析算法和AI預測算法,通過歷史數據的變化規律發現當前異常,同時幫助預測未來的趨勢。

  • AI網絡優化

    針對無線常見的干擾、漫游粘滯、遠端關聯、接入困難、異常掉線等問題,WIS通過持續采集網絡度量數據,結合AI增強學習引擎不斷反饋和修正,自動優化無線網絡。

  • AI智能反饋

    基于NLP自然語義解析,一步查詢網絡信息、終端信息、網絡故障,降低運維者的學習和使用成本

全網云化

全面的網絡風險監測平臺,支持移動
實時播報,讓網絡安心省心放心

  • 云交付、云運維、云巡檢、云診斷

  • APP掃描、點位規劃、無線體驗驗收、漫游驗收、移動運維

  • 項目初期網絡部署規劃工具

WIS持續精進,只為更好的體驗

2015年

推出WIS無線智能系統,業界首創體驗可視化、大數據無線網優理念

2016年

WIS在網優系統基礎上推出全新無線智能服務體系,推出云地勘、wifi魔盒等系列工具,WIS AP接入量突破75萬

2017年

推出WIS2.0構建大數據平臺架構,使得大數據算法能夠有效運用,推出專家診斷系統,AP接入量突破180萬,累計服務3000萬用戶。
Wi-Fi魔盒推出2.x版本,主打協作測試,覆蓋了全球100多個國家,成為wifi行業APP標桿。

2018年

引入大數據挖掘、邊緣計算、AI等技術,引入AI增強學習網優,基線預測診斷引擎,AI智能反饋技術,
全年接入量突破300萬(12月底預計),累計服務全國3億wifi用戶

 
  • 2015年

    推出WIS無線智能系統,業界首創體驗可視化、大數據無線網優理念

  • 2016年

    WIS在網優系統基礎上推出全新無線智能服務體系,推出云地勘、wifi魔盒等系列工具,WIS AP接入量突破75萬

  • 2017年

    推出WIS2.0構建大數據平臺架構,使得大數據算法能夠有效運用,推出專家診斷系統,AP接入量突破180萬,累計服務3000萬用戶。
    Wi-Fi魔盒推出2.x版本,主打協作測試,覆蓋了全球100多個國家,成為wifi行業APP標桿。

  • 2018年

    引入大數據挖掘、邊緣計算、AI等技術,引入AI增強學習網優,基線預測診斷引擎,AI智能反饋技術,
    全年接入量突破300萬(12月底預計),累計服務全國3億wifi用戶

WIS場景應用

  • 會場應用

    應用場景:會議部署使用

    快速部署,保障體驗

  • 復雜建筑應用

    應用場景:機場部署使用

    建筑復雜,導致網優非常難調

  • 密集應用

    應用場景:高密會議部署使用

    0卡頓,0報障

  • 宿舍應用

    應用場景:宿舍部署使用

    終端優化,滿足游戲需求

GITC會議場景應用

使用WIS大大提高部署時間,也為會場用戶提供高品質體驗

  • 提升部署效率

    使用APP掃描進行點位規劃,200+臺AP的規劃時間可由原來的一天縮短為2小時

  • 提升部署效率

    使用APP掃原來需要嚴格配置AP名、按照物理位置進行規劃,現在無需前置條件,只需一鍵規劃

  • 提升網優效率

    原來高密會議需要各點位測試確定網優參數,現在只需一鍵

  • 提升體驗

    全網會議全時段體驗優良者占比96%,平均延時再26ms內,平均丟包3%內

機場場景應用

場景特點:建筑復雜、材質復雜,且由于安全性和其他考慮,施工部署不能嚴格按照地勘結果。
最終導致后期網絡體驗體驗不佳,網優幾乎無法進行。

WIS一鍵網優提升體驗

 

2.4G

上行速度下行速度

5.8G

上行速度下行速度

調優前

6.664.02

6.664.02

調優后

42.631.9

35.9737.51

阿里云棲高密大會場景應用

場景特點:高密度,高負載,高覆蓋,高并發
現場保障團隊,通過WIS體驗可視化,
讓現場無線體驗廣受好評,0卡頓,0報障

  •  
  • DAY1
  • DAY2
  • 累計
在線用戶峰值 5619 4161 5619
累計用戶服務數 11419 8212 4312
下行流量峰值 702Mbps 477Mbps 702Mbps
上行流量峰值 138Mbps 120Mbps 138Mbps
每千字節平均延時 <50MS <20MS <50MS
平均丟包率 <4% <4% <4%
無線總流量 2637 GB 2133 GB 4770 GB

高校宿舍場景應用

場景特點:滿足游戲需求,在線人數多宿舍內私設Wi-Fi眾多,終端類型復雜
運維人員通過WIS極致方案,消干擾,減低噪,終端優化,
最終滿足了大部分學生游戲需求,
每天保障數由40起+降低到每周不到10

  最低點數 下行測速
DAY1 26.95% 17.34%
DAY2 17.34% 28.92%
 
 
看得見的好體驗

360°無線網絡體驗可視化

智能分區:默認顯示整網信息,點擊展開區域按鈕可選擇指定區域,區域根據AP-group和AP-name自動劃分,且可在后臺設置中手動調整。主界面:通過這個頁面可以了解網絡基礎狀況

基于機器學習的體驗度量

體驗概況:可查看一整天每個小時的體驗評估以及每小時用戶體驗分布,點擊體驗分布圖可查看體驗差用戶明細列表,包含基礎數據和主要原因分析。 體驗度量是WISπ中最基礎的部分。WISπ采用機器學習算法,將接入無線網絡中的每個終端的通信過程中的各類指標和參數作為基礎,評估成用戶可 感知的網絡體驗。其中參數包括信號強度、時延、丟包、流量、信道質量、接入過程等,而用戶可感知的體驗分為優質/良好/有點卡/上線難/不活躍。

體驗不佳盡在掌握

基礎分析:從無線網絡的五大“天坑”,即影響用戶體驗的五個維度做詳細分析。包含信號干擾,信號覆蓋,漫游體驗,接入體驗和認證體驗。

黑龙江36选7开奖中奖规则