来自 互联网 2019-07-26 00:32 的文章

华为发布“企业级WiFi 6白皮书” 揭秘无线网络的

  当今,在网络通信领域,有两大热点:一是5G,二是WiFi6。国内5G商用进程加速,无论是媒体,还是朋友圈,人们已经见到诸多报道和新闻。但是,相比5G,WiFi 6的声势则弱一些。

  事实上,在今天,WiFi网络已经成为与水电同等重要的基础设施。有了WiFi网络,可以实现“网随人动”,有统计数据表明,当前超过70%的企业已经实现无线办公,极大程度的提高工作效率。

  2019年上半年,华为发布WiFi 6白皮书——《释放WiFi潜能:2019—2023企业级WiFi 6产业发展与展望白皮书》(下称“白皮书”)。这份白皮书阐述了无线网络面临的挑战及发展趋势。

  白皮书称,“企业WiFi经过了近20年的发展,取得了巨大的成功,WiFi的最大贡献是将人们从传统的有线网络里解放出来,为个人用户、企业及运营商提供了各种服务。在全球范围内,WiFi承载了超过一半的数据流量。”

  无论是视频会议突然卡顿、生产线上的机器人得不到指令正常工作等,这些都影响人们的网络体验。基于移动体验,人们对无线网络提出了更高的要求:稳定、快速、低时延。

  “稳定是第一要务”。只有稳定,保证用户业务不断网,这就需要移动终端与无线网络有很好的兼容性。同时,无线网络有很好的漫游处理机制及网络冗余保障机制。

  并且,随着AR/VR/视频的使用对无线网络带宽的需求越来越高,而且持续增加,WiFi 6技术的逐步普及基本可以满足当前人们的带宽需求。

  有些企业不愿转向无线,最大的担心之一是时延和丢包,这通常是由于干扰引起的。尤其是Wifi 5和Wifi 6下在使用80MHz甚至160MHz的频宽时,更不可避免的出现相互干扰。

  除此之外,增加WiFi可用频段势在必行,美国FCC已经计划开放6GHz频段给Wifi使用,这将进一步提升人们对WiFi的信心。

  因为开放性,无线网络的安全一直是人们关注的重点。根据白皮书的划分,无线网络的安全性分为射频安全、终端安全、网络准入安全和数据安全。

  因为其开放性,无线射频最容易受到攻击,攻击者通过DOS攻击会导致网络不可用;而仿冒AP发射与企业相同的SSID信号诱导用户连接,从而获取用户账号信息;

  为保证接入企业网络的是企业授权设备,企业笔记本通过加入域的方式授权,移动终端通过BYOD的数字证书来进行授权。但不是所有的设备都支持加入域或BYOD,如何保证终端设备不被假冒是企业无线网络安全面临的挑战。

  网络准入通常采用密码认证的方式,为了让用户有好的联网体验,就不能有复杂的安全认证;要保证网络安全,就必须牺牲用户体验,好像这两者很难统一。企业 里一般采用有较高安全性的 802.1x 认证,以保证安全准入;酒店 / 机场 / 咖啡厅等公共场合 一般采用简单的portal认证方式,或者简单的PSK密码方式,甚至是没有密码的open方式; 而对于物联网设备,通用的方式是采用MAC认证。

  通常是通过加密来保证传输数据的安全。因此,加密算法的复杂性及密钥的保密性是数据安全的保障。

  Wi-Fi 联盟发布的 WPA3 认证加密协议比 WPA2 安全性更高,给用户提供一个更高安 全的无线网络;Enhanced Open 及 EasyConnect 技术为移动终端和 IOT 设备提供了更安 全方便的接入方式。

  未来的 Wi-Fi 市场竞争将会减少围绕硬件,而是逐渐转向管理平台,利用机器学习技术预测网络行为并自动执行更多的任务。

  自动化(Automation)本身是指设备或系统在没有人或较少人的直接参与下,可以按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现预期的目标的过程。网络 运维自动化是指企业网络从实施到优化再到运维管理整个过程基本上自动完成,不需要或需要很少的人工干预。

  传统的网络部署方式效率低,严重影响企业的数字化转型及业务扩展。一个跨地市或国家的企业部署企业无线网络,需要 IT 管理人员到各个分支机构单独配置部署设 备,手工重复工作量大,配置繁琐。自动化部署借助 SDNAPI 或云管理方式实现网络设备的 即插即用、全网的统一配置。

  AI-Ops是网络运维未来的发展趋势。无线网络与有线网络的一个重要不同 之处是无线网络需要根据现场环境及用户体验持续的优化,以往都是 IT 人员根据经验或用户 反馈来进行优化工作,很难达到理想的优化效果。网络优化自动化利用 AI 及大数据分析实时 收集现场网络运行情况,自动生成调优策略,自动完成网络优化配置,甚至可以根据每个人 的网络行为习惯,定制个人特征的优化网络。

  以往的网络故障发现及处理都是事后响应,网管系统或用户报告网络故障后,IT 人员才知道网络故障并进行分析处理。网络自动故障预警借助于 AI 大数据对网络关键指标进行分析监控,基于历史和实时数据动态优化基线,进行网络异常预测,将网络潜在 故障提前消灭在萌芽中。