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2024 年にワイヤレス技術が接続性、効率性、消費者エクスペリエンスをどのように改善するか

PHPz
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2024-01-07 14:45:47700ブラウズ

2024 年にワイヤレス技術が接続性、効率性、消費者エクスペリエンスをどのように改善するか

2024 年、ワイヤレス テクノロジーはさまざまな側面で改善をもたらし、接続性、効率性、消費者エクスペリエンスを向上させ、世界中のコミュニティや企業でのワイヤレス テクノロジーの使用方法を変えることが期待されています。これには、接続性、効率性、新しい消費者エクスペリエンスの向上が含まれます。

将来的には、どこでも 10GBPS の速度が利用できるようになるでしょう。

インターネット サービス プロバイダー (ISP) は、これまでよりも高速なインターネット速度を提供しており、ユーザーに実用的なメリットをもたらしています。ただし、これらの進歩を十分に体験するには、Wi-Fi ネットワークが十分に高速である必要があります。ビデオ トラフィックの大幅な増加に伴い、Wi-Fi ネットワークは新たな課題に直面しており、需要を満たすために新しいテクノロジーに投資する必要があります。ファイバーブロードバンドの導入は先進市場と発展途上市場で拡大し続けるため、増加した帯域幅をデバイスに確実に提供できるようにホーム Wi-Fi ネットワークをアップグレードする必要があります。

ますます多くの国が 6 GHz 周波数帯域を開放し始めるにつれ、6E 拡張を通じて 6 GHz 周波数帯域にアクセスできる機能によって Wi-Fi6/6E の人気も加速するでしょう。 2023 年の世界無線通信会議 (WRC) では、6GHz 帯域の割り当てに新たな展開がもたらされ、WRC-23 の議題には、スペクトル パイプラインの開発が課題となっているものの、ミッドバンドでの 5G 運用の可能性に関する項目も含まれています。物議を醸している問題。

オープン ローミングの成長は継続し、統合も拡大

オープン ローミングの成長傾向は 2024 年まで続き、専用の 5G および IoT ネットワークと統合されるでしょう。 2026 年までに、この増加は指数関数的に増加し、数千万のホットスポットが有効になるでしょう。

より多くのブランドや ID プロバイダーがフェデレーションの価値を認識し、異種ネットワーク間でのシームレスな接続アクセスを可能にするため、導入は今後も増加するでしょう。 2026 年までに、オープン ローミングは指数関数的な成長の臨界点に達し、数千万のホットスポットが有効になるでしょう。 Wi-Fi に加えて、オープン ローミングは 2024 年に専用の 5G および IoT と統合されるように拡張されます。オープン ローミングには、摩擦を解消し、数十億の IoT デバイスを安全に接続できる可能性があります。

Network as a Service に目を向ける企業が増えています

NaaS (Network as a Service) は、従来の企業だけでなく、早期導入企業を超えて急速に普及しています。これらの企業では、ネットワーク環境がアプリケーション中心になり、クラウド ファーストのソフトウェア デファインド サービスが提供されます。

Network as a Service は、サブスクリプション ベースまたは柔軟な消費モデルで使用されるネットワーク インフラストラクチャ ハードウェア、ソフトウェア、サービス、管理およびライセンス コンポーネントとして定義されます。 NaaS は増加傾向にあり、集合住宅ユニットでのマネージド Wi-Fi などの早期採用者が増えており、ネットワークがクラ​​ウド ファースト、ソフトウェア デファインド、アプリケーション中心の環境を提供する従来の企業にも間もなく普及するでしょう。

熟練した労働力の不足と機器の交換サイクルの短縮を背景に、企業はイノベーションのペースについていくことができず、これは従来の資本モデルを廃止するという財政的圧力がかかることを意味し、その結果、開発が促進されます。 NaaS モデルの。セキュリティ攻撃の蔓延も、より多くの企業が NaaS に注目しているもう 1 つの理由です。 NaaS モデルでは、NaaS プロバイダーが継続的なセキュリティ更新を提供して、侵害や機能停止を防止および軽減し、それによって生産性と顧客満足度を向上させます。

適応型人工知能の使用は爆発的な成長を遂げます

適応型人工知能のアプリケーションは、ネットワーク リソースの調整から需要の予測まで、爆発的な成長を遂げています。人工知能であれ機械学習であれ、その役割を過小評価することはできません。

人工知能と機械学習の役割は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。適応型 AI の使用は、自動周波数調整メカニズムの実装からネットワーク リソースの予測まで多岐にわたります。無線 LAN ベンダーは、ハードウェアが完全に標準化された環境で目立つように、AI 秘伝のソースのバージョンを開発しています。人工知能は、企業や ISP がトラブルシューティングを迅速化し、監視を簡素化し、停止、機器の故障、パフォーマンスの低下を積極的に予測するのに役立ちます。自動化された周波数調整メカニズム環境では、AI が無線リソースを管理し、デバイスやインフラストラクチャからの電力を管理し、ネットワーク間の調整を実行して周波数の再利用を最大化し、それによって容量を増加します。

プライベートまたはパブリック 5G サービスへの Wi-Fi アクセスは急速に発展します

共通のコアを構築すると、ネットワーク アーキテクチャが簡素化され、機能の再利用によって運用コストが削減されます。同時に、5G コア ネットワーク要素と WLAN コントローラーを構成することで、より簡単な方法でクロスアクセス スイッチングを実装して、IP アドレスを保持したアクセス システム間の相互接続を実現でき、既存の Wi-Fi フットプリントを備えた大規模なネットワークにすることができます。ほとんどの展開に推奨されるソリューション。

Wi-Fi は、新たな高パフォーマンスのユースケースで 5G と競合するのではなく、特に ID 管理、認証、ポリシー管理の点で 5G との共存に取り組み続けています。これは、大企業が Wi-Fi との連携を希望して、すでにプライベート 5G を導入していることを示唆しています。ネットワーク幹部は今後数年間、Wi-Fi 6/6E が屋内、キャンパス、固定ネットワーク環境で使用され、5G セルラー ネットワークが屋外、オフキャンパス、モバイル環境で使用されるなど、Wi-Fi およびセルラー ネットワークの展開を継続すると予想されます。 Wi-Fi 7 は、5G とのギャップを埋め、一部の企業により要求の厳しいユースケースに Wi-Fi 7 を選択するよう説得するには十分ではない可能性があります。

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