無線ネットワーク AIトラフィック管理
無線ネットワークサービスの安定性強化および効率的なトラフィック管理のために
BQNプラットフォームの人工知能最適化ソリューションを導入。
顧客の現状
- 有線・無線ネットワークを分離して使用中
- 無線利用トラフィックの急激な増加傾向
- AIベースのQoSによる体系的なトラフィック管理の必要性
- サービスの安定性および体感品質(QoE)の改善が急務
導入目標
- 無線ネットワークの安定性確保および運用利便性の向上
- ユーザーの体感速度向上および品質保証
- 非業務トラフィックの制御による帯域幅の確保
- ネットワークトラフィック管理のAI運用自動化の実現
BQN 運用メカニズム
TCP最適化および加速
応答遅延を最小限に抑え、データ転送効率を最大化することで、実効帯域幅を拡張。
自動輻輳管理(ACM)
機械学習ベースのPlug-N-Play動作でネットワーク輻輳をリアルタイムに検知し自動最適化。
AIベース QoS
Windowsアップデート、ストリーミング負荷を調節し、OTTやWeb漫画など不要なサイトを自動制御。
PERFORMANCE RESULT
データで証明された
データで証明された
圧倒的な速度改善
ダウンロード速度向上
+75.4%
アップロード速度向上
+40.6%
運用の期待効果
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ネットワーク可用性の最大化
TCP最適化により、物理回線の限界を超えるパフォーマンスを発揮
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自動化された障害予防
機械学習ACMが24時間輻輳を管理し、安定性を向上
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インフラ費用の削減
トラフィック遮断および制御により、不要な帯域幅の浪費を根絶
"AIネットワーク最適化システム、BQNプラットフォーム"
UTMとバックボーンスイッチの間にBQNプラットフォームをインラインで構成し、
無線APを通じて接続する全ユーザーのトラフィックをリアルタイムで分析、最適化および加速します。