По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
За последний десяток лет Wi-fi-сети получили огромное распространение. Роутер сейчас нельзя найти редко в какой квартире. А подключая мобильник к своему домашнему вай-фаю, в списке можно увидеть с десяток точек доступа ближайших соседей. Вай-фай есть практически везде. Но покрытие сети не всегда бывает эффективным. В этой статье мы разберем инструмент для разработки и оптимизации Wi-fi-сетей от компании Ekahau.
Ekahau Connect- это набор физических и программных инструментов для работы с сетями Wi-Fi. Назначение этого набора инструментов это планирование и разработка, анализ и оптимизация, выявление и устранение неполадок сети.Также данный инструментарий позволяет работать командой например, бригаде обслуживания сетей на выезде поддерживать связь, с инженером-проектировщиком, который работает в офисе. Решения Ekahau позволяют быстро и беспрепятственно обмениваться информацией и оперативно принимать решения по обслуживанию сетей Wi-fi.
Набор Ekahau Connect включает в себя следующие инструменты:
Ekahau Pro Site Survey Tooll - базовый инструмент, предназначенный для планирования, обработки данных, оптимизации и оперативного устранения проблем в сетях Wi-Fi.Имеет широчайший функционал, который позволяет использовать это решение профессионально. Несмотря на это, достаточно прост в использовании и изучении, а также достаточно быстро работает с данными. Имеется поддержка Windows и MAC OS. Производитель также заявляет поддержку всех существующих на текущий момент стандартов Wi-fi, до 6 версии включительно.
Ekahau Sidekick - многофункциональный высокоточный измерительно-диагностический прибор. Имеет два радиомодуля Wi-Fi, а также встроенное оборудование и ПО для анализа спектра. Прибор используется для сбора данных покрытия сетей Wi-Fi и устранения неполадок в них. По заявкам производителя, инструмент снимает данные вдвое быстрее аналогов, а анализирует в 4-10 раз быстрее. Семь встроенных антенн позволяют оптимально проводить высокоточное исследование поведения и покрытия сети Wi-Fi. Инструмент работает с iPad, MacOS и Windows, причем имеет функцию Plug and Play. Заявлена поддержка всех актуальных стандартов Wi-Fi, в том числе Wi-Fi 6.
Ekahau Survey- это первое на рынке профессиональное решение для диагностики сети Wi-Fi для iPad.Благодаря мобильной платформе, оно позволяет не таскать с собой габаритные ноутбуки, а держать весь необходимый инструментарий в планшете компании Apple.Интуитивно доступный интерфейс и простота использования дают возможность снимать данные на местах даже начинающему специалисту. Этот инструмент определяет все доступные сети и составляет их карту покрытия, с учетом силы сигнала.
Ekahau Capture - технология, которая позволяет быстро и без потерь захватывает пакеты данных. Ekahau Capture позволяет сэкономить на сложном и дорогом оборудовании, а также использует простые и надежные решения для полноценного сбора данных. Инструмент легок в обращении, что дает возможность быстро провести сбор и обработку данных для определения и устранения неполадок сети Wi-Fi, даже начинающему специалисту.Для достижения оптимальной скорости и надежности работы данную программу рекомендуется использовать совместно с Ekahau Sidekick.
Ekahau Cloud - как очевидно из названия, это облачная технология. Благодаря ей, сбор данных может осуществляться как в память устройства, так и в облачное хранилище. В последнем случае можно подключить для работы с данными общий доступ. Это позволит трудиться над одним проектом целой группе людей например, полевая бригада с анализаторами будет собирать данные о сети и передавать их в облако. А далее с этими данными, видя и оценивая полную картину, будут работать специалисты-аналитики. Эту опцию можно отключить, поэтому если время не критично, сбор данных можно осуществлять и в память устройства.
Опять же, важно понимать, что наибольшую ценность Ekahau будет иметь на масштабных внедрениях Wi-Fi и особенно если там есть сложные условия - толстые перекрытия, помехи и так далее. Используя вышеупомянутые инструменты вы сможете избежать долгих и тяжких процедур с попыткой понимания где же точка доступа была повешена неправильно и определения правильности модели и количества этих точек.
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Эволюция машинного обучения
Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.
Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы:
Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения.
Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни.
Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил.
Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире.
Почему машинное обучение важно?
Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.
Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения?
Возможности подготовки данных.
Алгоритмы - базовый и продвинутый.
Автоматизация и итерационные процессы.
Масштабируемость.
Ансамблевое моделирование.
Интересные факты
В машинном обучении, цель называется - «ярлык».
В статистике, цель называется «зависимой переменной».
Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении».
Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении».
Кто использует машинное обучение?
Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами.
Финансовые услуги
Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества.
Правительство
Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных.
Здравоохранение
Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
Розничная торговля
Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов.
Нефть и газ
Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти.
Транспорт
Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.
Каковы популярные методы машинного обучения?
Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных.
Усиленное обучение
Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику.
Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?
Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности.
Сбор данных (Data Mining)
Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных.
Машинное обучение
Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон.
Глубокое изучение (Deep learning)
Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем.
Как это работает?
Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами.
Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя:
Нейронные сети
Деревья решений
Случайные леса
Ассоциации и обнаружение последовательности
Градиент повышения и расфасовки
Опорные векторные машины
Отображение ближайшего соседа
K-средства кластеризации
Самоорганизующиеся карты
Методы локальной оптимизации поиска
Максимальное ожидание
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
Байесовские сети
Оценка плотности ядра
Анализ главных компонентов
Сингулярное разложение
Смешанные Гауссовские модели
Последовательное сопроводительное построение правил
Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с:
Комплексным качеством данных и их управлением
GUI для построения моделей и процессов
Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели
Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей
Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты
Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
Мы продолжаем рассказывать про протокол DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) . Мы уже знаем про принципы работы протокола и про его настройку на оборудовании Cisco, и сегодня речь пойдет о том, как находить и исправлять проблемы (заниматься траблшутингом) при работе с DHCP.
Проблемы с DHCP могут возникать по множеству причин, таких как проблемы программного обеспечения, в операционных системах, драйверов сетевых карт или агентах ретрансляции, но наиболее распространенными являются проблемы с конфигурацией DHCP. Из-за большого числа потенциально проблемных областей требуется систематический подход к устранению неполадок.
Задача 1. Устранение конфликтов IP адресов
Срок действия адреса IPv4 может истекать у клиента, все еще подключенного к сети. Если клиент не возобновляет аренду, то сервер может переназначить этот IP-адрес другому клиенту. Когда клиент перезагружается, то он запрашивает адрес и если DHCP сервер не отвечает быстро, то клиент использует последний IP-адрес. Тогда возникает ситуация, когда два клиента используют один и тот же адрес, создавая конфликт.
Команда show ip dhcp conflict отображает все конфликты адресов, записанные сервером DHCP. Сервер использует команду ping для обнаружения клиентов. Для обнаружения конфликтов клиент использует протокол ARP. Если обнаружен конфликт адресов, адрес удаляется из пула и не назначается, пока администратор не разрешит конфликт.
Выгладит это так:
Router# show ip dhcp conflict
IP address Detection Method Detection time
192.168.1.33 Ping Feb 19 2018 10:33 AM
192.168.1.48 Gratuitous ARP Feb 19 2018 11:29 AM
В столбце IP address указывается конфликтный адрес, в строке Detection Method указывается метод обнаружения (Ping – адрес был обнаружен когда при назначении нового адреса получил положительный ответ на пинг, Gratuitous ARP – конфликт обнаружен в ARP таблице) и Detection time показывает время обнаружения.
Чтобы посмотреть список всех выданных адресов сервером используется команда show ip dhcp binding.
Задача 2. Проверка физического подключения
Сначала нужно проверить, что интерфейс маршрутизатора, действующий как шлюз по умолчанию для клиента, является работоспособным. Для этого используется команда show interface [интерфейс] , и если интерфейс находится в каком либо состоянии кроме как UP, то это означает что порт не передает трафик, включая запросы клиентов DHCP.
Задача 3. Проверка связности, используя статический IP адрес
При поиске проблем DHCP проверить общую работоспособность сети можно задав статический IP адрес у клиента. Если он может достичь сетевых ресурсов со статически настроенным адресом, то основной причиной проблемы является не DHCP.
Задача 4: Проверить конфигурацию порта коммутатора
Если DHCP клиент не может получить IP адрес с сервера, то можно попробовать получить адрес вручную, заставляя клиента отправить DHCP запрос.
Если между клиентом и сервером DHCP есть маршрутизатор и клиент не может получить адрес, то причиной могут быть настройки портов. Эти причины могут включать в себя проблемы, связанные с транками и каналами, STP и RSTP. Конфигурация PortFast и настройка пограничных портов разрешают наиболее распространенные проблемы клиента DHCP, возникающие при первоначальной установке коммутатора.
Задача 5: Проверка работы DHCP в одной и той же подсети или VLAN
Важно различать, правильно ли работает DHCP, когда клиент находится в одной подсети или VLAN, что и DHCP-сервер. Если DHCP работает правильно, когда клиент находится в одной подсети, то проблема может быть ретранслятором DHCP (relay agent). Если проблема сохраняется даже при тестировании в одной подсети, то проблема может быть с сервером DHCP.
Проверка конфигурации DHCP роутера
Когда сервер DHCP находится в отдельной локальной сети от клиента, интерфейс маршрутизатора, обращенный к клиенту, должен быть настроен для ретрансляции запросов DHCP путем настройки helper адреса.
Чтобы проверить конфигурацию маршрутизатора для начала нужно убедиться, что команда ip helper-address настроена на правильном интерфейсе. Она должна присутствовать на входящем интерфейсе локальной сети, содержащей DHCP клиентов, и должна быть направлена на правильный сервер DHCP. Для проверки используется команда show ip interface [интерфейс] . Далее нужно убедиться, что в глобальном режиме не была введена команда no service dhcp . Эта команда отключает все функции сервера DHCP и ретрансляции на маршрутизаторе. Для проверки используется команда show running-config | include no service dhcp. Если команда была введена, то она отобразится в выводе.
Дебаг DHCP
На маршрутизаторах, настроенных как DHCP-сервер, процесс DHCP не выполняется если маршрутизатор не получает запросы от клиента. В качестве задачи по траблшутингу нужно убедиться, что маршрутизатор получает запрос от клиента. Для этого дебага понадобится конфигурация ACL (Access Control List).
Нужно создать расширенный Access List, разрешающий только пакеты с UDP портами назначения 67 или 68. Это типичные порты, используемые клиентами и серверами при отправке сообщений DHCP. Расширенный ACL используется с командой debug ip packet для того чтобы отображать только сообщения DHCP.
Router(config)# access-list 100 permit udp any any eq 67
Router(config)# access-list 100 permit udp any any eq 68
Router(config)# end
Router# debug ip packet 100
IP packet debugging is on for access list 100
*IP: s-0.0.0.0 (GigabitEthernet1/1), d-255.255.255.255, len 333, rcvd 2
*IP: s-0.0.0.0 (GigabitEthernet1/1), d-255.255.255.255, len 333, stop process pak for forus packet
*IP: s-192.168.1.1(local), d-255.255.255.255 (GigabitEthernet1/1), len 328, sending broad/multicast
Результат в примере показывает, что маршрутизатор получает запросы DHCP от клиента. IP-адрес источника равен 0.0.0.0, поскольку клиент еще не имеет адреса, адрес назначения - 255.255.255.255, потому что сообщение об обнаружении DHCP от клиента отправляется в виде широковещательной передачи. Этот вывод показывает только сводку пакета, а не сообщение DHCP. Тем не менее, здесь видно, что маршрутизатор получил широковещательный пакет с исходными и целевыми IP-адресами и портами UDP, которые являются правильными для DHCP.
Другой полезной командой для поиска неполадок DHCP является команда событий debug ip dhcp server. Эта команда сообщает о событиях сервера, таких как назначения адресов и обновления баз.
Router(config)#debug ip dhcp server events
DHCPD: returned 192.168.1.11 to address pool POOL-1
DHCPD: assigned IP address 192.168.1.12 to client 0011:ab12:cd34
DHCPD: checking for expired leases
DHCPD: the lease for address 192.168.1.9 has expired
DHCPD: returned 192.168.1.9 to address pool POOL-1