Оценка влияния перехода на Wi-Fi 6 на показатели QoS/QoE: тематическое исследование университетского кампуса

Сети Wi-Fi испытывают возрастающую нагрузку из-за быстрого роста числа подключенных устройств, разнообразия приложений и повышения ожиданий пользователей. Управление качеством обслуживания (QoS) в таких сложных средах требует комплексного подхода. В настоящем исследовании валидируется методология комплексного управления качеством X (QoX) на основе машинного обучения (ML), объединяющая качество обслуживания (QoS), качество взаимодействия с пользователем (QoE) и качество бизнеса (QoBiz). Подход был оценен в ходе перевода сети Wi-Fi Eduroam Университета Страны Басков (EHU) с Wi-Fi 5 на Wi-Fi 6. Для выявления ключевых показателей качества (KQI) и оценки масштабируемости, согласованности и эффективности предложенной методологии до и после миграции были проанализированы профили трафика, распространенность протоколов, показатели производительности и отзывы пользователей. Результаты показывают, что методология управления QoX на основе ML, примененная в процессе миграции, обеспечивает адаптивное, эффективное и ориентированное на пользователя управление сетью. Согласованность улучшений при переходе между поколениями Wi-Fi подтверждает надежность и масштабируемость метода для непрерывной оптимизации в динамичных беспроводных средах.