ローカル管理メッシュの限界
Wi-Fiの到達範囲を拡張するために、新しい等級のWi-Fi製品がそれぞれ協調することでメッシュ型ネットワークを構成します。現行のメッシュ型ルーティングプロトコルはメッシュノード間のトラフィック到達性を供給するために設計されていて、何らかの方法でトラフィックがインターネットゲートウェイに到達できることのみが保証されています。メッシュノード間のバックホールトラフィックの生存性にメッシュルーティングがこのように注力することで、接続されたデバイスのルーティング要求がほとんど無視されています。このような高度ではないルーティングプロトコルは、お客様の望むQoEを達成するためのアプリケーションの性能や無線ネットワーク容量には対応していません。実際、現在入手可能なメッシュ型システムのほとんどは単一チャネルバックボーン上で動作するため、全体容量が著しく制限されると同時に、自己生成型干渉を受けやすくなっています。
さらに、ローカル管理の従来型分散コントロールプレーン メッシュ ルーティング アーキテクチャにより、各個別ノードの複雑性が増大し、メッシュシステムに別のノードとルートを追加することで能力追加を継続することが困難となります。
集中化クラウドベースのアプローチの利点
住居内全体でのWi-FiノードすなわちPodの拡散で、端末デバイスとインターネットゲートウェイ接続とのトラフィックルーティングに大きな自由度が生まれます。
ノード間の潜在的接続数はN(N-1)で増加し、高信頼で高性能のWi-Fiサービスを提供する能力が大きく増大します。分散型Wi-Fiネットワークはこのため、設定と管理がより複雑です。その能力にふさわしい最適な性能を提供する場合は特に複雑です。
この複雑性には、ネットワーク全体にわたる知識のあるPlumeのクラウドなどの、集中型ソフトウェア事業者が最も最適に対処します。突き詰めると、クラウドベースのアプローチは、複雑性をハードウェアからソフトウェアに移すことにより優れた無線システムを達成します。
その他の利点：
- Podにデバイスを割り当てること（クライアントステアリング）はネットワーク全体の全体ビューでより効果的になり、最良のルートを確実にします。
- 機能、更新のロールアウトは、ファームウェア更新を常に必要とする場合に比べ、簡単・高速・低リスクになります。
- アルゴリズムにより、クラウド内の最適化が計算され、いくつかの個別デバイスがそれぞれ協調なしのタイミングで別々の計算を実行し新しい設定を選択して適用する代わりに、いっせいにネットワークが設定されます。
- クラウドベースの管理システムは、継続的な分析と学習のために多くの住居からデータを集積できます。改善されたネットワーク最適化方法により、クライアントデバイスの挙動とバグ、通常のデバイスや利用者のパターンと挙動をこのようなクラウドベースの集中型データベースから抽出できます。
- 各個別ノードの計算、ストレージ、メモリーの複雑性が低減され、ノードが小型化し、省エネとなり、開発と展開が簡単になります。実質的に無制限の計算能力とメモリーがあるクラウドでは、学習と最適化のために任意の複雑なアルゴリズムを実行できます。
- インターネット接続により、どこからでもネットワークの完全な可視化と制御が実現されます。これにより、お客様がアプリを通じてどこからでも制御をできるようになり、サポート担当者の可視性と制御が向上します。