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Finanzierung und Services werden in bestimmten Ländern von Hewlett-Packard Financial Services Company und ihren Tochtergesellschaften und verbundenen Unternehmen (zusammen als HPFSC bezeichnet) angeboten. Kreditgewährung und Ausfertigung der HPFSC Standarddokumentation vorausgesetzt. Die Gebühren und Bedingungen basieren auf der Kreditwürdigkeit des Kunden, der Angebotsart, der Art der Services und/oder des Gerätetyps sowie zugehörigen Optionen. Möglicherweise kommen diese Angebote nicht für alle Kunden in Frage. Nicht alle Services oder Angebote sind in allen Ländern verfügbar. Möglicherweise gelten weitere Einschränkungen. HPFSC behält sich das Recht vor, das Programm jederzeit ohne Vorankündigung zu ändern oder einzustellen.
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Die Juniper-AP66Serie bietet Wi-Fi 7 Tri-Band 2x2:2-Leistung, Cloud-gestützte Automatisierung und Vollspektrum-Flexibilität für anspruchsvolle Innen-/Außen- und halbindustrielle Bereitstellungen – ohne Installationskomplexität. Der AP66 verfügt über ein IP67‑rated Gehäuse, flexible Antennenoptionen für omnidirektionale (AP66) oder softwaregesteuerte direktionale Abdeckung (AP66D), duale 802.15.4 IoT-Funkgeräte, integrierte BLE 5.4 und GNSS/GPS. Sie erweitert die Zuverlässigkeit, Einblicke und den KI-nativen Betrieb der Juniper Mist™ Plattform auf alle Bereiche, die Konnektivität benötigen. Stellen Sie den AP66 in schwierigen Bereichen bereit, wie überdachten Gehwegen und Laderampen, Campus-Quads, Fertigungsböden und rauen Innenbereichen, die Staub oder Feuchtigkeit ausgesetzt sind.
Da Unternehmensnetzwerke in der Anzahl und Vielfalt der Endgeräte wachsen, fehlen herkömmliche manuelle Konfigurationen und reaktive Fehlerbehebungen in der Größenordnung, Agilität und End-to-End-Transparenz, die für eine zuverlässige Leistung erforderlich sind. Deshalb ist ein KI-natives Netzwerk wichtig: Die Juniper Mist Plattform bietet die Automatisierung, Sicherheit und Einblicke, die für einen reibungslosen Betrieb dieser dynamischen Umgebungen erforderlich sind.
Maximieren Sie Ihr Juniper AP66 High-Performance Access Point
Wi-Fi 7 Standard
Der neue Wi-Fi 7-Standard (802.11be) erweitert die Funktionen von Wi-Fi 6E, einschließlich der Verwendung von bis zu 1.200 MHz des 6-GHz-Bands für einen höheren Durchsatz und eine verbesserte Anwendungsleistung. Zu den neuen Funktionen gehören 320 MHz-Kanäle, die doppelten Durchsatz bieten, Multilink-Betrieb (MLO) für effizienteres Load Balancing und Failover, Multi-Resource Units (Multi-RU), Preamble puncturing und 4K QAM für höhere Übertragungsraten und bessere Benutzererfahrungen.
Proaktive Einblicke und Maßnahmen
Ein dediziertes viertes Triband-Funkgerät sammelt Daten für Mist, das maschinelles Lernen nutzt, um Benutzererfahrungen zu analysieren, Probleme zu korrelieren und ihre Grundursachen automatisch zu erkennen. Diese Metriken werden verwendet, um SLEs zu überwachen und proaktive Empfehlungen zu geben, um sicherzustellen, dass Probleme nicht auftreten (oder so schnell wie möglich behoben werden, wenn sie auftreten). Dieses Funkgerät fungiert auch als synthetischer Testclient, um Netzwerkanomalien proaktiv zu erkennen und zu mindern.
Dynamische Paketerfassung und dynamische Spektrumerfassung
Die Juniper Mist Plattform erfasst automatisch Pakete und Funkfrequenzspektrum und streamt sie in die Cloud, wenn größere Probleme erkannt werden. KI-native dynamische Paketerfassung und dynamische Spektrumerfassung ermöglichen eine „Netzwerkrückwicklung“, die drahtlose Störprobleme effizienter identifiziert und löst. Beide Funktionen sparen Ihrem IT-Team Zeit und Aufwand, sodass keine LKW-Rollen mit Sniffern zur Reproduktion und Erfassung von Daten zur Fehlerbehebung erforderlich sind.
Automatisierte RF-Optimierung
Zuverlässige RF-Optimierung ist mit dem Hinzufügen des 6GHz-Spektrums noch wichtiger. Radio Resource Management verwendet ein dediziertes Sensorfunkgerät, um dynamische Kanal- und Leistungszuweisungen zu automatisieren und WLAN und externe Störquellen zu vermeiden. Die Marvis® AI Engine überwacht kontinuierlich die SLE-Metriken für Abdeckung und Kapazität, um die RF-Umgebung zu erlernen und zu optimieren. Ein Lernalgorithmus verwendet Hysterese in einem 24-Stunden-Fenster, um eine standortweite Neuausrichtung für eine optimale Kanal- und Leistungszuweisung durchzuführen.
