客户端wifi和wlan区别

WiFi方案咨询和设计服务WiFi教育WiFi诊断和优化中端802.
11ac接入点客户端密度和视频性能对比DevinK.
Akin(首席执行官)Devin@DivDyn.
com2017年9月版本1.
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com概览本文将对多家厂商提供的,在高密度客户端环境中使用视频作为主要数据流量类型的802.
11acWave2接入点(AP)的性能进行详细说明.
很长时间以来,主流的测试方法都更倾向于关注使用文件传输作为接入点负载建立方式的汇总数据吞吐量.
表面上看,最近包括视频在内的公共压力测试方法在2013确定.
在本测试套件中,将视频流量选择为主要的数据负载,就是因为现如今,很多网络中的主要网络数据流量就是视频.
根据最新的思科视觉网络指数1:从2016年到2021年,全球IP视频流量将翻三番,年复合增长率达26%.
从2016年到2021年,互联网视频流量将翻四番,年复合增长率达31%.
从2016年到2021年,商业IP流量复合年增长率将达21%.
由于企业细分市场中采用的先进视频通信技术逐渐增多,2016至2021年间,商业IP流量将增长3倍.
根据最新爱立信移动报告2:据估计,从现在到2022年,移动视频流量每年将增长50%左右,届时将占到所有移动数据流量的近3/4.
2016年下半年,平板电脑的移动数据视频流量已达到所有数据流量的60%.
除了带宽消耗很大之外,视频与大多数数据应用程序(例如电子邮件、文件传输、浏览)的区别在于它对最终用户体验的质量会产生影响.
尽管用户不太可能注意到或者并不知道下载一个电子邮件需要几秒钟的时间,但如果视频出现卡顿的情况,用户立刻就会注意到.
如果用户位于客户端密度较高(本测试中定义为六十(60)个客户端)的环境中,用户经历较差视频质量(卡顿)的可能性就会增加.
总之,这套测专门使用视频流量和较大客户端密度的结合来对接入点施加压力,这两种情况在WLAN网络环境中都十分普遍.
来自Ruckus的技术团队搭建了测试场地和设备并进行了本文所述的所有测试.
作者亲眼见证并验证了所有测试设备、软件、配置和测试结果.
测试场地内的物理接入点和客户端设备按照"真实使用场景"情况搭建,并且各种设计参数也在最佳实践的范围.
在此经过验证的配置中,所有厂商均平等对待.
1思科视觉网络指数:全球移动数据流量预测更新,2016–2021年白皮书2爱立信移动报告,2017年6月3105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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com关于作者DevinAkin是CWNP联合创始人,该组织是全球厂商中立培训和认证标准的实际制定者.
Devin(第一位认证无线网络专家)拥有20多年的IT行业经验,其中专门的WLAN经验达15年以上.
他是DivergentDynamics创始人,首席执行官,该公司是一家WiFi系统集成商和培训机构,业务主要涉及创新WiFi方案设计、验证和性能解决方案.
该测试是怎样的一种测试本报告将对一系列专门用于测量视频流量负载下接入点性能的测试进行详细说明.
测试中选择了中端802.
11acWave23x3:3接入点,以尽可能反映实际的部署情况.
如果某厂商无法提供3x3:3接入点型号,则使用下一个版本最高的机型.
出于成本和实用性方面的考虑,我们选择了符合2x2:2802.
11ac无线规范的Chromebook,作为可能在许多无线局域网环境中采用的各种中低档无线设备的替代方案.
Chromebook还广泛用于中小学和基础教育机构,使得本测试套件尤其适用于这些环境.
在视频测试过程中,我们使用了AppleMacMini来加载网络非视频数据流量.
为什么说此项测试意义重大所有数据流量中大部分的流量都是视频流量,而且与其他大多数类型的数据流量相比,如果携带流量的网络性能未达最佳标准,其对最终用户体验的影响更大.
因此,WLAN确保视频服务质量的能力是对所有类型组织的基本要求.
稳定的服务质量(QoS)机制是可靠一致的应用交付的基础.
这种QoS控制方式对任何组织而言都很关键,从企业到教育机构,再到任何数量,任何规模的企业.
在物联网(IoT)设备的冲击下,服务质量也是至关重要的.
许多物联网设备都通过BACnet(一种UDP协议)进行通信,需要与视频和语音设备类似的性能目标(对时间/延迟比较敏感).
测试环境我们在加州联合市一所中学的两个相邻的教室中进行了测试.
事实上,测试场地是空的,且环境内没有射频(RF)干扰,这是选择它的主要原因.
每个WLAN厂商的设备均采用单个SSID进行安装和配置,以便携带视频和数据流量.
测试中的每一个接入点位于一个房间,安装在第一个房间和第二个房间间隔墙对面一侧.
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com经过测试的接入点测试中使用了下列硬件和固件.
供应商接入点/控制器软件版本MIMO类型RuckusR610(控制器SZ100)3.
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0.
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8323x3:311ac阿鲁巴AP-305(控制器7205)6.
5.
1.
23x3:311acAerohiveAP250HiveOS8.
0r1build-1613373x3:311acMerakiMR42云3x3:311acCisco1850i(控制器5508)8.
3.
102.
04x4:411ac图1-经过测试的接入点型号测试方法WLAN配置所有测试都在5GHz的频段运行,这是业界推荐的高密度环境最佳实践.
所有客户端都通过单个SSID连接到WLAN,使用40MHz的信道带宽进行PSK加密.
虽然使用80MHz信道带宽时802.
11ac支持更高的数据传输速率,但由于信道拥堵,且信道复用效率较差,这种大通道带宽不推荐用于高密度的环境中.
为了防止接入点在测试中间改变信道,每个接入点都被手动分配到信道149+.
对频谱进行扫描,以确保没有其他设备使用此信道.
因为其中一个接入点(AerohiveAP250)支持将第二个射频配置为5GHz射频(双5GHz射频模式)的配置,AP250进行了两次测试:一次启用单5GHz射频,一次启用双5GHz射频.
正如厂商推荐的做法一样,第一个射频信道和第二个射频信道之间用80MHz来区分开来.
第一个射频被配置为使用通道40,第二个射频被配置为使用通道149.
以太网交换机配置本测试使用RuckusICX7150交换机构建有线基础设施.
所有设备均使用第2层VLAN连接到千兆级以太网端口.
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com视频配置测试使用了六台MicrosoftWindows媒体服务器向每个Chromebook客户端提供1.
6Mbps单播TCP视频流.
为了避免缓存,视频在Chrome浏览器的"无痕浏览"模式下运行.
视频没有被续播,每次测试都重新启动.
所有视频流量在有线交换机上都带有DSCP40标记.
所有客户都有一分钟的运行时间,并统计提示数据加载之前出现卡顿的次数.
由于视频卡顿可能是短暂的,所以采用了一种保守的方法定义视频卡顿.
为了能识别出卡顿,在每个测试阶段结束时视频都不能处于已经启动或者已经卡顿的状态.
视频客户端运行后,通过配置作为IxiaChariot7.
3EA端点(每台1对)的MacMini客户端将非视频数据流量添加到WLAN中并保持一分钟.
引入了足够的网络负载,以触发不同类别的流量(视频和数据)之间对可用带宽的争夺.
为了实现精确的控制并创建一致的负载,测试选择了UDP形式的数据流.
在视频没有立即开始的情况下,重新尝试了两次.
如果视频仍然没有启动,则认为出现了卡顿,并且被计算在最初的计数中(没有网络数据负载且支持的视频客户端)以及在网络加载过程中出现卡顿的客户端计数中(假设视频仍然处于卡顿状态).
一分钟的数据加载运行结束后,再用相同的卡顿标准对卡顿视频客户端的数量进行统计.
数据客户端(MacMini)的最终汇总吞吐量是Chariot3报告的值.
支持客户端数量使用了60台2x2:2Chromebook和30台MacMini客户机.
在下面描述的两个测试中,客户端和客户端组合数量有所不同.
3Chariot脚本是一个标准的性能测试脚本,禁用了UDP_RFC768.
该做法遵循的是Ixia针对UDP吞吐量测试给出的建议.
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com图2-经过测试的网络拓扑测试1:三十(30)个视频客户端和三十(30)个数据客户端目标通过测量提示数据加载前后接入点同时支持的视频数量,确定在相邻房间中添加30个纯数据Chromebook客户端对主要房间中30个Chromebook客户端的视频质量的影响.
描述手动在30个Chromebook上启动视频流.
在所有视频开始一分钟后,数据被推送到相邻房间的30个MacMini客户端上.
对视频无卡顿的客户端的数量以及和纯数据客户端相关的汇总数据吞吐量进行了记录.
每个测试还记录了在网络负载停止后重新启动的先前出现卡顿的视频的数量.
每个测试运行了三次.
成功标准接入点必须在网络数据加载之前和期间成功地向所有30个视频客户端传送无卡顿的视频,而且还要可以将数据同时传送给纯数据客户端.
对于在出现负载时出现视频卡顿的情况,移除负载时,视频应可以重新启动.
这样做可以在网络数据加载之前、期间和之后显示一致的性能.
对于汇总数据吞吐量,没有绝对的成功标准值.
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com图3-Chromebook(30个客户端)上的同步流媒体视频和MacMini(30个客户端)上的数据下载结果移除网络数据负载时,所有经过测试的接入点都能够成功地为30个视频流服务客户端提供服务,而且接入点仅发送视频流量.
应用数据负载时,大多数接入点都无法支持所有的视频流.
如下所示(图4),无卡顿的视频连接数从30个客户端(最好)到0(最差)个客户端.
显示的所有结果均取三个测试运行的中间值.
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com图4-测试1在出现负载时无卡顿视频方面的结果由于网络数据负载随时都会产生波动,可以通过测量网络从负载中恢复的程度来获得更全面的性能分析效果.
下图显示了在应用数据负载之前、期间和之后的无卡顿视频的数量.
图5-测试1在网络数据加载之前、期间和之后的结果9105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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com图6-测试1在网络数据加载之前、期间和之后的结果只有一个接入点(RuckusR610)在有网络数据负载和没有网络数据负载时都可以为所有30个客户端传送无卡顿视频.
R610向纯数据MacMini客户端传送的汇总数据吞吐量也最高.
图7-测试1在汇总数据吞吐量方面的结果10105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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com结论将高分辨率的视频传送到30台笔记本电脑上,同时将超过200Mbps的数据流量传送给30个争抢资源的客户端(MacMini),显示了高性能射频驱动器显著的调整效果.
R610击败了所有的竞争对手,同时成为每个客户端设备实现视频传输目标的唯一访问点.
测试2:六十(60)个视频客户端和两(2)个数据客户端目标通过测量提示数据加载前后接入点同时支持的视频数量,确定在相邻房间中添加两个纯数据Chromebook客户端对两个房间中60个Chromebook客户端的视频质量的影响.
描述手动在60个Chromebook客户端上启动视频流.
在所有视频开始一分钟后,数据被推送到相邻房间的两个MacMini客户端上.
对视频无卡顿的客户端的数量以及和纯数据客户端相关的汇总数据吞吐量进行了记录.
每个测试还记录了在网络数据负载停止后重新启动的先前出现卡顿的视频的数量.
每个测试运行了三次.
成功标准接入点必须在网络加载之前和期间成功地向所有60个视频客户端传送无卡顿的视频,而且还要可以将数据同时传送给纯数据客户端.
对于汇总数据吞吐量,没有绝对的成功标准值.
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com图8-Chromebook(30个客户端)上的同步流媒体视频和MacMini(2个客户端)上的数据下载结果与第一个测试结果不同,只有两个接入点(RuckusR610和阿鲁巴AP-305)能够在没有同步数据加载的情况下向60个客户传送无卡顿的视频.
与第一个测试案例一样,应用数据负载时,大多数供应商的无卡顿视频数量均会下降.
如下所示(图9),无卡顿的视频连接数从60个客户端(最好)到5(较差)个客户端.
显示的所有结果均取三个测试运行的中间值.
只有一个接入点(RuckusR610)在有网络数据负载和没有网络数据负载时都可以为所有60个客户端传送无卡顿视频.
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com图9-测试2在有无负载时支持视频的视频客户端数量方面的结果所有接入点都能够在视频测试期间成功地将数据流量传送给纯数据客户端.
RuckusR610和思科1850向纯数据客户端提供了近乎相等的汇总流量,但在思科的案例中获得这些流量付出的代价是,2/3的视频流客户端都出现了视频卡顿.
图10-测试2在汇总数据吞吐量方面的结果13105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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com结论可以将高分辨率视频传送到两个放置了30台笔记本电脑的房间(总共有60台视频笔记本电脑),同时还可以在QoS受损时同时处理150Mbps的UDP数据,这是令人印象深刻的数据传输效果.
RuckusR610是唯一可以针对60个客户端视频传输目标实现这一测试效果接入点.
这种经过实际验证的测试执行水平证明了Ruckus具有良好的性价比.
总结和结论在观察每个测试过程时,使用了包括频谱分析仪、协议分析仪和手持诊断平台在内的多种诊断工具来捕获并验证每一个结果.
系统配置根据最佳实践和厂商商建议进行验证.
为了在所有的测试中保持一致性,对视频播放时间的消耗进行了监控.
测试时,所有结果都经过作者视觉验证和记录.
文中列出的每一个指标对整体性能和测试的实际有效性都有很大的作用.
例如,只有视频遍历接入点的情况很少见,因此我们对数据流量对大量视频流量的影响进行了评估.
特定的视频客户端计数基于真实的课堂场景选择,这样,潜在客户就能理解在他们的实际场景中对每个供应商的期望.
总体网络容量是可用播放时间、协议效率和支持QoS的流量传送共同作用的结果.
在所有的测试中,视频播放时间消耗(信道利用率)很好理解,通常是75%左右,这表明信道接近饱和点.
但尽管在所有测试中信道都接近饱和,只有R610可以实现足够强大的QoS效果和流量处理效率,从而实现向每个客户端设备传送高质量视频的目标.
作者称赞Ruckus团队能保持每个待测试厂商的中立和公平,事实上,在需要的时候,他们总是能站在竞争对手的立场,假定他们的方案没有问题.
所有的结果均直接从测试过程中收集的原始数据中提取,没有进行任何形式的四舍五入或窜改.
测试方法对所有厂商都是公平的,相同的.
可以肯定的是,现在我们的网络中有比以往更多的无线设备和应用程序,理解这些设备的工作原理至关重要.
随着每个802.
11标准的升级(802.
11、802.
11n和现在的802.
11ac),数据传输速率不断增加,但不是所有方案都能实现更大的吞吐量.
直接实现更大的吞吐量和最终实现更好的用户体验是每种网络方案必须解决的移动挑战.
乒乓链接问题,客户端粘性高、终端独占带宽等在小规模网络中的影响可能不严重,但在高密度的场所中却是毁灭性的问题.
可以解决所有这些问题的网络基础设施最终可以提供最佳的吞吐量和最佳的用户体验.
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comA:RuckusR610结果测试1:30个视频客户端和30个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数30/30(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数30/30(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(30个客户端)201Mbps测试2:60个视频客户端和2个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数60/60(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数60/60(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(2个客户端)150Mbps15105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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comB:阿鲁巴305结果测试1:30个视频客户端和30个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数30/30(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数11/30(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(30个客户端)76Mbps测试2:60个视频客户端和2个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数60/60(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数9/60(15%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(2个客户端)85Mbps16105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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comC:AerohiveAP250结果测试1:30个视频客户端和30个数据客户端(5GHz单视频)无数据负载时支持的无卡顿视频流总数(共计30个)30/30(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数(共计30个)0/30(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(30个客户端)95Mbps测试2:60个视频客户端和2个数据客户端(5GHz单视频)无数据负载时支持的无卡顿视频流总数45/60(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数5/60(15%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(2个客户端)78Mbps17105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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com测试1:30个视频客户端和30个数据客户端(5GHz双视频)无数据负载时支持的无卡顿视频流总数30/30(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数0/30(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(30个客户端)94Mbps测试2:60个视频客户端和2个数据客户端(5GHz双视频)无数据负载时支持的无卡顿视频流总数57/60(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数18/60(15%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(2个客户端)73Mbps18105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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comD:美瑞凯MR42结果测试1:30个视频客户端和30个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数30/30(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数13/30(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(30个客户端)120Mbps测试2:60个视频客户端和2个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数41/60(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数28/60(15%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(2个客户端)62Mbps19105MuirfieldWayCarrollton,GA30116Devin@DivDyn.
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comE:思科1850i结果测试1:30个视频客户端和30个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数30/30(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数8/30(100%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(30个客户端)96Mbps测试2:60个视频客户端和2个数据客户端无数据负载时支持的无卡顿视频流总数28/60(100%)有数据负载时支持的无卡顿视频流总数19/60(15%)累计汇总下行链路UDP吞吐量(2个客户端)155Mbps