RUCKUS AI: 無線資源管理 (Radio Resource Management, RRM) 功能

RUCKUS AI 是一個先進的「人工智能」 (Artificial Intelligence, AI) 驅動雲端平台，用於網路服務保障和商業智能。RUCKUS AI使用「機器學習」 (Machine Learning, ML) 和AI增強網路營運的可見性，從而能夠主動解決問題並依據資料做出決策。RUCKUS AI 可將事件管理、效能監控和故障修復等工作自動化。它同時支援內部部署和雲端管理的網路。主要功能包括自動化資料基準、健康與 SLA 監控、可自訂儀表板，以及用於無線射頻環境最佳化的 AI 驅動無線資源管理 (Radio Resource Management, RRM) 。

RRM 可提升網路效能、減少訊號干擾，並透過下列方式提供可擴充性、彈性、營運效率和節省成本：

•    提升效能： AI 驅動的 RRM 可分析網路狀況，並進行即時調整，以最佳化頻道分配和頻寬使用。這有助於確保網路有效運作，為終端使用者提供更高速的流量和更低的延遲。

•    減少干擾： 透過運用機器學習演算法，人工智能驅動的 RRM 可預測並將同頻干擾降至最低。它會選擇最佳頻道和頻道寬度，盡可能讓 RUCKUS AP的信道干擾減至最低。

•    可擴充性與彈性： AI 驅動 RRM 的雲端基礎架構具有可擴充性，可在不增加大量成本的情況下滿足網路用量增長的需求。還提供彈性，可根據不斷變化的網路條件進行調整，即使在使用高峰期也能保持穩定的性能。

•    營運效率： AI 驅動的 RRM 可將日常網路管理任務自動化，減少人手操作。為 IT 管理員提供網路操作的建議，讓能有效率地實施網路配置。這自動化功能可讓 IT 管理員更專注於策略性的工作。

•    節省成本： AI 驅動的 RRM 可優化網路效能並減低須要人手排除網路故障解疑的需求，從而降低營運成本。還可以將網路管理所需的時間降至最低，並降低人為錯誤的風險，進一步提高成本效益。

總體而言，AI 驅動 RRM 是用於管理複雜網路的解決方案，相較於傳統無線資源管理方法，更有效提高的效能、可靠性和成本效益。

AI 驅動的 RRM 可解決信道干擾、改善用戶體驗，並提升 Wi-Fi 效能。

作為一項託管服務，RUCKUS AI 免除了管理內部網路分析平台的需要。由於資料儲存在雲端，數據容量幾乎是無限的，而且會隨著網路產生更多資料而立即擴充。您無需擔心容量耗盡、預測磁碟使用量或決定何時增加資源 - RUCKUS AI 通過使用容器 (Containers) 和微服務编排架構 (Microservice-orchestration) 透明地處理這一切。該軟體不需要現場數據收集器，雲端平台可讓 RUCKUS Analytics 中的機器學習演算法提供最大的預測力。

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