Wi-Fi 6時代に向けた柔軟なマルチギガビット キャンパス コアの構築
新興技術の融合が、あらゆるエンタープライズ ネットワークのバックボーンであるキャンパス コアを引き締めています。高スループットWi-Fi 6アクセス ポイント(AP)の急増、IoTエンドポイントの爆発的増加、クラウド中心ワークロードへの急速なシフト、大型シャーシからの脱却を図るデータセンターの再設計が、よりレジリエントでスケーラブルなコアを要求しています。
Wi-Fi 6 (802.11ax)
2009年のWi-Fi 4 (802.11n)は最大600 Mbpsを実現し、シングル ギガビット イーサネット ポートで快適に処理できました。2013年のWi-Fi 5 (802.11ac) Wave 2は1 Gbpsを超え、スイッチ側でボトルネックが露見し、802.3bzマルチギガビット ポート(2.5/5/10 GbE)の採用を促しました。現在主流のエンタープライズ標準であるWi-Fi 6は、Wi-Fi 5比で容量を4倍にできます。したがって、多くの組織がWi-Fi 6 AP展開に先駆けてマルチギガビット スイッチを予防的に導入しています。
これらの高速エッジ速度は、エッジ トラフィックに追従するため40 GbEおよび100 GbEのバックボーン リンク需要に直結します。
IoT & LTE
ワイヤレス/ワイヤードを問わずコネクテッド デバイスの増加が、前例のないトラフィック量とレイテンシ感度を生み出しています。2021年までに、IoTと高精細ビデオ ストリームからのデータは月間278,000 PBに達すると予測されています。2019年に利用可能になったCBRS経由の屋内LTE+5Gは、カバレッジが弱い場所でプライベート セルラー ネットワークを提供することで、ローカル バックホール負荷をさらに増やします。
クラウドと進化するデータセンター
ミッションクリティカル ワークロードがクラウドに移行する中、キャンパスとリモート データセンター間の高速、信頼性、低レイテンシ リンクが不可欠です。オンプレミス データセンターは縮小傾向にありますが、サーバとストレージへの10 GbEまたは25 GbE接続は依然として必要です。ハイパースケール施設での100 GbEの普及がトランシーバー コストを押し下げ、キャンパス展開での高速リンクをより手頃にしています。
シャーシはアウト、スタッカブル スイッチがイン
従来のシャーシベース スイッチは高価、複雑、そしてリーンなデータセンターには過剰プロビジョニングされがちです。最新のスタッカブル固定フォームファクタ スイッチは、同等の能力をモジュール型の「必要に応じて成長」アーキテクチャにパッケージングします。多くのモデルが最大12ユニットのリニア スタッキングをサポート、標準Ethernetまたはファイバーで相互接続し、フロアや建物を跨ぐリモート スタッキングも可能です。
スタッカブル設計はインサービス ソフトウェア アップグレードと高可用性もサポートし、ダウンタイムなしで1台ずつアップグレードできます。
結論
Wi-Fi 6、IoT、クラウド移行、リーン データセンターの二重の圧力に対応するには、キャンパス コアを高性能、スケーラブル、容易に管理可能なネットワークへ進化させる必要があります。マルチギガビット スイッチ、スタッカブル アーキテクチャ、40/100 GbEバックボーンが、今日のそして明日のキャンパス環境に必要な柔軟性とレジリエンスを提供します。
Siva Valliappan氏はRuckusのワイヤード製品担当バイスプレジデント。Brocade/Ruckus以前はCiscoで製品管理を担当、ソフトウェア、クラウド管理、ネットワーク サービスに注力。Cisco初のIOS Security製品マネージャーであり、IOS Securityスイートの主要アーキテクト。サンタクララ大学でコンピュータ工学の学士号取得、Cisco認定インターネットワーク エキスパート(#2929)ルーティング&スイッチング資格保有。
モノのインターネットテクノロジー
- IIoTとデータ分析でEHSを変革:安全性・効率・コスト削減を実現
- 将来展望:生産卓越性に向けた産業用IoTの推進
- トリレンマ:現代的で信頼性の高い変電所運用のための3つの戦略
- IoTとMVNO向けスマートコアネットワークスライシング:3G/4Gネットワークで5Gの可能性を解き放つ
- Wi-Fi:スマートエブリシングの基盤
- 産業用IoT(IIoT)が直面するトップ4の課題
- IoTエコシステムにおける視覚データの力を解き放つ
- 接続ネットワークが現代農業をどう変革しているか
- エッジコンピューティング:リアルタイムデータを解き放ち、効率を高め、新たな収益を創出
- 産業データサイエンス成功のための基盤構築
- エッジAI:処理がデバイス層へシフトする理由