无线部署模式

建议单个AP覆盖半径按照20米规划,最大发射强度的限制值,单位为dBm

1、重点区域:用户主要上网区域控制在-40~-65dBm,功率太强容易导致接收过载,功率太弱会导致连接速率下降
2、边缘的选择-75dBm以上
3、干扰场强同一区域的同频干扰源不大于-80dBm

4、无线漫游:需要保证AP的覆盖边界有其他AP的信号,一般需要保持20%的重叠区域

512kbps可以满足普通视频业务的要求,256kbps可以满足一般业务带宽要求

系统总带宽=总用户数*并发率*每用户带宽需求
AP数量=总带宽需求/每个AP带宽

供电方式:

1、优选POE供电方式
2、附近有交流电,可选交流电(电源线外露影响美观,又带来安全隐患)
3、在AP附近没有交流电源的环境,可选择POE适配器供电(潜在的故障,不便于维护)

安装方式:(AP安装位置不能被人直接接触)
室内放装型:壁挂、吸顶、天花板内放置   墙壁、天花板、承重柱
室内分布型:通过馈线。功分器、耦合器等连接天线
室外型:楼顶抱杆、地面抱杆、外墙壁挂  建筑物楼顶、建筑物外墙、地面

避免同频干扰:
前后左右上下任何方向上不要使用同一个信道
多楼层同时考虑周边和上下楼AP信道错开
如信道实在无法错开,通常减低功率来减少重叠区域范围

室分AP通过馈线连接外置的天线发出信号
合路器:将多路输入信号合成一路后输出,反向再把混合信号滤波分离
功分器:将一路信号平均分成两路三路等输出
耦合器:从主干线上取出所需信号能量给近端天线,而分配较多的信号能量给远端的天线

网络部署方式:

二层模式:AP数量比较少,AP通过广播形式发现AC,管理简单、配置简单
AC端口应该配置为Trunk或者hybrid模式
三层模式:AP数量比较多,AP通过单播形式发现AC,组网灵活,易于扩展

本地转发:也称为直接转发,AC只对AP进行管理,业务数据都是由本地直接转发
集中转发:也称为隧道转发,业务数据报文由AP统一封装后到达AC实现转发,AC不但不进行对AP进行管理,还作为AP流量的转发中枢
应用场合:
本地转发优势用于园区网络,AC负担小
集中转发优势用于小型企业主要安全控制策略

二层漫游是同一个地址段
三层漫游切换不同的网段(一个终端申请与AP1发生关联,AC会创建相关的用户数据信息,当终端第一次过度AP2网络中会断开重新关联,这次会更新数据库信息)

有些终端无法认证,需要灌溉版本。有些POE交换机供电率不是满配,根据实际情况部署

时间: 2024-10-17 06:26:10

无线部署模式的相关文章

Hadoop2经典分布式部署模式

Hadoop2经典分布式部署模式 基于QJN的HA模式的分布式部署,不含Federation模块的实践是一个经典的Hadoop2的高可用的分布式部署模式. 1.准备测试环境 准备4台PC服务器做Hadoop2部署 ip hostname namenode fc datanode rm nodemanage QJN 10.71.84.237 hadoop201 Y Y Y Y Y Y 10.71.84.223 hadoop202 Y Y Y Y Y Y 10.71.84.222 hadoop203

MQ(部署模式)

MQ部署模式 1.master-slave部署模式 1)shared filesystem Master-Slave部署方式 主要是通过共享存储目录来实现master和slave的热备,所有的ActiveMQ应用都在不断地获取共享目录的控制权,哪个应用抢到了控制权,它就成为master. 多个共享存储目录的应用,谁先启动,谁就可以最早取得共享目录的控制权成为master,其他的应用就只能作为slave 2)shared database Master-Slave方式 与shared filesy

Apache Spark技术实战之8:Standalone部署模式下的临时文件清理

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾

Docker六大优势,云中部署模式、以及视频demo

随着Docker技术的不断成熟,越来越多的企业开始考虑使用Docker.Docker有很多的优势,如持续集成.版本控制.可移植性.隔离性.安全性和高性能. 另外一方面如何在企业云中实施docker,是直接使用docker(Cloud by Docker)还是将docker运行在vm中进行管理(Docker in Cloud)? 本文将总结优势,分析部署模式,以及最后通过2个视频demo来了解下云中运行docker的模式情况 1.六大优势 1.1 持续部署与测试 Docker在开发与运维的世界中具

【Spark01】SparkSubmit兼谈Spark集群管理和部署模式

关于Cluster Manager和Deploy Mode的组合在SparkSubmit.scala的createLaunchEnv中有比较详细的逻辑. Cluster Manager基本上有Standalone,YARN和Mesos三种情况,说明Cluster Manager用来指明集群的资源管理器.这就是说不管是Client还是Cluster部署方式(deployMode的两种可能),都会使用它们做集 群管理器,也就是说Client也是一种集群部署方式??? /** * @return a

Apache Spark源码走读之15 -- Standalone部署模式下的容错性分析

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就standalone部署方式下的容错性问题做比较细致的分析,主要回答standalone部署方式下的包含哪些主要节点,当某一类节点出现问题时,系统是如何处理的. Standalone部署的节点组成 介绍Spark的资料中对于RDD这个概念涉及的比较多,但对于RDD如何运行起来,如何对应到进程和线程的,着墨的不是很多. 在实际的生产环境中,Spark总是会以集群的方式进行运行的,其中standalone的部署方式是所有集群方式中最为精简的一种,另外

TP框架部署模式下字段不更新及M方法和D方法区别

如果你在部署模式下面修改了数据表的字段信息,可能需要清空 Data/_fields 目录下面的缓存文件,让系统重新获取更新的数据表字段信息,否则会发生新增的字段无法写入数据库的问题. D方法,用于数据模型的实例化操作 D('所需模型')是new \当前模块\Model\所需模型的简化 当D方法找不到"\当前模块\Model\"类文件的时候,再去公共模块下找:\Common\Model\模型 再找不到,就调用M方法(即:实例化系统的\Think\Model基类) M方法,默认情况下是直接

数据中心部署模式二元化

互联网企业主导的"天蝎"计划引发了业内对整机柜服务器的关注.随着一些大规模数据中心的兴起,数据和管理进一步整合,融合甚至超融合的IT基础设施解决方案逐渐大行其道.PMC公司也开始研发针对超大规模数据中心的产品.近日,PMC公司在同行业中率先推出16端口12Gb/s SAS和16端口6Gb/s SATA I/O控制器解决方案.PMC公司研发副总裁兼首席科学家廖恒博士在接受本报记者采访时表示,PMC的数据中心I/O控制器产品系列是专为超大规模数据中心设计的高性价比的定制化服务器硬件,适用于

kafka的三种部署模式

/************* *kafka 0.8.1.1的安装部署 *blog:www.r66r.net *qq:26571864 **************/ 相关部署视频地址:http://edu.51cto.com/course/course_id-2374.html kafka的部署模式为3种模式 1)单broker模式 2)单机多broker模式 (伪集群) 3)多机多broker模式 (真正的集群模式) 第一种模式安装 1.在hadoopdn2机器上面上传kafka文件,并解压到