Недавно международная компания The Tolly Group провела независимое тестирование систем идентификации терминалов кампусных сетей. По результатам испытаний Huawei iMaster NCE-Campus получил 84 балла из 100, что значительно превысило показатели конкурентов.
В 2019 году количество глобальных терминалов интернета вещей (IoT) достигло 11 млрд. Прогнозируется, что к 2025 году этот показатель увеличится более чем вдвое и достигнет 25 миллиардов со среднегодовым темпом роста в 15%. С распространением терминалов интернета вещей предприятия переходят на IP-основу. Огромное количество терминалов нуждается в доступе к кампусным сетям предприятия, что делает интеллектуальное управление терминалами жизненной необходимостью.
Прежде чем умно управлять терминалами, нужно их идентифицировать, учитывая границы и точность идентификации. Высокоточная идентификация терминала в определенных границах может значительно упростить дальнейшие операции по управлению терминалами. Например, можно настроить политику доступа к сети на основе типа терминала. Это позволит терминалам автоматически получать доступ к сети. Статистику терминалов можно собирать в режиме реального времени, гарантируя безопасность сети путем эффективной и оперативной изоляции терминалов с ненормальным трафиком.
Huawei поручила The Tolly Group самостоятельно проверить возможности iMaster NCE-Campus по определению терминалов кампусной сети. Параметры тестирования включают: идентификацию известного терминала (точность), идентификацию неизвестного терминала (границы применения) и настройки протокола идентификации.
Идентификация известного терминала
Для слепого тестирования The Tolly Group случайным образом выбрала 49 моделей терминалов (IP-телефоны, IP-камеры, мобильные терминалы, сетевые и офисные устройства) и всесторонне оценила возможности различных поставщиков в определении терминалов.
Результаты показали, что iMaster NCE-Campus от Huawei правильно идентифицирует 98% типов терминалов, 91,8% поставщиков терминалов и 67,3% моделей терминалов. Таким образом, iMaster NCE-Campus получил 84 балла из 100, что значительно опережает аналогичные системы.
В целом, iMaster NCE-Campus от Huawei может точно идентифицировать более 18 000 моделей терминалов с помощью семи методов. Система также способна осуществлять контроль политик терминалов и изоляцию исключений на основе результатов идентификации, обеспечивая тем самым реализацию большинства сценариев кампуса.
Инженеры Tolly Group проверили, насколько целевые системы автоматически идентифицируют и обрабатывают неизвестные терминалы, а также их возможности автоматического расширения библиотеки отпечатков пальцев для идентификации терминалов. Опираясь на уникальные возможности кластеризационнного подхода к идентификации и выводам Huawei, iMaster NCE-Campus Huawei может кластеризовать неизвестные типы терминалов за считанные секунды. На основе результатов кластеризации администраторы могут легко отметить типы терминалов. Позже iMaster NCE-Campus может автоматически определять и идентифицировать терминалы с отмеченными типами и быстро расширять библиотеку отпечатков пальцев для идентификации терминалов. Все это значительно улучшает точность и эффективность идентификации неизвестных терминалов.
Настройка протокола идентификации
iMaster NCE-Campus от Huawei может собирать и отображать статистику терминалов по разным параметрам, таким как тип терминала, поставщик и операционная система, предоставляя широкий спектр возможностей для настройки протоколов идентификации терминалов.
Как подтверждено Tolly, iMaster NCE-Campus от Huawei за считанные секунды предоставляет непревзойденные возможности для идентификации терминалов кампусной сети, облегчая интеллектуальное управление большим количеством терминалов, подключение и безопасный доступ к терминалам.