Extreme Networks, Inc. heeft de implementatie aangekondigd van een nieuw Wi-Fi 6 draadloos netwerk voor de in het Verenigd Koninkrijk gevestigde City, University of London, dat connectiviteit biedt aan meer dan 18.000 studenten en 2.000 medewerkers. De nieuwe infrastructuur omvat het ExtremeCloudo IQ-platform, dat het netwerkbeheer vereenvoudigt en het IT-team voorziet van volledige zichtbaarheid en geavanceerde analyses rond netwerkprestaties, gebruik en beveiliging. ExtremeCloud IQ levert ook inzichten waarmee de universiteit de studentenervaring kan verbeteren en de operationele efficiëntie kan vergroten.

Samen met Charterhouse Group leverde Extreme Networks een draadloze oplossing die naadloos integreert met de bestaande bekabelde infrastructuur van de universiteit en een grotere betrouwbaarheid, flexibiliteit, controle en beveiliging op de hele campus biedt. Verbeterde leerervaring voor studenten: De inzet van een nieuw Wi-Fi 6 draadloos netwerk biedt naadloze connectiviteit in high-density omgevingen op de campus. Het verbeterde netwerk kan gemakkelijk een steeds groter wordende hoeveelheid mediarijke content en apparaten aan.

Studenten profiteren van hogere snelheden en een lage latentie, waardoor zij overal op de campus zonder vertraging toegang hebben tot onderwijsplatforms of video's kunnen streamen. Het maakt de universiteit ook klaar voor de komst van nieuwe programma's en curricula die afhankelijk zijn van Wi-Fi-connectiviteit. Vereenvoudigd, gestroomlijnd netwerkbeheer en zichtbaarheid van applicaties voor IT-personeel: De krachtige combinatie van ExtremeCloud IQ - Site Engine en ExtremeAnalytics biedt het IT-team van de universiteit een eenvoudige, effectieve en geautomatiseerde manier om alle netwerkfuncties via de cloud te bedienen en te beheren.

De universiteit kan nu de provisioning van nieuwe apparaten automatiseren, waardoor het personeel zich kan richten op andere taken en projecten, en hyper-segmentatie gebruiken om de beveiliging van de universiteit drastisch te verhogen door stealth netwerken te creëren die bepaalde gebruikers- en apparaatgroepen scheiden om het risico van ongeautoriseerde toegang te minimaliseren. Met behulp van analyses kan het personeel problemen oplossen en de hoofdoorzaak van problemen vaststellen, gebruikspatronen begrijpen om de prestaties van toepassingen te optimaliseren, inzichten over voetverkeer benutten en operationele efficiëntie identificeren.