Análisis de la conexión Wi-Fi de la Universidad de Florida en Catarroja, Valencia

Análisis de la conexión Wi-Fi de la Universidad de Florida en Catarroja, Valencia

Sergio De Luz

Os traemos un completo análisis de la cobertura y velocidad de la red Wi-Fi en la Universidad de Florida. Este análisis está realizado en los distintos edificios de la Universidad y en el mismo día, el horario elegido es entre las 10 y las 12 de la mañana, donde normalmente hay estudiantes haciendo uso del servicio desde las aulas y otros lugares de la propia Universidad. Es el caso de Florida aunque es un centro inscrito en RedIRIS no funciona sobre la red Wi-Fi eduroam y tiene la suya privada, con su propio servidor de autenticación RADIUS.

En el análisis hemos utilizado el test de velocidad de SpeedTest para medir la velocidad que conseguimos, asimismo también hemos medido la cobertura de los diferentes puntos de acceso con el programa Acrylic Wi-Fi del que tenemos un análisis en la web. El equipo que hemos utilizado para las pruebas es un portátil Dell XPS 15-9530 con la tarjeta Wi-Fi Intel Dual-band Wireless-AC 7260 con doble banda simultánea y Wi-Fi AC, es una de las tarjetas tope gama de Intel. Os recomendamos visitar nuestro tutorial para crear mapas de calor WiFi.

analisis_wifi_universidad_florida

El centro si divide en seis Edificios de la siguiente forma

  1. Biblioteca y aulas
  2. Secretaría y aulas
  3. Talleres y laboratorios.
  4. Aulas
  5. Polideportivo y Cafetería
  6. ESO y Bachillerato (No lo hemos evaluado)

campus_universidad_florida

Edificio 1

Empezamos nuestro recorrido por el Edificio 1 de la Universidad, nos vamos a la Biblioteca donde encontramos pocos usuarios conectados en ese momento, unos diez. La cobertura de la red es máxima, sincronizando con el punto de acceso a 300Mbps ya que todos los AP son 802.11 a/b/g/n con doble banda simultánea.

Al escanear todas las redes inalámbricas, obtenemos el siguiente resultado:

Como se puede ver, los puntos de acceso para alumnos y otras redes están trabajando en la banda de 5GHz, mucho más libre que la banda de 2.4GHz donde se encuentran el resto de puntos dea cceso. Desde la biblioteca, la cobertura es buena tanto en 2.4GHz como 5GHz. Aunque debemos destacar que únicamente hay un punto de acceso para alumnos con un máximo teórico de 100 usuarios simultáneos conectados, cuando la biblioteca tiene capacidad para más de 400 personas. Por este motivo no podrán conectarse todos los alumnos a la vez porque no hay suficientes AP y por tanto tendremos una importante saturación.

Una vez que hemos analizado el espectro inalámbrico, nos falta por saber la velocidad real de la conexión. A continuación hacemos un test de velocidad con el siguiente resultado:

universidad_florida_edificio1_test

Por lo que podemos ver, la velocidad de acceso a Internet es muy baja y no supera 1 Mbps de velocidad de descarga y en la velocidad de subida se queda con tan solo 3,80 Mbps, asimismo el tiempo de respuesta de 232ms que es altísimo y por tanto la navegación se hace muy difícil.

En otras mediciones realizadas por el edificio hemos conseguido las siguientes velocidades:

  • Medición 1: 2,07 Mbps de descarga y 3,14 Mbps de subida con 22 ms de latencia.
  • Medición 2: 3,48 Mbps de descarga y 3,65 Mbps de subida con 43 ms de latencia.

Edificio 2

Una vez realizadas las pruebas en el edificio 1, procedemos a hacerlas en el Edifico 2, el otro campus de la Universidad de Florida. El test de velocidad es el siguiente:

universidad_florida_edificio2_test

Es este caso, y al encontrase en este edificio el Data Center del centro educativo, el tiempo de respuesta es menor, aunque la velocidad de descarga y subida sigue siendo muy bajas.

En otros test realizados por edificio han dado el siguiente resultado:

  • Medición 1: 3,32 Mbps de descarga y 1,92 Mbps de subida con 14 ms de latencia.

Al escanear todas las redes inalámbricas, obtenemos el siguiente resultado:

edificio B planta 1

Edificio 3

Una vez realizadas las pruebas en el edificio 3, procedemos a hacerlas en el edificio 4, el otro campus de la Universidad de Florida. El test de velocidad es el siguiente:

universidad_florida_edificio3_test

En este caso conseguimos la mejor velocidad de todas las pruebas hasta el momento. Obtenemos 4,41 Mbps de descarga, 3,33 Mbps de subida y 80 ms de latencia de la conexión.

Al escanear todas las redes inalámbricas, obtenemos el siguiente resultado desde dos ubicaciones distintas:

Edificio 4

Es el caso del Edificio 4 nos ha sido imposible realizar test de velocidad o de conexión ya que la red parece estar totalmente saturada y además es la que dispone de los puntos de acceso más antiguos.

universidad_florida_edificio4_win

Al escanear todas las redes inalámbricas, obtenemos el siguiente resultado desde dos ubicaciones distintas:

Edificio 5

En el edificio 5 tenemos una red Wi-Fi que está mal dimensionada, al igual que en la biblioteca, sólo tenemos un punto de acceso para una cafetería con una capacidad para 500 personas, por lo que multiplica por cinco el máximo teórico que soporta este punto de acceso con doble banda simultánea. El test de velocidad es el siguiente:

universidad_florida_edificio5_test

Al estar mal dimensionado, la red Wi-Fi está completamente saturada y por este motivo conseguimos una velocidad de descarga de 0,42 Mbps y una velocidad de subida de 3,8 Mbps con 232 ms de latencia de la conexión.

Al escanear todas las redes inalámbricas, obtenemos el siguiente resultado:

cafeteria

Una vez que ya hemos terminado el análisis, vamos a enumerar los puntos fuertes, puntos débiles y finalmente sacaremos unas conclusiones.

Puntos Fuertes

  • Puntos de acceso con doble banda simultánea en todo el centro.
  • Puntos de acceso de marca Meraki y HP con gestión centralizada desde controladora WLAN.
  • Autenticación con usuario y contraseña contra el servidor RADIUS de la institución.

Puntos Débiles

  • La velocidad de Internet nunca supera los 4 Mbps de velocidad, algo insuficiente hoy en día.
  • La red está mal dimensionada y hay zonas con mucha saturación.
  • Las desconexiones son contínuas por culpa de la saturación en la red.
  • Los puntos de acceso no disponen de la última tecnología inalámbrica Wi-Fi AC.

Conclusiones Finales

La red inalámbrica de los alumnos de la Universidad de Florida está formada por múltiples puntos de acceso repartidos por una misma institución para proporcionar la máxima cobertura Wi-Fi a todas las zonas del centro.

Como se ha podido comprobar en las pruebas de rendimiento, el número de clientes excede el máximo que soportan los puntos de acceso y por tanto, encontramos una gran saturación en la mayoría de puntos de acceso de la institución. Esta saturación es la causa de las bajas velocidades inalámbricas y también pérdida de conectividad Wi-Fi en los clientes inalámbricos de forma aleatoria. Con la popularización de los smartphones y tablets este problema está aumentando, ya que Wi-Fi usa el mismo medio de transmisión y por cada cliente va disminuyendo la velocidad máxima que podremos conseguir.

Análisis realizado por Pablo Treviño para RedesZone.net

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El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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