AI से Airtime Utilization देखें, Wi‑Fi/5G तेज करें

शिकायत अक्सर “स्पीड कम है” से शुरू होती है, लेकिन जड़ में वजह आमतौर पर कवरेज नहीं होती—एयरटाइम होती है। मेरे अनुभव में ज्यादातर टीमें सिग्नल स्ट्रेंथ (RSSI) और स्पीड टेस्ट पर अटक जाती हैं, जबकि असली बोतल-नेक यह होता है कि चैनल पर बोलने का “समय” ही खत्म हो गया।

दिसंबर 2025 में यह और तेज़ी से सच बन रहा है। ऑफिस में हाइब्रिड वर्क, रिटेल में पिक सीज़न, और इंडस्ट्रियल साइट्स पर कैमरे/स्कैनर/AGV—हर जगह वायरलेस पर दबाव बढ़ रहा है। ऊपर से 5G (खासकर प्राइवेट 5G) और Wi‑Fi 6/6E से आगे Wi‑Fi 7 की तरफ शिफ्ट हो रहा है। अधिक बैंडविड्थ का वादा तब तक पूरा नहीं होता, जब तक एयरटाइम सही तरह से मैनेज नहीं होता।

इस पोस्ट में मैं airtime utilization को समझने के साथ-साथ उसे visualize करने, मापने और AI‑आधारित नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन से जोड़कर एक प्रैक्टिकल फ्रेमवर्क दूँगा—ताकि आपकी वायरलेस रणनीति “ट्रबलशूटिंग” से निकलकर “ऑटोमेटेड नेटवर्क मैनेजमेंट” की ओर जाए।

Airtime: Wi‑Fi में असली सीमित संसाधन

सीधी बात: Wi‑Fi हाफ‑डुप्लेक्स है—किसी भी चैनल पर एक समय में एक ही डिवाइस ट्रांसमिट कर सकता है।

इसका मतलब यह नहीं कि आपका Access Point (AP) कमजोर है; मतलब यह है कि चैनल की क्षमता समय से बंधी है। एक चैनल पर कुल “बोलने का समय” सीमित है। जैसे ही यह समय भरता है, क्लाइंट्स को ट्रांसमिट करने के लिए इंतज़ार बढ़ता है—और यूज़र को लगता है “नेट स्लो है” या “कॉल कट रही है”।

यहाँ एक काम की लाइन:

Wi‑Fi में भीड़ का सबसे भरोसेमंद संकेत RSSI नहीं, एयरटाइम है।

Airtime Usage क्या है (और इसे प्रतिशत में क्यों देखते हैं)

Airtime usage बताता है कि किसी तय समय विंडो (जैसे पिछले 5 मिनट) में चैनल का कितने प्रतिशत समय Wi‑Fi ट्रैफिक ने “रिज़र्व” किया।

• 70% airtime usage: चैनल लगभग भर चुका है। सामान्य डेटा ऐप चलेंगे, पर लेटेंसी बढ़ने लगेगी।
• 10% airtime usage: चैनल शांत है, ट्रांसमिशन के मौके बहुत हैं।

एक याद रखने लायक thumb rule (एंटरप्राइज़ प्रैक्टिस में बहुत काम आता है):

• जनरल डेटा: ~70% तक अक्सर सहन हो जाता है
• Voice/VoWiFi/रीयल‑टाइम: 50% या कम टार्गेट रखें

यह 50% वाला लक्ष्य “सख्त” लगता है, पर voice ट्रैफिक की दुनिया में यही सही है—क्योंकि वहाँ वेटिंग ही सबसे बड़ा दुश्मन है।

Utilization बनाम Airtime: वही नहीं है जो आप सोच रहे हैं

सीधा अंतर: Airtime Layer 2 (Wi‑Fi पैकेट/टाइमर डिकोड) है, और Utilization Layer 1 (हवा में RF एनर्जी) है।

Utilization किससे बनती है?

Utilization = स्पेक्ट्रम में “शोर”/RF activity की उपस्थिति। वजहें:

• Wi‑Fi डिवाइस का ट्रांसमिशन
• Bluetooth (हेडफोन/स्कैनर)
• वायरलेस कैमरा/वीडियो ट्रांसमीटर
• पुराना माइक्रोवेव, इंडस्ट्रियल इंटरफेरेंस, आदि

Airtime usage किससे बढ़ती है?

Airtime usage खासकर Wi‑Fi डिवाइसेज़ द्वारा टाइम रिज़र्व करने से बढ़ती है, और इसे ये चीज़ें बदल देती हैं:

• कवरेज सेल में क्लाइंट्स की संख्या
• डेटा रेट (धीमे डेटा रेट = ज़्यादा समय खर्च)
• ऐप्स की थ्रूपुट/लेटेंसी जरूरत

प्रैक्टिकल इम्प्लिकेशन:

• अगर utilization हाई है लेकिन airtime “समझ में” नहीं आ रही, तो संभव है non‑Wi‑Fi interferer खेल बिगाड़ रहा हो।
• अगर airtime हाई है और utilization भी हाई, तो शायद आपका Wi‑Fi ही जरूरत से ज्यादा “बोल” रहा है—या धीमे data rates/overlap/क्लाइंट density समस्या है।

Visualization क्यों जरूरी है: AI को “सीखने” के लिए संदर्भ चाहिए

मेरी राय: 2025 में नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन का असली कदम visualization है—क्योंकि बिना साफ़ विज़िबिलिटी के AI भी बस “लॉग्स का ढेर” देखता रहता है।

जब आप airtime और utilization को map/टाइमलाइन/फ्रीक्वेंसी‑व्यू में देखते हैं, तब तीन फायदे मिलते हैं:

1. Root cause तेज़ी से मिलता है (भीड़, इंटरफेरेंस, या डिजाइन)
2. AI मॉडल को फीचर्स मिलते हैं (उदाहरण: प्रति चैनल utilization, प्रति सेल predicted airtime)
3. ऑपरेशनल बातचीत आसान होती है (आईटी, ऑप्स, और बिज़नेस—सबको लाल/हरा नक्शा समझ आता है)

Real‑time utilization देखने का फायदा

रियल‑टाइम फ्रीक्वेंसी मॉनिटरिंग (जैसे spectrum analyzer‑based) आपको बताती है कि:

• कौन‑सी फ्रीक्वेंसी पर लगातार एनर्जी है
• क्या activity bursty है या continuous
• क्या किसी “एक” चैनल पर असामान्य शोर है

यह खासकर तब मदद करता है जब शिकायत “कभी‑कभी” आती है—जैसे ब्रेक टाइम में ब्लूटूथ स्पीकर, या शिफ्ट चेंज पर वायरलेस डिवाइस बाढ़।

Map पर utilization/airtime heatmap: “कहाँ” की समस्या

मैप पर utilization/airtime को रंगों में देखने से एक बात तुरंत साफ होती है: समस्या लोकेशन‑स्पेसिफिक है या नेटवर्क‑वाइड?

• अगर एक कॉरिडोर/काउंटर/मशीन एरिया लाल है, तो design या interferer लोकल हो सकता है।
• अगर पूरा फ्लोर नारंगी/लाल है, तो capacity planning या channel plan गलत हो सकता है।

Predictive Modeling: एयरटाइम को “पहले” पकड़ना

सीधी बात: अच्छा नेटवर्क “ठीक होने” के बाद नहीं, “टूटने से पहले” बनाया जाता है। Predictive modeling में आप AP placement के साथ यह simulate कर सकते हैं कि किस coverage cell में airtime usage कितना होगा।

एक मजबूत predictive मॉडल आमतौर पर ये इनपुट मांगता है:

• क्लाइंट count (समय/एरिया के हिसाब से)
• क्लाइंट capabilities (2x2/4x4, band support, आदि)
• प्रति क्लाइंट throughput requirement (उदाहरण: POS 0.5–2 Mbps, वीडियो 3–8 Mbps, आदि)

50%/70% thresholds को “टेम्पलेट” की तरह इस्तेमाल करें

Airtime threshold को “पास/फेल” की तरह रखने में सबसे बड़ी गलती यह है कि लोग इसे एक ही संख्या मान लेते हैं। बेहतर तरीका:

• Voice/रीयल‑टाइम: ≤ 50%
• मिश्रित डेटा: ≤ 70%
• हाई‑डेंसिटी (ऑडिटोरियम/ट्रेनिंग रूम): कई बार आपको 50–60% पर ही डिजाइन करना पड़ता है, क्योंकि peak‑time variability ज्यादा होती है।

दिसंबर का संदर्भ: साल के अंत में इवेंट्स/सेल्स/ऑडिट्स के कारण peak loads बढ़ते हैं। Predictive मॉडल में “पीक‑आवर” प्रोफ़ाइल बनाना अक्सर ROI देता है—क्योंकि आप 2 हफ्तों की भीड़ के लिए 12 महीने की शिकायतें नहीं पालते।

AI यहाँ क्या जोड़ता है: Detect → Predict → Recommend → Automate

इस सीरीज़ “दूरसंचार और 5G में AI” में हम लगातार यही थ्रेड पकड़ रहे हैं: AI का मूल्य तभी निकलता है जब वह डेटा को निर्णय में बदले। Airtime visualization वही कच्चा माल है।

1) Detect: असामान्य airtime और असली कारण

AI मॉडल टाइम‑सीरीज़ और स्पेशियल पैटर्न से ये पकड़ सकता है:

• “हर दिन 12:30 PM पर utilization spike” (मानव पैटर्न)
• “केवल चैनल 36 पर लगातार एनर्जी” (संभावित interferer)
• “एक सेल में low data rates के साथ high airtime” (क्लाइंट/डिज़ाइन issue)

2) Predict: अगले हफ्ते/अगली शिफ्ट में क्या होगा

अगर आपके पास historical airtime + client count + ऐप प्रोफाइल है, तो AI:

• peak airtime का अनुमान
• SLA breach का early warning
• capacity shortfall zones का forecast दे सकता है।

3) Recommend: कौन‑सा बदलाव सबसे असरदार

यहाँ AI का काम “सिर्फ अलर्ट” नहीं होना चाहिए। अच्छे सिस्टम recommendations देते हैं, जैसे:

• channel re‑assignment (जहाँ permissible)
• bandwidth (20/40/80 MHz) tuning
• AP power/placement adjustment
• minimum data rate policy
• band steering / client balancing

4) Automate: closed‑loop optimization (सावधानी के साथ)

ऑटोमेशन का सबसे सुरक्षित रास्ता:

• पहले read‑only insights
• फिर human‑approved changes
• फिर guardrails के साथ auto‑changes (उदाहरण: केवल low‑risk चैनल changes off‑hours में)

मेरे हिसाब से यही वह जगह है जहाँ Wi‑Fi और प्राइवेट 5G की दुनिया मिलती है—दोनों में RAN/Radio संसाधन सीमित है, और AI‑assisted optimization अब nice‑to‑have नहीं रहा।

एक छोटा, काम का “Airtime Rescue” प्लेबुक

अगर आपकी टीम सोमवार को ही एक्शन चाहती है, तो यह 6‑स्टेप चेकलिस्ट अपनाएँ:

1. कहाँ समस्या है, पहले map बनाइए: एक ही जगह लाल है या पूरा साइट?
2. Airtime vs utilization अलग करके देखिए: interferer है या Wi‑Fi congestion?
3. धीमे data rates खोजिए: low rates अक्सर airtime खा जाते हैं
4. Voice/रीयल‑टाइम के लिए 50% target सेट करें: policy और design उसी हिसाब से
5. पीक‑लोड प्रोफाइल बनाइए: दिसंबर/इवेंट/शिफ्ट‑चेंज जैसे पैटर्न शामिल करें
6. AI‑ready telemetry रखें: per‑channel airtime, utilization, client count, retries—यह डेटा बाद में “स्मार्ट” बनता है

अब अगला कदम: Visualization को AI ऑपरेशन में बदलें

Airtime utilization को visualize करना सिर्फ एक ग्राफ नहीं है; यह capacity का accounting system है। और यह accounting सही हो गई, तो AI के लिए detect‑predict‑recommend का रास्ता साफ हो जाता है—चाहे आप Wi‑Fi 7 प्लान कर रहे हों या प्राइवेट 5G के साथ campus नेटवर्क बना रहे हों।

अगर आप अपने नेटवर्क के लिए एक practical starting point चाहते हैं, तो मैं यह सवाल पूछकर शुरुआत करता हूँ: आपके सबसे महत्वपूर्ण 2 एप्लिकेशन कौन‑से हैं, और उनके लिए आप airtime budget (50% या 70%) कहाँ‑कहाँ गारंटी करना चाहते हैं?

यहीं से “नेटवर्क चल रहा है” वाली सोच “नेटवर्क भरोसेमंद है” में बदलती है।