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Access-Points für den KMU-Markt Wi-Fi-6-Performance auf allen Frequenzen

| Autor / Redakteur: Bernhard Lück / Andreas Donner

Mit den beiden Modellen WAX610D und NWA210AX ergänzt Zyxel sein Portfolio an Wi-Fi-6-Access-Points für kleinere und mittlere Unternehmen. Wie alle Produkte dieser Reihe, so der Hersteller, unterstützen sie nicht nur das 5-GHz-Band, Anwender könnten auch das 2,4-GHz-Band nutzen.

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Die Wi-Fi-6-Access-Points von Zyxel unterstützen die Frequenzen 2,4 GHz und 5 GHz.
Die Wi-Fi-6-Access-Points von Zyxel unterstützen die Frequenzen 2,4 GHz und 5 GHz.
(Bild: Zyxel)

Der Wi-Fi-6-Standard bietet viele Vorteile, darunter höhere Geschwindigkeiten und bessere Konnektivität. Zyxel zufolge würden allerdings viele für KMU konzipierte Wi-Fi-6-APs aus Kostengründen lediglich das 5-GHz-Band unterstützen. Dabei sei die 2,4-GHz-Frequenz nach wie vor wichtig für KMU, da sie sich für größere Reichweiten und geringe Dichte oder weniger überlastete Umgebungen wie Lagerhäuser, Einzelhandelsumgebungen und kleine Geschäfte besser eigne. Die Unterstützung von Wi-Fi 6 im 2,4-GHz-Band mit niedrigerer Frequenz biete Anwendern eine verbesserte Qualität, geringere Verzögerungen, weniger Störungen und einen fast verdoppelten Datentransfer.

Sämtliche Wi-Fi-6-Access-Points von Zyxel, auch die neuen Modelle WAX610D und NWA210AX, bieten laut Hersteller echte Wi-Fi-6-Technologie über die Frequenzen 2,4 GHz und 5 GHz, unterstützt durch vollen OFDMA-Support. Jeder AP bringe Quad-Core-Leistung der Enterprise-Klasse. Eine Qualcomm-A53-CPU sorge hierbei für eine gleichbleibend reibungslose und drahtlose Bereitstellung der entsprechenden Leistung.

Die Produktreihe biete flexible Verwaltungsoptionen, darunter Stand-alone-Controller- und Nebula-Cloud-verwaltete Funktionalitäten. Das Nebula-Cloud-Management ermögliche es Nutzern, eigene Netzwerke zeit- und ortsunabhängig über eine zentrale Schnittstelle zu überwachen und zu steuern. Darüber hinaus könne die drahtlose Übertragungsqualität durch die Wireless-Health-Funktion – auf Basis künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen – automatisch diagnostiziert und optimiert werden.

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