Cartographie thermique vs Analyse de présence : Différences techniques
Ce guide technique de référence détaille les différences architecturales et opérationnelles cruciales entre la cartographie thermique WiFi et l'analyse de présence pour les opérateurs de sites d'entreprise. Il fournit aux responsables informatiques, aux architectes réseau et aux directeurs des opérations des cadres de déploiement exploitables, des scénarios de mise en œuvre réels et des meilleures pratiques indépendantes des fournisseurs pour maximiser le retour sur investissement de leur infrastructure sans fil existante.
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Résumé Exécutif
Pour les équipes informatiques d'entreprise gérant des sites physiques complexes, comprendre la distinction entre la cartographie thermique WiFi et l'analyse de présence n'est plus une option. Bien que souvent confondues dans la littérature marketing, il s'agit de technologies fondamentalement distinctes servant des mandats opérationnels différents.
La cartographie thermique WiFi est un outil de diagnostic centré sur l'infrastructure, conçu pour mesurer la propagation du signal RF (Radio Fréquence), identifier les lacunes de couverture et optimiser le placement des points d'accès (AP). L'analyse de présence est une couche d'intelligence économique qui exploite la même infrastructure réseau pour suivre les mouvements des appareils, calculer les temps de présence et cartographier le comportement des visiteurs dans les espaces physiques.
Ce guide propose une comparaison technique rigoureuse des deux approches. Nous explorons les architectures sous-jacentes, les méthodologies de collecte de données et les cadres de mise en œuvre nécessaires pour déployer efficacement ces systèmes dans les environnements de vente au détail, d'hôtellerie et les grands espaces publics. En associant ces capacités aux plateformes Guest WiFi et WiFi Analytics de Purple, nous fournissons un plan pour maximiser le retour sur investissement de votre matériel réseau existant — sans nécessiter une mise à niveau complète de votre infrastructure physique.
Approfondissement technique : Architecture et méthodologies
Cartographie thermique WiFi : La couche de diagnostic RF
À la base, la cartographie thermique WiFi s'appuie sur les mesures de l'indicateur de force du signal reçu (RSSI) pour construire une représentation visuelle de la couverture réseau. Ce processus est essentiel pour la planification du réseau, le dépannage et la validation continue des performances.
Les mécanismes de collecte de données se répartissent en trois catégories. Les sondages actifs impliquent des appareils s'associant activement aux AP pour mesurer le débit, la perte de paquets et la latence en plus du RSSI — offrant une vue des performances du réseau du point de vue du client. Les sondages passifs utilisent des scanners qui écoutent les trames balises et les réponses de sondage sur tous les canaux sans s'associer, offrant une vue holistique de l'environnement RF, y compris les interférences de co-canal et la détection des AP non autorisés. La modélisation prédictive utilise un logiciel pour simuler la couverture basée sur les plans d'étage, les valeurs d'atténuation des murs et les modèles d'antenne des AP avant le déploiement physique, permettant une validation avant le déploiement.
Les métriques techniques clés incluent le rapport signal/bruit (SNR), qui est essentiel pour déterminer les débits de données réels réalisables dans une zone donnée et est un indicateur de qualité plus fiable que le RSSI brut seul. L'identification du chevauchement des canaux révèle les zones où les AP adjacents fonctionnent sur des fréquences qui se chevauchent, provoquant des interférences destructrices qui dégradent le débit même lorsque la force du signal semble adéquate.
Analyse de présence : La couche d'intelligence comportementale
L'analyse de présence déplace l'attention de l'infrastructure réseau vers les appareils qui la traversent. Elle repose principalement sur la capture des requêtes de sondage — des trames de gestion émises par les smartphones et les tablettes lorsqu'ils recherchent des réseaux connus — pour suivre les appareils non associés sans qu'ils aient besoin de se connecter.
L'architecture de collecte de données fonctionne en trois étapes. Premièrement, les AP ou les capteurs dédiés interceptent les requêtes de sondage non associées contenant l'adresse MAC de l'appareil et la force du signal. Deuxièmement, pour se conformer aux cadres de confidentialité, y compris GDPR et CCPA, les adresses MAC sont immédiatement hachées (en utilisant SHA-256 ou équivalent) en périphérie avant la transmission au moteur d'analyse — garantissant qu'aucune information personnellement identifiable (PII) ne traverse le réseau sous forme brute. Troisièmement, le moteur de trilatération compare le RSSI d'un seul appareil sur trois AP ou plus pour calculer les coordonnées X/Y approximatives de l'appareil. Pour une exploration plus approfondie de ce mécanisme, consultez notre guide sur Les mécanismes de la localisation WiFi : Trilateration et RSSI expliqués .
La distinction cruciale : Couverture vs Contexte
L'idée fausse la plus courante dans les déploiements d'entreprise est qu'un réseau offrant une couverture adéquate est automatiquement prêt pour l'analyse de présence. C'est incorrect. La couverture exige qu'un appareil reçoive un signal utilisable d'un seul AP. Une trilatération précise pour l'analyse de présence exige qu'un appareil soit simultanément audible par au moins trois AP avec une force de signal de -75 dBm ou mieux. Cette différence fondamentale entraîne des exigences de densité et de placement des AP entièrement différentes.
| Dimension | WiFi Heatmapping | Presence Analytics |
|---|---|---|
| Source de données principale | RSSI des balises AP | Requêtes de sondage des appareils clients |
| Exigence d'infrastructure | Densité de couverture standard | Haute densité (≥3 AP par zone) |
| Taux de rafraîchissement des données | Quasi temps réel (sondage 5–15 sec) | Temps réel (mises à jour 10–30 sec) |
| Conformité à la confidentialité | Aucune PII collectée | GDPR/CCPA via hachage MAC |
| Cas d'utilisation principal | Planification et optimisation du réseau | Comportement des visiteurs et intelligence économique |
| Métrique de sortie clé | Force du signal (dBm), SNR | Temps de présence, fréquentation, conversion de zone |
Guide de mise en œuvre : Déploiement stratégique
Le déploiement de ces technologies nécessite une approche progressive, équilibrant les contraintes techniques et les objectifs commerciaux. Tenter de déployer l'analyse de présence sur un réseau qui n'est pas conçu à cet effet est la cause la plus fréquente d'échec de projet.re.
Phase 1 : Évaluation de l'infrastructure par cartographie thermique. Avant de mettre en œuvre l'analyse de présence, le réseau sous-jacent doit être validé. Menez une étude de cartographie thermique passive complète pour établir les performances RF de référence. Identifiez les lacunes de couverture, les zones d'interférence co-canal et les zones d'interférence multi-trajets élevée (courantes dans les environnements de vente au détail avec des étagères métalliques). Ces données d'enquête informent directement les décisions de densité et de placement des AP nécessaires pour la Phase 2.
Phase 2 : Refonte du réseau pour la trilatération. En fonction des données de cartographie thermique, repensez le placement des AP en tenant compte de l'analyse de présence. Déplacez les AP vers le périmètre du site plutôt que le long des couloirs centraux — cela étend le calcul de trilatération vers l'extérieur et améliore considérablement la précision spatiale. Assurez-vous que chaque zone cible est couverte par un minimum de trois AP à -72 dBm ou mieux. Dans les environnements à forte interférence (entrepôts, stades avec structures métalliques), complétez la trilatération WiFi avec des balises BLE (Bluetooth Low Energy) pour améliorer la résolution spatiale à 1–2 mètres.
Phase 3 : Intégration de la plateforme. Intégrez le moteur d'analyse à votre matériel existant. La plateforme agnostique de Purple se connecte via des APIs standard aux principaux fournisseurs, notamment Cisco, Aruba, Ruckus et Meraki — extrayant des données de présence anonymisées sans nécessiter de capteurs superposés propriétaires ou un cycle complet de remplacement de matériel.
Phase 4 : Configuration et étalonnage des zones. Définissez des zones logiques au sein de la plateforme d'analyse qui correspondent à des zones d'activité physiques (par exemple, « Caisse », « Hall », « Vêtements pour femmes », « Entrée Entonnoir »). Alignez ces zones avec les schémas de couverture physique des AP identifiés lors de la phase de cartographie thermique. Effectuez une marche d'étalonnage pour valider l'exactitude des limites de zone avant la mise en service.
Bonnes pratiques pour les environnements d'entreprise
L'étalonnage continu est non négociable. L'environnement RF est dynamique. Les niveaux de stock dans le commerce de détail, les structures temporaires lors d'événements, et même les corps humains absorbent les signaux RF. Planifiez des études de cartographie thermique passive trimestrielles pour vous assurer que le moteur d'analyse de présence fonctionne avec des données de référence précises. Un changement saisonnier d'aménagement dans un environnement de vente au détail peut invalider des mois de données d'étalonnage du jour au lendemain.
Gérez la randomisation des adresses MAC de manière proactive. Les systèmes d'exploitation modernes — iOS 14+, Android 10+ — alternent les adresses MAC pour empêcher le suivi passif. Les plateformes d'analyse avancées doivent employer des algorithmes heuristiques (analysant les modèles de signal et le timing des sondes) pour reconstituer les sessions fragmentées, garantissant des calculs précis de temps de présence malgré la rotation des adresses MAC. La mitigation la plus robuste, cependant, est d'encourager l'association des appareils via un Captive Portal. Comme discuté dans Comment un assistant Wi-Fi permet un accès sans mot de passe en 2026 , les méthodes d'authentification modernes convertissent de manière transparente les adresses MAC anonymes en profils CRM connus lors de la connexion, offrant un suivi déterministe plutôt que probabiliste.
Mettez en œuvre l'accès aux données basé sur les rôles. Les données d'analyse de présence, même lorsqu'elles sont anonymisées au niveau de l'appareil, peuvent révéler des schémas opérationnels sensibles. Mettez en œuvre des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) alignés sur les normes d'authentification IEEE 802.1X pour garantir que les données d'analyse brutes ne sont accessibles qu'au personnel autorisé, tandis que les tableaux de bord agrégés sont disponibles pour les équipes opérationnelles.
Alignez les définitions de zone avec les KPI métier. La granularité de votre configuration de zone doit refléter directement vos questions métier. Si vous devez mesurer l'impact sur la conversion d'un présentoir de tête de gondole spécifique, définissez une zone à ce niveau de granularité. Si vous avez seulement besoin de comprendre le flux de trafic général entre les départements, des zones plus larges réduisent la charge de calcul et simplifient le reporting.
Dépannage et atténuation des risques
Mode de défaillance : Données de localisation imprécises (appareils sautant)
Symptôme : Les appareils semblent se téléporter entre les zones dans le tableau de bord d'analyse, avec des chemins physiquement impossibles.
Cause première : Densité d'AP insuffisante ou interférence multi-trajets — signaux rebondissant sur des surfaces métalliques, créant des lectures de signal fantômes qui perturbent le moteur de trilatération.
Atténuation : Relancez une étude de cartographie thermique en vous concentrant sur le SNR plutôt que sur le simple RSSI. Une zone peut afficher une force de signal adéquate tout en ayant un SNR faible en raison de signaux réfléchis. Envisagez de déployer des balises BLE dans les zones à forte interférence pour augmenter les données de localisation WiFi avec un signal à courte portée plus fiable.
Mode de défaillance : Temps de présence artificiellement élevés aux entrées
Symptôme : Le tableau de bord d'analyse affiche un nombre de visiteurs et des temps de présence anormalement élevés près des entrées du site, gonflant les métriques globales de fréquentation.
Cause première : Les APs près des entrées captent les requêtes de sondage des appareils dans la rue ou dans les parkings extérieurs aux limites du site.
Atténuation : Ajustez le seuil RSSI dans la plateforme d'analyse. Excluez les données des appareils avec un RSSI inférieur à -80 dBm pour filtrer le trafic externe. De plus, définissez une zone tampon d'entrée dédiée et excluez-la des calculs de taux de conversion.
Mode de défaillance : Sessions fragmentées dues à la randomisation des adresses MAC
Symptôme : Le nombre de visiteurs uniques est significativement plus élevé que prévu, et les temps de présence moyens sont étrangement courts.
Cause première : La randomisation des adresses MAC sur iOS et Android fragmente les sessions de visiteurs individuels en plusieurs appareils apparents.
Atténuation : Déployez un Captive Portal pour encourager l'association des appareils. Mettez en œuvre l'algorithme de reconstitution de sessions de la plateforme d'analyse, qui utilise la continuité des modèles de signal et les heuristiques de timing pour reconstruire les sessions fragmentées. Pour les environnements Retail où l'adoption du WiFi invité est élevée, cela résout généralement 70 à 80 % de la fragmentation.
ROI et impact commercial
La transition de la simple fourniture de réseau à l'intelligence la collecte modifie fondamentalement la proposition de valeur du service informatique au sein de l'organisation.
Les Opérations de détail représentent le cas de ROI le plus clair. En corrélant les temps de présence en zone avec les données de point de vente, l'informatique peut démontrer directement comment l'infrastructure réseau contribue à l'optimisation de l'agencement des magasins et à l'augmentation des taux de conversion. Un détaillant avec 50 magasins qui réalise une amélioration de 5 % du temps de présence en tête de gondole grâce à des changements d'agencement informés par l'analyse de présence peut générer une augmentation mesurable des revenus directement attribuable à l'investissement réseau. Pour des conseils de déploiement spécifiques à l'industrie, consultez nos capacités pour le secteur du Commerce de détail .
Les déploiements dans le secteur de l'Hôtellerie offrent un double ROI. Le heatmapping assure une transition BSS rapide 802.11r transparente pour les appels voix sur WiFi dans toute la propriété, réduisant directement les plaintes des clients. L'analyse de présence identifie simultanément les équipements sous-utilisés — un spa, un restaurant, un centre d'affaires — permettant un marketing ciblé sur place via le captive portal. Pour des stratégies plus larges d'expérience client, consultez Comment améliorer la satisfaction des clients : Le guide ultime .
Les déploiements dans le Secteur public et les Smart City exploitent de plus en plus l'analyse de présence pour la gestion des foules, l'optimisation des pôles de transport et l'allocation des ressources. Comme souligné dans notre annonce concernant Purple nomme Iain Fox au poste de VP Croissance – Secteur public pour stimuler l'inclusion numérique et l'innovation Smart City , des analyses robustes sont fondamentales pour les initiatives Smart City, permettant des décisions basées sur les données concernant l'investissement dans les infrastructures et le déploiement des services.
Les environnements de la Santé bénéficient de l'analyse de présence pour l'optimisation du flux de patients, réduisant les goulots d'étranglement dans les services d'urgence et les cliniques ambulatoires. Combinées aux capacités de la plateforme Santé de Purple, les données de présence anonymisées peuvent directement éclairer les modèles de dotation en personnel et les protocoles de triage sans traiter aucune donnée PII des patients.
En traitant le heatmapping comme le diagnostic fondamental et l'analyse de présence comme la couche d'intelligence d'affaires, les leaders informatiques peuvent transformer leurs réseaux sans fil de centres de coûts en actifs stratégiques qui éclairent directement la prise de décision commerciale et opérationnelle à travers l'organisation.
Définitions clés
RSSI (Received Signal Strength Indicator)
A measurement of the power level of a received radio signal, typically expressed in dBm (decibels relative to one milliwatt). Values range from approximately 0 dBm (strongest) to -100 dBm (weakest), with -65 dBm or better considered excellent for enterprise deployments.
The foundational metric for both heatmapping (determining coverage quality) and presence analytics (calculating distance for trilateration). IT teams encounter RSSI in survey tools, AP management consoles, and analytics platforms.
Trilateration
The process of determining a point's location by measuring its distance from three or more known reference points (access points), using the geometry of overlapping circles. Distinct from triangulation, which uses angles rather than distances.
The core algorithm used by presence analytics engines to calculate a device's X/Y coordinates on a floor plan. Requires a minimum of three APs with reliable RSSI readings to produce an accurate location estimate.
Probe Request
A 802.11 management frame sent by a wireless client device to discover available networks. Probe requests are broadcast on all channels and contain the device's MAC address and, in some cases, the SSIDs of previously connected networks.
The primary data source for passive presence analytics. Devices emit probe requests even when not connected to any network, enabling analytics platforms to track unassociated visitors.
MAC Randomisation
A privacy feature implemented in modern operating systems (iOS 14+, Android 10+) where a device uses a temporary, randomly generated MAC address when scanning for networks, rather than its permanent hardware (OUI) address.
The most significant technical challenge for passive presence analytics. Causes individual visitor sessions to appear as multiple distinct devices, inflating unique visitor counts and deflating dwell times. Mitigated by captive portal authentication.
Multipath Interference
A phenomenon where a radio signal reaches the receiving antenna via two or more propagation paths, typically due to reflection off surfaces. The reflected signals arrive with different phase delays, causing constructive or destructive interference that distorts RSSI readings.
A primary cause of inaccurate location data in presence analytics, particularly in retail environments with metal shelving or warehouses with racking systems. Identified during heatmapping surveys via anomalous SNR readings.
Passive Survey
A heatmapping technique where the survey tool listens to all RF traffic on all channels without connecting to any specific network. Captures data from all APs, including neighbouring networks and rogue devices.
Essential for identifying co-channel interference, rogue APs, and the full RF environment before deploying presence analytics. Provides a more comprehensive view than active surveys, which only capture data from the target network.
Dwell Time
The total duration a tracked device remains within a defined physical zone, calculated from the first probe request or association event to the last detected signal before the device leaves the zone.
A key business metric derived from presence analytics. Used to measure customer engagement in retail (time spent at a display), wait times in healthcare (A&E queue duration), and session attendance in conference environments.
Spatial Resolution
The degree of accuracy to which a presence analytics system can determine a device's physical location, typically expressed as a radius in metres (e.g., accurate to within 3 metres). Determined by AP density, AP placement geometry, and environmental RF characteristics.
Determines the granularity of presence analytics insights. Higher spatial resolution enables zone definitions at the level of individual displays or fixtures, while lower resolution only supports department-level or room-level analysis.
Signal-to-Noise Ratio (SNR)
The ratio of the desired signal power to the background noise power in a given location, expressed in dB. A higher SNR indicates a cleaner signal environment. An SNR of 25 dB or above is generally required for reliable high-throughput WiFi.
A more reliable indicator of WiFi quality than RSSI alone. An area can show strong RSSI but poor SNR due to interference, resulting in degraded throughput and unreliable location data. Always review SNR alongside RSSI in heatmapping surveys.
Exemples concrets
A 50,000 sq ft retail warehouse is experiencing inaccurate presence analytics data — visitor paths appear erratic and dwell times are heavily skewed. The current network was designed purely for basic staff barcode scanner connectivity with APs placed down the centre aisles.
Conduct a passive heatmapping survey to establish baseline RSSI and SNR across the floor. Pay particular attention to SNR degradation near metal shelving runs, which are the primary source of multipath interference in this environment.
Redesign the AP layout. Move APs from centre-aisle positions to the perimeter walls. This dramatically improves the trilateration geometry by ensuring devices are 'pulled' toward the edges of the calculation, reducing the angular ambiguity that causes phantom location readings.
Increase AP density to ensure every square metre is covered by at least three APs at -72 dBm or better. In a 50,000 sq ft space with high shelving, this typically requires 20–30% more APs than a basic coverage design.
Configure the analytics platform to apply a minimum RSSI threshold of -78 dBm, filtering out weak signals that contribute to erratic location calculations.
Implement a captive portal offering free Guest WiFi to encourage visitors to connect, bypassing OS-level MAC randomisation for associated devices and providing deterministic tracking data.
A large conference centre needs to track attendee flow between a 2,000-seat keynote hall and eight breakout rooms to optimise catering deployment and session capacity planning. They have a legacy multi-vendor WiFi environment with Cisco APs in the main hall and Aruba APs in the breakout rooms.
Deploy a hardware-agnostic analytics platform — Purple's platform, for example — that can ingest standard syslog and RTLS data from both Cisco and Aruba controllers simultaneously via their respective APIs, normalising the data into a unified analytics stream.
Conduct a heatmapping survey specifically focused on the partition walls between breakout rooms. Thin partition walls are highly permeable to WiFi signals, causing significant zone bleed where a device in Room A appears to be in Room B.
Define precise polygon zones within the analytics platform corresponding to each specific hall and breakout room. Set RSSI cut-off thresholds (typically -70 dBm) to prevent bleed across partition walls.
Integrate the resulting zone occupancy API with the catering team's operational dashboard for real-time deployment alerts — triggering a notification when a breakout room reaches 80% capacity, for example.
Correlate zone occupancy data with session schedules to build predictive models for future event planning.
Questions d'entraînement
Q1. Your retail operations director wants to measure the conversion rate of a new end-cap display in a specific aisle. The IT team confirms there is strong WiFi coverage throughout the store — all devices connect reliably and throughput is excellent. Is the network ready to deliver accurate presence analytics for this specific display?
Conseil : Consider the difference between 'strong coverage' (one AP providing a usable signal) and the trilateration requirements for accurate zone-level location data.
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Not necessarily. Strong coverage and reliable connectivity only prove that devices can associate with the network. To accurately track dwell time at a specific end-cap display, the analytics engine needs to trilaterate the device's position to that specific zone — which requires the device to be simultaneously audible to at least three APs at -75 dBm or better. A store designed for coverage may achieve this with only one or two APs in that aisle. Before confirming readiness, run a heatmapping survey specifically to validate that the end-cap zone meets the three-AP trilateration threshold. If it does not, additional AP deployment or repositioning is required before the presence analytics data will be reliable.
Q2. A hospital A&E department is deploying presence analytics to track patient wait times. After one week of operation, the data shows that average dwell times are 8 minutes — far lower than the known average of 45 minutes — and unique visitor counts are 4x higher than actual patient throughput. What is the most likely cause and how should it be resolved?
Conseil : Consider what modern smartphone operating systems do to MAC addresses when devices are not connected to a network.
Voir la réponse type
The most likely cause is MAC Randomisation. iOS 14+ and Android 10+ devices rotate their MAC addresses when sending probe requests, causing a single patient's device to appear as multiple distinct devices over the course of their visit. This fragments the 45-minute session into multiple apparent 8-minute sessions, inflating unique visitor counts and deflating dwell times. The recommended resolution is to implement a captive portal for the Healthcare guest WiFi network. Once a patient or visitor authenticates, the analytics platform tracks the persistently associated device MAC address, bypassing OS-level randomisation. For patients who do not connect, enable the platform's session-stitching algorithm, which uses signal pattern continuity and timing heuristics to reconstruct fragmented sessions. This typically resolves 70–80% of fragmentation in environments with high WiFi uptake.
Q3. During a planned network upgrade, your infrastructure vendor proposes replacing 60 omni-directional 802.11ax APs with 40 high-gain directional APs to improve throughput and reduce co-channel interference in a large stadium concourse. The project is approved. What is the mandatory action required to protect your existing presence analytics deployment, and what is the risk if this action is not taken?
Conseil : Think about the two key factors that determine presence analytics accuracy: the number of APs and the RF propagation patterns they create.
Voir la réponse type
A complete post-deployment heatmapping survey and analytics recalibration is mandatory. The risk of not taking this action is significant: reducing the total AP count from 60 to 40 reduces the number of simultaneous data points available for trilateration, potentially dropping some zones below the three-AP threshold required for accurate location data. Furthermore, replacing omni-directional antennas with directional antennas fundamentally alters the RF propagation patterns across the concourse — the coverage footprints change shape and size, invalidating all previously calibrated zone boundaries in the analytics platform. Without recalibration, the presence analytics engine will produce systematically inaccurate location data, potentially misattributing visitor positions to adjacent zones. The heatmapping survey must be completed before the analytics platform is re-enabled post-upgrade.
Q4. A transport hub operator wants to deploy presence analytics across a multi-terminal airport using a mix of existing Cisco, Aruba, and Ruckus access points across different terminals. The operations team wants a single unified dashboard showing passenger flow across all terminals. What platform architecture decision is most critical to the success of this deployment?
Conseil : Consider the implications of deploying a single-vendor analytics solution in a multi-vendor hardware environment.
Voir la réponse type
The most critical decision is selecting a hardware-agnostic analytics platform capable of ingesting data from all three vendor controllers simultaneously via their respective APIs (Cisco DNA Spaces, Aruba Central, Ruckus Analytics). Deploying a single-vendor analytics solution — for example, Cisco's native analytics tools — would only provide visibility into Cisco-managed APs, leaving the Aruba and Ruckus terminals as blind spots in the unified dashboard. A hardware-agnostic platform normalises the data from all three vendor streams into a single analytics layer, enabling truly unified passenger flow visibility across all terminals. This also future-proofs the deployment against hardware refresh cycles — if one terminal upgrades to a fourth vendor, the analytics layer can continue to function without disruption. Purple's platform architecture is designed specifically for this multi-vendor deployment pattern.