مدخلات Juniper Full Stack، الحد الأقصى للإخراج

دليل المستخدم

الإدخال الكامل، الحد الأقصى للإخراج:

كيفية تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي في الشبكات

تسخير قوة مجموعة الشبكات الكاملة الأفضل في فئتها لتقديم تجارب استثنائية

 

إعادة التفكير جampنحن والشبكات الفرعية لعصر الذكاء الاصطناعي

أصدر الرؤساء التنفيذيون في مختلف أنحاء العالم توجيهات للشركات لنشر الذكاء الاصطناعي في مختلف أنحاء الأعمال. ويهدفون إلى تحويل العمليات والاستفادة من الإيرادات المخفية. ويتطلع البائعون في جميع القطاعات، بما في ذلك شبكات تكنولوجيا المعلومات، إلى الاستفادة من هذه الفرصة.

لقادة الشبكات الذين يديرون شبكات معقدة ومكلفةampفي بيئاتنا الفرعية، ظهرت أسئلة محورية:

• كم عدد المتقدمينtagهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم نتائج حقيقية؟
• ما هو مستوى تحمل المخاطر المناسب؟
• ما هي أفضل طريقة للمضي قدمًا في تحسين النتائج؟

مع وجود العديد من الخيارات المتاحة للتنفيذ، فإن الحقائق التي يقدمها الباعة من حيث الرؤية المستقبلية والقدرات والخبرة أصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى. ومن الممكن القول إن البائعين الذين يسعون إلى الذكاء الاصطناعي انقسموا إلى عدة فئات عريضة، بما في ذلك:

• بائعون منعزلون ومتخصصون لديهم قدرات ذكاء اصطناعي متنوعة وغير قادرين على تقديم مجموعة كاملة من الحلولampالتكامل بيننا وبين الفروع
• البائعون الذين يقدمون حلول الذكاء الاصطناعي المتنوعة التي تخلق وهم الكفاءة التشغيلية الكاملة
• البائعون الذين لديهم هياكل متكاملة مجربة ومصممة من الألف إلى الياء لتسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي

تعرف على المزيد حول مجموعة الحلول الكاملة الأصلية للذكاء الاصطناعي والسحابة الأصلية من Juniper.
تعرف على المزيد →

ويمثل الأخير تطوراً هاماً في الشبكات:

يؤدي التكامل الوثيق بين أفضل مكونات الشبكات وميزات AI-Native المبتكرة إلى تحسين تجارب المشغل والمستخدم - وإعادة تعريف مصطلح "المكدس الكامل" في مشهد الشبكات الحديث.

تعتقد شركة Juniper أن شبكات اليوم المتطورة بالكامل يجب أن تكون ديناميكية للغاية وقابلة للتطوير لدعم متطلبات الشركات المتطورة. ويجب أن تتضمن قدرات الذكاء الاصطناعي والأتمتة التي تبسط الإدارة وتقلل التكاليف مع تحسين وتأمين تجارب المستخدم من البداية إلى النهاية.

يتناول هذا الكتاب الإلكتروني القصة المتطورة. فهو يفحص دور البيانات في شبكات الذكاء الاصطناعي وقيمة الحلول المتشابكة الكاملة على مستوى المؤسسات. كما يتعمق في أهمية مدخلات البيانات عالية الجودة لضمان أقصى قدر من الناتج لحل الذكاء الاصطناعي في شبكات تكنولوجيا المعلومات.

لنبدأ

أقصى إنتاج [اسم]

تحقيق أعلى أداء وكفاءة في عمليات الشبكة، والذي يتميز بتقديم تجارب مستخدم استثنائية وآمنة عبر شبكات LAN وWAN. ويشمل ذلك نطاق التحول والمرونة، والمشاركة الأفضل، والعمليات المبسطة، وتحقيق أقل تكلفة ملكية وتشغيل

النقاط الرئيسية

من خلال قدرات مثل التحليلات التنبؤية والصيانة والأتمتة ومراقبة الشبكة الذكية، ظهرت الذكاء الاصطناعي كقوة تحويلية في مجال الشبكات.ampفي ظل بيئة العمل التي نتعامل معها ونتعامل فيها مع فروعنا الموزعة، فإن النهج الصحيح "للمكدس الكامل" يمكن أن يقلل التعقيد والتكاليف بشكل أكبر.

1. إن المكدس الكامل الحقيقي هو أكثر من مجرد "هندسة معمارية"
تعتمد الاستراتيجية الحديثة على نهج موحد للأجهزة والبرامج (بما في ذلك الذكاء الاصطناعي)، مدعومًا بهندسة واجهة برمجة التطبيقات المفتوحة بنسبة 100% لتبسيط العمليات وتحسين التجارب.

2. الذكاء الاصطناعي في الشبكات له تأثير كبير ومخاطر منخفضة
تتميز الذكاء الاصطناعي في الشبكات بقدرتها على تحقيق تأثيرات سريعة ومتسقة وقيمة للمستخدمين وتكنولوجيا المعلومات.

3. أفضل أنواع المدخلات، والمكدس الكامل يزيد من الناتج
إن جمع واستخدام المدخلات من شبكات LAN وWAN والأمان وما إلى ذلك للذكاء الاصطناعي يوفر فرصًا غير مسبوقة

4. التبصر والنضج أمران مهمان
من الضروري تطبيق خوارزميات علم البيانات الناضجة والمستمرة في التعلم على مجموعات البيانات المنسقة جيدًا.

5. تقوم المنظمة بإعلام التنسيق الجاري
بعيدًا عن طبقات التكنولوجيا، يعد التنظيم والتنسيق المناسبين داخل فرق البائعين أمرًا بالغ الأهمية.

6. يتفوق الذكاء الاصطناعي الكامل على الأداء
تقدم Juniper الحل الوحيد في الصناعة المتكامل المبني على الذكاء الاصطناعي والسحابة والذي يمكنه تحويل إمكانيات الشبكات.

تشمل أكبر العوائق أمام نجاح NetOps قصر المدة التي يستغرقها تنفيذ العمليات.tagوفقًا لدراسة أجرتها EMA، فإن هناك نقصًا في الموظفين المهرة، وكثرة أدوات الإدارة، وجودة بيانات الشبكة الرديئة، ونقص الرؤية عبر المجالات.

ما زال ما يقرب من 25% من فرق عمليات الشبكة يستخدمون ما بين 11 إلى 25 أداة للمراقبة والإدارة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

30% من مشاكل الشبكة ناتجة عن أخطاء يدوية

الوعد الذي لا جدال فيه للذكاء الاصطناعي في مجال الشبكات

ج اليومampنحن وشبكات الفروع نعمل كأنظمة الدورة الدموية والجهاز العصبي للمؤسسة.
إنها تقوم بتوجيه التدفق الأساسي للبيانات وتمكن من تقديم استجابات سريعة وذكية.
يتمتع كل اتصال بالشبكة بإمكانية تعزيز الإنتاجية والابتكار.
مع الحفاظ على هذا الترابط web لم يكن الأمر أكثر تحديًا من أي وقت مضى.

تواجه فرق تكنولوجيا المعلومات متطلبات الأعمال التي تتطور بسرعة. وتواجه صعوبة في حماية أسطح الهجوم المتزايدة باستمرار من التهديدات المعقدة. ويجب عليها أن تتعامل مع هجوم من الأجهزة الجديدة وأنواع الاتصال وانتشار التطبيقات التي تدفع احتياجات النطاق الترددي.

إن تحقيق التوازن بين الحاجة إلى التوسع في مقابل قيود الموارد والميزانية وندرة المهارات المتخصصة لا يؤدي إلا إلى تفاقم التعقيد.

في هذا المشهد، برز الذكاء الاصطناعي كقوة تحويلية حقيقية في مجال الشبكات. في الواقع، تعمل حلول الشبكات الأكثر تقدمًا التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بالفعل على تقليل العديد من نقاط الألم في العالم الحقيقي، وفي بعض الحالات القضاء عليها.ampتتضمن:

• التحليلات التنبؤية والصيانة: يمكن لأدوات إدارة الشبكة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات في الوقت الفعلي والتنبؤ بالمشكلات المحتملة قبل حدوثها. وهذا يتيح الصيانة الاستباقية ويقلل من وقت التوقف عن العمل. ويشمل ذلك تحديد التهديدات الأمنية المحتملة واكتشاف الشذوذ وتحسين أداء الشبكة.
• الأتمتة والتنسيق: تعمل الأتمتة المعززة بالذكاء الاصطناعي على تمكين الشبكات من إصلاح نفسها وتكوين نفسها وتحسين نفسها. وكل هذا يؤدي إلى تقليل التدخل اليدوي وزيادة الكفاءة الإجمالية مع الارتقاء بتجربة المستخدم والمشغل. كما يمكن لأدوات التنسيق المدعومة بالذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات المعقدة، مثل توفير الشبكة وإدارة التغيير.
• مراقبة الشبكة الذكية والرؤى: توفر أدوات المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي رؤية في الوقت الفعلي لأداء الشبكة ويمكنها تقديم رؤى قابلة للتنفيذ وتمكين اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

يمكن للتحليلات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات واكتشاف الأنماط وتقديم توصيات للتحسين والأمان وتخطيط القدرة.

ورغم وجود هذه الأنواع من القدرات اليوم، إلا أنها تشكل استثناءً وليس القاعدة. إذ تفتقر أغلب الحلول إلى التكامل والبيانات اللازمة لتحويل العمليات اليومية بشكل كبير.

"إذا كنت تريد أتمتة المستوى 2/المستوى 3 حيث تغوص في مجموعة الشبكات وتحاول معرفة مكان مشكلة [الشبكة] وكيفية إصلاحها، فإن الكثير من منصات AIOps العامة غير المرتبطة بمجال معين لا تفعل ذلك؛ فهي ليست خبراء في المجال."

شاموس ماكجليكادي، نائب رئيس الأبحاث في EMA

04. المدخلات مهمة

يبدأ الحد الأقصى للإخراج بإدخال البيانات الأمثل

عندما يتعلق الأمر باستخراج القيمة الكاملة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الشبكات، فإن الحجم، والوصول، والجودة، والتوقيت، والمعالجة ــ والموارد اللازمة لتحليل البيانات وتنفيذها ــ تشكل أهمية بالغة. ففي نهاية المطاف، تعتمد الإجراءات الفعّالة التي تدعمها الذكاء الاصطناعي على فهم شامل للوضع الحالي.

إن معرفة ما يحدث على وجه التحديد، وأين يحدث، ولماذا يحدث أمر بالغ الأهمية لتوفير المعلومات اللازمة لاتخاذ الاستجابات المناسبة في الوقت المناسب. والبيانات عالية الجودة هي حجر الزاوية في كل شيء.

وكما تعتمد عملية إنتاج نبيذ استثنائي على مجموعة متنوعة من العوامل، فإن توليد بيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي في الشبكات يعتمد أيضًا على هذه العوامل. وعلى غرار الطريقة التي يتطلب بها النبيذ العنب المناسب والتربة ووقت التعتيق، فإن الخبرة في الشبكات والعمل الجاد والصبر كلها ضرورية في رعاية مجموعات البيانات المتنوعة بالمعلومات المصنفة جيدًا والمختارة بعناية.

يمكن لأي شخص جمع بيانات أساسية حول صحة الشبكة وإدخالها في محرك الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن تعزيز الذكاء الاصطناعي المؤثر حقًا القادر على تمكين تجربة مستخدم استثنائية وتقليل الإيجابيات الخاطئة ينطوي على العديد من الاعتبارات. لتحقيق هذه الأهداف، يجب على البائعين النظر في كل شيء من الهيكل التنظيمي إلى تطوير الأجهزة/البرمجيات وطيف البيانات ومجموعات الأدوات. علاوة على ذلك، من الضروري تطبيق خوارزميات علم البيانات الناضجة والمستمرة في التعلم على مجموعات البيانات المنظمة جيدًا.
علاوة على ذلك، فإن تعظيم الناتج من الذكاء الاصطناعي في الشبكات يعتمد على عدد ونطاق مدخلات البيانات. وهذا هو بالضبط المكان الذي تكون فيه معظم حلول الشبكات الخاصة بالذكاء الاصطناعي محدودة. حاليًا، يمكن لبعض حلول الشبكات الخاصة بتكنولوجيا المعلومات جمع البيانات من الشبكة المحلية، وبعضها من الشبكة الواسعة النطاق. لكن القليل من الحلول يمكنها تجميع البيانات والاستفادة منها من كل من الشبكة المحلية والشبكة الواسعة النطاق (وخارجها) بشكل فعال - ما نسميه "المكدس الكامل". وهذا يؤكد الحاجة الحاسمة إلى استشراف البائعين لضمان التكامل والتشغيل البيني.

دور المدخلات والمخرجات في تحسين شبكات الذكاء الاصطناعي

شبكة LAN أو WAN جيدة	شبكات LAN وWAN أفضل	أقصى قدر من الأمان والموقع وشبكة LAN وWAN والمزيد مع إمكانات AI-Native
يوفر مجزأة view من أداء الشبكات والأمان	يبدأ في تقديم أكثر شمولية view من عمليات الشبكة، مما يتيح لأنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات أكثر استنارة	يقدم مجموعة بيانات شاملة ويوفر رؤية بانورامية view التي تمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحقيق إمكاناتها الكاملة
لمحة عامة عن الفوائد: إن النطاق المحدود يقيد الفوائد المحتملة، مما يؤدي إلى تحسينات أساسية في الكفاءة واكتشاف التهديدات	ملخص الفوائد: يدعم التحسينات المعتدلة في إدارة الشبكة، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويحدد المشكلات الأكثر تعقيدًا	لمحة عامة عن الفوائد: • تمكين الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الشبكة بشكل استباقي • تعزيز الأمن من خلال تحليل التهديدات التنبؤية • تقديم تجارب مستخدم مخصصة

يتجاوز نهج AI-Native الكامل من Juniper نماذج الشبكات التقليدية والناشئة للذكاء الاصطناعي لدى معظم البائعين، ويمثل الحدود التالية في ابتكار الشبكات.

05. تحسين المخرجات

كيف يعمل نهج الذكاء الاصطناعي الكامل على تعزيز الشبكات

حتى الآن، أثبتنا لماذا تعد البيانات عالية الجودة شريان الحياة للذكاء الاصطناعي ولماذا يتطلب تحقيق أقصى قدر من النتائج في الشبكات بيانات عالية الجودة من مختلف أنحاء الشبكة. والسؤال الكبير التالي هو: ما هي أفضل طريقة للحصول على بيانات عالية الجودة واستخدامها على كل مستوى لتحسين نتائج الشبكات؟

تعتمد أفضل استراتيجية على نهج موحد من خلال مجموعات الأجهزة والبرامج الرائدة في الصناعة - المجموعة الكاملة - لتحسين الأداء وتبسيط العمليات وتحسين تجارب المستخدم والأمان. وهي مدعومة بسحابة الخدمات المصغرة وهندسة واجهة برمجة التطبيقات المفتوحة بنسبة 100% للتوسع إلى حلول رائدة أخرى عبر المجالات، مثل 5G وITSM ومنصات الاتصالات والأمن السيبراني والتنقل.

تعمل Juniper على تحويل جمع بيانات الشبكات التقليدية من خلال التعامل مع أجهزة الشبكات كأجهزة استشعار، والتقاط بيانات النطاق الشاملة من جميع أنحاء شبكة LAN وWAN، بالإضافة إلى دمج المدخلات الأمنية والمبنية على الموقع. على سبيل المثالampتتضمن العناصر الرئيسية لمنهجنا (انظر الصفحة 12 للحصول على الصورة الأكبر) ما يلي:

• تحسين القياس عن بعد من البداية إلى النهاية: قياس أكثر من 150 حالة مستخدم لاسلكي في الوقت الفعلي من خلال القياس عن بعد المتدفق من أجهزة التوجيه والمفاتيح وجدران الحماية، المعززة بواسطة Mist AI™ للتحليلات التنبؤية
• هندسة الخدمات المصغرة المستندة إلى السحابة: دعم معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي وتمكين تشغيل أنظمة إدارة الشبكة بشكل أكثر قابلية للتطوير والمرونة والكفاءة
• محرك الذكاء الاصطناعي المشترك: توحيد عمليات تحليل بيانات الشبكة واتخاذ القرار في إطار عمل ذكي واحد مدعوم بتقنية Mist AI التي تسهل العمليات المبسطة وحل المشكلات التنبؤية والتعلم التكيفي عبر نظام الشبكة بأكمله

من خلال التعلم المستمر لتجربة المستخدم استنادًا إلى بيانات القياس عن بعد التفصيلية، تقوم Juniper بدمج بيانات التطبيق جنبًا إلى جنب مع بيانات الشبكة. يتيح هذا لنظام الذكاء الاصطناعي التعرف على التطبيقات المستخدمة والتنبؤ بالتأثيرات المحتملة على تجربة المستخدم للتطبيق استنادًا إلى ظروف الشبكة المعاكسة.

بالإضافة إلى ذلك، يعمل مساعد الشبكة الافتراضي الرائد لدينا، Marvis™، على تبسيط الإدارة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. يتميز Marvis بواجهة محادثة لحل المشكلات بشكل مبسط وإطار عمل آلي، مما يؤدي إلى تحسين الشبكة بشكل مستمر. يتميز Marvis أيضًا بـ Marvis Minis، أول توأم للتجربة الرقمية في الصناعة. يحدد Minis بشكل استباقي مشكلات الاتصال قبل حدوثها، مما يحمي المستخدمين بشكل أكبر من تجارب الشبكة المحبطة.

في ج كبيرampإن الجمع بين القدرات المختلفة في بيئات الشبكات الموزعة والشبكات اللاسلكية من شأنه أن يغير قواعد اللعبة. فهو يزيل بفعالية تحديات طرح الحلول واستكشاف الأخطاء وإصلاحها والصيانة التي تؤدي إلى ارتفاع التكاليف، وإرهاق فرق تكنولوجيا المعلومات إلى أقصى حدودها، وتآكل تجارب المستخدم، وتقييد قابلية التوسع والمرونة. وتشكل هذه القدرات مجتمعة تحولاً حقيقياً في نهج الشبكات المؤسسية الذي سيستمر في التحسن بمرور الوقت.

رؤية الصورة الأكبر

إن تأسيس شبكة حديثة متكاملة أمر بالغ الأهمية لطبيعتها الديناميكية وتمكين التكامل السلس في مجالات الشبكات الجديدة - وما هو أبعد من ذلك. إن زيادة القدرة على التكيف ستكون نذيرًا لعصر جديد في شبكات تكنولوجيا المعلومات، مما يعطل نماذج إجمالي تكلفة الملكية التقليدية للتكنولوجيات الراسخة ويحول تجربة الشبكة لكل من المشغلين والمستخدمين. فيما يلي بعض الأمثلة المختارةampمجموعة من القدرات التي توضح كيف تعمل Juniper على إعادة تصور عمليات المكدس الكامل:

الشكل 1
يستمر دعم AI-Native في التحسن مع مرور الوقت: نسبة تذاكر شبكة تكنولوجيا المعلومات للعملاء التي تم حلها بشكل استباقي باستخدام الذكاء الاصطناعي على مدار عدة سنوات.

خدمات تحديد الموقع المتكاملة

نقاط الوصول اللاسلكية (APs) التي تستفيد من مجموعة هوائيات Bluetooth® المكونة من 16 عنصرًا لتحديد موضع/توجيه نقطة الوصول تلقائيًا ورؤية الأصول بدقة وvBLE لخدمات تحديد المواقع الدقيقة والقابلة للتطوير والتي يمكنها زيادة مشاركة المستخدم وتعزيز سير العمل عبر الصناعات

شبكة SD-WAN عالية الأداء
شبكة WAN SD-WAN تعتمد على الجلسة وخالية من الأنفاق باستخدام Session Smart Networking لتحسين استخدام النطاق الترددي والتعافي الفوري من الأعطال استنادًا إلى ظروف الشبكة في الوقت الفعلي

حافة آمنة للذكاء الاصطناعي
الأمان وشبكات WAN وLAN وNAC (التحكم في الوصول إلى الشبكة) في بوابة تشغيلية واحدة، مما يوفر تغطية فائقة للتهديدات بسرعة السلك، وخطوة مهمة إلى الأمام بالنسبة لـ uZTNA AI-Native و

الهندسة المعمارية القائمة على SASE
تكامل سلس لمركز البيانات
يوفر مساعد الشبكة الافتراضي (VNA) الأول من نوعه في الصناعة رؤية شاملة وضمانًا لجميع مجالات المؤسسة، بدءًا منampنحن والفرع إلى مركز البيانات

ضمان التوجيه المتقدم
الأتمتة والرؤى الأصلية للذكاء الاصطناعي لطوبولوجيات التوجيه الحافة التقليدية

أجهزة Wi-Fi 6E وWi-Fi 7 المتطورة
تم تصميم نقاط الوصول لتبسيط عمليات الشبكة مع تعظيم الحجم والمرونة. مفاتيح عالية الطاقة لشبكة Wi-Fi 7 مع إدارة مركزية استباقية للطاقة والبيانات لأنظمة المباني

06. ما وراء التكنولوجيا

ما وراء التكنولوجيا: أهمية الهيكل التنظيمي

إن تحقيق أقصى قدر من الإنتاجية من خلال نهج الشبكات الكاملة لا يعتمد فقط على التكنولوجيا المستخدمة؛ بل يعتمد أيضًا بشكل كبير على الهيكل التنظيمي.
يعد التنظيم والتنسيق المناسبين عبر طبقات التكنولوجيا المختلفة وداخل الفرق نفسها أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح.
في Juniper، قمنا بتصميم بيئة تعاونية حيث تعمل فرق علوم البيانات وفرق دعم العملاء لدينا جنبًا إلى جنب. من الناحية المادية والعملية، يستخدم كلا الفريقين أداة AIOps المتقدمة لدينا للبقاء متزامنين مع مشكلات العملاء وردود أفعالهم في الوقت الفعلي.

يضمن هذا التعاون الوثيق أن خبراء علوم البيانات ومتخصصي المجال لدينا يتماشون باستمرار مع احتياجات العملاء المتطورة وإعطاء الأولوية للحلول، مما يؤدي إلى تقدم مستمر.

بمرور الوقت، يصبح المكافأة هي الحصول على دعم أكثر تفصيلاً، مثل دمج نقاط البيانات من حلول مثل Zoom وTeams وServiceNow وCradlepoint وZebra للتنبؤ بنشاط بالأداء المستقبلي لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل استباقي حتى ميزة معينة. وسيستمر التقدم.
تعمل AIOps من Juniper على تسريع عمليات النشر وتبسيط العمليات وخفض التكلفة الإجمالية للملكية.

تعلم كيف.

07. مجموعة كاملة الآن

تعتمد الحلول المجمعة التي تقدمها Juniper على مزيج من القياس عن بعد وأتمتة سير العمل وDevOps والتعلم الآلي لتمكين شبكة أكثر قدرة على التكيف والتنبؤ. وقد أدى نهجنا الشامل للذكاء الاصطناعي في الشبكات إلى مجموعة من الإنجازات الأولى في الصناعة، بما في ذلك:

• اتصال موثوق به للطلاب والمتسوقين والمرضى والموظفين
• توسيع وتحديث شبكة Wi-Fi بمرونة
• تحديد الأجهزة المحمولة وتأمينها باستخدام NAC

الوصول السلكي
اتصالات موثوقة وآمنة للأعمال

• اتصال موثوق به لإنترنت الأشياء ونقاط الوصول والأجهزة السلكية
• ربط وحماية إنترنت الأشياء والمستخدمين باستخدام التجزئة الدقيقة
• تحديد الأجهزة وتأمينها باستخدام NAC

خدمات تحديد المواقع الداخلية
تقديم تجارب مستخدم مخصصة مبنية على الرؤى

• التواصل مع الطلاب والمتسوقين والمرضى والموظفين
• نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الداخلي وتحديد موقع الأصول
• التحليلات القائمة على الموقع

الوصول الآمن للفرع
اتصال آمن وموثوق وسلس للمكاتب الفرعية العالمية

• شبكة SD-WAN/SASE آمنة
• مؤسسة موزعة
• تحسين شبكة WAN لتطبيقات السحابة

07. مجموعة كاملة الآن

تعتمد الحلول المجمعة التي تقدمها Juniper على مزيج من القياس عن بعد وأتمتة سير العمل وDevOps والتعلم الآلي لتمكين شبكة أكثر قدرة على التكيف والتنبؤ. وقد أدى نهجنا الشامل للذكاء الاصطناعي في الشبكات إلى مجموعة من الإنجازات الأولى في الصناعة، بما في ذلك:

• تعديلات RF استباقية مدعومة بالذكاء الاصطناعي للحصول على تجارب لاسلكية مثالية عبر البيئات
• التقاط الحزم الديناميكية في شبكات LAN وWAN، مما يوفر أتمتة ورؤية وحلًا للمشكلات لا مثيل لها
• تحليل السبب الجذري الآلي لتشخيص مشكلات الشبكة ومعالجتها بسرعة، مما يقلل من متوسط ​​وقت الإصلاح ويقضي على معظم تذاكر المشكلات
• توأم تجربة رقمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي للكشف عن المشكلات المحتملة في الشبكات السلكية واللاسلكية وشبكات WAN ومعالجتها بشكل استباقي قبل أن تؤثر على المستخدمين

كما هو واضح من اسمه، فإن مجموعة AI-Native Full Stack الخاصة بنا تمتد أيضًا إلى ما هو أبعد من ذلكampنحن والفروع ونتعمق أكثر في المؤسسة الموزعة. على سبيل المثالampعلى:

• VNA أصلي بالذكاء الاصطناعي يعمل على إحداث ثورة في عمليات مركز البيانات من خلال رؤى استباقية واستعلامات قاعدة المعرفة المبسطة من خلال واجهة محادثة بديهية بالاشتراك مع نظام الشبكات القائمة على النية (IBN)، مما يعزز وقت التشغيل ويسرع الحلول
• يستفيد Juniper Mist Routing Assurance من AIOps لعمليات WAN المتقدمة، مما يوفر رؤية التوجيه والرؤى الاستباقية التي تبسط استكشاف الأخطاء وإصلاحها، وخفض MTTR/MTTI، وأتمتة تحليل السبب الجذري على حافة المؤسسة
• يضمن أمان AI-Native الرؤية والتنفيذ من خلال البنية التحتية الآمنة المناسبة مع أفضل حماية من التهديدات في فئتها عبر مفاتيح Juniper وأجهزة التوجيه ونقاط الوصول عبرampنحن، والفروع، ومراكز البيانات، والبيئات السحابية، مما يعزز الإنتاجية عبر فرق عمليات الشبكة والأمان

المكدس الكامل إذن؟ 

جامد:
تعد Marchitecture بأداء عالٍ لكنها لا تفي بالغرض؛ حلول مجمعة

إدارة مرهقة:
يتطلب واجهات إدارة متعددة، غالبًا مع واجهة سطر أوامر معقدة

التكاملات المحدودة:
يفتقر إلى التكامل السلس عبر بيئات الشبكات والحلول

تفاعلي:
يتطلب استجابات يدوية للمشكلات بعد حدوثها

مجموعة كاملة الآن

متحرك:
تم تصميمه لتلبية متطلبات المؤسسات اليوم وغدًا

إدارة الذكاء الاصطناعي الأصلية:
إدارة موحدة، مبنية على الذكاء الاصطناعي المتكامل من البداية

التكاملات الشاملة:
منصة موحدة تتميز بشبكات LAN وWAN ومركز بيانات وخدمات تحديد المواقع والأمان وهندسة API مفتوحة للتكامل السلس مع ServiceNow وTeams/Zoom وCradlepoint وZebra والمزيد

استباقي:
القدرة على تحديد المشكلات والتخفيف منها قبل أن تؤثر على المستخدمين

لقطات من الفوائد

نهج الذكاء الاصطناعي الكامل يوفر كفاءة غير مسبوقة للأنظمة المعقدةampنحن وبيئات الفروع. فيما يلي بعض الأمثلة الواقعيةampليز.

"إن تجربة مستخدم الشبكة التي تقدمها Juniper تفوق أي شيء آخر في السوق. إن سهولة تشغيل Juniper وقدراتها على الإصلاح الذاتي، إلى جانب مقاييس تجربة المستخدم التي تقدمها، رائعة للغاية."

نيل هولدين، مدير تكنولوجيا المعلومات، هالفوردز

تحديث الشبكة أسرع 8 مرات

جامعة جورج واشنطن تعزز التجارب
شبكة سلكية ولاسلكية حديثة تتم إدارتها عبر السحابة تبسط إدارة الشبكة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، مما يؤدي إلى تجارب أفضل باستمرار لتكنولوجيا المعلومات والمستخدمين.

توفير أكثر من 500 ألف دولار أمريكي سنويًا

منطقة برنت في لندن تزيد إنتاجية الموظفين
توفر شبكة AI-Native لتكنولوجيا المعلومات رؤية واضحة للمشكلات بالإضافة إلى الإصلاحات الموصى بها، مما يعمل على تبسيط تحديات الإدارة المستمرة.

انخفاض بنسبة 90% في تذاكر مشاكل الشبكة

تعتمد شركة Halfords على AIOps لتحويل تجارة التجزئة
من خلال التحول إلى نهج قائم على السحابة والذكاء الاصطناعي، نجحت شركة Halfords في تبسيط تحديات الإدارة مع تمكين حلول التسوق بالتجزئة من الجيل التالي.

دليل العمل للشبكات الكاملة

نظرًا للنطاق الهائل لعمليات النشر وتطور تكنولوجيا الشبكات حتى وقت قريب، فقد هيمن التعقيد لفترة طويلة علىampالشبكات بيننا وبين الفروع. إن تقديم الشبكات القائمة على الذكاء الاصطناعي يغير كل شيء.

على الرغم من أن الشبكة تنمو أو تتغير دائمًا عبرampفي بيئات العمل المختلفة، يوفر نهج AI-Native Full Stack فرصة غير مسبوقة للتخلص من التعقيد غير الضروري، مثل وحدات التحكم ومنصات الإدارة المجزأة، والتوافق مع أفضل الحلول في مجال تكنولوجيا المعلومات. كما يمكنه أيضًا توفير المستوى "المناسب تمامًا" من قدرات الذكاء الاصطناعي اللازمة لتقديم أقصى قدر من النتائج، ودعم تجارب استثنائية للمستخدم وتكنولوجيا المعلومات بأقل تكلفة إجمالية للملكية ونفقات تشغيلية.

وكما هو الحال مع النبيذ الجيد، فإنه سوف يصبح أفضل مع مرور الوقت.

01. تحديد فرصة إثبات المفهوم
تحديد فرصة في جampنحن والفرع للمشاركة في PoC (على سبيل المثال، موقع جديد أو ترقية جهاز).

02. ابدأ بتجربة منخفضة المخاطر
جرّب الذكاء الاصطناعي لدينا للنشر باستخدام حركة الإنتاج المباشرة وشاهد كيف تناسب حلولنا مؤسستك. ابدأ من أي مكان في المجموعة الكاملة مع أي مجموعة من حلول Wi-Fi والتبديل و/أو SD-WAN.

03. تجربة الفرق
اكتشف كيف يوفر نهج الذكاء الاصطناعي الأصلي قدرًا أكبر من البساطة والإنتاجية والموثوقية.

04. قم بتوسيع نطاق نشرك
وسّع نطاق وصولك من خلال دمج مجالات إضافية مثلampنحن، ومواقع الفروع، وNAC، ومراكز البيانات، وجدران الحماية، وEnterprise Edge.

الخطوات التالية

استكشف مجموعة Juniper الكاملة
تعمق أكثر في إمكانيات وحلول المكدس الكامل لـ campنحن والفرع.
اكتشف حلولنا →
الذكاء الاصطناعي علينا →

شاهد Mist AI أثناء العمل
اكتشف كيف توفر سحابة الخدمات المصغرة الحديثة في Juniper Mist AI رؤية حقيقية وأتمتة وضمانًا.
شاهد العرض التوضيحي لدينا حسب الطلب →

 

لماذا العرعر
تعتقد Juniper Networks أن الاتصال ليس مثل الاستمتاع باتصال رائع. تم تصميم منصة الشبكات الأصلية للذكاء الاصطناعي من Juniper من البداية للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب مستخدم استثنائية وآمنة للغاية ومستدامة من الحافة إلى مركز البيانات والسحابة. يمكنك العثور على معلومات إضافية على juniper.net أو التواصل مع Juniper على
X (تويتر سابقًا)، وLinkedIn، وFacebook.

مزيد من المعلومات
لمعرفة المزيد حول حل Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack، اتصل بممثل Juniper أو شريكك، أو تفضل بزيارة موقعنا webالموقع على: https://www.juniper.net/us/en/campنحن والفرع.html

الملاحظات والمراجع
01. الاتجاهات الكبرى لإدارة الشبكات 2024:
فجوات المهارات، والسحابة الهجينة ومتعددة السحابات، وخدمات SASE، والعمليات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. خدمة EMA حسب الطلب webإينار
02. المرجع نفسه.
03. المرجع نفسه.
04. بودكاست NetOps Expert، الحلقة 9: "الذكاء الاصطناعي/ التعلم الآلي وNetOps - محادثة مع EMA بواسطة NetOps Expert"، يوليو 2024.

© حقوق الطبع والنشر محفوظة لشركة Juniper Networks Inc. 2024.

جميع الحقوق محفوظة.

شركة جونيبر نتوركس
1133 طريق الابتكار
سانيفيل، كاليفورنيا 94089
7400201-001-AR أكتوبر 2024
شركة Juniper Networks Inc.، شعار Juniper Networks، العرعر.
net وMarvis وMist AI هي علامات تجارية مسجلة لشركة Juniper Networks Incorporated، المسجلة في الولايات المتحدة والعديد من المناطق حول العالم. قد تكون أسماء المنتجات أو الخدمات الأخرى علامات تجارية لشركة Juniper Networks أو شركات أخرى. هذه الوثيقة سارية اعتبارًا من تاريخ النشر الأولي وقد يتم تغييرها بواسطة Juniper Networks في أي وقت. لا تتوفر جميع العروض في كل دولة تعمل فيها Juniper Networks.

تحديد

• اسم المنتج: حلول الشبكات المتكاملة
• الشركة المصنعة: جونيبر
• الميزات: مجموعة حلول متكاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والسحابة
• الفوائد: شبكات ديناميكية وقابلة للتطوير، وإمكانيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة، وإدارة مبسطة، وتجارب مستخدم محسّنة

---

الأسئلة الشائعة

ما هي الفوائد الرئيسية لحلول الشبكات المتكاملة؟

يقدم الحل شبكات ديناميكية للغاية وقابلة للتطوير، وإمكانيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة، وإدارة مبسطة، وتجارب مستخدم محسّنة، وتكاليف مخفضة.

ما مدى أهمية إدخال البيانات في تعظيم إنتاج حلول الذكاء الاصطناعي؟

تلعب عملية إدخال البيانات دورًا حاسمًا في ضمان فعالية حلول الذكاء الاصطناعي في شبكات تكنولوجيا المعلومات. تؤدي عملية إدخال البيانات عالية الجودة إلى نتائج أفضل.

المستندات / الموارد

مدخلات Juniper Full Stack، الحد الأقصى للإخراج [بي دي اف] دليل المستخدم أقصى إخراج لإدخال المكدس الكامل، أقصى إخراج لإدخال المكدس، أقصى إخراج للإدخال، أقصى إخراج، أقصى إخراج

مراجع

• دليل المستخدم