Juniper Full Stack Input, Maximum Output
КІРАЎНІЦТВА КАРЫСТАЛЬНІКА
Поўны ўваход у стэк, максімальны выхад:
Як максімальна выкарыстоўваць ШІ ў сетцы
Выкарыстанне магутнасці лепшага ў сваім родзе поўнага сеткавага стэка для забеспячэння выключных уражанняў
Пераасэнсаванне вampмы і філіяльныя сеткі для эпохі штучнага інтэлекту
Генеральныя дырэктары па ўсім свеце выдалі карпаратыўныя ўказанні па разгортванні штучнага інтэлекту (AI) ва ўсім бізнэсе. Яны накіраваны на трансфармацыю аперацый і атрыманне схаваных даходаў. І пастаўшчыкі ва ўсіх сектарах, уключаючы ІТ-сеткі, імкнуцца атрымаць выгаду з гэтай магчымасці.
Для сеткавых лідэраў, якія кіруюць складанымі і дарагімі campнас і філіяльных асяроддзях, узніклі асноўныя пытанні:
• Колькі авансtagці можа AI сапраўды даставіць?
• Якая адпаведная талерантнасць да рызыкі?
• Які лепшы шлях для аптымізацыі вынікаў?
З вялікай колькасцю варыянтаў, даступных для разгортвання, рэаліі, прадстаўленыя прадбачаннем, магчымасцямі і вопытам пастаўшчыка, важныя як ніколі. І пастаўшчыкі, якія імкнуцца да штучнага інтэлекту, магчыма, падзяліліся на некалькі шырокіх катэгорый, у тым ліку:
- Ізаляваныя, нішавыя пастаўшчыкі з рознымі магчымасцямі штучнага інтэлекту, якія не могуць паставіць поўны стэк зampнас і філіяла інтэграцыі
- Пастаўшчыкі, якія прадстаўляюць розныя рашэнні штучнага інтэлекту, якія ствараюць ілюзію поўнай эфектыўнасці працы стэка
- Пастаўшчыкі з праверанымі архітэктурамі поўнага стэка, распрацаванымі з нуля, каб выкарыстоўваць увесь патэнцыял ІІ
Даведайцеся больш пра партфель рашэнняў Juniper з выкарыстаннем штучнага інтэлекту і поўнага стэка.
Даведайцеся больш →
Апошняе ўяўляе сабой важную эвалюцыю ў сеткі:
Цесная інтэграцыя паміж лепшымі ў сваім родзе сеткавымі кампанентамі і інавацыйнымі функцыямі AI-Native вядзе да паляпшэння аператарскага і карыстальніцкага досведу, пераасэнсоўваючы тое, што азначае тэрмін «поўны стэк» у сучасным сеткавым ландшафце.
Juniper лічыць, што сучасныя перадавыя сеткі з поўным стэкам павінны быць вельмі дынамічнымі і маштабаванымі ў адпаведнасці з патрабаваннямі прадпрыемстваў, якія развіваюцца. І яны павінны ўключаць магчымасці штучнага інтэлекту і аўтаматызацыі, якія спрашчаюць кіраванне і скарачаюць выдаткі, адначасова паляпшаючы і забяспечваючы карыстацкі досвед ад пачатку да канца.
Гэтая электронная кніга ахоплівае гісторыю, якая развіваецца. У ім разглядаецца роля даных у сетках штучнага інтэлекту і значэнне ўзаемазвязаных рашэнняў карпаратыўнага класа з поўным стэкам. У ім таксама разглядаецца важнасць якасных уводных даных для забеспячэння максімальнай прадукцыйнасці рашэння штучнага інтэлекту ў ІТ-сетках.
Давайце пачнем
максімальны выхад [назоўнік]
Дасягненне найвышэйшай прадукцыйнасці і эфектыўнасці сеткавых аперацый, якое характарызуецца прадастаўленнем выключнага і бяспечнага карыстальніцкага досведу ў сетках LAN і WAN. Гэта ўключае ў сябе маштаб трансфармацыі і манеўранасць, лепшае ўзаемадзеянне, спрошчаныя аперацыі і дасягненне самых нізкіх TCO і OpEx
Ключавыя вывады
Дзякуючы такім магчымасцям, як прагнастычная аналітыка і тэхнічнае абслугоўванне, аўтаматызацыя і інтэлектуальны маніторынг сеткі, штучны інтэлект стаў трансфармуючай сілай у сетцы. У вampнас і размеркаваных філіяльных асяроддзях, правільны падыход «поўнага стэка» можа яшчэ больш знізіць складанасць і выдаткі.
1. Сапраўдны поўны стэк - гэта больш, чым "архітэктура"
Сучасная стратэгія выкарыстоўвае ўніфікаваны апаратны і праграмны падыход (у тым ліку для штучнага інтэлекту), падмацаваны на 100% адкрытай архітэктурай API для аптымізацыі аперацый і паляпшэння вопыту.
2. ШІ ў сетках - гэта высокае ўздзеянне, нізкі рызыка
ШІ ў сетках вылучаецца сваёй здольнасцю аказваць хуткі, паслядоўны і каштоўны ўплыў на карыстальнікаў і ІТ.
3. Лепшы ў сваім родзе ўваходны поўны стэк павялічвае выхад
Збор і выкарыстанне ўваходных дадзеных з LAN, WAN, сістэмы бяспекі і не толькі для AI дае беспрэцэдэнтныя магчымасці
4. Прадбачлівасць і сталасць маюць значэнне
Вельмі важна прымяняць адпрацаваныя алгарытмы навукі аб даных, якія пастаянна навучаюцца, да добра падрыхтаваных набораў даных.
5. Арганізацыя паведамляе пра бягучую аркестроўку
Акрамя тэхналагічных узроўняў, правільная арганізацыя і ўзгодненасць у камандах пастаўшчыкоў мае вырашальнае значэнне.
6. AI-Native поўны стэк пераўзыходзіць
Juniper прапануе адзінае ў галіны рашэнне поўнага стэка з выкарыстаннем штучнага інтэлекту і воблака, якое можа змяніць сеткавыя магчымасці.
Самыя вялікія перашкоды для поспеху NetOps ўключаюць шорtagПаводле даследавання EMA, колькасць кваліфікаванага персаналу, занадта шмат інструментаў кіравання, нізкая якасць даных у сетцы і недастатковая бачнасць паміж даменамі
Амаль 25% сеткавых каманд па-ранейшаму выкарыстоўваюць 11-25 інструментаў для маніторынгу, кіравання і ліквідацыі непаладак
30% праблем з сеткай узнікаюць з-за памылак уручную
Бясспрэчная перспектыва штучнага інтэлекту ў сетках
Сённяшняя вampмы і філіяльныя сеткі служаць крывяноснай і нервовай сістэмамі прадпрыемства.
Яны накіроўваюць асноўны паток даных і забяспечваюць хуткія разумныя адказы.
Кожнае сеткавае злучэнне пульсуе патэнцыялам павышэння прадукцыйнасці і інавацый.
Тым не менш захоўваючы гэта ўзаемазвязана web ніколі не было больш складана.
ІТ-каманды змагаюцца з патрабаваннямі бізнесу, якія хутка змяняюцца. Яны сутыкаюцца з цяжкасцю абароны пастаянна пашыраюцца паверхняў нападаў ад складаных пагроз. І яны павінны змагацца з націскам новых прылад, тыпаў злучэнняў і распаўсюджваннем прыкладанняў, якія вызначаюць патрэбы ў прапускной здольнасці.
Баланс паміж неабходнасцю маштабавання і абмежаваннямі рэсурсаў і бюджэту і дэфіцытам спецыяльных навыкаў толькі ўскладняе складанасць.
У гэтым ландшафце штучны інтэлект стаў сапраўды трансфармуючай сілай у сетках. Фактычна, самыя перадавыя сеткавыя рашэнні штучнага інтэлекту ўжо значна памяншаюць, а ў некаторых выпадках нават ліквідуюць многія рэальныя болевыя моманты. напрыкладampўключаюць у сябе:
- Прагнастычная аналітыка і тэхнічнае абслугоўванне: інструменты кіравання сеткай на базе штучнага інтэлекту могуць аналізаваць даныя ў рэжыме рэальнага часу і прагназаваць магчымыя праблемы да іх узнікнення. Гэта дазваляе актыўна абслугоўваць і мінімізуе час прастою. Яна ўключае ў сябе выяўленне патэнцыйных пагроз бяспекі, выяўленне анамалій і аптымізацыю прадукцыйнасці сеткі.
- Аўтаматызацыя і аркестрацыя: аўтаматызацыя з дапамогай штучнага інтэлекту дазваляе сеткам самааднаўляцца, самастойна наладжвацца і самастойна аптымізавацца. Усё гэта вядзе да скарачэння ручнога ўмяшання і павышэння агульнай эфектыўнасці, адначасова паляпшаючы вопыт карыстальнікаў і аператараў. Інструменты аркестроўкі на базе штучнага інтэлекту таксама могуць аўтаматызаваць складаныя працэсы, такія як забеспячэнне сеткі і кіраванне зменамі.
- Інтэлектуальны маніторынг сеткі і разуменне: інструменты маніторынгу на базе штучнага інтэлекту забяспечваюць бачнасць прадукцыйнасці сеткі ў рэжыме рэальнага часу і могуць прапанаваць дзейную інфармацыю і дазваляюць прымаць рашэнні на аснове даных.
Аналітыка на аснове штучнага інтэлекту можа вызначаць тэндэнцыі, выяўляць заканамернасці і даваць рэкамендацыі па аптымізацыі, бяспецы і планаванні магутнасці.
Хоць такія магчымасці існуюць сёння, яны з'яўляюцца выключэннем, а не нормай. Большасці рашэнняў не хапае інтэграцыі і дадзеных, неабходных для значнай трансфармацыі паўсядзённых аперацый.
«Калі вы хочаце аўтаматызаваць узровень 2/узровень 3, калі вы паглыбляецеся ў сеткавы стэк і спрабуеце высветліць, дзе праблема [сеткі] і як яе выправіць, многія платформы AIOps агульнага прызначэння, якія не залежаць ад дамена, гэтага не робяць. зрабіць гэта; яны не эксперты дамена.»
Шамус Макгілікадзі, віцэ-прэзідэнт па даследаваннях EMA
04. Уваход мае значэнне
Максімальны выхад пачынаецца з аптымальнага ўводу даных
Калі справа даходзіць да таго, каб атрымаць поўную каштоўнасць ад штучнага інтэлекту і машыннага навучання (ML) у сетках, аб'ём, ахоп, якасць, час і апрацоўка, а таксама рэсурсы для аналізу і прымянення дадзеных маюць вырашальнае значэнне. У рэшце рэшт, эфектыўныя дзеянні з падтрымкай штучнага інтэлекту залежаць ад поўнага разумення бягучай сітуацыі.
Дакладнае веданне таго, што адбываецца, дзе гэта адбываецца і чаму гэта адбываецца, мае вырашальнае значэнне для своечасовага і належнага рэагавання. А якасныя даныя - краевугольны камень усяго.
Падобна таму, як працэс стварэння выключнага віна залежыць ад розных фактараў, стварэнне якасных даных для штучнага інтэлекту ў сетцы таксама залежыць ад розных фактараў. Падобна таму, як віно патрабуе правільнага вінаграду, глебы і часу вытрымкі, сеткавы вопыт, працавітасць і цярпенне важныя для стварэння разнастайных набораў даных з добра пазначанай і старанна адабранай інфармацыяй.
Любы можа збіраць зыходныя даныя аб стане сеткі і перадаваць іх у механізм штучнага інтэлекту. Тым не менш, стварэнне сапраўды эфектнага штучнага інтэлекту, здольнага забяспечыць выключны карыстацкі досвед і звесці да мінімуму ілжывыя спрацоўванні, уключае шмат меркаванняў. Для дасягнення гэтых мэтаў пастаўшчыкі павінны ўлічваць усё: ад арганізацыйнай структуры да распрацоўкі апаратнага/праграмнага забеспячэння, спектру дадзеных і набораў інструментаў. Больш за тое, жыццёва важна прымяняць адпрацаваныя алгарытмы навукі аб дадзеных, якія пастаянна вывучаюцца, да добра падабраных набораў даных.
Акрамя таго, максімізацыя вываду штучнага інтэлекту ў сетках залежыць ад колькасці і аб'ёму ўваходных дадзеных. І гэта менавіта тое, дзе большасць сеткавых рашэнняў AI абмежаваныя. У цяперашні час некаторыя ІТ-сеткавыя рашэнні могуць збіраць даныя з лакальнай сеткі, некаторыя — з глабальнай сеткі. Але нешматлікія рашэнні могуць эфектыўна аб'ядноўваць і выкарыстоўваць дадзеныя з лакальнай і глабальнай сетак (і не толькі) — тое, што мы называем «поўны стэк». Гэта падкрэслівае крытычную неабходнасць прадбачання пастаўшчыкоў для забеспячэння інтэграцыі і ўзаемадзеяння.
Роля ўводу супраць вываду для паляпшэння сетак штучнага інтэлекту
| Добрая LAN або WAN | Лепш LAN і WAN | Максімальная лакальная сетка, WAN, бяспека, месцазнаходжанне і многае іншае з магчымасцямі штучнага інтэлекту |
| Забяспечвае фрагментаваны view сеткавай прадукцыйнасці і бяспекі | Пачынае прапаноўваць больш цэласны view сеткавых аперацый, што дазваляе сістэмам штучнага інтэлекту прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні | Забяспечвае поўны набор даных і забяспечвае панарамны выгляд view што дазваляе сістэмам штучнага інтэлекту цалкам рэалізаваць свой патэнцыял |
| Здымак пераваг: абмежаваны аб'ём абмяжоўвае патэнцыйныя перавагі, забяспечваючы асноўныя паляпшэнні эфектыўнасці і выяўлення пагроз | Здымак пераваг: падтрымлівае ўмераныя паляпшэнні ў кіраванні сеткай, скарачаючы час прастою і выяўляючы больш складаныя праблемы | Здымак пераваг: • Дае магчымасць штучнаму інтэлекту актыўна аптымізаваць прадукцыйнасць сеткі • Павышае бяспеку з дапамогай прагнознага аналізу пагроз • Забяспечвае персаналізаваны карыстацкі досвед |
Выходзячы за рамкі традыцыйных сеткавых мадэляў штучнага інтэлекту, якія толькі зараджаюцца, у большасці пастаўшчыкоў, падыход Juniper да поўнага стэка AI-Native уяўляе сабой наступны рубеж у сеткавых інавацыях.
05. Паляпшэнне выхадаў
Як AI-Native поўны стэк прасоўвае падыход да сеткі
Да гэтага часу мы высветлілі, чаму якасныя даныя з'яўляюцца крыніцай жыцця для штучнага інтэлекту і чаму максімальная прадукцыйнасць у сетцы бярэ якасныя даныя з усёй сеткі. Наступнае вялікае пытанне: які найлепшы спосаб атрымаць і выкарыстоўваць якасныя даныя на ўсіх узроўнях для паляпшэння сеткавых вынікаў?
Найлепшая стратэгія выкарыстоўвае ўніфікаваны падыход з дапамогай вядучых у галіны апаратных і праграмных стэкаў — поўнага стэка — для аптымізацыі прадукцыйнасці, аптымізацыі аперацый і паляпшэння карыстальніцкага досведу і бяспекі. Ён падмацоўваецца воблакам мікрасэрвісаў і на 100% адкрытай архітэктурай API для распаўсюджвання на іншыя вядучыя рашэнні ў розных даменах, такія як 5G, ITSM, камунікацыйныя платформы, кібербяспека і мабільнасць.
Juniper трансфармуе збор традыцыйных сеткавых даных, разглядаючы сеткавыя прылады як датчыкі, захопліваючы ўсебаковыя даныя з лакальнай і глабальнай сетак, а таксама інтэгруючы бяспеку і ўваходныя дадзеныя на аснове месцазнаходжання. Напрыкладample, ключавыя элементы нашага падыходу ўключаюць (гл. старонку 12 для больш шырокай карціны):
- Палепшаная скразная тэлеметрыя: вымярэнне 150+ станаў карыстальнікаў бесправадной сеткі ў рэжыме рэальнага часу з дапамогай струменевай перадачы тэлеметрыі з маршрутызатараў, камутатараў і брандмаўэраў, пашыранай Mist AI™ для прагназуючай аналітыкі
- Воблачная архітэктура мікрасэрвісаў: падтрымка апрацоўкі даных штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу і забеспячэнне больш маштабаванай, устойлівай і эфектыўнай працы сістэм кіравання сеткай
- Агульны механізм штучнага інтэлекту: аб'яднанне працэсаў аналізу сеткавых даных і прыняцця рашэнняў у рамках адзінай інтэлектуальнай структуры на аснове штучнага інтэлекту Mist, якая палягчае рацыяналізаваныя аперацыі, прагназуючае рашэнне праблем і адаптыўнае навучанне ва ўсёй сеткавай экасістэме.
Дзякуючы бесперапыннаму вывучэнню карыстальніцкага досведу на аснове падрабязных тэлеметрычных даных, Juniper уключае даныя прыкладанняў разам з данымі сеткі. Гэта дазваляе сістэме штучнага інтэлекту даведацца пра прыкладанні, якія выкарыстоўваюцца, і прагназаваць патэнцыйнае ўздзеянне на карыстальніцкае карыстанне праграмамі на аснове неспрыяльных сеткавых умоў.
Акрамя таго, наш піянерскі памочнік віртуальнай сеткі Marvis™ на базе штучнага інтэлекту спрашчае кіраванне і ліквідацыю непаладак. Marvis мае гутарковы інтэрфейс для аптымізаванага вырашэння праблем і аўтаматызаваную сістэму дзеянняў, што спрыяе бесперапыннаму паляпшэнню сеткі. У Marvis таксама ёсць Marvis Minis, першы ў індустрыі лічбавы двайнік. Minis актыўна выяўляе праблемы з падключэннем да таго, як яны ўзнікнуць, дадаткова абараняючы карыстальнікаў ад расчаравання ў сетцы.
У вялікіх вampнас і размеркаваных галіновых асяроддзяў, гэта спалучэнне магчымасцей змяняе гульню. Ён эфектыўна здымае праблемы з разгортваннем, ліквідацыяй непаладак і абслугоўваннем, якія павялічваюць выдаткі, напружваюць ІТ-каманды да канца, пагаршаюць карыстацкі досвед і душаць маштабаванасць і манеўранасць. Разам яны складаюць сапраўдную трансфармацыю падыходу да карпаратыўных сетак, якая з часам будзе толькі ўдасканальвацца.
Бачачы больш шырокую карціну
Аснова сучаснай сеткі з поўным стэкам мае вырашальнае значэнне для яе дынамічнай прыроды і забеспячэння бесперашкоднай інтэграцыі ў новыя сеткавыя дамены — і не толькі. Павелічэнне адаптыўнасці стане прадвеснікам новай эры ў ІТ-сетках, што парушыць традыцыйныя мадэлі TCO для вядомых тэхналогій і зменіць сеткавы вопыт як для аператараў, так і для карыстальнікаў. Вось некалькі выбраных прыкладаўampмагчымасці, якія ілюструюць, як Juniper пераасэнсоўвае аперацыі поўнага стэка:
ФІГУРА 1
Падтрымка штучнага інтэлекту з цягам часу паляпшаецца: працэнт кліентаў у ІТ-сетцы, якія былі актыўна вырашаны з дапамогай штучнага інтэлекту на працягу некалькіх гадоў.
Інтэграваныя службы вызначэння месцазнаходжання
Бесправадныя кропкі доступу (AP), якія выкарыстоўваюць 16-элементную антэнную рашотку Bluetooth® для аўтаматызаванага размяшчэння/арыентацыі AP і дакладнай бачнасці актываў, і vBLE для дакладных і маштабаваных службаў вызначэння месцазнаходжання, якія могуць павялічыць узаемадзеянне карыстальнікаў і палепшыць працоўныя працэсы ў розных галінах
Высокапрадукцыйная SD-WAN
Сесійная SD-WAN без тунэляў з выкарыстаннем Session Smart Networking для паляпшэння выкарыстання паласы прапускання і імгненнага пераключэння пасля адмовы на аснове ўмоў сеткі ў рэжыме рэальнага часу
Бяспечны AI-Native Edge
Бяспека, WAN, LAN і NAC (кантроль доступу да сеткі) у адзіным аперацыйным партале, які прапануе лепшае пакрыццё ад пагроз на хуткасці праваднога злучэння і важны крок наперад для AI-Native uZTNA і
Архітэктуры на аснове SASE
Беспраблемная інтэграцыя цэнтра апрацоўкі дадзеных
Першы ў галіны Virtual Network Assistant (VNA) забяспечвае скразную бачнасць і гарантыю ва ўсіх даменах прадпрыемства, ад вampнас і філіял да цэнтра апрацоўкі дадзеных
Пашыранае забеспячэнне маршрутызацыі
Аўтаматызацыя і разуменне AI-Native для традыцыйных тапалогій краявой маршрутызацыі
Перадавое абсталяванне Wi-Fi 6E і Wi-Fi 7
AP распрацаваны, каб спрасціць сеткавыя аперацыі пры максімізацыі маштабу і манеўранасці. Магутныя камутатары для Wi-Fi 7 з актыўным цэнтралізаваным кіраваннем харчаваннем і дадзенымі для будаўнічых сістэм
06. Па-за тэхналогіямі
Па-за тэхналогіяй: важнасць арганізацыйнай структуры
Дасягненне максімальнай прадукцыйнасці сеткавага падыходу з поўным стэкам не залежыць толькі ад разгорнутай тэхналогіі; гэта таксама істотна залежыць ад арганізацыйнай структуры.
Правільная арганізацыя і ўзгадненне розных узроўняў тэхналогій і ў саміх камандах маюць вырашальнае значэнне для поспеху.
У Juniper мы стварылі асяроддзе для сумеснай працы, дзе нашы групы па апрацоўцы даных і службы падтрымкі кліентаў працуюць у тандэме. Фізічна і аператыўна ўзгодненыя, абедзве каманды выкарыстоўваюць наш пашыраны інструмент AIOps, каб падтрымліваць сінхранізацыю з праблемамі кліентаў і зваротнай сувяззю ў рэжыме рэальнага часу.
Такое цеснае супрацоўніцтва гарантуе, што нашы эксперты па навуцы даных і спецыялісты ў даменных галінах пастаянна адпавядаюць змяняючымся патрэбам кліентаў і вызначаюць прыярытэты рашэнняў, пастаянна прасоўваючы прагрэс.
З цягам часу выйгрышам з'яўляецца ўсё больш дэталёвая падтрымка, напрыклад, інтэграцыя пунктаў даных з такіх рашэнняў, як Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint і Zebra, для актыўнага прагназавання будучай прадукцыйнасці для актыўнага пошуку і ліквідацыі непаладак у канкрэтнай функцыі. І прагрэс будзе толькі працягвацца.
AIO ад Juniper паскарае разгортванне, спрашчае працу і зніжае TCO.
Даведайцеся як.
07. Поўны стэк ЗАРАЗ
Камбінаваныя рашэнні Juniper абапіраюцца на камбінацыю тэлеметрыі, аўтаматызацыі працоўных працэсаў, DevOps і ML для стварэння больш адаптыўнай і прадказальнай сеткі. Наш цэласны падыход да штучнага інтэлекту ў сетках прывёў да мноства першых у галіны, у тым ліку:
- Надзейная сувязь для студэнтаў, пакупнікоў, пацыентаў і супрацоўнікаў
- Спрытна пашырайце і абнаўляйце Wi-Fi
- Ідэнтыфікуйце і абараняйце мабільныя прылады і прылады з дапамогай NAC
Правадной доступ
Надзейныя і бяспечныя злучэнні для бізнесу
- Надзейнае падключэнне для IoT, кропак доступу і правадных прылад
- Падключайце і абараняйце IoT і карыстальнікаў з дапамогай мікрасегментацыі
- Ідэнтыфікуйце і абараняйце прылады з дапамогай NAC
Службы вызначэння месцазнаходжання ў памяшканнях
Забяспечце персаналізаваны карыстацкі досвед на аснове разумення
- Узаемадзейнічайце са студэнтамі, пакупнікамі, пацыентамі і супрацоўнікамі
- Унутраны GPS і месцазнаходжанне актываў
- Аналітыка на аснове месцазнаходжання
Бяспечны доступ да аддзялення
Бяспечнае, надзейнае і бясшвоўнае злучэнне для глабальных філіялаў
- Бяспечны SD-WAN/SASE
- Размеркаванае прадпрыемства
- Аптымізацыя WAN для хмарных праграм
07. Поўны стэк ЗАРАЗ
Камбінаваныя рашэнні Juniper абапіраюцца на камбінацыю тэлеметрыі, аўтаматызацыі працоўных працэсаў, DevOps і ML для стварэння больш адаптыўнай і прадказальнай сеткі. Наш цэласны падыход да штучнага інтэлекту ў сетках прывёў да мноства першых у галіны, у тым ліку:
- Актыўныя карэкціроўкі ВЧ з дапамогай штучнага інтэлекту для аптымальнай бесправадной сувязі ў розных асяроддзях
- Дынамічны захоп пакетаў у LAN і WAN, забяспечваючы беспрэцэдэнтную аўтаматызацыю, бачнасць і рашэнне праблем
- Аўтаматызаваны аналіз асноўных прычын для хуткай дыягностыкі і ліквідацыі праблем з сеткай, зніжэння MTTR і ліквідацыі большасці заявак аб праблемах
- AI-Native Digital Experience Twin для прэвентыўнага выяўлення і ліквідацыі патэнцыйных праблем правадной, бесправадной і WAN-сеткі, перш чым яны паўплываюць на карыстальнікаў
У адпаведнасці са сваёй назвай, наш AI-Native Full Stack таксама выходзіць за межы campнас і філіял і далей у размеркаванае прадпрыемства. Напрыкладampль:
- VNA з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, які рэвалюцыянізуе працу цэнтра апрацоўкі дадзеных з дапамогай актыўнага разумення і спрошчаных запытаў да базы ведаў праз інтуітыўна зразумелы гутарковы інтэрфейс у спалучэнні з сеткавай сістэмай на аснове намераў (IBN), павялічваючы час бесперабойнай працы і паскараючы рашэнні
- Juniper Mist Routing Assurance выкарыстоўвае AIO для пашыраных аперацый WAN, забяспечваючы бачнасць маршрутызацыі і праактыўную інфармацыю, спрашчаючы пошук непаладак, зніжаючы MTTR/MTTI і аўтаматызуючы аналіз асноўных прычын на мяжы прадпрыемства
- AI-Native Security забяспечвае бачнасць і правапрымяненне праз правільную бяспечную інфраструктуру з лепшай у сваім класе абаронай ад пагроз на камутатарах, маршрутызатарах і кропках доступу Juniper праз campнас, філіялы, цэнтр апрацоўкі дадзеных і воблачныя асяроддзя, павышаючы прадукцыйнасць сетак і аперацый па бяспецы
Поўны стэк ТАДЫ?
Жорсткі:
Marchitecture абяцае высокую прадукцыйнасць, але не дацягвае; камбінаваныя рашэнні
Грувасткае кіраванне:
Патрабуецца некалькі інтэрфейсаў кіравання, часта са складаным CLI
Абмежаваныя інтэграцыі:
Не хапае бясшвоўнай інтэграцыі ў сеткавыя асяроддзя і рашэнні
Рэактыўны:
Патрабуецца ручное рэагаванне на праблемы пасля іх узнікнення
Поўны стэк ЗАРАЗ
Дынамічны:
Створаны для задавальнення патрабаванняў прадпрыемства сёння і заўтра
Уласнае кіраванне AI:
Уніфікаванае кіраванне, пабудаванае з інтэграваным штучным інтэлектам з нуля
Комплексная інтэграцыя:
Уніфікаваная платформа з найноўшай сеткай LAN, WAN, цэнтрам апрацоўкі дадзеных, службамі вызначэння месцазнаходжання, бяспекай і адкрытай архітэктурай API для бесперабойнай інтэграцыі з ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra і інш.
Актыўны:
Здольны выяўляць праблемы і ліквідаваць іх да таго, як яны паўплываюць на карыстальнікаў
Карысць здымкаў
Падыход поўнага стэка AI-Native забяспечвае беспрэцэдэнтную эфектыўнасць комплексу campнас і галіновых асяроддзях. Вось толькі некалькі былых у рэальным свецеampлес.
«Карыстальніцкі досвед сеткі, які прапануе Juniper, значна перавышае ўсё астатняе на рынку. Прастата працы і магчымасці самааднаўлення Juniper, а таксама паказчыкі карыстацкага досведу, якія ён забяспечвае, надзвычайныя».
Ніл Холдэн, ІТ-дырэктар, Halfords
У 8 разоў хутчэйшае абнаўленне сеткі
Універсітэт Джорджа Вашынгтона паляпшае вопыт
Сучасная правадная і бесправадная сетка з воблачным кіраваннем спрашчае кіраванне сеткай і ліквідацыю непаладак, забяспечваючы нязменна лепшы вопыт для ІТ і карыстальнікаў.
Эканомія больш за 500 тысяч долараў ЗША ў год
Лонданскі раён Brent павялічвае прадукцыйнасць персаналу
Сетка AI-Native дае ІТ-аддзелу дакладную бачнасць праблем разам з рэкамендаванымі выпраўленнямі, упарадкоўваючы бягучыя праблемы кіравання.
Зніжэнне на 90% больш колькасці заявак аб праблемах з сеткай
Halfords робіць стаўку на AIOps для трансфармацыі рознічнага гандлю
Перайшоўшы да воблачнага падыходу з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, Halfords спрасціў задачы кіравання, у той жа час забяспечыўшы рашэнні для рознічных пакупак наступнага пакалення.
Поўнае кіраўніцтва па сетцы стэка
Улічваючы велізарны аб'ём разгортвання і эвалюцыю сеткавых тэхналогій да нядаўняга часу, складанасць доўгі час дамінавала ўampнас і філіяльнай сеткі. Увядзенне AI-Native Networking змяняе ўсё.
Нягледзячы на тое, што сетка заўсёды расце або змяняецца ў campУ нас і ў філіялах, падыход AI-Native Full Stack дае беспрэцэдэнтную магчымасць пазбавіцца ад непатрэбнай складанасці, напрыклад, кантролераў і фрагментаваных платформаў кіравання, і прыстасавацца да лепшых у сваім родзе рашэнняў у ІТ-ландшафце. Ён таксама можа забяспечыць «самы правільны» ўзровень магчымасцей штучнага інтэлекту, неабходных для дасягнення максімальнай прадукцыйнасці, падтрымліваючы выключны вопыт карыстальнікаў і ІТ пры самых нізкіх TCO і OpEx.
І, як добрае віно, з часам яно стане толькі лепш.
01. Вызначце магчымасць PoC
Вызначыць магчымасць у вampнас і філіяла для ўдзелу ў PoC (напрыклад, новы сайт або абнаўленне прылады).
02. Пачніце з выпрабавання з нізкім узроўнем рызыкі
Паспрабуйце штучны інтэлект з намі для разгортвання з жывым працоўным трафікам і паглядзіце, наколькі нашы рашэнні адпавядаюць вашай арганізацыі. Пачніце з любога месца ў поўным стэку з любой камбінацыі рашэнняў Wi-Fi, камутацыі і/або SD-WAN.
03. Адчуйце розніцу
Паглядзіце, як уласны падыход AI забяспечвае большую прастату, прадукцыйнасць і надзейнасць.
04. Пашырце сваё разгортванне
Пашырце свой ахоп, уключыўшы дадатковыя вобласці, такія як campнас, размяшчэнне філіялаў, NAC, цэнтры апрацоўкі дадзеных, брандмаўэры і Enterprise Edge.
Наступныя крокі
Даследуйце поўны стэк Juniper
Паглыбіцеся ў магчымасці поўнага стэка і рашэнні для campнас і філіял.
Даследуйце нашы рашэнні →
AI на нас →
Глядзіце Mist AI у дзеянні
Паглядзіце, як сучаснае воблака мікрасэрвісаў у Juniper Mist AI забяспечвае сапраўдную бачнасць, аўтаматызацыю і ўпэўненасць.
Глядзіце нашу дэманстрацыю па запыце →
Чаму Ядловец
Juniper Networks лічыць, што сувязь - гэта не тое ж самае, што адчуванне выдатнай сувязі. Сеткавая платформа Juniper AI-Native створана з нуля, каб выкарыстоўваць штучны інтэлект для забеспячэння выключнага, вельмі бяспечнага і ўстойлівага карыстальніцкага досведу ад краю да цэнтра апрацоўкі дадзеных і воблака. Вы можаце знайсці дадатковую інфармацыю на juniper.net або звязацца з Juniper на
X (раней Twitter), LinkedIn і Facebook.
Дадатковая інфармацыя
Каб даведацца больш пра рашэнне Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack, звярніцеся да свайго прадстаўніка або партнёра Juniper або наведайце наш webсайт па адрасе: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html
Заўвагі і даведкі
01. Мегатрэнды сеткавага кіравання 2024:
Прабелы ў навыках, гібрыдныя і шматвоблачныя, SASE і аперацыі, якія кіруюцца штучным інтэлектам. EMA па запыце webінар
02. Там жа.
03. Там жа.
04. Падкаст NetOps Expert, эпізод 9: «AI/ML і NetOps — размова з EMA ад NetOps Expert», ліпень 2024 г.
© Аўтарскія правы Juniper Networks Inc. 2024.
Усе правы абароненыя.
Кампанія Juniper Networks Inc.
1133 Інавацыйны шлях
Санівейл, Каліфорнія 94089
7400201-001-EN Кастрычнік 2024 г
Juniper Networks Inc., лагатып Juniper Networks, ядловец.
net, Marvis і Mist AI з'яўляюцца зарэгістраванымі гандлёвымі маркамі Juniper Networks Incorporated, зарэгістраванымі ў ЗША і многіх рэгіёнах свету. Іншыя назвы прадуктаў ці паслуг могуць быць гандлёвымі маркамі Juniper Networks або іншых кампаній. Гэты дакумент актуальны на момант пачатковай публікацыі і можа быць зменены Juniper Networks у любы час. Не ўсе прапановы даступныя ў кожнай краіне, дзе працуе Juniper Networks.
Тэхнічныя характарыстыкі
- Назва прадукту: Full Stack Networking Solution
- Вытворца: Ядловец
- Характарыстыкі: Партфель рашэнняў для поўнага стэка AI-Native і воблака
- Перавагі: высокадынамічныя і маштабуемыя сеткі, магчымасці штучнага інтэлекту і аўтаматызацыі, спрошчанае кіраванне, паляпшэнне карыстальніцкага досведу
Часта задаюць пытанні (FAQ)
Якія асноўныя перавагі сеткавага рашэння Full Stack?
Рашэнне прапануе высокадынамічныя і маштабуемыя сеткі, магчымасці штучнага інтэлекту і аўтаматызацыі, спрошчанае кіраванне, паляпшэнне карыстальніцкага досведу і зніжэнне выдаткаў.
Наколькі важны ўвод даных для максімальнай прадукцыйнасці рашэнняў штучнага інтэлекту?
Увод даных адыгрывае вырашальную ролю ў забеспячэнні эфектыўнасці рашэнняў штучнага інтэлекту ў ІТ-сетках. Якасныя ўваходныя дадзеныя прыводзяць да лепшых вынікаў.
Дакументы / Рэсурсы
 |
Juniper Full Stack Input, Maximum Output [pdfКіраўніцтва карыстальніка Поўны ўваход у стэк, максімальны выхад, уваход у стэк, максімальны выхад, уваход, максімальны выхад, максімальны выхад, выхад |
