Juniper Full Stack Input, Maximum nga Output

GIYA SA USER

Full Stack Input, Maximum Output:

Unsaon Paghimo sa Labing Maayo nga AI sa Networking

Ang paggamit sa gahum sa usa ka labing maayo nga lahi nga bug-os nga stack sa network aron maghatag talagsaon nga mga kasinatian

 

Paghunahuna pag-usab campkami ug branch networking para sa AI era

Ang mga CEO sa tibuuk kalibutan nag-isyu sa mga direktiba sa korporasyon aron i-deploy ang artificial intelligence (AI) sa tibuuk nga negosyo. Tumong nila nga mabag-o ang mga operasyon ug mag-tap sa mga tinago nga kita. Ug ang mga tigbaligya sa tanan nga mga sektor, lakip ang IT networking, naghinamhinam nga pahimuslan ang higayon.

Para sa mga lider sa networking nga nagdumala sa komplikado ug mahal campkanamo ug sa mga palibot sa sanga, mitumaw ang mahinungdanong mga pangutana:

• Pila ka advantagMakahatag ba gyud ang AI?
• Unsa ang angay nga pagtugot sa risgo?
• Unsa ang labing maayo nga paagi sa unahan aron ma-optimize ang mga output?

Uban sa daghang mga kapilian nga magamit alang sa pag-deploy, ang mga katinuud nga gipresentar sa panan-aw sa vendor, mga kapabilidad, ug kahanas labi ka hinungdanon kaysa kaniadto. Ug ang mga tigbaligya nga nagsunod sa AI lagmit nga nabahin sa pipila ka halapad nga mga kategorya, lakip ang:

• Siloed, niche vendors nga adunay lain-laing mga kapabilidad sa AI nga dili makadala sa bug-os nga stack campkami ug integrasyon sa sanga
• Ang mga vendor nga adunay lainlaing bolt-on AI nga mga solusyon nga nagmugna sa ilusyon sa tibuuk nga pagkaayo sa operasyon
• Ang mga vendor nga adunay napamatud-an nga full stack nga mga arkitektura nga gidisenyo gikan sa una hangtod sa paggamit sa tibuuk nga potensyal sa AI

Pagkat-on og dugang mahitungod sa AI-Native ug cloud-native full stack solution portfolio sa Juniper.
Pagkat-on pa →

Ang ulahi nagrepresentar sa usa ka hinungdanon nga ebolusyon sa networking:

Ang hugot nga panagsama tali sa labing maayo nga lahi nga mga sangkap sa networking ug ang mga bag-ong AI-Native nga mga bahin nagdala ngadto sa mas maayo nga mga kasinatian sa operator ug user-pag-usab sa kahulugan sa termino nga "bug-os nga stack" sa modernong networking landscape.

Nagtuo si Juniper nga ang nanguna karon nga full stack nga mga network kinahanglan nga labi ka dinamiko ug scalable sa pagsuporta sa nagbag-o nga mga panginahanglanon sa negosyo. Ug kinahanglan nilang ilakip ang AI ug mga kapabilidad sa automation nga nagpayano sa pagdumala ug pag-us-os sa mga gasto samtang gipauswag ug gisiguro ang mga kasinatian sa tiggamit gikan sa pagsugod hangtod sa katapusan.

Kini nga ebook naglangkob sa nag-uswag nga istorya. Gisusi niini ang papel sa datos sa AI networking ug ang bili sa interlocking enterprise-class, full-stack solutions. Gisusi usab niini ang kamahinungdanon sa kalidad nga mga input sa datos aron masiguro ang labing kadaghan nga output sa usa ka solusyon sa AI sa networking sa IT.

Magsugod ta

max·i·mum output·put [noun]

Ang pagkab-ot sa pinakataas nga performance ug efficiency sa mga operasyon sa network, nga gihulagway pinaagi sa paghatud sa talagsaon ug luwas nga mga kasinatian sa user sa tibuok LAN ug WAN networks. Naglakip kini sa pagbag-o nga sukod ug kaabtik, mas maayo nga mga pakiglambigit, gipasimple nga operasyon, ug pagkab-ot sa labing ubos nga TCO ug OpEx

Key takaways

Pinaagi sa mga kapabilidad sama sa predictive analytics ug maintenance, automation, ug intelihenteng network monitoring, ang AI mitumaw isip transformative force sa networking. Sa campkanato ug sa gipang-apod-apod nga mga palibot sa sanga, ang husto nga "bug-os nga stack" nga pamaagi makapakunhod pa sa pagkakomplikado ug gasto.

1. Ang tinuod nga full stack labaw pa sa "marchitecture"
Ang usa ka modernong estratehiya naggamit sa usa ka hiniusa nga hardware ug software nga pamaagi (lakip ang para sa AI), nga gipaluyohan sa usa ka 100% nga bukas nga arkitektura sa API aron mapadali ang mga operasyon ug mapaayo ang mga kasinatian.

2. Ang AI sa networking kay high-impact, low risk
Ang AI sa networking nagbarug alang sa abilidad niini nga maghatag paspas, makanunayon, ug hinungdanon nga mga epekto sa mga tiggamit ug IT.

3. Best-of-breed, full stack input mopadako sa output
Ang pagkolekta ug paggamit sa mga input gikan sa LAN, WAN, seguridad, ug uban pa alang sa AI naghatag ug wala pa mahitabo nga mga oportunidad

4. Ang panglantaw ug pagkahamtong hinungdanon
Importante nga gamiton ang hamtong ug padayon nga pagkat-on sa mga algorithm sa siyensya sa datos ngadto sa maayong pagka-curate nga mga set sa datos.

5. Ang organisasyon nagpahibalo sa nagpadayon nga orkestra
Labaw sa mga layer sa teknolohiya, ang husto nga organisasyon ug orkestra sa sulod sa mga tim sa vendor hinungdanon.

6. Ang AI-Native full stack milabaw sa performance
Ang Juniper nagtanyag sa industriya sa bugtong AI-Native ug cloudnative full stack nga solusyon nga makapausab sa mga posibilidad sa networking.

Ang pinakadako nga babag sa kalampusan sa NetOps naglakip sa usa ka shortage sa hanas nga mga personahe, daghan kaayo nga mga himan sa pagdumala, dili maayo nga kalidad sa datos sa network, ug kakulang sa cross-domain visibility, sumala sa usa ka pagtuon sa EMA

Dul-an sa 25% sa mga grupo sa operasyon sa network naggamit gihapon tali sa 11-25 nga mga himan alang sa pag-monitor, pagdumala, ug pag-troubleshoot

30% sa mga problema sa network tungod sa manual errors

Ang dili malalis nga saad sa AI sa networking

Karon campkami ug mga network sa sanga nagsilbing circulatory ug nervous system sa usa ka negosyo.
Gipasa nila ang hinungdanon nga pag-agos sa datos ug gipalihok ang paspas, intelihente nga mga tubag.
Ang matag koneksyon sa network nagpulso nga adunay potensyal nga magdala sa pagka-produktibo ug kabag-ohan.
Bisan pa sa pagpadayon niini nga interconnected web wala nay mas mahagiton.

Ang mga IT team nag-atubang sa paspas nga pag-uswag sa mga panginahanglanon sa negosyo. Giatubang nila ang kalisud sa pagpanalipod sa kanunay nga nagkalapad nga pag-atake nga mga ibabaw gikan sa sopistikado nga mga hulga. Ug kinahanglan silang makig-away sa usa ka pag-atake sa bag-ong mga aparato, mga tipo sa koneksyon, ug usa ka pagdaghan sa mga aplikasyon nga nagmaneho sa mga panginahanglanon sa bandwidth.

Ang pagbalanse sa panginahanglan sa pagsukod batok sa kahinguhaan ug mga pagpugong sa badyet ug ang kanihit sa mga espesyal nga kahanas nagpadugang lamang sa pagkakomplikado.

Niini nga talan-awon, ang AI mitumaw isip usa ka tinuod nga transformative force sa networking. Sa tinuud, ang labing abante nga mga solusyon sa network sa AI nagkunhod na ug, sa pipila ka mga kaso, bisan ang pagwagtang sa daghang mga punto sa kasakit sa tinuod nga kalibutan. Examples naglakip sa:

• Predictive analytics ug maintenance: Ang AI-powered network management tools maka-analisar sa real-time nga datos ug makatagna sa mga posibleng isyu sa dili pa kini mahitabo. Makapahimo kini sa proactive nga pagmentinar ug makapamenos sa downtime. Naglakip kini sa pag-ila sa mga potensyal nga hulga sa seguridad, pag-ila sa mga anomaliya, ug pag-optimize sa performance sa network.
• Automation ug orchestration: Ang AI-enhanced automation makahimo sa mga network sa pag-ayo sa kaugalingon, pag-configure sa kaugalingon, ug pag-optimize sa kaugalingon. Kini tanan nagdala sa pagkunhod sa manual nga interbensyon ug pagdugang sa kinatibuk-ang kahusayan samtang gipataas ang mga kasinatian sa user ug operator. Ang AI-powered orchestration tools mahimo usab nga mag-automate sa mga komplikadong proseso, sama sa network provisioning ug change management.
• Ang intelihente nga pag-monitor sa network ug mga panabut: Ang AI-powered nga mga himan sa pag-monitor naghatag og real-time nga visibility sa pasundayag sa network ug makahatag og aksyon nga mga panabut ug makahimo sa paghimog desisyon nga gipatuyok sa datos.

Ang AI-driven analytics mahimong makaila sa mga uso, makamatikod sa mga pattern, ug makahatag og mga rekomendasyon alang sa pag-optimize, seguridad, ug pagplano sa kapasidad.

Samtang kini nga mga matang sa kapabilidad anaa karon, sila ang eksepsiyon ug dili ang naandan. Kadaghanan sa mga solusyon kulang sa panagsama ug datos nga gikinahanglan aron mabag-o ang adlaw-adlaw nga operasyon.

"Kung gusto nimo nga i-automate ang tier 2/tier 3 kung diin mo-dive ka sa networking stack ug sulayi nga mahibal-an kung diin ang problema sa [network] ug kung giunsa kini pag-ayo-daghang kinatibuk-ang katuyoan, ang domain-agnostic AIOps nga mga platform dili. buhata kana; dili sila eksperto sa domain.”

Shamus McGillicuddy, Bise Presidente sa Panukiduki, EMA

04. Input butang

Ang pinakataas nga output magsugod sa labing maayo nga data input

Kung bahin sa pagkuha sa tibuuk nga kantidad gikan sa AI ug pagkat-on sa makina (ML) sa networking, ang gidaghanon, pagkab-ot, kalidad, oras, ug pagproseso-ug mga kapanguhaan aron ma-analisa ug molihok ang datos-kritikal. Pagkahuman, ang epektibo nga mga aksyon nga gipagana sa AI nagdepende sa usa ka komprehensibo nga pagsabut sa karon nga kahimtang.

Ang pagkahibalo sa tukma kung unsa ang nahitabo, kung diin kini nahitabo, ug kung ngano nga kini nahitabo hinungdanon alang sa pagpahibalo sa tukma sa panahon ug angay nga mga tubag. Ug ang kalidad nga datos mao ang sukaranan sa tanan.

Sama nga ang proseso sa paghimo sa usa ka talagsaon nga bino nagdepende sa lainlaing mga hinungdan, ang henerasyon sa kalidad nga datos alang sa AI sa net nga pagtrabaho mahimo usab. Sama sa kung giunsa ang bino nanginahanglan sa husto nga mga ubas, yuta, ug panahon sa pagkatigulang, ang kahanas sa networking, kakugi, ug pagpailub tanan hinungdanon sa pag-amuma sa lainlaing mga set sa datos nga adunay maayong label ug makuti nga pagka-curate nga kasayuran.

Bisan kinsa mahimong mangolekta baseline data sa kahimsog sa network ug ipakaon kini sa usa ka makina sa AI. Bisan pa, ang pagpauswag sa tinuud nga epekto sa AI nga makahimo sa talagsaon nga kasinatian sa tiggamit ug pagminus sa mga sayup nga positibo naglambigit sa daghang mga konsiderasyon. Aron makab-ot kini nga mga katuyoan, kinahanglan nga tagdon sa mga tigbaligya ang tanan gikan sa istruktura sa organisasyon hangtod sa pag-uswag sa hardware/software, spectrum sa datos, ug mga set sa himan. Dugang pa, hinungdanon ang paggamit sa hamtong ug padayon nga pagkat-on sa mga algorithm sa syensya sa datos sa maayong pagka-curate nga mga set sa datos.
Dugang pa, ang pag-maximize sa output gikan sa AI sa networking nagdepende sa gidaghanon ug gilapdon sa mga data input. Ug kini eksakto kung diin ang kadaghanan sa mga solusyon sa network sa AI limitado. Sa pagkakaron, ang pipila ka mga solusyon sa IT networking makakolekta og datos gikan sa LAN, ang uban gikan sa WAN. Apan pipila ka mga solusyon ang mahimong mag-ipon ug magamit ang datos gikan sa LAN ug WAN (ug sa unahan) nga epektibo-nga gitawag namon nga "bug-os nga stack." Gipasiugda niini ang kritikal nga panginahanglan sa panan-aw sa vendor sa pagsiguro sa panagsama ug interoperability.

Ang papel sa input vs output alang sa pagpaayo sa AI networking

Maayo nga LAN o WAN	Mas maayo nga LAN ug WAN	Maximum nga LAN, WAN, seguridad, lokasyon, ug uban pa nga adunay AI-Native nga kapabilidad
Naghatag usa ka tipik view sa networking performance ug seguridad	Nagsugod sa paghalad sa usa ka mas holistic view sa mga operasyon sa network, nga makapahimo sa mga sistema sa AI sa paghimo og mas nahibal-an nga mga desisyon	Naghatag usa ka komprehensibo nga set sa datos ug naghatag usa ka panoramic view nga makapahimo sa mga sistema sa AI nga makab-ot ang ilang hingpit nga potensyal
Mga snapshot sa mga benepisyo: Ang limitado nga sakup nagpugong sa mga potensyal nga benepisyo, naghatag mga sukaranan nga pagpaayo sa kahusayan ug pagtuki sa hulga	Mga snapshot sa mga benepisyo: Nagsuporta sa kasarangan nga pag-uswag sa pagdumala sa network, pagkunhod sa downtime ug pag-ila sa mas komplikado nga isyu	snapshot sa mga benepisyo: • Naghatag gahum sa AI aron aktibo nga ma-optimize ang performance sa network • Pagpalambo sa seguridad uban sa predictive hulga analysis • Naghatag personal nga kasinatian sa user

Ang paglihok lapas sa tradisyonal ug bag-ong mga modelo sa AI networking sa kadaghanan sa mga vendor, ang AI-Native full stack nga pamaagi sa Juniper nagrepresentar sa sunod nga utlanan sa kabag-ohan sa network.

05. Pagpauswag sa mga output

Giunsa ang usa ka AI-Native full stack nga pamaagi nagpauswag sa networking

Sa pagkakaron, naestablisar na namo kung nganong ang kalidad nga datos mao ang kinabuhi sa AI ug nganong ang pinakataas nga output sa networking nagkinahanglan og kalidad nga datos gikan sa tibuok network. Ang sunod nga dako nga pangutana mao ang: Unsa ang labing kaayo nga paagi aron makuha ug magamit ang kalidad nga datos sa matag lebel aron mapauswag ang mga output sa network?

Ang labing maayo nga estratehiya naggamit sa usa ka hiniusa nga pamaagi pinaagi sa nanguna sa industriya nga hardware ug software stack-ang tibuuk nga stack-pag-optimize sa pasundayag, pagpahapsay sa mga operasyon, ug pagpaayo sa mga kasinatian ug seguridad sa tiggamit. Gipaluyohan kini sa usa ka microservices cloud ug 100% nga bukas nga arkitektura sa API aron ipaabot sa uban pang mga nag-unang solusyon sa mga domain, sama sa 5G, ITSM, mga platform sa komunikasyon, cybersecurity, ug paglihok.

Gibag-o ni Juniper ang tradisyonal nga pagkolekta sa data sa networking pinaagi sa pagtratar sa mga aparato sa networking ingon mga sensor, pagkuha sa komprehensibo nga range data gikan sa tibuuk nga LAN ug WAN, ingon man ang paghiusa sa seguridad ug mga input nga nakabase sa lokasyon. Kay exampAng importante nga mga elemento sa atong pamaagi naglakip (tan-awa ang pahina 12 alang sa mas dako nga hulagway):

• Gipalambo nga end-to-end telemetry: Pagsukod sa 150+ real-time nga wireless user states pinaagi sa streaming telemetry gikan sa mga routers, switch, ug firewalls, gipalambo sa Mist AI ™ alang sa predictive analytics
• Cloud-native, microservices architecture: Pagsuporta sa real-time nga pagproseso sa AI data ug pagpagana sa mas scalable, resilient, ug episyente nga operasyon sa network management systems
• Komon nga makina sa AI: Paghiusa sa pag-analisa sa datos sa network ug mga proseso sa paghimog desisyon sa ilawom sa usa, intelihente nga balangkas nga gipadagan sa Mist AI nga nagpadali sa mga streamlined nga operasyon, predictive nga pagsulbad sa problema, ug adaptive nga pagkat-on sa tibuuk nga ekosistema sa network

Pinaagi sa padayon nga pagkat-on sa kasinatian sa gumagamit base sa detalyado nga data sa telemetry, gilakip sa Juniper ang datos sa aplikasyon kauban ang data sa network. Gitugotan niini ang sistema sa AI nga mahibal-an ang bahin sa mga aplikasyon nga gigamit ug matagna ang mga potensyal nga epekto sa kasinatian sa aplikasyon sa usa ka tiggamit base sa dili maayo nga kahimtang sa network.

Dugang pa, ang among nagpayunir nga AI-Native Virtual Network Assistant, si Marvis™, nagpasimple sa pagdumala ug pag-troubleshoot. Gipakita ni Marvis ang usa ka interface sa panag-istoryahanay alang sa streamlined nga pagsulbad sa problema ug usa ka automated action framework, nga nagmaneho sa padayon nga pag-uswag sa network. Gipakita usab ni Marvis ang Marvis Minis, ang una nga kambal nga kasinatian sa digital sa industriya. Aktibo nga giila sa Minis ang mga isyu sa koneksyon sa wala pa kini mahitabo, dugang nga pagpanalipod sa mga tiggamit gikan sa makapahigawad nga mga kasinatian sa network.

Sa dako nga campkanamo ug giapod-apod nga mga palibot sa sanga, kini nga kombinasyon sa mga kapabilidad mao ang pagbag-o sa dula. Epektibo nga gitangtang niini ang rollout, pag-troubleshoot, ug mga hagit sa pagmentinar nga nagpataas sa mga gasto, nag-uswag sa mga IT team sa ilang mga limitasyon, nagdaot sa mga kasinatian sa tiggamit, ug nagpugong sa pagkadako ug kaabtik. Mag-uban, naglangkob sila sa usa ka tinuud nga pagbag-o sa pamaagi sa networking sa negosyo nga magpadayon nga molambo sa paglabay sa panahon.

Pagtan-aw sa mas dako nga hulagway

Ang pundasyon sa usa ka moderno nga full-stack nga network hinungdanon sa dinamikong kinaiyahan niini ug makapahimo sa hapsay nga panagsama sa bag-ong mga domain sa networking-ug sa unahan. Ang pag-usbaw sa kapasibo mahimong timaan sa usa ka bag-ong panahon sa IT networking, nga makabalda sa tradisyonal nga mga modelo sa TCO alang sa natukod nga mga teknolohiya ug nagbag-o sa kasinatian sa network alang sa mga operator ug tiggamit. Ania ang pipila ka pinili nga exampmga kapabilidad nga nag-ilustrar kung giunsa pag-usab ni Juniper ang mga operasyon sa tibuuk nga stack:

FIGURE 1
Ang suporta sa AI-Native nagpadayon nga mas maayo sa paglabay sa panahon: ang porsyento sa mga tiket sa network sa kustomer sa IT nga aktibo nga nasulbad sa AI sa daghang mga tuig.

Nahiusa nga mga serbisyo sa lokasyon

Ang mga wireless access point (APs) nga naggamit sa usa ka 16-element nga Bluetooth® antenna array para sa automated AP placement/orientation ug tukma nga asset visibility ug vBLE alang sa tukma ug scalable nga mga serbisyo sa lokasyon nga makadugang sa user engagement ug makapalambo sa workflows sa tibuok industriya.

High-performing SD-WAN
Usa ka tunnel-free, session-based SD-WAN gamit ang Session Smart Networking para sa mas maayo nga bandwidth utilization ug instant failover base sa real-time nga mga kondisyon sa network

Lig-on ang AI-Native Edge
Seguridad, WAN, LAN, ug NAC (Network Access Control) sa usa ka operational portal, nga nagtanyag og labaw nga coverage alang sa mga hulga sa wire-speed, ug usa ka importante nga lakang sa unahan alang sa AI-Native uZTNA ug

Mga arkitektura nga nakabase sa SASE
Seamless data center integration
Ang industriya-unang Virtual Network Assistant (VNA) naghatag og end-to-end nga visibility ug kasiguruhan sa tanang mga domain sa negosyo, gikan sa campkami ug branch sa data center

Advanced nga Routing Assurance
AI-Native automation ug insights para sa tradisyonal nga edge routing topologies

Nanguna nga Wi-Fi 6E ug Wi-Fi 7 hardware
Gidisenyo ang mga AP aron pasimplehon ang mga operasyon sa network samtang gipadako ang sukod ug kaabtik. High-power switch alang sa Wi-Fi 7 nga adunay proactive nga sentralisadong gahum ug pagdumala sa datos alang sa mga sistema sa pagtukod

06. Labaw sa teknolohiya

Labaw sa teknolohiya: ang kamahinungdanon sa istruktura sa organisasyon

Ang pagkab-ot sa pinakataas nga output gikan sa usa ka full stack networking approach dili lang nagdepende sa teknolohiya nga gipakatap; kini usab kamahinungdanon nagdepende sa istruktura sa organisasyon.
Ang husto nga organisasyon ug orkestra sa lainlaing mga layer sa teknolohiya ug sa sulod sa mga team mismo hinungdanon sa kalampusan.
Sa Juniper, nag-engineer kami ug usa ka kolaborasyon nga palibot diin ang among data science teams ug customer support teams nagtinabangay. Pisikal ug operationally aligned, ang duha ka teams naggamit sa among advanced AIOps tool para magpabiling synchronize sa real-time nga mga isyu sa customer ug feedback.

Kini nga suod nga kolaborasyon nagsiguro nga ang among mga eksperto sa syensya sa datos ug mga espesyalista sa domain makanunayon nga nahiuyon sa nagbag-o nga mga panginahanglanon sa kostumer ug pag-prioritize sa mga solusyon, nga padayon nga nagpauswag sa pag-uswag.

Sa paglabay sa panahon, ang kabayaran mas daghan ug mas granular nga suporta, sama sa pag-integrate sa mga punto sa datos gikan sa mga solusyon sama sa Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, ug Zebra aron aktibong makatagna sa umaabot nga performance alang sa proactive troubleshooting ngadto sa usa ka partikular nga feature. Ug ang pag-uswag magpadayon lamang.
Ang AIOps ni Juniper nagpadali sa pag-deploy, nagpasimple sa mga operasyon, ug nagpaubos sa TCO.

Pagkat-on unsaon.

07. Full stack KARON

Ang hiniusa nga mga solusyon sa Juniper nagsalig sa usa ka kombinasyon sa telemetry, automation sa daloy sa trabaho, DevOps, ug ML aron mahimo ang usa ka labi ka mapahiangay ug matag-an nga network. Ang among holistic nga pamaagi sa AI sa networking nagdala sa daghang mga una sa industriya, lakip ang:

• Kasaligang koneksyon alang sa mga estudyante, mamalitay, pasyente, ug empleyado
• Pagpalapad ug pag-refresh sa Wi-Fi uban ang kaabtik
• Ilha ug luwasa ang mga mobile ug mga aparato nga adunay NAC

Wired access
Kasaligan ug luwas nga mga koneksyon alang sa negosyo

• Masaligan nga koneksyon alang sa IoT, AP, ug mga wired nga aparato
• Ikonektar ug panalipdan ang IoT ug mga tiggamit gamit ang microsegmentation
• Ilha ug luwasa ang mga aparato nga adunay NAC

Mga serbisyo sa lokasyon sa sulud
Ihatag ang gibase sa panabut nga personal nga kasinatian sa tiggamit

• Pakig-apil sa mga estudyante, mamalitay, pasyente, ug empleyado
• GPS sa sulud ug lokasyon sa asset
• Analitiko nga nakabase sa lokasyon

Secure nga pag-access sa branch
Lig-on, kasaligan, ug walay kataposang koneksyon alang sa mga sangang buhatan sa tibuok kalibotan

• Lig-on ang SD-WAN/SASE
• Gipanagtag nga negosyo
• I-optimize ang WAN alang sa cloud apps

07. Full stack KARON

Ang hiniusa nga mga solusyon sa Juniper nagsalig sa usa ka kombinasyon sa telemetry, automation sa daloy sa trabaho, DevOps, ug ML aron mahimo ang usa ka labi ka mapahiangay ug matag-an nga network. Ang among holistic nga pamaagi sa AI sa networking nagdala sa daghang mga una sa industriya, lakip ang:

• Proactive AI-Driven RF adjustments para sa kamalaumon nga wireless nga mga kasinatian sa tibuok palibot
• Ang dinamikong pagdakop sa packet sa LAN ug WAN, naghatag og dili hitupngan nga automation, visibility ug resolusyon sa isyu
• Ang awtomatikong pag-analisar sa hinungdan sa hinungdan aron dali nga madayagnos ug matubag ang mga isyu sa network, pagkunhod sa MTTR ug pagwagtang sa kadaghanan nga mga tiket sa problema
• Usa ka AI-Native Digital Experience Twin nga preemptively nga makit-an ug matubag ang mga potensyal nga wired, wireless, ug WAN nga mga problema sa network sa wala pa kini makaapekto sa mga tiggamit

Nahiuyon sa ngalan niini, ang among AI-Native Full Stack usab milabaw sa campkami ug sanga ug dugang pa ngadto sa gipang-apod-apod nga negosyo. Kay example:

• Usa ka AI-Native VNA nga nagbag-o sa mga operasyon sa data center nga adunay mga proactive nga panan-aw ug gipasimple nga mga pangutana sa base sa kahibalo pinaagi sa usa ka intuitive nga interface sa panag-istoryahanay inubanan sa usa ka sistema nga nakabase sa intent networking (IBN), pagpaayo sa oras sa oras, ug pagpadali sa mga resolusyon.
• Ang Juniper Mist Routing Assurance naggamit sa AIOps alang sa mga advanced nga operasyon sa WAN, nga naghatag og routing visibility ug proactive nga mga insight nga nagpasimple sa pag-troubleshoot, pagpaubos sa MTTR/MTTI, ug pag-automate sa root cause analysis sa enterprise edge
• Gisiguro sa AI-Native Security ang visibility ug pagpatuman pinaagi sa husto nga luwas nga imprastraktura nga adunay labing maayo nga klase nga proteksyon sa hulga sa mga switch sa Juniper, mga router, ug mga AP sa campkami, branch, data center, ug cloud environment, nga nagpadako sa produktibidad sa network ug security operations teams

Full stack UNYA? 

estrikto:
Ang Marchitecture nagsaad ug taas nga pasundayag apan kulang; gihiusa nga mga solusyon

Lisud nga pagdumala:
Nagkinahanglan og daghang mga interface sa pagdumala, kasagaran adunay komplikadong CLI

Limitado nga mga panagsama:
Kulang ang walay hunong nga mga panagsama sa mga palibot ug mga solusyon sa networking

Reaktibo:
Nagkinahanglan og manwal nga mga tubag sa mga isyu human kini mahitabo

Full stack KARON

Dinamikong:
Gidisenyo aron matubag ang mga panginahanglanon sa negosyo karon ug ugma

AI-Native nga pagdumala:
Nahiusa nga pagdumala, gitukod uban ang integrated AI gikan sa una

Komprehensibo nga mga panagsama:
Nahiusa nga plataporma nga adunay nanguna nga LAN, WAN, sentro sa datos, mga serbisyo sa lokasyon, seguridad, ug usa ka bukas nga arkitektura sa API alang sa hapsay nga panagsama sa ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, ug uban pa

Aktibo:
Makahimo sa pag-ila sa mga isyu ug pagpagaan niini sa dili pa kini makaapekto sa mga tiggamit

Mga snapshot sa kaayohan

Usa ka AI-Native full stack nga pamaagi nagdala sa wala pa mahitabo nga kahusayan sa komplikado campkanato ug sa mga palibot sa sanga. Ania ang pipila ka tinuod nga kalibutan nga examples.

"Ang kasinatian sa tiggamit sa network nga gitanyag ni Juniper labaw pa sa bisan unsang butang sa merkado. Ang kadali sa operasyon ni Juniper ug mga kapabilidad sa pag-ayo sa kaugalingon, kauban ang mga sukatan sa kasinatian sa tiggamit nga gihatag niini, talagsaon.

Neil Holden, CIO, Halfords

8x mas paspas nga pag-refresh sa network

Ang George Washington University nagpalambo sa mga kasinatian
Ang usa ka moderno, gidumala sa panganod nga wired ug wireless nga network nagpasimple sa pagdumala sa network ug pag-troubleshoot, nga nagdala sa kanunay nga mas maayo nga mga kasinatian alang sa IT ug mga tiggamit.

Kapin sa US $500k nga savings kada tuig

Ang London Borough of Brent nagdugang sa produktibo sa mga kawani
Ang AI-Native network naghatag sa IT nga tin-aw nga visibility sa mga isyu kauban ang girekomenda nga mga pag-ayo, pagpahapsay sa nagpadayon nga mga hagit sa pagdumala.

90% + nga pagkunhod sa mga tiket sa problema sa network

Ang Halfords nagsalig sa AIOps alang sa pagbag-o sa tingi
Pinaagi sa pag-pivote sa cloud-native, AI-Native approach, gipasimple sa Halfords ang mga hagit sa pagdumala samtang gi-enable ang sunod-sunod nga henerasyon nga retail shopping solutions.

Ang bug-os nga stack networking aksyon nga giya

Tungod sa kadaghanon sa mga deployment ug ebolusyon sa teknolohiya sa networking hangtod karon, ang pagkakomplikado dugay nang nagdominar campkami ug branch networking. Ang pagpaila sa AI-Native Networking nagbag-o sa tanan.

Bisan kung ang network kanunay nga nagtubo o nagbag-o sa campus ug branch environment s, usa ka AI-Native Full Stack nga pamaagi naghatag ug usa ka wala pa mahitabo nga oportunidad sa pagputol sa wala kinahanglana nga pagkakomplikado, sama sa mga controllers ug fragmented management platforms, ug pagpahiuyon sa mga best-of-breed nga mga solusyon sa tibuok IT landscape. Makahatag usab kini sa "tama ra" nga lebel sa mga kapabilidad sa AI nga gikinahanglan aron mahatagan ang labing kataas nga output, pagsuporta sa talagsaon nga mga kasinatian sa tiggamit ug IT sa labing ubos nga TCO ug OpEx.

Ug sama sa maayong bino, moarang-arang ra kini paglabay sa panahon.

01. Pag-ila sa oportunidad sa PoC
Pag-ila sa usa ka oportunidad sa campkami ug sanga aron moapil sa usa ka PoC (pananglitan, usa ka bag-ong site o pag-upgrade sa appliance).

02. Pagsugod sa usa ka low-risk nga pagsulay
Sulayi ang AI sa Us aron i-deploy uban ang live nga trapiko sa produksiyon ug tan-awa kung giunsa ang among mga solusyon nga nahiangay sa imong organisasyon. Pagsugod bisan asa sa tibuok stack nga adunay bisan unsang kombinasyon sa Wi-Fi, switching, ug/o SD-WAN nga mga solusyon.

03. Masinati ang kalainan
Tan-awa kung giunsa ang usa ka AI-Native nga pamaagi naghatag labi ka kayano, produktibo, ug kasaligan.

04. Pagpalapad sa imong deployment
Padak-a ang imong pagkab-ot pinaagi sa pag-apil sa dugang nga mga lugar sama sa campkanamo, mga lokasyon sa sanga, NAC, mga sentro sa datos, firewall, ug ang Enterprise Edge.

Sunod nga mga lakang

Susihon ang bug-os nga stack sa Juniper
Lakaw ngadto sa mas lawom nga mga posibilidad ug mga solusyon alang sa campkami ug branch.
Susiha ang among mga solusyon →
AI sa Kanato →

Tan-awa ang Mist AI nga naglihok
Tan-awa kung giunsa ang usa ka modernong microservices cloud sa Juniper Mist AI naghatag ug tinuod nga visibility, automation, ug kasiguruhan.
Tan-awa ang among on-demand nga demo →

 

Ngano nga Juniper
Nagtuo ang Juniper Networks nga ang koneksyon dili parehas sa pagsinati sa usa ka maayo nga koneksyon. Ang AI-Native Networking Platform sa Juniper gitukod gikan sa sinugdanan aron magamit ang AI aron mahatagan ang talagsaon, labi ka luwas, ug malungtaron nga mga kasinatian sa tiggamit gikan sa sulud hangtod sa data center ug panganod. Makita nimo ang dugang nga impormasyon sa juniper.net o makonektar sa Juniper sa
X (kanhi Twitter), LinkedIn, ug Facebook.

Dugang impormasyon
Aron mahibal-an ang dugang bahin sa Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack nga solusyon, kontaka ang imong representante sa Juniper o kauban, o bisitaha ang among website sa: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Mga nota ug mga pakisayran
01. Network Management Megatrends 2024:
Skills Gaps, Hybrid ug Multi-Cloud, SASE, ug AI-Driven Operations. EMA on-demand webginhawa
02. Ibid.
03. Ibid.
04. Ang NetOps Expert podcast, episode 9: “AI/ ML ug NetOps—Usa ka Pag-istoryahanay uban sa EMA sa NetOps Expert,” Hulyo 2024.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

Tanang katungod gigahin.

Juniper Networks Inc.
1133 Paagi sa Kabag-ohan
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Oktubre 2024
Juniper Networks Inc., ang logo sa Juniper Networks, juniper.
net, Marvis, ug Mist AI mga rehistradong marka sa pamatigayon sa Juniper Networks Incorporated, narehistro sa US ug daghang rehiyon sa tibuok kalibotan. Ang ubang mga ngalan sa produkto o serbisyo mahimong mga marka sa pamatigayon sa Juniper Networks o ubang mga kompanya. Kini nga dokumento kay bag-o pa sa unang petsa sa pagmantala ug mahimong usbon sa Juniper Networks bisan unsang orasa. Dili tanang mga halad anaa sa matag nasud diin ang Juniper Networks naglihok.

Mga detalye

• Ngalan sa Produkto: Full Stack Networking Solution
• Manufacturer: Juniper
• Mga Feature: AI-Native ug cloud-native full stack solution portfolio
• Mga Benepisyo: Labing dinamiko ug scalable nga mga network, AI ug mga kapabilidad sa automation, gipasimple nga pagdumala, gipaayo nga mga kasinatian sa tiggamit

---

Kanunay nga Gipangutana nga mga Pangutana (FAQ)

Unsa ang mga mahinungdanong benepisyo sa Full Stack Networking Solution?

Ang solusyon nagtanyag labi ka dinamiko ug scalable nga mga network, AI ug mga kapabilidad sa automation, gipasimple nga pagdumala, gipaayo nga mga kasinatian sa tiggamit, ug pagkunhod sa gasto.

Unsa ka importante ang data input sa pagpa-maximize sa output sa AI solutions?

Ang input sa datos adunay hinungdanon nga papel sa pagsiguro sa pagkaepektibo sa mga solusyon sa AI sa IT networking. Ang kalidad nga mga input sa datos nagdala sa mas maayo nga mga sangputanan.

Mga Dokumento / Mga Kapanguhaan

Juniper Full Stack Input, Maximum nga Output [pdf] Giya sa Gumagamit Full Stack Input Maximum Output, Stack Input Maximum Output, Input Maximum Output, Maximum Output, Output

Mga pakisayran

• Manwal sa Gumagamit