Mewnbwn Stack Llawn Juniper, Uchafswm Allbwn

CANLLAWIAU DEFNYDDWYR

Mewnbwn Stack Llawn, Uchafswm Allbwn:

Sut i Wneud y Gorau o AI mewn Rhwydweithio

Harneisio pŵer pentwr rhwydweithio llawn gorau o'r brid i ddarparu profiadau eithriadol

 

Ailfeddwl campni a rhwydweithio cangen ar gyfer yr oes AI

Mae Prif Weithredwyr ledled y byd wedi cyhoeddi cyfarwyddebau corfforaethol i ddefnyddio deallusrwydd artiffisial (AI) ar draws y busnes. Eu nod yw trawsnewid gweithrediadau a manteisio ar refeniw cudd. Ac mae gwerthwyr ar draws pob sector, gan gynnwys rhwydweithio TG, yn awyddus i fanteisio ar y cyfle.

Ar gyfer arweinwyr rhwydweithio sy'n rheoli cymhleth a drud campni ac amgylcheddau cangen, mae cwestiynau hollbwysig wedi dod i'r amlwg:

• Pa sawl advantagA all AI gyflawni mewn gwirionedd?
• Beth yw'r goddefiant risg priodol?
• Beth yw'r ffordd orau ymlaen i optimeiddio allbynnau?

Gyda chymaint o opsiynau ar gael i'w defnyddio, mae'r realiti a gyflwynir gan ragwelediad gwerthwyr, galluoedd ac arbenigedd yn bwysicach nag erioed. A gellir dadlau bod gwerthwyr sy'n dilyn AI wedi rhannu'n ychydig o gategorïau eang, gan gynnwys:

• Siloed, gwerthwyr arbenigol gyda galluoedd AI amrywiol nad ydynt yn gallu darparu pentwr llawn campni ac integreiddio cangen
• Gwerthwyr yn cynnwys amrywiol atebion AI atodol sy'n creu rhith o effeithlonrwydd gweithredol pentwr llawn
• Gwerthwyr gyda phensaernïaeth pentwr llawn profedig wedi'u cynllunio o'r gwaelod i fyny i harneisio potensial llawn AI

Dysgwch fwy am bortffolio datrysiad pentwr llawn AI-Brodorol a chymylau-frodorol Juniper.
Dysgwch fwy →

Mae'r olaf yn cynrychioli esblygiad pwysig mewn rhwydweithio:

Mae integreiddio tynn rhwng cydrannau rhwydweithio gorau-o-brid a nodweddion AI-Brodorol arloesol yn arwain at well profiadau gweithredwr a defnyddwyr - gan ailddiffinio'r hyn y mae'r term “pentwr llawn” yn ei olygu yn y dirwedd rwydweithio fodern.

Mae Juniper yn credu y dylai rhwydweithiau pentwr llawn blaengar heddiw fod yn hynod ddeinamig a graddadwy i gefnogi gofynion menter sy'n datblygu. A dylent gynnwys galluoedd AI ac awtomeiddio sy'n symleiddio rheoli a lleihau costau wrth wella a sicrhau profiadau defnyddwyr o'r dechrau i'r diwedd.

Mae'r e-lyfr hwn yn ymdrin â'r stori esblygol. Mae'n archwilio rôl data mewn rhwydweithio AI a gwerth datrysiadau pentwr llawn dosbarth menter sy'n cyd-gloi. Mae hefyd yn ymchwilio i bwysigrwydd mewnbynnau data o ansawdd i sicrhau'r allbwn mwyaf posibl o ddatrysiad AI mewn rhwydweithio TG.

Gadewch i ni ddechrau

uchafswm·i·mam·allbwn [enw]

Cyflawni'r perfformiad a'r effeithlonrwydd uchaf mewn gweithrediadau rhwydwaith, a nodweddir gan ddarparu profiadau eithriadol a diogel i ddefnyddwyr ar draws rhwydweithiau LAN a WAN. Mae hyn yn cynnwys graddfa drawsnewidiol ac ystwythder, gwell ymgysylltiadau, gweithrediadau symlach, a chyflawni'r TCO ac OpEx isaf.

Tecaways allweddol

Trwy alluoedd fel dadansoddeg a chynnal a chadw rhagfynegol, awtomeiddio, a monitro rhwydwaith deallus, mae AI wedi dod i'r amlwg fel grym trawsnewidiol mewn rhwydweithio. Yn campni ac amgylcheddau cangen gwasgaredig, gall y dull “pentwr llawn” cywir leihau cymhlethdod a chostau ymhellach.

1. Mae gwir pentwr llawn yn fwy na “marchitecture”
Mae strategaeth fodern yn defnyddio dull caledwedd a meddalwedd unedig (gan gynnwys ar gyfer AI), wedi'i ategu gan bensaernïaeth API agored 100% i symleiddio gweithrediadau a gwella profiadau.

2. AI mewn rhwydweithio yw effaith uchel, risg isel
Mae AI mewn rhwydweithio yn sefyll allan am ei allu i sicrhau effeithiau cyflym, cyson a gwerthfawr i ddefnyddwyr a TG.

3. Gorau-o-brid, mewnbwn pentwr llawn mwyhau'r allbwn
Mae casglu a defnyddio mewnbynnau o'r LAN, WAN, diogelwch, a thu hwnt ar gyfer AI yn darparu cyfleoedd digynsail

4. Mater rhagwelediad ac aeddfedrwydd
Mae'n hanfodol cymhwyso algorithmau gwyddor data aeddfed sy'n dysgu'n barhaus i setiau data sydd wedi'u curadu'n dda.

5. Trefniadaeth yn hysbysu cerddorfaol barhaus
Y tu hwnt i haenau technoleg, mae trefniadaeth ac offeryniaeth briodol o fewn timau gwerthwyr yn hollbwysig.

6. Mae pentwr llawn AI-Brodorol yn perfformio'n well
Mae Juniper yn cynnig yr unig ateb pentwr llawn AI-Brodorol a chymylaidd yn y diwydiant a all drawsnewid posibiliadau rhwydweithio.

Mae'r rhwystrau mwyaf i lwyddiant NetOps yn cynnwys shortage o bersonél medrus, gormod o offer rheoli, ansawdd data rhwydwaith gwael, a diffyg gwelededd traws-barth, yn ôl astudiaeth LCA

Mae bron i 25% o dimau gweithrediadau rhwydwaith yn dal i ddefnyddio rhwng 11-25 o offer ar gyfer monitro, rheoli a datrys problemau

Mae 30% o broblemau rhwydwaith o ganlyniad i wallau llaw

Yr addewid diamheuol o AI mewn rhwydweithio

Heddiw camprydym ni a rhwydweithiau cangen yn gwasanaethu fel systemau cylchrediad gwaed a nerfol menter.
Maent yn sianelu'r llif data hanfodol ac yn galluogi ymatebion cyflym, deallus.
Mae pob cysylltiad rhwydwaith yn curiadau gyda'r potensial i yrru cynhyrchiant ac arloesedd.
Eto cynnal hyn yn rhyng-gysylltiedig web erioed wedi bod yn fwy heriol.

Mae timau TG yn mynd i'r afael â gofynion busnes sy'n datblygu'n gyflym. Maent yn wynebu'r anhawster o amddiffyn arwynebau ymosod sy'n ehangu o hyd rhag bygythiadau soffistigedig. Ac mae'n rhaid iddynt ymgodymu ag ymosodiad o ddyfeisiau newydd, mathau o gysylltiad, a llu o gymwysiadau sy'n gyrru anghenion lled band.

Mae cydbwyso'r angen i raddfa yn erbyn cyfyngiadau adnoddau a chyllideb a phrinder sgiliau arbenigol yn gwaethygu'r cymhlethdod.

Yn y dirwedd hon, mae AI wedi dod i'r amlwg fel grym gwirioneddol drawsnewidiol mewn rhwydweithio. Mewn gwirionedd, mae'r atebion rhwydweithio AI mwyaf datblygedig eisoes yn lleihau'n sylweddol ac, mewn rhai achosion, hyd yn oed yn dileu llawer o bwyntiau poen yn y byd go iawn. Exampmae llai yn cynnwys:

• Dadansoddeg a chynnal a chadw rhagfynegol: Gall offer rheoli rhwydwaith a bwerir gan AI ddadansoddi data amser real a rhagweld problemau posibl cyn iddynt ddigwydd. Mae hyn yn galluogi cynnal a chadw rhagweithiol ac yn lleihau amser segur. Mae'n cynnwys nodi bygythiadau diogelwch posibl, canfod anghysondebau, a gwneud y gorau o berfformiad rhwydwaith.
• Awtomeiddio ac offeryniaeth: Mae awtomeiddio wedi'i wella gan AI yn galluogi rhwydweithiau i hunan-wella, hunan-ffurfweddu, a hunan-optimeiddio. Mae'r cyfan yn arwain at lai o ymyrraeth â llaw a mwy o effeithlonrwydd cyffredinol tra'n dyrchafu profiadau defnyddwyr a gweithredwyr. Gall offer cerddorfaol a bwerir gan AI hefyd awtomeiddio prosesau cymhleth, megis darparu rhwydwaith a rheoli newid.
• Monitro rhwydwaith deallus a mewnwelediad: Mae offer monitro wedi'u pweru gan AI yn darparu gwelededd amser real i berfformiad rhwydwaith a gallant gynnig mewnwelediadau gweithredadwy a galluogi gwneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata.

Gall dadansoddeg a yrrir gan AI nodi tueddiadau, canfod patrymau, a darparu argymhellion ar gyfer optimeiddio, diogelwch a chynllunio gallu.

Er bod y mathau hyn o alluoedd yn bodoli heddiw, maent yn eithriad ac nid yn norm. Nid oes gan y rhan fwyaf o atebion yr integreiddio a'r data sydd eu hangen i drawsnewid gweithrediadau o ddydd i ddydd yn sylweddol.

“Os ydych chi am awtomeiddio haen 2 / haen 3 lle rydych chi'n plymio i'r pentwr rhwydweithio a cheisio darganfod ble mae'r broblem [rhwydwaith] a sut i'w thrwsio - llawer o bwrpas cyffredinol, nid yw llwyfannau AIOps parth-agnostig yn gwneud hynny. gwneud hynny; dydyn nhw ddim yn arbenigwyr parth.”

Shamus McGillicuddy, Is-lywydd Ymchwil, LCA

04. Materion mewnbwn

Mae'r allbwn mwyaf yn dechrau gyda'r mewnbwn data gorau posibl

O ran tynnu gwerth llawn o AI a dysgu peiriant (ML) mewn rhwydweithio, mae maint, cyrhaeddiad, ansawdd, amseriad a phrosesu - ac adnoddau i ddadansoddi a gweithredu'r data - yn hollbwysig. Wedi'r cyfan, mae gweithredoedd effeithiol sy'n galluogi AI yn dibynnu ar ddealltwriaeth gynhwysfawr o'r sefyllfa bresennol.

Mae gwybod yn union beth sy'n digwydd, ble mae'n digwydd, a pham ei fod yn digwydd yn hanfodol ar gyfer llywio ymatebion amserol a phriodol. A data o ansawdd yw conglfaen popeth.

Yn union fel y mae'r broses o greu gwin eithriadol yn dibynnu ar amrywiaeth o ffactorau, mae cynhyrchu data ansawdd ar gyfer AI mewn gweithio rhwyd ​​hefyd yn gwneud hynny. Yn debyg i sut mae gwin yn gofyn am y grawnwin cywir, pridd, ac amser heneiddio, mae arbenigedd rhwydweithio, gwaith caled ac amynedd i gyd yn hanfodol wrth feithrin setiau data amrywiol gyda gwybodaeth wedi'i labelu'n dda ac wedi'i churadu'n ofalus.

Gall unrhyw un gasglu data sylfaenol ar iechyd rhwydwaith a'i fwydo i mewn i injan AI. Fodd bynnag, mae angen llawer o ystyriaethau i feithrin AI gwirioneddol effeithiol sy'n gallu galluogi profiad defnyddiwr eithriadol a lleihau pethau cadarnhaol ffug. Er mwyn cyflawni'r nodau hyn, rhaid i werthwyr ystyried popeth o strwythur sefydliadol i ddatblygu caledwedd / meddalwedd, sbectrwm data, a setiau offer. Ar ben hynny, mae'n hanfodol cymhwyso algorithmau gwyddor data aeddfed sy'n dysgu'n barhaus i setiau data sydd wedi'u curadu'n dda.
At hynny, mae gwneud y mwyaf o'r allbwn o AI mewn rhwydweithio yn dibynnu ar nifer ac ehangder y mewnbynnau data. A dyma'n union lle mae'r rhan fwyaf o atebion rhwydweithio AI yn gyfyngedig. Ar hyn o bryd, gall rhai datrysiadau rhwydweithio TG gasglu data o'r LAN, rhai o'r WAN. Ond ychydig o atebion sy'n gallu agregu a defnyddio data o'r LAN a'r WAN (a thu hwnt) yn effeithiol - yr hyn rydyn ni'n ei alw'n “pentwr llawn.” Mae hyn yn tanlinellu'r angen hanfodol am ragwelediad gwerthwr wrth sicrhau integreiddio a rhyngweithredu.

Rôl mewnbwn ac allbwn ar gyfer gwelliannau rhwydweithio AI

LAN neu WAN da	Gwell LAN a WAN	Uchafswm LAN, WAN, diogelwch, lleoliad, a mwy gyda galluoedd AI-Brodorol
Yn darparu darniog view perfformiad rhwydweithio a diogelwch	Yn dechrau cynnig mwy cyfannol view gweithrediadau rhwydwaith, gan alluogi systemau AI i wneud penderfyniadau mwy gwybodus	Yn darparu set ddata gynhwysfawr ac yn darparu panoramig view sy'n galluogi systemau AI i gyflawni eu potensial llawn
Ciplun buddion: Mae'r cwmpas cyfyngedig yn cyfyngu ar fuddion posibl, gan roi gwelliannau sylfaenol mewn effeithlonrwydd a chanfod bygythiadau	Ciplun buddion: Yn cefnogi gwelliannau cymedrol mewn rheolaeth rhwydwaith, lleihau amser segur a nodi materion mwy cymhleth	Ciplun buddion: • Grymuso AI i wneud y gorau o berfformiad rhwydwaith yn rhagweithiol • Gwella diogelwch trwy ddadansoddi bygythiadau rhagfynegol • Yn darparu profiadau defnyddwyr personol

Gan symud y tu hwnt i fodelau rhwydweithio AI traddodiadol a eginol y mwyafrif o werthwyr, mae dull pentwr llawn AI-Native Juniper yn cynrychioli'r ffin nesaf mewn arloesi rhwydwaith.

05. Gwella allbynnau

Sut mae dull pentwr llawn AI-Brodorol yn hyrwyddo rhwydweithio

Hyd yn hyn, rydym wedi sefydlu pam mai data o ansawdd yw anadl einioes AI a pham mae'r allbwn mwyaf mewn rhwydweithio yn cymryd data o ansawdd o bob rhan o'r rhwydwaith. Y cwestiwn mawr nesaf yw: Beth yw'r ffordd orau o gael a defnyddio data o safon ar bob lefel i wella allbynnau rhwydweithio?

Mae'r strategaeth orau yn defnyddio dull unedig trwy staciau caledwedd a meddalwedd sy'n arwain y diwydiant - y pentwr llawn - gan optimeiddio perfformiad, symleiddio gweithrediadau, a gwella profiadau a diogelwch defnyddwyr. Mae wedi'i danategu gan gwmwl microservices a phensaernïaeth API 100% agored i ymestyn i atebion blaenllaw eraill ar draws parthau, megis 5G, ITSM, llwyfannau cyfathrebu, seiberddiogelwch, a symudedd.

Mae Juniper yn trawsnewid casglu data rhwydweithio traddodiadol trwy drin dyfeisiau rhwydweithio fel synwyryddion, gan gipio data amrediad cynhwysfawr o bob rhan o'r LAN a'r WAN, yn ogystal ag integreiddio diogelwch a mewnbynnau seiliedig ar leoliad. Am gynample, mae elfennau allweddol ein dull gweithredu yn cynnwys (gweler tudalen 12 am y darlun ehangach):

• Telemetreg uwch o un pen i'r llall: Yn mesur 150+ o gyflyrau defnyddwyr diwifr amser real trwy ffrydio telemetreg o lwybryddion, switshis a waliau tân, wedi'u gwella gan Mist AI™ ar gyfer dadansoddiadau rhagfynegol
• Pensaernïaeth meicro-wasanaethau brodorol y cwmwl: Cefnogi prosesu data AI mewn amser real a galluogi gweithredu systemau rheoli rhwydwaith yn fwy graddadwy, gwydn ac effeithlon
• Peiriant AI cyffredin: Uno prosesau dadansoddi data rhwydwaith a gwneud penderfyniadau o dan un fframwaith deallus wedi'i bweru gan Mist AI sy'n hwyluso gweithrediadau symlach, datrys problemau rhagfynegol, a dysgu addasol ar draws yr ecosystem rhwydwaith gyfan

Trwy ddysgu profiad defnyddiwr parhaus yn seiliedig ar ddata telemetreg manwl, mae Juniper yn ymgorffori data cymhwysiad ochr yn ochr â data rhwydwaith. Mae hyn yn galluogi'r system AI i ddysgu am y cymwysiadau sy'n cael eu defnyddio a rhagweld effeithiau posibl ar brofiad cymhwysiad defnyddiwr yn seiliedig ar amodau rhwydwaith andwyol.

Yn ogystal, mae ein Cynorthwyydd Rhwydwaith Rhithwir AI-Brodorol arloesol, Marvis ™, yn symleiddio rheolaeth a datrys problemau. Mae gan Marvis ryngwyneb sgyrsiol ar gyfer datrys problemau symlach a fframwaith gweithredu awtomataidd, gan ysgogi gwelliant rhwydwaith parhaus. Mae Marvis hefyd yn cynnwys Marvis Minis, gefeill profiad digidol cyntaf y diwydiant. Mae Minis yn mynd ati i nodi materion cysylltedd cyn iddynt ddigwydd, gan amddiffyn defnyddwyr ymhellach rhag profiadau rhwydwaith rhwystredig.

Yn fawr campni ac amgylcheddau cangen dosbarthedig, mae'r cyfuniad hwn o alluoedd yn newid gêm. Mae'n cael gwared i bob pwrpas ar yr heriau cyflwyno, datrys problemau a chynnal a chadw sy'n cynyddu costau, yn ymestyn timau TG i'w terfynau, yn erydu profiadau defnyddwyr, ac yn rhwystro scalability ac ystwythder. Gyda'i gilydd, maent yn drawsnewidiad gwirioneddol yn y dull rhwydweithio menter a fydd ond yn parhau i wella dros amser.

Gweld y llun mwy

Mae sylfaen rhwydwaith stac llawn modern yn hanfodol i'w natur ddeinamig ac yn galluogi integreiddio di-dor i barthau rhwydweithio newydd - a thu hwnt. Bydd mwy o allu i addasu yn sail i oes newydd mewn rhwydweithio TG, gan amharu ar fodelau TCO traddodiadol ar gyfer technolegau sefydledig a thrawsnewid profiad rhwydwaith ar gyfer gweithredwyr a defnyddwyr. Dyma ychydig o gynampllai o alluoedd sy'n dangos sut mae Juniper yn ail-ddychmygu gweithrediadau pentwr llawn:

FFIGUR 1
Mae cefnogaeth AI-Brodorol yn parhau i wella gydag amser: mae canran y tocynnau rhwydwaith TG cwsmeriaid yn cael eu datrys yn rhagweithiol gydag AI dros nifer o flynyddoedd.

Gwasanaethau lleoliad integredig

Pwyntiau mynediad diwifr (APs) sy'n trosoledd arae antena Bluetooth® 16-elfen ar gyfer lleoliad / cyfeiriadedd AP awtomataidd a gwelededd asedau cywir a vBLE ar gyfer gwasanaethau lleoliad manwl gywir a graddadwy a all gynyddu ymgysylltiad defnyddwyr a gwella llifoedd gwaith ar draws diwydiannau

SD-WAN sy'n perfformio'n dda
SD-WAN di-dwnnel, seiliedig ar sesiwn, gan ddefnyddio Session Smart Networking i wella'r defnydd o led band a methiant ar unwaith yn seiliedig ar amodau rhwydwaith amser real

Diogel AI-Brodorol Ymyl
Diogelwch, WAN, LAN, a NAC (Rheoli Mynediad Rhwydwaith) mewn un porth gweithredol, gan gynnig sylw uwch ar gyfer bygythiadau ar gyflymder gwifren, a cham pwysig ymlaen ar gyfer AI-Native uZTNA a

Pensaernïaeth sy'n seiliedig ar SASE
Integreiddio canolfan ddata di-dor
Mae Cynorthwyydd Rhwydwaith Rhithwir (VNA) y diwydiant yn gyntaf yn darparu gwelededd a sicrwydd o'r dechrau i'r diwedd ar draws pob maes menter, o campni a changen i'r ganolfan ddata

Sicrwydd Llwybro Uwch
Awtomatiaeth AI-Brodorol a mewnwelediadau ar gyfer topolegau llwybro ymyl traddodiadol

Caledwedd Wi-Fi 6E a Wi-Fi 7 blaengar
Mae APs wedi'u cynllunio i symleiddio gweithrediadau rhwydwaith wrth wneud y mwyaf o raddfa ac ystwythder. Switsys pŵer uchel ar gyfer Wi-Fi 7 gyda rheolaeth pŵer a data canolog rhagweithiol ar gyfer systemau adeiladu

06. Y tu hwnt i'r dechnoleg

Y tu hwnt i dechnoleg: pwysigrwydd strwythur sefydliadol

Nid yw cyflawni'r allbwn mwyaf o ddull rhwydweithio pentwr llawn yn dibynnu'n unig ar y dechnoleg a ddefnyddir; mae hefyd yn dibynnu'n sylweddol ar strwythur y sefydliad.
Mae trefniadaeth ac offeryniaeth briodol ar draws gwahanol haenau technoleg ac o fewn y timau eu hunain yn hanfodol i lwyddiant.
Yn Juniper, rydym wedi creu amgylchedd cydweithredol lle mae ein timau gwyddor data a thimau cymorth cwsmeriaid yn gweithio ar y cyd. Wedi'i alinio'n gorfforol ac yn weithredol, mae'r ddau dîm yn defnyddio ein hofferyn AIOps datblygedig i aros yn gydamserol â materion ac adborth cwsmeriaid amser real.

Mae’r cydweithio agos hwn yn sicrhau bod ein harbenigwyr gwyddor data a’n harbenigwyr parth yn gyson ag anghenion esblygol cwsmeriaid a blaenoriaethu datrysiadau, gan symud cynnydd yn ei flaen yn barhaus.

Dros amser, mae'r ad-daliad yn fwy a mwy o gefnogaeth gronynnog, megis integreiddio pwyntiau data o atebion fel Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, a Zebra i ragfynegi perfformiad yn y dyfodol yn weithredol ar gyfer datrys problemau rhagweithiol i lawr i nodwedd benodol. A dim ond parhau fydd y cynnydd.
Mae Juniper's AIOps yn cyflymu gosodiadau, yn symleiddio gweithrediadau, ac yn gostwng TCO.

Dysgwch sut.

07. Pentwr llawn NAWR

Mae atebion cyfun Juniper yn dibynnu ar gyfuniad o delemetreg, awtomeiddio llif gwaith, DevOps, ac ML i alluogi rhwydwaith mwy addasol a rhagweladwy. Mae ein hymagwedd gyfannol at AI mewn rhwydweithio wedi arwain at lu o brosiectau cyntaf yn y diwydiant, gan gynnwys:

• Cysylltedd dibynadwy i fyfyrwyr, siopwyr, cleifion a gweithwyr
• Ehangu ac adnewyddu Wi-Fi yn ystwyth
• Nodi a diogelu dyfeisiau symudol a dyfeisiau gyda NAC

Mynediad â gwifrau
Cysylltiadau dibynadwy a diogel ar gyfer busnes

• Cysylltedd dibynadwy ar gyfer IoT, APs, a dyfeisiau â gwifrau
• Cysylltu ac amddiffyn IoT a defnyddwyr â microsegmentu
• Nodi a diogelu dyfeisiau gyda NAC

Gwasanaethau lleoliad dan do
Cyflwyno profiadau defnyddiwr personol sy'n seiliedig ar fewnwelediad

• Ymgysylltu â myfyrwyr, siopwyr, cleifion a gweithwyr
• GPS dan do a lleoliad asedau
• Dadansoddeg seiliedig ar leoliad

Mynediad diogel i'r gangen
Cysylltedd diogel, dibynadwy a di-dor ar gyfer swyddfeydd cangen byd-eang

• SD-WAN/SASE diogel
• Menter ddosbarthedig
• Optimeiddio WAN ar gyfer apiau cwmwl

07. Pentwr llawn NAWR

Mae atebion cyfun Juniper yn dibynnu ar gyfuniad o delemetreg, awtomeiddio llif gwaith, DevOps, ac ML i alluogi rhwydwaith mwy addasol a rhagweladwy. Mae ein hymagwedd gyfannol at AI mewn rhwydweithio wedi arwain at lu o brosiectau cyntaf yn y diwydiant, gan gynnwys:

• Addasiadau RF rhagweithiol wedi'u gyrru gan AI ar gyfer y profiadau diwifr gorau posibl ar draws amgylcheddau
• Dal pecynnau deinamig yn LAN a WAN, gan ddarparu awtomeiddio heb ei ail, gwelededd a datrys problemau
• Dadansoddiad achos gwraidd awtomataidd i wneud diagnosis cyflym a mynd i'r afael â materion rhwydwaith, gan leihau MTTR a dileu'r mwyafrif o docynnau trafferth
• Gefeill Profiad Digidol Brodorol AI i ganfod a mynd i'r afael â phroblemau rhwydwaith gwifrau, diwifr a rhwydwaith WAN yn rhagataliol cyn iddynt effeithio ar ddefnyddwyr

Yn wir i'w enw, mae ein Stack Llawn AI-Brodorol hefyd yn ymestyn y tu hwnt i'r campni a changen ac ymhellach i mewn i'r fenter ddosbarthedig. Am gynample:

• VNA AI-Brodorol sy'n chwyldroi gweithrediadau canolfan ddata gyda mewnwelediadau rhagweithiol ac ymholiadau cronfa wybodaeth symlach trwy ryngwyneb sgyrsiol greddfol ar y cyd â system rwydweithio yn seiliedig ar fwriad (IBN), gan wella uptime, a chyflymu penderfyniadau
• Mae Sicrwydd Llwybro Niwl Juniper yn trosoledd AIOps ar gyfer gweithrediadau WAN uwch, gan ddarparu gwelededd llwybro a mewnwelediadau rhagweithiol gan symleiddio datrys problemau, gostwng MTTR/MTTI, ac awtomeiddio dadansoddiad o achosion sylfaenol ar ymyl y fenter
• Mae AI-Native Security yn sicrhau gwelededd a gorfodi trwy'r seilwaith diogel cywir gyda'r amddiffyniad bygythiad gorau yn y dosbarth ar draws switshis Juniper, llwybryddion, ac APs ar draws campni, cangen, canolfan ddata, ac amgylcheddau cwmwl, gan hybu cynhyrchiant ar draws timau gweithrediadau rhwydwaith a diogelwch

Pentwr llawn YNA? 

Anhyblyg:
Mae Marchitecture yn addo perfformiad uchel ond yn methu; atebion coblog-gyda'i gilydd

Rheolaeth feichus:
Mae angen rhyngwynebau rheoli lluosog, yn aml gyda CLI cymhleth

Integreiddiadau cyfyngedig:
Yn brin o integreiddiadau di-dor ar draws amgylcheddau ac atebion rhwydweithio

Adweithiol:
Angen ymateb â llaw i faterion ar ôl iddynt godi

Pentwr llawn NAWR

Dynamig:
Wedi'i beiriannu i fodloni gofynion menter heddiw ac yfory

Rheolaeth AI-frodorol:
Rheolaeth unedig, wedi'i hadeiladu gydag AI integredig o'r gwaelod i fyny

Integreiddiadau cynhwysfawr:
Llwyfan unedig yn cynnwys LAN blaengar, WAN, canolfan ddata, gwasanaethau lleoliad, diogelwch, a phensaernïaeth API agored ar gyfer integreiddio di-dor gyda ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Sebra, a mwy

Rhagweithiol:
Gallu nodi problemau a'u lliniaru cyn iddynt effeithio ar ddefnyddwyr

Cipluniau budd-daliadau

Mae dull pentwr llawn AI-Brodorol yn dod ag effeithlonrwydd digynsail i gymhleth campni ac amgylcbiadau cangen. Dyma ychydig o gyn-fyfyrwyr y byd go iawnamples.

“Mae profiad defnyddiwr y rhwydwaith y mae Juniper yn ei gynnig yn llawer mwy na dim byd arall yn y farchnad. Mae rhwyddineb llawdriniaeth Juniper a galluoedd hunan-iacháu, ynghyd â'r metrigau profiad y defnyddiwr y mae'n eu darparu, yn rhagorol.”

Neil Holden, CIO, Halfords

8x adnewyddu rhwydwaith cyflymach

Mae Prifysgol George Washington yn gwella profiadau
Mae rhwydwaith gwifrau a di-wifr modern a reolir gan y cwmwl yn symleiddio rheolaeth rhwydwaith a datrys problemau, gan arwain at brofiadau gwell yn gyson i TG a defnyddwyr.

Arbedion dros US$500k y flwyddyn

Mae Bwrdeistref Brent yn Llundain yn cynyddu cynhyrchiant staff
Mae rhwydwaith AI-Brodorol yn rhoi gwelededd clir i TG i faterion ynghyd ag atgyweiriadau a argymhellir, gan symleiddio heriau rheoli parhaus.

Gostyngiad o 90%+ mewn tocynnau trafferthion rhwydwaith

Mae Halfords yn dibynnu ar AIOps ar gyfer trawsnewid manwerthu
Trwy droi at ddull brodorol cwmwl, AI-Brodorol, mae Halfords wedi symleiddio heriau rheoli wrth alluogi datrysiadau siopa manwerthu cenhedlaeth nesaf.

Y canllaw gweithredu rhwydweithio pentwr llawn

O ystyried cwmpas eang defnydd ac esblygiad technoleg rwydweithio hyd yn ddiweddar, mae cymhlethdod wedi bod yn flaenllaw ers tro c.ampni a rhwydweithio cangen. Mae cyflwyno Rhwydweithio Brodorol AI yn newid popeth.

Er bod y rhwydwaith bob amser yn tyfu neu'n newid ar draws campni ac amgylchedd cangen s, mae ymagwedd Stac Llawn Brodorol AI yn rhoi cyfle digynsail i dorri allan cymhlethdod diangen, megis rheolwyr a llwyfannau rheoli tameidiog, ac alinio ag atebion gorau o'r brid ar draws y dirwedd TG. Gall hefyd ddarparu'r lefel “iawn” o alluoedd AI sydd eu hangen i ddarparu'r allbwn mwyaf, gan gefnogi profiadau defnyddwyr a TG eithriadol ar y TCO ac OpEx isaf.

Ac fel gwin mân, dim ond dros amser y bydd yn gwella.

01. Nodi cyfle PoC
Nodwch gyfle yn y campni a'r gangen i gymryd rhan mewn PoC (ee, uwchraddio safle neu offer newydd).

02. Dechreuwch gyda threial risg isel
Rhowch gynnig ar AI on Us i'w ddefnyddio gyda thraffig cynhyrchu byw a gweld sut mae ein datrysiadau'n gweddu i'ch sefydliad. Dechreuwch unrhyw le yn y pentwr llawn gydag unrhyw gyfuniad o atebion Wi-Fi, newid, a / neu SD-WAN.

03. Profwch y gwahaniaeth
Gweld sut mae dull AI-Brodorol yn darparu mwy o symlrwydd, cynhyrchiant a dibynadwyedd.

04. Ehangwch eich lleoliad
Ehangwch eich cyrhaeddiad trwy gynnwys meysydd ychwanegol fel campni, lleoliadau cangen, NAC, canolfannau data, waliau tân, a'r Enterprise Edge.

Camau nesaf

Archwiliwch bentwr llawn Juniper
Ewch yn ddyfnach i bosibiliadau pentwr llawn ac atebion ar gyfer campni a changen.
Archwiliwch ein datrysiadau →
AI arnom ni →

Gweler Mist AI ar waith
Dewch i weld sut mae cwmwl microservices modern yn Juniper Mist AI yn sicrhau gwir welededd, awtomeiddio a sicrwydd.
Gwyliwch ein demo → ar-alw

 

Pam Juniper
Mae Juniper Networks yn credu nad yw cysylltedd yr un peth â phrofi cysylltiad gwych. Mae Llwyfan Rhwydweithio Brodorol AI Juniper wedi'i adeiladu o'r gwaelod i fyny i drosoli AI i ddarparu profiadau defnyddiwr eithriadol, hynod ddiogel a chynaliadwy o'r ymyl i'r ganolfan ddata a'r cwmwl. Gallwch ddod o hyd i wybodaeth ychwanegol yn juniper.net neu cysylltwch â Juniper ar
X (Twitter gynt), LinkedIn, a Facebook.

Mwy o wybodaeth
I ddysgu mwy am Ateb Stack Llawn Rhwydwaith Juniper Networks AI-Native Networking, cysylltwch â'ch cynrychiolydd neu bartner Juniper, neu ewch i'n webgwefan yn: https://www.juniper.net/us/en/campus-a-cangen.html

Nodiadau a chyfeiriadau
01. Megatrends Rheoli Rhwydwaith 2024:
Bylchau Sgiliau, Gweithrediadau Hybrid ac Aml-Cloud, SASE, a AI. LCA ar-alw webyn
02. Ibid.
03. Ibid.
04. Podlediad NetOps Expert, pennod 9: “AI/ ML a NetOps - Sgwrs gyda LCA gan yr Arbenigwr NetOps,” Gorffennaf 2024.

© Hawlfraint Juniper Networks Inc. 2024.

Cedwir pob hawl.

Juniper Networks Inc.
1133 Ffordd Arloesol
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Hydref 2024
Juniper Networks Inc., logo Juniper Networks, meryw.
net, Marvis, a Mist AI yn nodau masnach cofrestredig Juniper Networks Incorporated, wedi'u cofrestru yn yr Unol Daleithiau a llawer o ranbarthau ledled y byd. Gall enwau cynnyrch neu wasanaeth eraill fod yn nodau masnach Juniper Networks neu gwmnïau eraill. Mae'r ddogfen hon yn gyfredol o'r dyddiad cyhoeddi cychwynnol a gall Juniper Networks ei newid unrhyw bryd. Nid yw pob offrwm ar gael ym mhob gwlad y mae Juniper Networks yn gweithredu ynddi.

Manylebau

• Enw'r Cynnyrch: Ateb Rhwydweithio Stack Llawn
• Gwneuthurwr: Juniper
• Nodweddion: AI-Brodorol a phortffolio datrysiad pentwr llawn cwmwl-frodorol
• Manteision: Rhwydweithiau hynod ddeinamig a graddadwy, galluoedd AI ac awtomeiddio, rheolaeth symlach, gwell profiadau defnyddwyr

---

Cwestiynau Cyffredin (FAQ)

Beth yw manteision allweddol yr Ateb Rhwydweithio Stack Llawn?

Mae'r datrysiad yn cynnig rhwydweithiau hynod ddeinamig a graddadwy, galluoedd AI ac awtomeiddio, rheolaeth symlach, gwell profiadau defnyddwyr, a llai o gostau.

Pa mor bwysig yw mewnbynnu data wrth wneud y mwyaf o allbwn datrysiadau AI?

Mae mewnbwn data yn chwarae rhan hanfodol wrth sicrhau effeithiolrwydd datrysiadau AI mewn rhwydweithio TG. Mae mewnbynnau data ansawdd yn arwain at ganlyniadau gwell.

Dogfennau / Adnoddau

Mewnbwn Stack Llawn Juniper, Uchafswm Allbwn [pdfCanllaw Defnyddiwr Mewnbwn Stack Llawn Uchafswm Allbwn, Pentwr Mewnbwn Uchafswm Allbwn, Mewnbwn Uchafswm Allbwn, Allbwn Mwyaf, Allbwn

Cyfeiriadau

• Llawlyfr Defnyddiwr