Juniper Full Stack Input, Maksimal Output

BRUGERVEJLEDNING

Fuld stak input, maksimal output:

Sådan får du mest muligt ud af AI i netværk

Udnyttelse af kraften i en best-of-breed fuld netværksstabel til at levere exceptionelle oplevelser

Nytænkning campos og filialnetværk til AI-æraen

Administrerende direktører over hele kloden har udstedt virksomhedsdirektiver for at implementere kunstig intelligens (AI) på tværs af virksomheden. De sigter mod at transformere driften og udnytte skjulte indtægter. Og leverandører på tværs af alle sektorer, inklusive IT-netværk, er ivrige efter at udnytte muligheden.

For netværksledere, der administrerer komplekse og dyre campos og branchemiljøer er der dukket centrale spørgsmål op:

• Hvor mange advantages kan AI virkelig levere?
• Hvad er den passende risikotolerance?
• Hvad er den bedste vej frem for at optimere output?

Med så mange muligheder for implementering er de realiteter, der præsenteres af leverandørfremsyn, kapaciteter og ekspertise vigtigere end nogensinde. Og leverandører, der forfølger kunstig intelligens, har uden tvivl opdelt i et par brede kategorier, herunder:

• Silo-nicheleverandører med diverse AI-egenskaber, der ikke er i stand til at levere fuld stack campos og brancheintegration
• Leverandører med forskellige bolt-on AI-løsninger, der skaber illusionen om fuld stack operationel effektivitet
• Leverandører med dokumenterede full stack-arkitekturer designet fra bunden for at udnytte AI's fulde potentiale

Lær mere om Junipers AI-Native og cloud-native full stack-løsningsportefølje.
Lær mere →

Sidstnævnte repræsenterer en vigtig udvikling inden for netværk:

Tæt integration mellem best-of-breed netværkskomponenter og innovative AI-Native funktioner fører til bedre operatør- og brugeroplevelser - redefinerer, hvad udtrykket "fuld stack" betyder i det moderne netværkslandskab.

Juniper mener, at nutidens førende fuldstack-netværk bør være yderst dynamiske og skalerbare for at understøtte skiftende virksomhedskrav. Og de bør omfatte AI og automatiseringsfunktioner, der forenkler administrationen og reducerer omkostningerne, samtidig med at de forbedrer og sikrer brugeroplevelsen fra start til slut.

Denne e-bog dækker historien under udvikling. Den undersøger datas rolle i AI-netværk og værdien af ​​sammenlåste enterprise-class, full-stack-løsninger. Den dykker også ned i vigtigheden af ​​kvalitetsdatainput for at sikre det maksimale output af en AI-løsning i it-netværk.

Lad os begynde

max·i·mum output·output [substantiv]

Opnåelsen af ​​den højeste ydeevne og effektivitet i netværksdrift, kendetegnet ved at levere exceptionelle og sikre brugeroplevelser på tværs af LAN- og WAN-netværk. Dette inkluderer transformationsskala og smidighed, bedre engagement, forenklede operationer og opnåelse af den laveste TCO og OpEx

Nøgle takaways

Gennem funktioner som prædiktiv analyse og vedligeholdelse, automatisering og intelligent netværksovervågning er AI dukket op som en transformativ kraft inden for netværk. I campos og distribuerede filialmiljøer, kan den rigtige "full stack"-tilgang yderligere reducere kompleksitet og omkostninger.

1. Ægte fuld stack er mere end "markitektur"
En moderne strategi anvender en samlet hardware- og softwaretilgang (inklusive til AI), understøttet af en 100 % åben API-arkitektur for at strømline driften og forbedre oplevelser.

2. AI i netværk har høj effekt, lav risiko
AI i netværk skiller sig ud for sin evne til at levere hurtige, konsistente og værdifulde påvirkninger til brugere og it.

3. Bedst i racen, fuld stak input maksimerer output
Indsamling og brug af input fra LAN, WAN, sikkerhed og videre til AI giver hidtil usete muligheder

4. Fremsyn og modenhed betyder noget
Det er vigtigt at anvende modne og kontinuerligt lærende datavidenskabelige algoritmer på veludvalgte datasæt.

5. Organisationen informerer igangværende orkestrering
Ud over teknologilag er korrekt organisation og orkestrering i leverandørteams afgørende.

6. AI-Native fuld stack overgår
Juniper tilbyder branchens eneste AI-Native og cloudnative full stack-løsning, der kan transformere netværksmuligheder.

De største barrierer for NetOps-succes inkluderer en shtage af kvalificeret personale, for mange ledelsesværktøjer, dårlig netværksdatakvalitet og mangel på synlighed på tværs af domæner, ifølge en EMA-undersøgelse

Næsten 25 % af netværksdriftsteams bruger stadig mellem 11-25 værktøjer til overvågning, styring og fejlfinding

30 % af netværksproblemerne skyldes manuelle fejl

Det uomtvistelige løfte om AI i netværk

Dagens campos og filialnetværk fungerer som både kredsløbs- og nervesystemet i en virksomhed.
De kanaliserer det væsentlige dataflow og muliggør hurtige, intelligente svar.
Hver netværksforbindelse pulserer med potentialet til at drive produktivitet og innovation.
Alligevel vedligeholde dette indbyrdes forbundet web har aldrig været mere udfordrende.

IT-teams kæmper med hurtigt skiftende forretningskrav. De konfronteres med vanskeligheden ved at beskytte stadigt ekspanderende angrebsflader mod sofistikerede trusler. Og de må kæmpe med et stormløb af nye enheder, forbindelsestyper og en spredning af applikationer, der driver båndbreddebehov.

At balancere behovet for at skalere mod ressource- og budgetbegrænsninger og mangel på specialiserede færdigheder forværrer kun kompleksiteten.

I dette landskab er AI dukket op som en virkelig transformerende kraft inden for netværk. Faktisk er de mest avancerede AI-netværksløsninger allerede ved at reducere og i nogle tilfælde endda eliminere mange smertepunkter i den virkelige verden. Eksamples inkluderer:

• Forudsigende analyser og vedligeholdelse: AI-drevne netværksadministrationsværktøjer kan analysere realtidsdata og forudsige potentielle problemer, før de opstår. Dette muliggør proaktiv vedligeholdelse og minimerer nedetiden. Det omfatter identifikation af potentielle sikkerhedstrusler, opdagelse af uregelmæssigheder og optimering af netværkets ydeevne.
• Automatisering og orkestrering: AI-forbedret automatisering gør det muligt for netværk at selvhelbrede sig, selvkonfigurere og selvoptimere. Det hele fører til reduceret manuel indgriben og øget overordnet effektivitet, samtidig med at bruger- og operatøroplevelsen løftes. AI-drevne orkestreringsværktøjer kan også automatisere komplekse processer, såsom netværksforsyning og ændringsstyring.
• Intelligent netværksovervågning og indsigt: AI-drevne overvågningsværktøjer giver real-time synlighed i netværkets ydeevne og kan tilbyde handlingsorienteret indsigt og muliggøre datadrevet beslutningstagning.

AI-drevet analyse kan identificere trends, opdage mønstre og give anbefalinger til optimering, sikkerhed og kapacitetsplanlægning.

Selvom disse typer af muligheder eksisterer i dag, er de undtagelsen og ikke normen. De fleste løsninger mangler den integration og de data, der er nødvendige for at ændre den daglige drift markant.

"Hvis du vil automatisere tier 2/tier 3, hvor du dykker ned i netværksstakken og prøver at finde ud af, hvor [netværks]problemet er, og hvordan du løser det – mange generelle formål, domæneagnostiske AIOps-platforme gør det ikke gør det; de er ikke domæneeksperter."

Shamus McGillicuddy, vicepræsident for forskning, EMA

04. Input sager

Maksimal output starter med optimal datainput

Når det kommer til at udvinde fuld værdi fra AI og maskinlæring (ML) i netværk, er volumen, rækkevidde, kvalitet, timing og bearbejdning – og ressourcer til at analysere og handle på dataene – afgørende. Når alt kommer til alt, afhænger effektive AI-aktiverede handlinger af en omfattende forståelse af den aktuelle situation.

At vide præcist, hvad der sker, hvor det sker, og hvorfor det sker, er afgørende for at informere rettidigt og passende svar. Og kvalitetsdata er hjørnestenen i alt.

Ligesom processen med at skabe en exceptionel vin afhænger af en række faktorer, gør genereringen af ​​kvalitetsdata for AI i netarbejde det også. I lighed med hvordan vin kræver de rigtige druer, jord og lagringstid, er netværksekspertise, hårdt arbejde og tålmodighed alt sammen afgørende for at pleje forskellige datasæt med velmærkede og omhyggeligt sammensat information.

Enhver kan indsamle basisdata om netværkstilstand og indlæse dem i en AI-motor. Men at fremme virkelig effektfuld AI, der er i stand til at muliggøre enestående brugeroplevelse og minimere falske positiver, involverer mange overvejelser. For at nå disse mål skal leverandører overveje alt fra organisationsstruktur til hardware/softwareudvikling, dataspektrum og værktøjssæt. Desuden er det vigtigt at anvende modne og kontinuerligt lærende datavidenskabelige algoritmer til velkurerede datasæt.
Desuden afhænger maksimering af output fra AI i netværk af antallet og bredden af ​​datainput. Og det er præcis her, de fleste AI-netværksløsninger er begrænsede. I øjeblikket kan nogle IT-netværksløsninger indsamle data fra LAN, nogle fra WAN. Men få løsninger kan samle og udnytte data fra både LAN og WAN (og videre) effektivt - det, vi kalder "full stack". Dette understreger det kritiske behov for leverandørfremsyn for at sikre integration og interoperabilitet.

Rollen af ​​input vs output for AI-netværksforbedringer

Junipers AI-Native full stack-tilgang, der bevæger sig ud over traditionelle og begyndende AI-netværksmodeller fra de fleste leverandører, repræsenterer den næste grænse inden for netværksinnovation.

05. Forbedring af output

Hvordan en AI-Native fuld stack tilgang fremmer netværk

Indtil videre har vi fastslået, hvorfor kvalitetsdata er livsnerven for AI, og hvorfor maksimalt output i netværk tager kvalitetsdata fra hele netværket. Det næste store spørgsmål er: Hvad er den bedste måde at få og bruge kvalitetsdata på alle niveauer for at forbedre netværksoutput?

Den bedste strategi anvender en samlet tilgang via brancheførende hardware- og softwarestakke – den fulde stak – optimering af ydeevne, strømlining af driften og forbedring af brugeroplevelser og sikkerhed. Den er understøttet af en mikroservicesky og 100 % åben API-arkitektur for at udvide til andre førende løsninger på tværs af domæner, såsom 5G, ITSM, kommunikationsplatforme, cybersikkerhed og mobilitet.

Juniper transformerer traditionel netværksdataindsamling ved at behandle netværksenheder som sensorer, fange omfattende rækkeviddedata fra hele LAN og WAN, samt integrere sikkerhed og lokationsbaserede input. F.eksample, nøgleelementer i vores tilgang omfatter (se side 12 for det større billede):

• Forbedret ende-til-ende-telemetri: Måling af 150+ trådløse brugertilstande i realtid gennem streaming-telemetri fra routere, switches og firewalls, forbedret med Mist AI™ til forudsigende analyser
• Cloud-native, mikroservicearkitektur: Understøtter realtidsbehandling af AI-data og muliggør mere skalerbar, robust og effektiv drift af netværksstyringssystemer
• Fælles AI-motor: Forener netværksdataanalyse og beslutningsprocesser under en enkelt, intelligent ramme drevet af Mist AI, der letter strømlinede operationer, forudsigelig problemløsning og adaptiv læring på tværs af hele netværkets økosystem

Gennem løbende brugeroplevelseslæring baseret på detaljerede telemetridata, inkorporerer Juniper applikationsdata sammen med netværksdata. Dette gør det muligt for AI-systemet at lære om de applikationer, der bruges, og forudsige potentielle indvirkninger på en brugers applikationsoplevelse baseret på ugunstige netværksforhold.

Derudover forenkler vores banebrydende AI-Native Virtual Network Assistant, Marvis™, administration og fejlfinding. Marvis har en samtalegrænseflade til strømlinet problemløsning og en automatiseret handlingsramme, der driver løbende netværksforbedringer. Marvis byder også på Marvis Minis, branchens første digitale oplevelsestvilling. Minis identificerer proaktivt forbindelsesproblemer, før de opstår, og beskytter brugerne yderligere mod frustrerende netværksoplevelser.

I stort campos og distribuerede branchemiljøer, er denne kombination af kapaciteter ved at ændre spillet. Det fjerner effektivt de udrulnings-, fejlfindings- og vedligeholdelsesudfordringer, der øger omkostningerne, strækker it-teams til deres grænser, udhuler brugeroplevelser og kvæler skalerbarhed og smidighed. Tilsammen udgør de en ægte transformation i virksomhedens netværkstilgang, som kun vil fortsætte med at blive bedre over tid.

At se det større billede

Grundlaget for et moderne fuldstack-netværk er afgørende for dets dynamiske natur og muliggør problemfri integration i nye netværksdomæner – og videre. Øget tilpasningsevne vil være varselet om en ny æra inden for it-netværk, der forstyrrer traditionelle TCO-modeller for etablerede teknologier og transformerer netværksoplevelsen for både operatører og brugere. Her er et par udvalgte exampflere funktioner, der illustrerer, hvordan Juniper genskaber fuld stack-operationer:

FIGUR 1
AI-Native support bliver ved med at blive bedre med tiden: procentdelen af ​​kundernes IT-netværksbilletter, der proaktivt er løst med AI i løbet af flere år.

Integrerede lokationstjenester

Trådløse adgangspunkter (AP'er), der udnytter et 16-elements Bluetooth®-antennearray til automatiseret AP-placering/-orientering og nøjagtig aktivsynlighed og vBLE til præcise og skalerbare lokationstjenester, der kan øge brugerengagementet og forbedre arbejdsgange på tværs af brancher

Højtydende SD-WAN
Et tunnelfrit, sessionsbaseret SD-WAN ved hjælp af Session Smart Networking for forbedret båndbreddeudnyttelse og øjeblikkelig failover baseret på netværksforhold i realtid

Sikker AI-Native Edge
Sikkerhed, WAN, LAN og NAC (Network Access Control) i en enkelt operationel portal, der tilbyder overlegen dækning for trusler med trådhastighed og et vigtigt skridt fremad for AI-Native uZTNA og

SASE-baserede arkitekturer
Problemfri integration af datacenter
Industrien-første Virtual Network Assistant (VNA) giver end-to-end synlighed og sikkerhed på tværs af alle virksomhedsdomæner, fra c.ampos og filial til datacenter

Avanceret Routing Assurance
AI-Native automatisering og indsigt til traditionelle edge routing topologier

Førende Wi-Fi 6E og Wi-Fi 7 hardware
AP'er er designet til at forenkle netværksoperationer og samtidig maksimere skala og smidighed. Højeffektswitche til Wi-Fi 7 med proaktiv centraliseret strøm- og datastyring til bygningssystemer

06. Beyond the tech

Ud over teknologi: vigtigheden af ​​organisationsstruktur

At opnå maksimalt output fra en fuld stack-netværkstilgang er ikke udelukkende afhængig af den anvendte teknologi; det afhænger også i høj grad af organisationsstrukturen.
Korrekt organisation og orkestrering på tværs af forskellige teknologilag og inden for teamene selv er afgørende for succes.
Hos Juniper har vi udviklet et samarbejdsmiljø, hvor vores datavidenskabsteams og kundesupportteams arbejder sammen. Fysisk og operationelt tilpasset bruger begge teams vores avancerede AIOps-værktøj til at forblive synkroniseret med kundeproblemer og feedback i realtid.

Dette tætte samarbejde sikrer, at vores datavidenskabseksperter og domænespecialister konsekvent er på linje med skiftende kundebehov og prioritering af løsninger, hvilket løbende fremmer fremskridt.

Over tid er udbyttet mere og mere granuleret support, såsom integration af datapunkter fra løsninger som Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint og Zebra for aktivt at forudsige fremtidig ydeevne for proaktiv fejlfinding ned til en specifik funktion. Og fremgangen vil kun fortsætte.
Junipers AIO'er fremskynder implementeringer, forenkler driften og sænker TCO.

Lær hvordan.

07. Fuld stabel NU

Junipers kombinerede løsninger er afhængige af en kombination af telemetri, workflowautomatisering, DevOps og ML for at muliggøre et mere adaptivt og forudsigeligt netværk. Vores holistiske tilgang til kunstig intelligens i netværk har ført til et væld af industrinyheder, herunder:

• Pålidelig tilslutning til studerende, shoppere, patienter og medarbejdere
• Udvid og opfrisk Wi-Fi med smidighed
• Identificer og beskyt mobiler og enheder med NAC

Kablet adgang
Pålidelige og sikre forbindelser til erhvervslivet

• Pålidelig tilslutning til IoT, AP'er og kablede enheder
• Forbind og beskyt IoT og brugere med mikrosegmentering
• Identificer og beskyt enheder med NAC

Indendørs lokaliseringstjenester
Lever indsigtsbaserede personlige brugeroplevelser

• Engager dig med studerende, kunder, patienter og medarbejdere
• Indendørs GPS og aktivplacering
• Lokationsbaseret analyse

Sikker filialadgang
Sikker, pålidelig og problemfri tilslutning til globale afdelingskontorer

• Sikker SD-WAN/SASE
• Distribueret virksomhed
• Optimer WAN til cloud-apps

07. Fuld stabel NU

Junipers kombinerede løsninger er afhængige af en kombination af telemetri, workflowautomatisering, DevOps og ML for at muliggøre et mere adaptivt og forudsigeligt netværk. Vores holistiske tilgang til kunstig intelligens i netværk har ført til et væld af industrinyheder, herunder:

• Proaktive AI-drevne RF-justeringer for optimale trådløse oplevelser på tværs af miljøer
• Dynamisk pakkefangst i LAN og WAN, der giver uovertruffen automatisering, synlighed og problemløsning
• Automatiseret rodårsagsanalyse for hurtigt at diagnosticere og løse netværksproblemer, reducere MTTR og eliminere de fleste problemer
• En AI-Native Digital Experience Twin til forebyggende opdagelse og adressering af potentielle kablede, trådløse og WAN-netværksproblemer, før de påvirker brugerne

Tro mod sit navn strækker vores AI-Native Full Stack sig også ud over campos og filial og videre ind i den distribuerede virksomhed. F.eksampdet:

• En AI-Native VNA, der revolutionerer datacenterdrift med proaktiv indsigt og forenklede videnbaseforespørgsler gennem en intuitiv samtalegrænseflade i forbindelse med et hensigtsbaseret netværkssystem (IBN), hvilket forbedrer oppetiden og fremskynder opløsninger
• Juniper Mist Routing Assurance udnytter AIOps til avancerede WAN-operationer, der giver routingsynlighed og proaktiv indsigt, der forenkler fejlfinding, sænker MTTR/MTTI og automatiserer årsagsanalyse på virksomhedens kant
• AI-Native Security sikrer synlighed og håndhævelse via den rigtige sikre infrastruktur med klassens bedste trusselsbeskyttelse på tværs af Juniper-switche, routere og AP'er på tværs af campos, filialer, datacentre og cloud-miljøer, hvilket øger produktiviteten på tværs af netværks- og sikkerhedsdriftsteams

Fuld stack SÅ? 

Stiv:
Arkitektur lover høj ydeevne, men kommer til kort; brostensbelagte løsninger

Besværlig ledelse:
Kræver flere administrationsgrænseflader, ofte med kompleks CLI

Begrænsede integrationer:
Mangler sømløse integrationer på tværs af netværksmiljøer og -løsninger

Reaktiv:
Kræver manuelle svar på problemer, efter de opstår

Fuld stak NU

Dynamisk:
Konstrueret til at imødekomme virksomhedens behov i dag og i morgen

AI-Native management:
Samlet ledelse, bygget med integreret AI fra bunden

Omfattende integrationer:
Samlet platform med førende LAN, WAN, datacenter, lokationstjenester, sikkerhed og en åben API-arkitektur til problemfri integrationer med ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra og mere

Proaktiv:
I stand til at identificere problemer og afbøde dem, før de påvirker brugerne

Fordele snapshots

En AI-Native full stack-tilgang bringer hidtil usete effektivitetsgevinster til komplekse campos og filialmiljøer. Her er blot nogle få fra den virkelige verdenamples.

“Netværksbrugeroplevelsen, som Juniper tilbyder, overgår langt alt andet på markedet. Junipers brugervenlighed og selvhelbredende egenskaber, sammen med de brugeroplevelsesmålinger, den giver, er enestående."

Neil Holden, CIO, Halfords

8x hurtigere netværksopdatering

George Washington University forbedrer oplevelser
Et moderne, cloud-administreret kablet og trådløst netværk forenkler netværksadministration og fejlfinding, hvilket fører til konsekvent bedre oplevelser for IT og brugere.

Besparelser på over 500 USD om året

London Borough of Brent øger medarbejdernes produktivitet
Et AI-Native-netværk giver IT klart overblik over problemer sammen med anbefalede rettelser, hvilket strømliner løbende ledelsesudfordringer.

90 %+ reduktion i netværksproblemer

Halfords er afhængig af AIOps til detailtransformation
Ved at skifte til en cloud-native, AI-Native tilgang, har Halfords forenklet ledelsesudfordringer, samtidig med at den muliggør næste generations detailhandelsløsninger.

Handlingsvejledningen til netværkshandlinger i fuld stakken

I betragtning af det store omfang af implementeringer og udviklingen af ​​netværksteknologi indtil for nylig, har kompleksiteten længe domineret c.ampos og filialnetværk. Introduktionen af ​​AI-Native Networking ændrer alt.

Selvom netværket altid vokser eller ændrer sig på tværs af campos og filialmiljøer giver en AI-Native Full Stack-tilgang en hidtil uset mulighed for at fjerne unødvendig kompleksitet, såsom controllere og fragmenterede administrationsplatforme, og tilpasse sig best-of-breed-løsninger på tværs af IT-landskabet. Det kan også give det "lige rigtige" niveau af AI-kapaciteter, der er nødvendige for at levere maksimalt output, og understøtter exceptionelle bruger- og it-oplevelser til den laveste TCO og OpEx.

Og som en fin vin bliver den kun bedre med tiden.

01. Identificer en PoC-mulighed
Identificer en mulighed i campos og afdeling for at engagere sig i en PoC (f.eks. en ny opgradering af websted eller apparat).

02. Start med et lavrisikoforsøg
Prøv AI on Us for at implementere med live produktionstrafik og se, hvordan vores løsninger passer til din organisation. Start hvor som helst i den fulde stak med enhver kombination af Wi-Fi, switching og/eller SD-WAN-løsninger.

03. Oplev forskellen
Se, hvordan en AI-Native-tilgang giver større enkelhed, produktivitet og pålidelighed.

04. Udvid din implementering
Udvid din rækkevidde ved at inkorporere yderligere områder såsom campos, filialer, NAC, datacentre, firewalling og Enterprise Edge.

Næste trin

Udforsk Juniper's fulde stak
Gå dybere ind i fuld stack-muligheder og løsninger til campos og filial.
Udforsk vores løsninger →
AI på os →

Se Mist AI i aktion
Se, hvordan en moderne mikroservicesky i Juniper Mist AI leverer ægte synlighed, automatisering og sikkerhed.
Se vores on-demand demo →

Hvorfor Juniper
Juniper Networks mener, at forbindelse ikke er det samme som at opleve en god forbindelse. Junipers AI-Native Networking Platform er bygget fra bunden for at udnytte AI til at levere exceptionelle, yderst sikre og bæredygtige brugeroplevelser fra kanten til datacentret og skyen. Du kan finde yderligere information på juniper.net eller oprette forbindelse til Juniper på
X (tidligere Twitter), LinkedIn og Facebook.

Mere information
For at lære mere om Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack-løsning, kontakt din Juniper-repræsentant eller partner, eller besøg vores webwebsted på: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Noter og referencer
01. Netværksstyring Megatrends 2024:
Skills Gaps, Hybrid og Multi-Cloud, SASE og AI-drevne operationer. EMA on-demand webinhalere
02. Ibid.
03. Ibid.
04. NetOps Expert-podcasten, episode 9: "AI/ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert," juli 2024.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

Alle rettigheder forbeholdes.

Juniper Networks Inc.
1133 Innovationsvej
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN oktober 2024
Juniper Networks Inc., Juniper Networks-logoet, enebær.
net, Marvis og Mist AI er registrerede varemærker tilhørende Juniper Networks Incorporated, registreret i USA og mange regioner verden over. Andre produkt- eller tjenestenavne kan være varemærker tilhørende Juniper Networks eller andre virksomheder. Dette dokument er aktuelt fra den første udgivelsesdato og kan til enhver tid ændres af Juniper Networks. Ikke alle tilbud er tilgængelige i alle lande, hvor Juniper Networks opererer.

Specifikationer

• Produktnavn: Full Stack Networking Solution
• Producent: Juniper
• Funktioner: AI-Native og cloud-native fuld stack løsningsportefølje
• Fordele: Meget dynamiske og skalerbare netværk, AI og automatiseringsfunktioner, forenklet administration, forbedrede brugeroplevelser

Ofte stillede spørgsmål (FAQ)

Hvad er de vigtigste fordele ved Full Stack Networking Solution?

Løsningen tilbyder meget dynamiske og skalerbare netværk, AI og automatiseringsfunktioner, forenklet administration, forbedrede brugeroplevelser og reducerede omkostninger.

Hvor vigtigt er datainput for at maksimere outputtet af AI-løsninger?

Datainput spiller en afgørende rolle for at sikre effektiviteten af ​​AI-løsninger i it-netværk. Kvalitetsdatainput fører til bedre resultater.

Dokumenter/ressourcer

Juniper Full Stack Input, Maksimal Output [pdfBrugervejledning Full Stack Input Maksimum Output, Stack Input Maksimum Output, Input Maksimum Output, Maksimum Output, Output

Referencer

• Brugermanual