Juniper Plena Stack Enigo, Maksimuma Eligo
GVIDILO DE UZANTO
Plena Staka Enigo, Maksimuma Eligo:
Kiel Utiligi AI en Retoj
Utiligi la potencon de plej bona kompleta interreta stako por liveri esceptajn spertojn
Repensi ĉampni kaj filiaj retoj por la epoko de AI
Ĉefoficistoj tutmonde publikigis kompaniajn direktivojn por deploji artefaritan inteligentecon (AI) tra la komerco. Ili celas transformi operaciojn kaj frapeti en kaŝitajn enspezojn. Kaj vendistoj tra ĉiuj sektoroj, inkluzive de IT-retoj, deziras profiti la ŝancon.
Por interkonektaj gvidantoj administrantaj kompleksajn kaj multekostajn ĉampni kaj branĉaj medioj, pivotaj demandoj aperis:
• Kiom da advantagĉu AI vere povas liveri?
• Kio estas la taŭga riskotoleremo?
• Kio estas la plej bona vojo por optimumigi elirojn?
Kun tiom da ebloj disponeblaj por deplojo, la realaĵoj prezentitaj de vendisto-antaŭvido, kapabloj kaj kompetenteco estas pli gravaj ol iam ajn. Kaj vendistoj traktantaj AI verŝajne dividiĝis en kelkajn larĝajn kategoriojn, inkluzive de:
- Siloigitaj, niĉaj vendistoj kun diversaj AI-kapabloj, kiuj ne kapablas liveri plenan stakon ĉampni kaj branĉo integriĝo
- Vendistoj prezentantaj diversajn riglitajn AI-solvojn, kiuj kreas la iluzion de plena operacia efikeco
- Vendistoj kun provitaj plenaj arkitekturoj desegnitaj de la grundo por utiligi la plenan potencialon de AI
Lernu pli pri la AI-Native kaj nubo-denaska plena stak-solvopaperaro de Juniper.
Lernu pli →
Ĉi-lasta reprezentas gravan evoluon en retigado:
Streĉa integriĝo inter plej bonaj interretaj komponantoj kaj novigaj AI-Native-funkcioj kondukas al pli bonaj spertoj pri operaciisto kaj uzanto—redifinante kion signifas la esprimo "plena stako" en la moderna interreta pejzaĝo.
Juniper opinias, ke la hodiaŭaj avangardaj plenstakaj retoj devus esti tre dinamikaj kaj skaleblaj por subteni evoluantajn entreprenajn postulojn. Kaj ili devus inkluzivi AI kaj aŭtomatigajn kapablojn, kiuj simpligas administradon kaj malpliigas kostojn dum plibonigas kaj sekurigas uzantspertojn de komenco ĝis fino.
Ĉi tiu ebook kovras la evoluantan rakonton. Ĝi ekzamenas la rolon de datumoj en AI-retoj kaj la valoron de interligaj entreprenaj klasaj, plenstakaj solvoj. Ĝi ankaŭ enprofundiĝas en la gravecon de kvalitaj datumoj enigaĵoj por certigi la maksimuman produktadon de AI-solvo en IT-retoj.
Ni komencu
maksimuma eligo [substantivo]
La atingo de la plej alta rendimento kaj efikeco en retaj operacioj, karakterizita per liverado de esceptaj kaj sekuraj uzantspertoj tra LAN kaj WAN-retoj. Ĉi tio inkluzivas transforman skalon kaj lertecon, pli bonajn engaĝiĝojn, simpligitajn operaciojn kaj atingi la plej malaltan TCO kaj OpEx.
Ŝlosilaĵoj
Per kapabloj kiel prognoza analizo kaj prizorgado, aŭtomatigo kaj inteligenta retmonitorado, AI aperis kiel transforma forto en retoj. En ĉampni kaj distribuitaj branĉaj medioj, la ĝusta "plena stako" aliro povas plu redukti kompleksecon kaj kostojn.
1. Vera plena stako estas pli ol "markitekturo"
Moderna strategio utiligas unuigitan aparataron kaj programaran aliron (inkluzive por AI), subtenata de 100% malferma API-arkitekturo por plifaciligi operaciojn kaj plibonigi spertojn.
2. AI en reto estas alta efiko, malalta risko
AI en retoj elstaras pro sia kapablo liveri rapidajn, konsekvencajn kaj valorajn efikojn al uzantoj kaj IT.
3. Plej bona, plena staka enigo maksimumigas eliron
Kolekti kaj uzi enigaĵojn de la LAN, WAN, sekureco kaj pretere por AI provizas senprecedencajn ŝancojn
4. Antaŭvido kaj matureco gravas
Estas esenca apliki maturajn kaj kontinue lernantajn datumajn algoritmojn al bone prizorgataj datumaj aroj.
5. Organizo informas daŭrantan instrumentadon
Preter teknologiaj tavoloj, taŭga organizo kaj instrumentado ene de vendistaj teamoj estas kritikaj.
6. AI-Native plena stako superas
Juniper ofertas la nuran AI-Native kaj nuban plenan stakan solvon de la industrio, kiu povas transformi interkonektajn eblecojn.
La plej grandaj baroj al NetOps-sukceso inkluzivas shortage de sperta dungitaro, tro multaj administradaj iloj, malbona reto-datumkvalito kaj manko de transdomajna videbleco, laŭ studo de EMA
Preskaŭ 25% de retaj operaciaj teamoj ankoraŭ uzas inter 11-25 ilojn por monitorado, administrado kaj solvo de problemoj.
30% de retaj problemoj estas pro manaj eraroj
La nediskutebla promeso de AI en retoj
Hodiaŭ ĉampni kaj branĉoretoj funkcias kiel kaj la cirkuladaj kaj nervaj sistemoj de entrepreno.
Ili enkanaligas la esencan fluon de datumoj kaj ebligas rapidajn, inteligentajn respondojn.
Ĉiu retkonekto impulsas kun la potencialo movi produktivecon kaj novigon.
Tamen konservante ĉi tion interkonektita web neniam estis pli defia.
IT-teamoj luktas kun rapide evoluantaj komercaj postuloj. Ili estas konfrontitaj kun la malfacileco protekti ĉiam vastiĝantajn ataksurfacojn de sofistikaj minacoj. Kaj ili devas kontraŭstari kun atako de novaj aparatoj, konektotipoj, kaj proliferado de aplikoj kondukantaj bezonarojn de bendolarĝo.
Balanci la bezonon grimpi kontraŭ resursaj kaj buĝetaj limoj kaj malabundeco de specialecaj kapabloj nur kunigas la kompleksecon.
En ĉi tiu pejzaĝo, AI aperis kiel vere transforma forto en interkonektado. Fakte, la plej altnivelaj AI-retaj solvoj jam signife reduktas kaj, en iuj kazoj, eĉ forigas multajn realajn dolorpunktojn. Ekzampili inkluzivas:
- Prognoza analizo kaj prizorgado: iloj pri retaj administrado de AI povas analizi realtempajn datumojn kaj antaŭdiri eblajn problemojn antaŭ ol ili okazas. Ĉi tio ebligas iniciateman prizorgadon kaj minimumigas malfunkcion. Ĝi inkluzivas identigi eblajn sekurecminacojn, detekti anomaliojn kaj optimumigi retan rendimenton.
- Aŭtomatigo kaj instrumentado: AI-plibonigita aŭtomatigo ebligas al retoj mem-saniĝi, mem-agordi kaj mem-optimumigi. Ĉio kondukas al reduktita mana interveno kaj pliigita ĝenerala efikeco dum altigas spertojn de uzanto kaj operaciisto. AI-funkciigitaj instrumentaj iloj ankaŭ povas aŭtomatigi kompleksajn procezojn, kiel retprovizadon kaj ŝanĝadministradon.
- Inteligenta reto-monitorado kaj komprenoj: AI-funkciigitaj monitoraj iloj disponigas realtempan videblecon pri ret-efikeco kaj povas oferti ageblajn komprenojn kaj ebligi datuman decidon.
Analizo gvidata de AI povas identigi tendencojn, detekti ŝablonojn kaj provizi rekomendojn por optimumigo, sekureco kaj kapacita planado.
Dum ĉi tiuj specoj de kapabloj ekzistas hodiaŭ, ili estas la escepto kaj ne la normo. Al plej multaj solvoj mankas la integriĝo kaj datumoj necesaj por signife transformi ĉiutagajn operaciojn.
"Se vi volas aŭtomatigi la nivelon 2/nivelan 3 kie vi plonĝas en la retan stakon kaj provas eltrovi kie estas la [reto] problemo kaj kiel ripari ĝin—multe da ĝenerala celo, domajna-agnostikaj AIOps-platformoj ne faras. faru tion; ili ne estas domajnaj fakuloj.”
Shamus McGillicuddy, Vicprezidanto de Esplorado, EMA
04. Enigo aferoj
Maksimuma eligo komenciĝas per optimuma enigo de datumoj
Kiam temas pri ĉerpi plenan valoron de AI kaj maŝinlernado (ML) en interkonektado, la volumeno, atingo, kvalito, tempigo kaj prilaborado - kaj rimedoj por analizi kaj agi la datumojn - estas kritikaj. Post ĉio, efikaj AI-ebligitaj agoj dependas de ampleksa kompreno de la nuna situacio.
Scii precize kio okazas, kie ĝi okazas kaj kial ĝi okazas estas decida por informi ĝustatempajn kaj taŭgajn respondojn. Kaj kvalitaj datumoj estas la bazŝtono de ĉio.
Same kiel la procezo de kreado de escepta vino dependas de diversaj faktoroj, la generacio de kvalitaj datumoj por AI en reto funkcias ankaŭ. Simile al kiel vino postulas la ĝustajn vinberojn, grundon kaj maljuniĝantan tempon, interreta kompetenteco, malfacila laboro kaj pacienco estas ĉiuj esencaj por nutri diversajn datumajn arojn kun bone etikeditaj kaj zorgeme prizorgataj informoj.
Iu ajn povas kolekti bazliniajn datumojn pri reto-sano kaj provizi ĝin en AI-motoron. Tamen, kreskigi vere efikan AI kapablan ebligi esceptan uzantan sperton kaj minimumigi falsajn pozitivojn implicas multajn konsiderojn. Por atingi ĉi tiujn celojn, vendistoj devas pripensi ĉion de organiza strukturo ĝis aparataro/programara evoluo, datumspektro kaj ilaro. Plie, estas esenca apliki maturajn kaj kontinue lernajn datumajn algoritmojn al bone prizorgataj datumaj aroj.
Krome, maksimumigi la produktadon de AI en interkonektado dependas de la nombro kaj larĝo de datenenigaĵoj. Kaj ĝuste ĉi tie estas limigitaj plej multaj AI-retaj solvoj. Nuntempe, iuj IT-retaj solvoj povas kolekti datumojn de la LAN, iuj de la WAN. Sed malmultaj solvoj povas kunigi kaj utiligi datumojn de kaj la LAN kaj WAN (kaj pretere) efike - kion ni nomas la "plena stako". Ĉi tio substrekas la kritikan bezonon de vendisto-antaŭvido por certigi integriĝon kaj kunfunkcieblecon.
La rolo de enigo kontraŭ eligo por plibonigoj pri AI-retoj
| Bona LAN aŭ WAN | Pli bona LAN kaj WAN | Maksimuma LAN, WAN, sekureco, loko kaj pli kun AI-Native-kapabloj |
| Provizas fragmentan view de interreta rendimento kaj sekureco | Komencas proponi pli holisma view de retaj operacioj, ebligante AI-sistemojn fari pli informitajn decidojn | Liveras ampleksan datuman aron kaj provizas panoraman view tio ebligas al AI-sistemoj atingi sian plenan potencialon |
| Profita momentfoto: La limigita amplekso limigas eblajn avantaĝojn, donante bazajn plibonigojn en efikeco kaj minaco-detekto | Profita momentfoto: Subtenas moderajn plibonigojn en retadministrado, reduktante malfunkcion kaj identigante pli kompleksan problemon | Profita momentfoto: • Ebligas AI proaktive optimumigi retan rendimenton • Plibonigas sekurecon kun prognoza minacanalizo • Liveras personecigitajn uzantspertojn |
Movante preter tradiciaj kaj naskiĝantaj AI-retigaj modeloj de plej multaj vendistoj, la AI-Native-plena aliro de Juniper reprezentas la sekvan limon en reto-novigado.
05. Plibonigi elirojn
Kiel AI-Native-plena aliro antaŭenigas reton
Ĝis nun, ni konstatis kial kvalitaj datumoj estas la vivsento por AI kaj kial maksimuma produktado en retoj prenas kvalitajn datumojn de la tuta reto. La sekva granda demando estas: Kio estas la plej bona maniero akiri kaj uzi kvalitajn datumojn je ĉiu nivelo por plibonigi interkonektajn produktaĵojn?
La plej bona strategio uzas unuigitan aliron per industriaj gvidaj aparataro kaj programaro stakoj - la plena stako - optimumigante rendimenton, simpligante operaciojn kaj plibonigante uzantspertojn kaj sekurecon. Ĝi estas subtenata de mikroserva nubo kaj 100% malferma API-arkitekturo por etendiĝi al aliaj gvidaj solvoj trans domajnoj, kiel ekzemple 5G, ITSM, komunikaj platformoj, cibersekureco kaj movebleco.
Juniper transformas tradician interkonektan datumkolekton traktante interkonektajn aparatojn kiel sensilojn, kaptante ampleksajn intervalajn datumojn de trans la LAN kaj WAN, kaj ankaŭ integrante sekurecon kaj lok-bazitajn enigojn. Por ekzample, ŝlosilaj elementoj de nia aliro inkluzivas (vidu paĝon 12 por la pli granda bildo):
- Plibonigita fin-al-fina telemetrio: Mezurado de pli ol 150 realtempaj sendrataj uzantŝtatoj per retsendado de telemetrio de enkursigiloj, ŝaltiloj kaj fajromuroj, plibonigita de Mist AI™ por prognoza analizo
- Nub-indiĝena, mikroserva arkitekturo: Subtenante la realtempan prilaboradon de AI-datumoj kaj ebligante pli skaleblan, rezisteman kaj efikan funkciadon de retaj administradsistemoj
- Komuna AI-motoro: Unuigante retdatuman analizon kaj decidajn procezojn sub ununura inteligenta kadro funkciigita de Mist AI, kiu faciligas simpligitajn operaciojn, prognozan problemon solvantan kaj adaptan lernadon tra la tuta retekosistemo.
Per kontinua uzantsperto-lernado bazita sur detalaj telemetriaj datumoj, Juniper inkluzivas aplikaĵajn datumojn kune kun retaj datumoj. Ĉi tio ebligas al la AI-sistemo lerni pri la aplikaĵoj uzataj kaj antaŭdiri eblajn efikojn al la aplikaĵo de uzanto bazita sur malfavoraj retaj kondiĉoj.
Krome, nia pionira AI-Native Virtual Network Assistant, Marvis™, simpligas administradon kaj solvi problemojn. Marvis havas konversacian interfacon por simpligita problemo solvado kaj aŭtomatigitan agadkadron, kondukante kontinuan retan plibonigon. Marvis ankaŭ prezentas Marvis Minis, la unua cifereca sperto-ĝemelo de la industrio. Minis proaktive identigas konekteblecproblemojn antaŭ ol ili okazas, plue protektante uzantojn de frustraj retaj spertoj.
En granda ĉampni kaj distribuitaj branĉaj medioj, ĉi tiu kombinaĵo de kapabloj ŝanĝas ludon. Ĝi efike forigas la defiojn pri lanĉo, solvo de problemoj kaj prizorgado, kiuj altigas kostojn, streĉas IT-teamojn al siaj limoj, erozias uzantspertojn kaj sufokas skaleblon kaj lertecon. Kune, ili konsistas el aŭtentika transformo en la entreprena interkonekta aliro, kiu nur daŭre pliboniĝos kun la tempo.
Vidante la pli grandan bildon
La fundamento de moderna plenstaka reto estas kritika al sia dinamika naturo kaj ebligas senjuntan integriĝon al novaj interkonektaj domajnoj—kaj pretere. Pliigi adapteblecon estos la antaŭsigno de nova epoko en IT-retoj, interrompante tradiciajn TCO-modelojn por establitaj teknologioj kaj transformante la retan sperton por kaj funkciigistoj kaj uzantoj. Jen kelkaj elektitaj ekzampdosieroj de kapabloj kiuj ilustras kiel Juniper reimagas plenajn stakoperaciojn:
FIGURO 1
AI-Native-subteno daŭre pliboniĝas kun la tempo: la procento de kliento-retaj biletoj proaktive solvita kun AI dum pluraj jaroj.
Integritaj lokservoj
Sendrataj alirpunktoj (AP) kiuj utiligas 16-elementan Bluetooth® antenan tabelon por aŭtomatigita AP-lokigo/orientiĝo kaj preciza aktivaĵvidebleco kaj vBLE por precizaj kaj skaleblaj lokservoj kiuj povas pliigi uzantengaĝiĝon kaj plibonigi laborfluojn trans industrioj.
Altfara SD-WAN
Sen tunelo, sesio-bazita SD-WAN uzanta Session Smart Networking por plibonigita bendolarĝa utiligo kaj tuja malsukceso bazita sur realtempaj retaj kondiĉoj
Sekurigu AI-Native Edge
Sekureco, WAN, LAN kaj NAC (Reto-Alirkontrolo) en ununura operacia portalo, ofertante superan priraportadon por minacoj ĉe dratrapideco, kaj grava paŝo antaŭen por AI-Native uZTNA kaj
SASE-bazitaj arkitekturoj
Senjunta integriĝo de datumcentro
La unua en la industrio Virtuala Reto-Asistanto (VNA) disponigas fin-al-finan videblecon kaj certigon tra ĉiuj entreprenaj domajnoj, de c.ampnin kaj branĉo al datumcentro
Altnivela Asekuro de Vojaĝo
AI-Native aŭtomatigo kaj komprenoj por tradiciaj randvojaj topologioj
Plej avangarda aparataro Wi-Fi 6E kaj Wi-Fi 7
APoj estas dizajnitaj por simpligi retajn operaciojn dum maksimumigi skalon kaj facilmovecon. Altpotencaj ŝaltiloj por Wi-Fi 7 kun iniciatema centralizita potenco kaj administrado de datumoj por konstrusistemoj
06. Preter la tekniko
Preter teknologio: la graveco de organiza strukturo
Atingi maksimuman produktadon de plena staka interkonekta aliro ne dependas nur de la teknologio deplojita; ĝi ankaŭ signife dependas de organiza strukturo.
Taŭga organizo kaj instrumentado trans malsamaj teknologiaj tavoloj kaj ene de la teamoj mem estas kritikaj por sukceso.
Ĉe Juniper, ni kreis kunlaboran medion kie niaj datumsciencaj teamoj kaj klientsubtenaj teamoj laboras kune. Fizike kaj funkcie vicigitaj, ambaŭ teamoj uzas nian altnivelan AIOps-ilon por resti sinkronigitaj kun realtempaj klientproblemoj kaj sugestoj.
Ĉi tiu proksima kunlaboro certigas, ke niaj fakuloj pri datumsciencoj kaj specialistoj pri domajno konstante kongruas kun evoluantaj klientbezonoj kaj prioritatado de solvoj, senĉese antaŭenigante progreson.
Kun la tempo, la rekompenco estas pli kaj pli granulara subteno, kiel integri datumpunktojn de solvoj kiel Zoom, Teamoj, ServiceNow, Cradlepoint kaj Zebra por aktive antaŭdiri estontan rendimenton por iniciatema problemo-solvado ĝis specifa funkcio. Kaj la progreso nur daŭros.
La AIOps de Juniper akcelas deplojojn, simpligas operaciojn kaj malaltigas TCO.
Lernu kiel.
07. Plena stako NUN
La kombinitaj solvoj de Juniper dependas de kombinaĵo de telemetrio, laborflua aŭtomatigo, DevOps kaj ML por ebligi pli adaptan kaj antaŭvideblan reton. Nia holisma aliro al AI en interkonektado kondukis al amaso da industriaj unuecoj, inkluzive de:
- Fidinda konektebleco por studentoj, aĉetantoj, pacientoj kaj dungitoj
- Plivastigu kaj refreŝigu Wi-Fi kun lerteco
- Identigu kaj sekurigu poŝtelefonojn kaj aparatojn per NAC
Kablita aliro
Fidindaj kaj sekuraj konektoj por komerco
- Fidinda konektebleco por IoT, AP-oj kaj kablaj aparatoj
- Konektu kaj protektu IoT kaj uzantojn per mikrosegmentado
- Identigu kaj sekurigu aparatojn per NAC
Servoj pri interna loko
Liveru personigitajn uzant-spertojn bazitajn pri kompreno
- Engaĝiĝu kun studentoj, aĉetantoj, pacientoj kaj dungitoj
- Endoma GPS kaj loko de aktivaĵoj
- Lok-bazita analizo
Sekura aliro al branĉo
Sekura, fidinda kaj senjunta konektebleco por tutmondaj filioj
- Sekurigi SD-WAN/SASE
- Distribuita entrepreno
- Optimumigu WAN por nubaj aplikaĵoj
07. Plena stako NUN
La kombinitaj solvoj de Juniper dependas de kombinaĵo de telemetrio, laborflua aŭtomatigo, DevOps kaj ML por ebligi pli adaptan kaj antaŭvideblan reton. Nia holisma aliro al AI en interkonektado kondukis al amaso da industriaj unuecoj, inkluzive de:
- Proaktivaj AI-Driven RF-alĝustigoj por optimumaj sendrataj spertoj trans medioj
- Dinamika paka kaptado en LAN kaj WAN, provizante senekzemplan aŭtomatigon, videblecon kaj problemon
- Aŭtomatigita analizo de radika kaŭzo por rapide diagnozi kaj trakti retajn problemojn, reduktante MTTR kaj forigante plej multajn problemojn.
- AI-Native Digital Experience Twin por prevente detekti kaj trakti eblajn kabrajn, sendratajn kaj WAN-retajn problemojn antaŭ ol ili efikas al uzantoj.
Fidela al sia nomo, nia AI-Native Full Stack ankaŭ etendiĝas preter la ĉampni kaj branĉo kaj plu en la distribuitan entreprenon. Por ekzample:
- AI-Native VNA, kiu revolucias datumcentrajn operaciojn kun iniciatemaj komprenoj kaj simpligitaj sciobazdemandoj per intuicia konversacia interfaco lige kun intencbazita interkonekta sistemo (IBN), plibonigante funkciadon kaj akcelante rezoluciojn.
- Juniper Mist Routing Assurance utiligas AIOps por progresintaj WAN-operacioj, provizante vojvideblecon kaj iniciatemajn komprenojn simpligante problemojn, malaltigante MTTR/MTTI kaj aŭtomatigante analizon de radika kaŭzo ĉe la entreprena rando.
- AI-Native Security certigas videblecon kaj plenumadon per la ĝusta sekura infrastrukturo kun plej bona en-klasa minaca protekto tra Juniper-ŝaltiloj, enkursigiloj kaj AP-oj tra c.ampni, branĉo, datumcentro kaj nubaj medioj, akcelante produktivecon tra retaj kaj sekurecaj operacioteamoj
Plena stako DO?
Rigida:
Makarkitekturo promesas altan rendimenton sed mankas; kunigitaj solvoj
Malfacila administrado:
Postulas multoblajn administradinterfacojn, ofte kun kompleksa CLI
Limigitaj integriĝoj:
Mankas senjuntaj integriĝoj tra interretaj medioj kaj solvoj
Reaktiva:
Postulas manajn respondojn al problemoj post kiam ili okazas
Plena stako NUN
Dinamika:
Inĝenierita por renkonti entreprenajn postulojn de hodiaŭ kaj morgaŭ
AI-denaska administrado:
Unuigita administrado, konstruita kun integra AI de la fundo
Ampleksaj integriĝoj:
Unuigita platformo kun avangarda LAN, WAN, datumcentro, lokservoj, sekureco kaj malferma API-arkitekturo por senjuntaj integriĝoj kun ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra kaj pli.
Proaktiva:
Kapabla identigi problemojn kaj mildigi ilin antaŭ ol ili efikas al uzantoj
Profitaj momentfotoj
AI-Native plena staka aliro alportas senprecedencajn efikecojn al kompleksa campni kaj branĉaj medioj. Jen nur kelkaj realmondaj eksamples.
"La reta uzantsperto kiun Juniper ofertas multe superas ion alian en la merkato. La facileco de operacio kaj mem-resanigaj kapabloj de Juniper, kune kun la uzant-sperto-metrikoj kiujn ĝi provizas, estas elstaraj."
Neil Holden, CIO, Halfords
8 fojojn pli rapida reto refreŝigi
George Washington University plibonigas spertojn
Moderna, nubo-administrita kablita kaj sendrata reto simpligas retan administradon kaj solvi problemojn, kondukante al konstante pli bonaj spertoj por IT kaj uzantoj.
Pli ol US $ 500k ŝparaĵoj jare
Londona Urbeto de Brent pliigas dungitarproduktivecon
AI-Native reto donas al IT klaran videblecon pri problemoj kune kun rekomenditaj korektoj, simpligante daŭrajn administraddefiojn.
90%+ redukto en retproblemaj biletoj
Halfords fidas je AIOps por podetala transformo
Pivotante al nub-indiĝena, AI-indiĝena aliro, Halfords simpligis administrajn defiojn ebligante venontgeneraciajn podetalan butikumadsolvojn.
La plena staka interreta agadgvidilo
Konsiderante la egan amplekson de deplojoj kaj evoluo de interkonekta teknologio ĝis antaŭ nelonge, komplekseco longe regis c.ampni kaj filiaj retoj. La enkonduko de AI-Native Networking ŝanĝas ĉion.
Kvankam la reto ĉiam kreskas aŭ ŝanĝas tra ĉampni kaj filiaj medioj, aliro AI-Native Full Stack provizas senprecedencan ŝancon eltranĉi nenecesan kompleksecon, kiel regiloj kaj fragmentaj administradplatformoj, kaj akordigi kun plej bonaj solvoj tra la IT-pejzaĝo. Ĝi ankaŭ povas provizi la "ĝustan" nivelon de AI-kapabloj bezonataj por liveri maksimuman produktadon, subtenante esceptajn uzantajn kaj IT-spertojn ĉe la plej malalta TCO kaj OpEx.
Kaj kiel bona vino, ĝi nur pliboniĝos kun la tempo.
01. Identigu PoC ŝancon
Identigu ŝancon en la ĉampni kaj branĉo por okupiĝi pri PoC (ekz., nova retejo aŭ aparato ĝisdatigo).
02. Komencu kun malalta riska provo
Provu AI ĉe Ni por deploji kun viva produktada trafiko kaj vidi kiel niaj solvoj konvenas al via organizo. Komencu ie ajn en la plena stako per ajna kombinaĵo de solvoj Wi-Fi, ŝanĝado kaj/aŭ SD-WAN.
03. Spertu la diferencon
Vidu kiel AI-Native aliro liveras pli grandan simplecon, produktivecon kaj fidindecon.
04. Vastigu vian deplojon
Plilarĝigu vian atingon enkorpigante pliajn areojn kiel ĉampni, branĉolokoj, NAC, datumcentroj, fajroŝirmilo, kaj la Enterprise Edge.
Sekvaj paŝoj
Esploru la plenan stakon Juniper
Enprofundiĝu en plenajn stakajn eblecojn kaj solvojn por campni kaj branĉo.
Esploru niajn solvojn →
AI sur Ni →
Vidu Mist AI en ago
Vidu kiel moderna nubo de mikroservoj en Juniper Mist AI liveras veran videblecon, aŭtomatigon kaj certigon.
Spektu nian laŭpetan demonstraĵon →
Kial Junipero
Juniper Networks opinias, ke konektebleco ne estas la sama kiel sperti bonegan konekton. La AI-Native Networking Platform de Juniper estas konstruita de la grundo por utiligi AI por liveri esceptajn, tre sekurajn kaj daŭrigeblajn uzantspertojn de la rando ĝis la datumcentro kaj nubo. Vi povas trovi pliajn informojn ĉe juniper.net aŭ konekti kun Juniper
X (antaŭe Twitter), LinkedIn, kaj Facebook.
Pliaj informoj
Por lerni pli pri Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack-solvo, kontaktu vian Juniper-reprezentanton aŭ partneron, aŭ vizitu nian webretejo ĉe: https://www.juniper.net/us/en/campni-kaj-branĉo.html
Notoj kaj referencoj
01. Megatendencoj pri Administrado de Retoj 2024:
Kapablaj Manĉoj, Hibridaj kaj Plurnubaj, SASE kaj AI-Instruitaj Operacioj. EMA laŭpeto webenspiru
02. Ibid.
03. Ibid.
04. The NetOps Expert podkasto, epizodo 9: "AI/ ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert", julio 2024.
© Kopirajto Juniper Networks Inc. 2024.
Ĉiuj rajtoj rezervitaj.
Juniper Networks Inc.
1133 Noviga Vojo
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN oktobro 2024
Juniper Networks Inc., la emblemo de Juniper Networks, junipero.
net, Marvis kaj Mist AI estas registritaj varmarkoj de Juniper Networks Incorporated, registritaj en Usono kaj multaj regionoj tutmonde. Aliaj produktaj aŭ servaj nomoj povas esti varmarkoj de Juniper Networks aŭ aliaj kompanioj. Ĉi tiu dokumento estas aktuala en la komenca dato de publikigo kaj povas esti ŝanĝita de Juniper Networks iam ajn. Ne ĉiuj ofertoj disponeblas en ĉiuj landoj, en kiuj funkcias Juniper Networks.
Specifoj
- Produkta Nomo: Plena Stack Networking Solution
- Produktanto: Junipero
- Karakterizaĵoj: AI-denaska kaj nubo-denaska plena staka solvo biletujo
- Avantaĝoj: Tre dinamikaj kaj skaleblaj retoj, AI kaj aŭtomatigaj kapabloj, simpligita administrado, plibonigitaj uzantspertoj
Oftaj Demandoj (FAQ)
Kiuj estas la ĉefaj avantaĝoj de la Plena Stacka Reta Solvo?
La solvo ofertas tre dinamikajn kaj skaleblajn retojn, AI kaj aŭtomatigajn kapablojn, simpligitan administradon, plibonigitajn uzantspertojn kaj reduktitajn kostojn.
Kiom gravas enigo de datumoj por maksimumigi la produktadon de AI-solvoj?
Enigo de datumoj ludas decidan rolon por certigi la efikecon de AI-solvoj en IT-retoj. Kvalitaj datumoj enigaĵoj kondukas al pli bonaj rezultoj.
Dokumentoj/Rimedoj
 |
Juniper Plena Stack Enigo, Maksimuma Eligo [pdf] Uzantogvidilo Plena Staka Enigo Maksimuma Eligo, Staka Enigo Maksimuma Eligo, Enigo Maksimuma Eligo, Maksimuma Eligo, Eligo |
