راهنمای کاربر Juniper Full Stack Input، حداکثر خروجی

مدیران عامل در سراسر جهان دستورالعمل های شرکتی را برای استقرار هوش مصنوعی (AI) در سراسر تجارت صادر کرده اند. هدف آنها تغییر عملیات و بهره برداری از درآمدهای پنهان است. و فروشندگان در تمام بخش‌ها، از جمله شبکه‌های فناوری اطلاعات، مشتاق هستند تا از این فرصت استفاده کنند.

برای رهبران شبکه ای که مدیریت پیچیده و گران قیمت را دارند جampما و محیط های شعبه، سؤالات محوری پدیدار شده اند:

• چند advantagآیا هوش مصنوعی واقعا می تواند ارائه دهد؟
• تحمل ریسک مناسب چیست؟
• بهترین راه برای بهینه سازی خروجی ها چیست؟

با گزینه های بسیار زیادی که برای استقرار در دسترس است، واقعیت های ارائه شده توسط آینده نگری، قابلیت ها و تخصص فروشنده مهم تر از همیشه هستند. و فروشندگانی که به دنبال هوش مصنوعی هستند، مسلماً به چند دسته کلی تقسیم شده اند، از جمله:

فروشندگان مجزا با قابلیت‌های هوش مصنوعی متفرقه که قادر به ارائه پشته کامل c نیستندampما و ادغام شعبه
فروشندگان دارای راه‌حل‌های مختلف هوش مصنوعی پیچ و مهره‌ای هستند که توهم کارایی عملیاتی کامل را ایجاد می‌کنند.

فروشندگان با معماری تمام پشته اثبات شده طراحی شده از پایه برای مهار پتانسیل کامل هوش مصنوعی

درباره مجموعه راه حل های کامل پشته ای Juniper's AI-Native و cloud-native بیشتر بیاموزید.
بیشتر بدانید →

مورد دوم نشان دهنده یک تحول مهم در شبکه است:

ادغام شدید بین بهترین اجزای شبکه و ویژگی‌های خلاقانه AI-Native منجر به تجربیات بهتر اپراتور و کاربر می‌شود - تعریف مجدد معنای اصطلاح «پشته کامل» در چشم‌انداز شبکه مدرن.

Juniper معتقد است که شبکه های تمام پشته پیشرفته امروزی باید بسیار پویا و مقیاس پذیر در حمایت از تقاضاهای در حال تحول سازمانی باشند. و آنها باید دارای قابلیت‌های هوش مصنوعی و اتوماسیون باشند که مدیریت را ساده کرده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و در عین حال تجربه‌های کاربر را از ابتدا تا انتها بهبود می‌بخشد و تضمین می‌کند.

این کتاب الکترونیکی داستان در حال تکامل را پوشش می دهد. نقش داده‌ها در شبکه‌های هوش مصنوعی و ارزش راه‌حل‌های درهم تنیده در کلاس سازمانی و تمام پشته را بررسی می‌کند. همچنین به اهمیت ورودی های داده با کیفیت برای اطمینان از حداکثر خروجی یک راه حل هوش مصنوعی در شبکه IT می پردازد.

بیایید شروع کنیم

حداکثر خروجی · خروجی [اسم]

دستیابی به بالاترین عملکرد و کارایی در عملیات شبکه، که با ارائه تجربیات کاربری استثنایی و ایمن در شبکه های LAN و WAN مشخص می شود. این شامل مقیاس تحول و چابکی، تعامل بهتر، عملیات ساده شده، و دستیابی به کمترین TCO و OpEx است.

تاکاوی کلیدی

از طریق قابلیت هایی مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی و نگهداری، اتوماسیون، و نظارت هوشمند شبکه، هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی دگرگون کننده در شبکه ظاهر شده است. در جampما و محیط های شعب توزیع شده، رویکرد درست "پول پشته" می تواند پیچیدگی و هزینه ها را بیشتر کاهش دهد.

1. فول استک واقعی فراتر از «معماری» است
یک استراتژی مدرن از یک رویکرد سخت افزاری و نرم افزاری یکپارچه (از جمله برای هوش مصنوعی) استفاده می کند که با معماری 100٪ API باز برای ساده کردن عملیات و بهبود تجربیات پشتیبانی می شود.

2. هوش مصنوعی در شبکه دارای تاثیر بالا و کم خطر است
هوش مصنوعی در شبکه به دلیل توانایی خود در ارائه تأثیرات سریع، مداوم و ارزشمند به کاربران و فناوری اطلاعات متمایز است.

3. بهترین ورودی، پشته کامل خروجی را به حداکثر می رساند
جمع آوری و استفاده از ورودی های LAN، WAN، امنیت و فراتر از آن برای هوش مصنوعی فرصت های بی سابقه ای را فراهم می کند.

4. آینده نگری و بلوغ مهم است
استفاده از الگوریتم‌های علم داده بالغ و با یادگیری مستمر در مجموعه‌های داده‌ای که به خوبی تنظیم شده‌اند، حیاتی است.

5. سازمان ارکستراسیون در حال انجام را اطلاع می دهد
فراتر از لایه های فناوری، سازماندهی و هماهنگی مناسب در تیم های فروشنده بسیار مهم است.

6. AI-Native full stack بهتر عمل می کند
Juniper تنها راه حل تمام پشته AI-Native و cloudnative صنعت را ارائه می دهد که می تواند امکانات شبکه را تغییر دهد.

بزرگترین موانع برای موفقیت NetOps شامل یک شور استtagبر اساس یک مطالعه EMA، پرسنل ماهر، ابزارهای مدیریتی بیش از حد، کیفیت داده های شبکه ضعیف و عدم دید بین دامنه ای

تقریباً 25 درصد از تیم های عملیات شبکه هنوز از 11 تا 25 ابزار برای نظارت، مدیریت و عیب یابی استفاده می کنند.

30 درصد از مشکلات شبکه به دلیل خطاهای دستی است

وعده انکارناپذیر هوش مصنوعی در شبکه

سی امروزampما و شبکه های شعب هم به عنوان سیستم گردش خون و هم سیستم عصبی یک شرکت عمل می کنند.
آنها جریان ضروری داده ها را کانالیزه می کنند و پاسخ های سریع و هوشمندانه را امکان پذیر می کنند.
هر اتصال شبکه با پتانسیل افزایش بهره وری و نوآوری همراه است.
با این حال حفظ این به هم پیوستگی web هرگز اینقدر چالش برانگیز نبوده است

تیم های فناوری اطلاعات با تقاضاهای تجاری به سرعت در حال تحول دست و پنجه نرم می کنند. آنها با مشکل محافظت از سطوح حمله در حال گسترش در برابر تهدیدات پیچیده روبرو هستند. و آن‌ها باید با هجوم دستگاه‌های جدید، انواع اتصال، و گسترش برنامه‌های کاربردی که نیازهای پهنای باند را افزایش می‌دهند، مقابله کنند.

ایجاد تعادل بین نیاز به مقیاس در برابر محدودیت های منابع و بودجه و کمبود مهارت های تخصصی تنها پیچیدگی را تشدید می کند.

در این چشم انداز، هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی واقعاً دگرگون کننده در شبکه ظاهر شده است. در واقع، پیشرفته‌ترین راه‌حل‌های شبکه‌سازی هوش مصنوعی در حال حاضر به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهند و در برخی موارد، حتی بسیاری از نقاط درد را در دنیای واقعی از بین می‌برند. مثالampموارد شامل:

تجزیه و تحلیل و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: ابزارهای مدیریت شبکه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و مسائل بالقوه را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند. این امکان تعمیر و نگهداری پیشگیرانه را فراهم می کند و زمان خرابی را به حداقل می رساند. این شامل شناسایی تهدیدات امنیتی بالقوه، شناسایی ناهنجاری ها و بهینه سازی عملکرد شبکه است.

اتوماسیون و هماهنگ‌سازی: اتوماسیون تقویت‌شده با هوش مصنوعی شبکه‌ها را قادر می‌سازد تا خود ترمیم شوند، خود پیکربندی شوند و خود بهینه‌سازی شوند. همه اینها منجر به کاهش مداخله دستی و افزایش کارایی کلی در حالی که تجربه کاربر و اپراتور را بالا می برد. ابزارهای ارکستراسیون مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می توانند فرآیندهای پیچیده مانند تامین شبکه و مدیریت تغییر را خودکار کنند.
نظارت و بینش هوشمند شبکه: ابزارهای نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی عملکرد شبکه را در زمان واقعی مشاهده می‌کنند و می‌توانند بینش‌های عملی ارائه دهند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را امکان‌پذیر کنند.

تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند روندها را شناسایی کند، الگوها را شناسایی کند و توصیه هایی برای بهینه سازی، امنیت و برنامه ریزی ظرفیت ارائه دهد.

در حالی که این نوع قابلیت ها امروزه وجود دارند، آنها استثنا هستند و هنجار نیستند. اکثر راه حل ها فاقد یکپارچگی و داده های مورد نیاز برای تغییر چشمگیر عملیات روزانه هستند.

«اگر می‌خواهید سطح 2/سطح 3 را خودکار کنید، جایی که در پشته شبکه فرو می‌روید و سعی می‌کنید بفهمید مشکل [شبکه] کجاست و چگونه آن را برطرف کنید—بسیاری از پلت‌فرم‌های AIOps با هدف عمومی، این کار را نمی‌کنند. این کار را انجام دهید آنها متخصص حوزه نیستند."

Shamus McGillicuddy، معاون تحقیقات EMA

04. ورودی مهم است

حداکثر خروجی با ورودی داده بهینه شروع می شود

وقتی نوبت به استخراج ارزش کامل از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) در شبکه می‌شود، حجم، دسترسی، کیفیت، زمان‌بندی و پردازش - و منابع برای تجزیه و تحلیل و عمل داده‌ها - بسیار مهم است. به هر حال، اقدامات موثر مبتنی بر هوش مصنوعی به درک جامع از وضعیت فعلی بستگی دارد.

دانستن دقیق آنچه اتفاق می‌افتد، کجا اتفاق می‌افتد و چرا اتفاق می‌افتد برای اطلاع‌رسانی به پاسخ‌های به موقع و مناسب بسیار مهم است. و داده های با کیفیت سنگ بنای همه چیز است.

همانطور که فرآیند ایجاد یک شراب استثنایی به عوامل مختلفی بستگی دارد، تولید داده های با کیفیت برای هوش مصنوعی در کار شبکه نیز انجام می شود. مشابه اینکه شراب به انگور، خاک و زمان پیری مناسب نیاز دارد، تخصص شبکه‌سازی، کار سخت و صبر همگی در پرورش مجموعه‌های داده‌های متنوع با اطلاعات برچسب‌گذاری‌شده و با دقت بسیار ضروری هستند.

هر کسی می‌تواند داده‌های پایه را در مورد سلامت شبکه جمع‌آوری کند و آن‌ها را به یک موتور هوش مصنوعی تغذیه کند. با این حال، تقویت هوش مصنوعی واقعاً تأثیرگذار که می‌تواند تجربه کاربری استثنایی را ایجاد کند و نکات مثبت کاذب را به حداقل برساند، ملاحظات زیادی را شامل می‌شود. برای دستیابی به این اهداف، فروشندگان باید همه چیز را از ساختار سازمانی گرفته تا توسعه سخت افزار/نرم افزار، طیف داده و مجموعه ابزار در نظر بگیرند. علاوه بر این، استفاده از الگوریتم‌های علم داده بالغ و پیوسته در مجموعه‌های داده‌ای که به خوبی تنظیم شده‌اند، حیاتی است.
علاوه بر این، به حداکثر رساندن خروجی هوش مصنوعی در شبکه به تعداد و وسعت ورودی داده ها بستگی دارد. و این دقیقا همان جایی است که اکثر راه حل های شبکه AI محدود هستند. در حال حاضر، برخی از راه حل های شبکه IT می توانند داده ها را از LAN جمع آوری کنند، برخی از WAN. اما راه‌حل‌های کمی می‌توانند داده‌ها را از LAN و WAN (و فراتر از آن) به طور مؤثر جمع‌آوری کرده و از آن استفاده کنند - چیزی که ما آن را "پشته کامل" می‌نامیم. این امر بر نیاز حیاتی آینده‌نگری فروشنده در حصول اطمینان از یکپارچگی و قابلیت همکاری تاکید می‌کند.

نقش ورودی در مقابل خروجی برای بهبود شبکه‌های هوش مصنوعی

LAN یا WAN خوب	LAN و WAN بهتر	حداکثر LAN، WAN، امنیت، مکان و موارد دیگر با قابلیت‌های AI-Native
تکه تکه را فراهم می کند view عملکرد و امنیت شبکه	شروع به ارائه کلی نگرتر می کند view عملیات شبکه، سیستم های هوش مصنوعی را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه تری بگیرند	یک مجموعه داده جامع ارائه می دهد و یک پانوراما ارائه می دهد view که سیستم های هوش مصنوعی را قادر می سازد تا به پتانسیل کامل خود دست یابند
عکس فوری مزایا: محدوده محدود، مزایای بالقوه را محدود می کند، که باعث پیشرفت های اساسی در کارایی و تشخیص تهدید می شود.	فواید فواید: پشتیبانی از بهبودهای متوسط در مدیریت شبکه، کاهش زمان خرابی و شناسایی مسائل پیچیده تر	عکس فوری از مزایا: • هوش مصنوعی را برای بهینه سازی فعالانه عملکرد شبکه توانمند می کند • با تجزیه و تحلیل تهدید پیشگویانه امنیت را افزایش می دهد • تجربیات شخصی سازی شده کاربر را ارائه می دهد

فراتر از مدل‌های سنتی و نوپای شبکه‌های هوش مصنوعی اکثر فروشندگان، رویکرد فول استک AI-Native Juniper مرز بعدی در نوآوری شبکه را نشان می‌دهد.

05. بهبود خروجی ها

چگونه یک رویکرد تمام پشته AI-Native شبکه را پیش می برد

تا کنون، ما مشخص کرده‌ایم که چرا داده‌های باکیفیت مایه حیات هوش مصنوعی هستند و چرا حداکثر خروجی در شبکه، داده‌های با کیفیت را از سراسر شبکه می‌گیرد. سوال بزرگ بعدی این است: بهترین راه برای دریافت و استفاده از داده های با کیفیت در هر سطح برای بهبود خروجی های شبکه چیست؟

بهترین استراتژی یک رویکرد واحد را از طریق پشته‌های سخت‌افزار و نرم‌افزار پیشرو در صنعت - پشته کامل - بهینه‌سازی عملکرد، ساده‌سازی عملیات، و بهبود تجربه و امنیت کاربر به کار می‌گیرد. زیربنای آن یک میکروسرویس های ابری و معماری 100% API باز است تا به سایر راه حل های پیشرو در سراسر حوزه ها مانند 5G، ITSM، پلتفرم های ارتباطی، امنیت سایبری و تحرک گسترش یابد.

Juniper با در نظر گرفتن دستگاه‌های شبکه به‌عنوان حسگر، گرفتن داده‌های دامنه جامع از سراسر LAN و WAN، و همچنین یکپارچه‌سازی ورودی‌های مبتنی بر امنیت و مکان، مجموعه داده‌های شبکه سنتی را تغییر می‌دهد. برای مثالampعناصر کلیدی رویکرد ما عبارتند از (برای تصویر بزرگتر به صفحه 12 مراجعه کنید):

تله متری پیشرفته: اندازه گیری بیش از 150 حالت بی سیم بی سیم از طریق تله متری پخش جریانی از روترها، سوئیچ ها و فایروال ها، که توسط Mist AI™ برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده بهبود یافته است.
معماری میکروسرویس‌های بومی ابری: پشتیبانی از پردازش بی‌درنگ داده‌های هوش مصنوعی و امکان عملیات مقیاس‌پذیر، انعطاف‌پذیر و کارآمدتر سیستم‌های مدیریت شبکه
موتور هوش مصنوعی مشترک: تجزیه و تحلیل داده‌های شبکه و فرآیندهای تصمیم‌گیری را تحت یک چارچوب واحد و هوشمند با استفاده از Mist AI یکپارچه می‌کند که عملیات ساده، حل مشکلات پیش‌بینی‌کننده و یادگیری تطبیقی را در کل اکوسیستم شبکه تسهیل می‌کند.

از طریق یادگیری مداوم تجربه کاربر بر اساس داده های دقیق تله متری، Juniper داده های برنامه را در کنار داده های شبکه ترکیب می کند. این سیستم هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا در مورد برنامه‌های کاربردی مورد استفاده بیاموزد و تأثیرات بالقوه را بر تجربه برنامه کاربر بر اساس شرایط نامطلوب شبکه پیش‌بینی کند.

علاوه بر این، دستیار شبکه مجازی AI-Native ما، Marvis™، مدیریت و عیب‌یابی را ساده می‌کند. Marvis دارای یک رابط مکالمه برای حل مشکل ساده و یک چارچوب عمل خودکار است که باعث بهبود مستمر شبکه می شود. Marvis همچنین دارای Marvis Minis، اولین تجربه دیجیتال دوقلوی صنعت است. Minis به طور فعال مشکلات اتصال را قبل از وقوع شناسایی می کند و از کاربران در برابر تجارب ناامید کننده شبکه محافظت می کند.

در سی بزرگampما و محیط های شعب توزیع شده، این ترکیب از قابلیت ها در حال تغییر بازی است. این به طور موثر چالش‌های راه‌اندازی، عیب‌یابی و تعمیر و نگهداری را که هزینه‌ها را بالا می‌برد، تیم‌های فناوری اطلاعات را به حد خود کشانده، تجارب کاربر را از بین می‌برد، و مقیاس‌پذیری و چابکی را خفه می‌کند، حذف می‌کند. آنها با هم، تحولی واقعی در رویکرد شبکه‌سازی سازمانی ایجاد می‌کنند که تنها در طول زمان به بهبود خود ادامه می‌دهد.

دیدن تصویر بزرگتر

پایه و اساس یک شبکه تمام پشته مدرن برای ماهیت پویا و امکان ادغام یکپارچه در حوزه های شبکه جدید و فراتر از آن بسیار مهم است. افزایش سازگاری، منادی عصر جدیدی در شبکه‌های فناوری اطلاعات خواهد بود، که مدل‌های سنتی TCO را برای فناوری‌های جاافتاده مختل می‌کند و تجربه شبکه را هم برای اپراتورها و هم برای کاربران تغییر می‌دهد. در اینجا چند انتخاب قبلی وجود داردampقابلیت‌هایی که نشان می‌دهند Juniper چگونه عملیات پشته کامل را دوباره تصور می‌کند:

شکل 1
پشتیبانی AI-Native با گذشت زمان بهتر می‌شود: درصد بلیط‌های شبکه فناوری اطلاعات مشتریان که به طور فعال با هوش مصنوعی در طول چندین سال حل شده‌اند.

خدمات مکان یابی یکپارچه

نقاط دسترسی بی‌سیم (AP) که از آرایه آنتن بلوتوث 16 عنصری برای قرار دادن/جهت‌یابی خودکار AP و دید دقیق دارایی و vBLE برای خدمات مکان دقیق و مقیاس‌پذیر استفاده می‌کنند که می‌تواند تعامل کاربر را افزایش دهد و گردش کار را در صنایع افزایش دهد.

SD-WAN با عملکرد بالا
یک SD-WAN بدون تونل و مبتنی بر جلسه با استفاده از شبکه هوشمند Session برای بهبود استفاده از پهنای باند و failover فوری بر اساس شرایط شبکه بلادرنگ

ایمن AI-Native Edge
امنیت، WAN، LAN و NAC (کنترل دسترسی به شبکه) در یک پورتال عملیاتی واحد، ارائه پوشش برتر برای تهدیدات با سرعت سیم، و یک گام مهم رو به جلو برای AI-Native uZTNA و

معماری های مبتنی بر SASE
ادغام یکپارچه مرکز داده
اولین دستیار شبکه مجازی صنعت (VNA) دید و اطمینان کامل را در همه دامنه های سازمانی، از campما و شعبه به مرکز داده

تضمین مسیریابی پیشرفته
اتوماسیون AI-Native و بینش برای توپولوژی های مسیریابی لبه سنتی

سخت افزار Wi-Fi 6E و Wi-Fi 7 پیشرو
AP ها برای ساده سازی عملیات شبکه و در عین حال به حداکثر رساندن مقیاس و چابکی طراحی شده اند. سوئیچ های پرمصرف برای Wi-Fi 7 با مدیریت متمرکز انرژی و داده برای سیستم های ساختمان

06. فراتر از فناوری

فراتر از فناوری: اهمیت ساختار سازمانی

دستیابی به حداکثر خروجی از یک رویکرد شبکه‌ای تمام پشته صرفاً به فناوری به کار گرفته شده وابسته نیست. همچنین به طور قابل توجهی به ساختار سازمانی بستگی دارد.
سازماندهی و هماهنگی مناسب در لایه های مختلف فناوری و درون خود تیم ها برای موفقیت بسیار مهم است.
در Juniper، ما یک محیط مشترک را مهندسی کرده‌ایم که در آن تیم‌های علم داده و تیم‌های پشتیبانی مشتری به صورت پشت سر هم کار می‌کنند. از لحاظ فیزیکی و عملیاتی، هر دو تیم از ابزار پیشرفته AIOps ما استفاده می کنند تا با مشکلات و بازخوردهای مشتری در زمان واقعی هماهنگ باشند.

این همکاری نزدیک تضمین می کند که کارشناسان علوم داده و متخصصان حوزه ما به طور مداوم با نیازهای مشتری در حال تحول و اولویت بندی راه حل ها هماهنگ هستند و به طور مداوم پیشرفت را پیش می برند.

با گذشت زمان، بازدهی بیشتر و بیشتر پشتیبانی گران‌تر است، مانند ادغام نقاط داده از راه‌حل‌هایی مانند Zoom، Teams، ServiceNow، Cradlepoint و Zebra برای پیش‌بینی فعال عملکرد آینده برای عیب‌یابی پیشگیرانه تا یک ویژگی خاص. و پیشرفت فقط ادامه خواهد داشت.
AIOps Juniper استقرار را سرعت می بخشد، عملیات را ساده می کند و TCO را کاهش می دهد.

یاد بگیرید چگونه.

07. اکنون پشته کامل

راه حل های ترکیبی Juniper بر ترکیبی از تله متری، اتوماسیون گردش کار، DevOps و ML تکیه دارند تا شبکه ای سازگارتر و قابل پیش بینی تر را فعال کنند. رویکرد کل‌نگر ما به هوش مصنوعی در شبکه‌ها منجر به مجموعه‌ای از اولین‌های صنعت شده است، از جمله:

اتصال قابل اعتماد برای دانش آموزان، خریداران، بیماران و کارمندان
Wi-Fi را با چابکی گسترش دهید و تازه کنید
موبایل و دستگاه ها را با NAC شناسایی و ایمن کنید

دسترسی سیمی
اتصالات قابل اعتماد و ایمن برای تجارت

اتصال قابل اعتماد برای IoT، AP ها و دستگاه های سیمی
اینترنت اشیا و کاربران را با میکروسگمنتیشن متصل و محافظت کنید
دستگاه ها را با NAC شناسایی و ایمن کنید

خدمات مکان یابی داخلی
تجارب کاربر شخصی شده مبتنی بر بینش را ارائه دهید

با دانش آموزان، خریداران، بیماران و کارمندان تعامل داشته باشید
GPS داخلی و مکان دارایی
تجزیه و تحلیل مبتنی بر مکان

دسترسی ایمن به شعبه
اتصال ایمن، قابل اعتماد و بدون درز برای دفاتر شعب جهانی

SD-WAN/SASE ایمن
شرکت توزیع شده
WAN را برای برنامه های ابری بهینه کنید

07. اکنون پشته کامل

تنظیمات RF پیشگیرانه مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجربه‌های بی‌سیم بهینه در محیط‌ها
ضبط پویا بسته در LAN و WAN، ارائه اتوماسیون، دید و حل مشکلات بی نظیر

تجزیه و تحلیل خودکار علت ریشه ای برای تشخیص سریع و رسیدگی به مشکلات شبکه، کاهش MTTR و حذف اکثر مشکلات مشکل
یک AI-Native Digital Experience Twin برای شناسایی پیشگیرانه و رفع مشکلات احتمالی شبکه های سیمی، بی سیم و WAN قبل از اینکه روی کاربران تأثیر بگذارد.

درست به نام خود، AI-Native Full Stack ما نیز فراتر از campما و شعبه و بیشتر به شرکت توزیع شده. برای مثالampدر:

یک AI-Native VNA که انقلابی در عملیات مرکز داده با بینش های فعال و جستجوهای پایگاه دانش ساده از طریق یک رابط مکالمه بصری در ارتباط با سیستم شبکه مبتنی بر هدف (IBN) ایجاد می کند، زمان آپدیت را افزایش می دهد و وضوح را تسریع می کند.
Juniper Mist Routing Assurance از AIOps برای عملیات WAN پیشرفته استفاده می کند، دید مسیریابی و بینش فعال را فراهم می کند که عیب یابی را ساده می کند، MTTR/MTTI را کاهش می دهد و تجزیه و تحلیل علت اصلی را خودکار در لبه سازمانی می کند.
AI-Native Security از طریق زیرساخت ایمن مناسب با بهترین محافظت از تهدیدات در کلاس خود در سراسر سوئیچ‌ها، روترها و APها در Juniper، دید و اجرا را تضمین می‌کند.ampما، شعبه، مرکز داده، و محیط های ابری، افزایش بهره وری در سراسر شبکه و تیم های عملیات امنیتی

پشته کامل سپس؟

صلب:
معماری نوید عملکرد بالا را می دهد اما کوتاهی می کند. راه حل های سنگفرش شده

مدیریت دست و پاگیر:
به چندین رابط مدیریتی، اغلب با CLI پیچیده نیاز دارد

ادغام های محدود:
فاقد ادغام یکپارچه در محیط‌ها و راه‌حل‌های شبکه است

واکنشی:
نیاز به پاسخ های دستی به مسائل پس از وقوع دارد

پشته کامل در حال حاضر

پویا:
مهندسی شده برای پاسخگویی به خواسته های امروز و فردای شرکت

AI-مدیریت بومی:
مدیریت یکپارچه، ساخته شده با هوش مصنوعی یکپارچه از ابتدا

ادغام های جامع:
پلتفرم یکپارچه دارای LAN، WAN، مرکز داده، خدمات مکان، امنیت، و معماری API باز برای ادغام یکپارچه با ServiceNow، Teams/Zoom، Cradlepoint، Zebra و موارد دیگر.

فعال:
قادر به شناسایی مشکلات و کاهش آنها قبل از تأثیرگذاری بر کاربران است

فواید اسنپ شات

رویکرد تمام پشته AI-Native کارایی بی سابقه ای را برای c پیچیده به ارمغان می آوردampما و محیط های شعبه در اینجا فقط چند نمونه قبلی از دنیای واقعی آورده شده استamples

تجربه کاربر شبکه ای که Juniper ارائه می دهد بسیار فراتر از هر چیز دیگری در بازار است. سهولت عملیات و قابلیت های خود درمانی Juniper، به همراه معیارهای تجربه کاربری که ارائه می کند، فوق العاده است.

نیل هولدن، مدیر ارشد فناوری، هالفوردز

8 برابر سریع‌تر به‌روزرسانی شبکه

دانشگاه جورج واشنگتن تجارب را افزایش می دهد
یک شبکه سیمی و بی‌سیم مدرن و با مدیریت ابری، مدیریت شبکه و عیب‌یابی را ساده می‌کند و منجر به تجربیات بهتری برای IT و کاربران می‌شود.

بیش از 500 هزار دلار پس انداز در سال

منطقه برنت لندن بهره وری کارکنان را افزایش می دهد
یک شبکه AI-Native به IT به وضوح مشکلات را همراه با رفع‌های توصیه شده، ساده‌سازی چالش‌های مدیریتی جاری می‌دهد.

90٪ کاهش در بلیط های مشکل شبکه

هالفوردز برای تبدیل خرده فروشی به AIOps متکی است
هالفوردز با چرخش به یک رویکرد بومی ابری و هوش مصنوعی، چالش‌های مدیریتی را ساده‌تر کرده و در عین حال راه‌حل‌های خرید خرده‌فروشی نسل بعدی را فعال می‌کند.

راهنمای عمل شبکه پشته کامل

با توجه به گستره وسیع استقرار و تکامل فناوری شبکه تا همین اواخر، پیچیدگی برای مدت طولانی غالب بوده است.ampما و شبکه شعب معرفی AI-Native Networking همه چیز را تغییر می دهد.

اگرچه شبکه همیشه در حال رشد یا تغییر در سراسر campما و محیط شعبه‌ها، رویکرد AI-Native Full Stack فرصتی بی‌سابقه برای حذف پیچیدگی‌های بی‌ضروری، مانند کنترل‌کننده‌ها و پلت‌فرم‌های مدیریت تکه‌تکه‌شده، و همسویی با بهترین راه‌حل‌ها در سراسر چشم‌انداز فناوری اطلاعات فراهم می‌کند. همچنین می‌تواند سطح «درست» از قابلیت‌های هوش مصنوعی مورد نیاز برای ارائه حداکثر خروجی را فراهم کند و از تجربه‌های استثنایی کاربران و فناوری اطلاعات در کمترین TCO و OpEx پشتیبانی کند.

و مانند یک شراب خوب، فقط با گذشت زمان بهتر می شود.

01. یک فرصت PoC را شناسایی کنید
شناسایی یک فرصت در جampما و شعبه برای شرکت در یک PoC (به عنوان مثال، یک سایت جدید یا ارتقاء دستگاه).

02. با یک آزمایش کم خطر شروع کنید
AI on Us را امتحان کنید تا با ترافیک تولید زنده به کار گرفته شود و ببینید راه حل های ما چگونه با سازمان شما مطابقت دارد. با هر ترکیبی از راه‌حل‌های Wi-Fi، سوئیچینگ و/یا SD-WAN، از هر جایی در پشته کامل شروع کنید.

03. تفاوت را تجربه کنید
ببینید چگونه یک رویکرد AI-Native سادگی، بهره‌وری و قابلیت اطمینان بیشتری را ارائه می‌دهد.

04. استقرار خود را گسترش دهید
دسترسی خود را با ترکیب مناطق اضافی مانند campما، مکان‌های شعب، NAC، مراکز داده، فایروال و Enterprise Edge.

مراحل بعدی

مجموعه کامل Juniper را کاوش کنید
عمیق تر به امکانات و راه حل های پشته کامل برای campما و شعبه
راه حل های ما را کاوش کنید →
هوش مصنوعی روی ما →

Mist AI را در عمل ببینید
ببینید چگونه یک ابر میکروسرویس مدرن در Juniper Mist AI دید، اتوماسیون و اطمینان واقعی را ارائه می دهد.
نسخه ی نمایشی درخواستی ما را تماشا کنید →

چرا عرعر
Juniper Networks معتقد است که اتصال با تجربه یک اتصال عالی یکسان نیست. پلتفرم شبکه AI-Native Juniper از ابتدا برای استفاده از هوش مصنوعی ساخته شده است تا تجربیات کاربری استثنایی، بسیار ایمن و پایدار را از لبه تا مرکز داده و ابر ارائه دهد. می توانید اطلاعات اضافی را در juniper.net بیابید یا با Juniper در ارتباط باشید
X (تویتر سابق)، لینکدین و فیس بوک.

اطلاعات بیشتر
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد راه حل کامل استک شبکه AI-Native Networks Juniper، با نماینده یا شریک Juniper تماس بگیرید یا از ما دیدن کنید. webسایت در: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

یادداشت ها و مراجع
01. Megatrends مدیریت شبکه 2024:
شکاف های مهارتی، عملیات ترکیبی و چند ابری، SASE و AI-Driven. EMA بر حسب تقاضا webاینار
02. همان.
03. همان.
04. پادکست NetOps Expert، قسمت 9: "AI/ML و NetOps—مکالمه با EMA توسط متخصص NetOps،" ژوئیه 2024.

تمامی حقوق محفوظ است.

Juniper Networks Inc.
1133 راه نوآوری
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN اکتبر 2024
Juniper Networks Inc.، آرم Juniper Networks، juniper.
net، Marvis، و Mist AI علائم تجاری ثبت شده Juniper Networks Incorporated هستند که در ایالات متحده و بسیاری از مناطق در سراسر جهان ثبت شده اند. سایر نام‌های محصول یا خدمات ممکن است علائم تجاری Juniper Networks یا شرکت‌های دیگر باشد. این سند از تاریخ انتشار اولیه جاری است و ممکن است در هر زمان توسط Juniper Networks تغییر یابد. همه پیشنهادها در هر کشوری که Juniper Networks در آن فعالیت می کند در دسترس نیست.

مشخصات

نام محصول: Full Stack Networking Solution
سازنده: Juniper
ویژگی ها: AI-Native و مجموعه راه حل های تمام پشته بومی ابری
مزایا: شبکه‌های بسیار پویا و مقیاس‌پذیر، قابلیت‌های هوش مصنوعی و اتوماسیون، مدیریت ساده‌شده، بهبود تجربیات کاربر

سوالات متداول (سؤالات متداول)

مزایای کلیدی راه حل شبکه کامل استک چیست؟

این راه حل شبکه های بسیار پویا و مقیاس پذیر، قابلیت های هوش مصنوعی و اتوماسیون، مدیریت ساده، تجارب کاربر بهبود یافته و کاهش هزینه ها را ارائه می دهد.

ورودی داده در به حداکثر رساندن خروجی راهکارهای هوش مصنوعی چقدر مهم است؟

ورودی داده نقش مهمی در تضمین اثربخشی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در شبکه‌های فناوری اطلاعات دارد. داده های ورودی با کیفیت منجر به نتایج بهتری می شود.

اسناد / منابع

ورودی Juniper Full Stack، حداکثر خروجی [pdfراهنمای کاربر
حداکثر خروجی ورودی پشته کامل، حداکثر خروجی ورودی پشته، حداکثر خروجی ورودی، حداکثر خروجی، خروجی

مراجع

راهنمای کاربر

ورودی Juniper Full Stack، حداکثر خروجی

ورودی Full Stack، حداکثر خروجی:

بازاندیشی جampما و شبکه های شعبه برای عصر هوش مصنوعی

حداکثر خروجی · خروجی [اسم]

تاکاوی کلیدی

وعده انکارناپذیر هوش مصنوعی در شبکه

04. ورودی مهم است

05. بهبود خروجی ها

06. فراتر از فناوری

07. اکنون پشته کامل

07. اکنون پشته کامل

پشته کامل سپس؟

پشته کامل در حال حاضر

فواید اسنپ شات

مراحل بعدی

مشخصات

سوالات متداول (سؤالات متداول)

مزایای کلیدی راه حل شبکه کامل استک چیست؟

ورودی داده در به حداکثر رساندن خروجی راهکارهای هوش مصنوعی چقدر مهم است؟

اسناد / منابع

مراجع

نظر بدهید

لغو پاسخ