Juniper Full Stack Input, Maksimum útfier
USER GUIDE
Folsleine stapelynfier, maksimale útfier:
Hoe kinne jo it measte meitsje fan AI yn netwurken
It benutten fan de krêft fan in best-of-breed folsleine netwurkstapel om útsûnderlike ûnderfiningen te leverjen
Omtinken campús en filiaalnetwurk foar it AI-tiidrek
CEO's oer de heule wrâld hawwe bedriuwsrjochtlinen útjûn om keunstmjittige yntelliginsje (AI) oer it bedriuw yn te setten. Se binne fan doel om operaasjes te transformearjen en yn ferburgen ynkomsten te profitearjen. En leveransiers yn alle sektoaren, ynklusyf IT-netwurk, binne entûsjast om te profitearjen fan 'e kâns.
Foar netwurklieders dy't komplekse en djoere beheare campús en branche-omjouwings, binne pivotale fragen ûntstien:
• Hoefolle advantages kin AI echt leverje?
• Wat is de passende risikotolerânsje?
• Wat is de bêste manier foarút om útgongen te optimalisearjen?
Mei safolle mooglikheden beskikber foar ynset, binne de realiteiten presintearre troch ferkeaper foarútsjoch, mooglikheden en saakkundigens wichtiger dan ea. En leveransiers dy't AI efterfolgje hawwe nei alle gedachten ferdield yn in pear brede kategoryen, ynklusyf:
- Siloed, niche-ferkeapers mei ferskate AI-mooglikheden dy't net yn steat binne om folsleine stack te leverjenampús en branch yntegraasje
- Ferkeapers mei ferskate bolt-on AI-oplossingen dy't de yllúzje meitsje fan effisjinsje fan folsleine stack
- Ferkeapers mei bewezen folsleine arsjitektueren ûntworpen fan 'e grûn ôf om it folsleine potensjeel fan AI te benutten
Learje mear oer Juniper's AI-Native en cloud-native portfolio foar folsleine stack-oplossingen.
Mear ynformaasje →
De lêste fertsjintwurdiget in wichtige evolúsje yn netwurking:
Strakke yntegraasje tusken best-of-breed netwurkkomponinten en ynnovative AI-Native funksjes liedt ta bettere operator- en brûkersûnderfiningen - it op 'e nij definiearje wat de term "folsleine stapel" betsjut yn it moderne netwurklânskip.
Juniper is fan betinken dat de hjoeddeiske liedende folsleine stack-netwurken heul dynamysk en skalberber moatte wêze moatte yn stipe fan evoluearjende ûndernimmingseasken. En se moatte AI en automatisearringsmooglikheden omfetsje dy't behear ferienfâldigje en kosten ferminderje, wylst brûkersûnderfiningen fan begjin oant ein ferbetterje en befeiligje.
Dit ebook beslacht it evoluearjende ferhaal. It ûndersiket de rol fan gegevens yn AI-netwurken en de wearde fan yninoar keppele enterprise-klasse, full-stack-oplossingen. It dûkt ek yn it belang fan kwaliteitsgegevensynputen om de maksimale útfier fan in AI-oplossing yn IT-netwurken te garandearjen.
Litte wy begjinne
max·i·mum out·put haadwurd,
It berikken fan 'e heechste prestaasjes en effisjinsje yn netwurk operaasjes, karakterisearre troch it leverjen fan útsûnderlike en feilige brûkersûnderfiningen oer LAN- en WAN-netwurken. Dit omfettet transformaasjeskaal en behendigheid, bettere engagements, ferienfâldige operaasjes, en it berikken fan de leechste TCO en OpEx
Key takaways
Troch mooglikheden lykas foarsizzende analytyk en ûnderhâld, automatisearring en yntelliginte netwurkmonitoring, is AI ûntstien as in transformative krêft yn netwurking. Yn campus en ferspraat branch omjouwings, kin it rjocht "folsleine stack" oanpak fierder ferminderjen kompleksiteit en kosten.
1. Wiere folsleine stapel is mear dan "marchitecture"
In moderne strategy brûkt in unifoarme hardware- en software-oanpak (ynklusyf foar AI), ûnderboud troch in 100% iepen API-arsjitektuer om operaasjes te streamlynjen en ûnderfiningen te ferbetterjen.
2. AI yn netwurken is hege ynfloed, leech risiko
AI yn netwurken stiet op foar har fermogen om rappe, konsekwinte en weardefolle effekten te leverjen oan brûkers en IT.
3. Best-of-breed, folsleine stack input maksimalisearje output
It sammeljen en brûken fan ynputen fan it LAN, WAN, feiligens, en fierder foar AI biedt ungewoane kânsen
4. Foresight en folwoeksenheid saak
It is essinsjeel om folwoeksen en kontinu learende algoritmen foar gegevenswittenskip ta te passen op goed gearstalde datasets.
5. Organisaasje ynformearret oanhâldende orkestraasje
Beyond technology lagen, goede organisaasje en orkestraasje binnen leveransier teams is kritysk.
6. AI-Native folsleine stack outperforms
Juniper biedt de ienige AI-Native en cloudnative folsleine stack-oplossing fan 'e yndustry dy't netwurkmooglikheden kin transformearje.
De grutste barriêres foar sukses fan NetOps omfetsje in shorttage fan betûft personiel, tefolle behearynstruminten, minne kwaliteit fan netwurkgegevens, en gebrek oan sichtberens oer domeinen, neffens in EMA-stúdzje
Hast 25% fan netwurkoperaasjesteams brûke noch tusken 11-25 ark foar tafersjoch, behear en probleemoplossing
30% fan netwurkproblemen komme troch hânfouten
De ûnbestriden belofte fan AI yn netwurken
Hjoed campUs en filiaalnetwurken tsjinje as sawol de sirkulaasje- en senuwstelsels fan in ûndernimming.
Se kanalisearje de essensjele stream fan gegevens en meitsje rappe, yntelliginte antwurden mooglik.
Elke netwurkferbining pulsearret mei it potensjeel om produktiviteit en ynnovaasje te riden.
Dochs behâlde dit mei-inoar ferbûn web hat nea west mear útdaagjend.
IT-teams wrakselje mei rap evoluearjende saaklike easken. Se wurde konfrontearre mei de muoite fan it beskermjen fan hieltyd útwreidzjende oanfalsflakken tsjin ferfine bedrigingen. En se moatte stride mei in oanfal fan nije apparaten, ferbiningstypen, en in proliferaasje fan applikaasjes dy't bânbreedteferlet driuwt.
Balansearjen fan de needsaak om te skaaljen tsjin beheiningen fan boarnen en budzjet en in tekoart oan spesjalisearre feardigens fergruttet allinich de kompleksiteit.
Yn dit lânskip is AI ûntstien as in wirklik transformative krêft yn netwurken. Yn feite binne de meast avansearre AI-netwurkoplossingen al signifikant ferminderje en, yn guon gefallen, sels in protte echte pinepunten elimineare. Examples befetsje:
- Foarsizzende analytyk en ûnderhâld: AI-oandreaune ark foar netwurkbehear kinne realtime gegevens analysearje en potensjele problemen foarsizze foardat se foarkomme. Dit makket proaktyf ûnderhâld mooglik en minimearret downtime. It omfettet it identifisearjen fan potinsjele feiligensbedrigingen, detectearjen fan anomalies en it optimalisearjen fan netwurkprestaasjes.
- Automatisearring en orkestraasje: AI-ferbettere automatisearring stelt netwurken yn steat om sels te genêzen, sels te konfigurearjen en sels te optimalisearjen. It liedt allegear ta fermindere manuele yntervinsje en ferhege algemiene effisjinsje, wylst brûkers- en operatorûnderfiningen ferheegje. AI-oandreaune orkestraasje-ark kinne ek komplekse prosessen automatisearje, lykas netwurkfoarsjenning en feroaringsbehear.
- Intelligente netwurkmonitoring en ynsjoch: AI-oandreaune monitoring-ark jouwe realtime sichtberens yn netwurkprestaasjes en kinne aksjebere ynsjoggen biede en gegevensoandreaune beslútfoarming ynskeakelje.
AI-oandreaune analytiken kinne trends identifisearje, patroanen detectearje en oanbefellings leverje foar optimalisaasje, feiligens en kapasiteitsplanning.
Wylst dizze soarten mooglikheden hjoed bestean, binne se de útsûndering en net de noarm. De measte oplossingen misse de yntegraasje en gegevens dy't nedich binne om de deistige operaasjes signifikant te transformearjen.
"As jo tier 2/tier 3 automatisearje wolle wêr't jo yn 'e netwurkstapel dûke en besykje út te finen wêr't it [netwurk] probleem is en hoe't jo it kinne reparearje - in protte algemiene doelen, domein-agnostyske AIOps-platfoarms net doch dat; se binne gjin domeineksperts."
Shamus McGillicuddy, Vice President of Research, EMA
04. Ynput saken
Maksimum útfier begjint mei optimale gegevens ynfier
As it giet om it ekstrahearjen fan folsleine wearde út AI en masine learen (ML) yn netwurken, binne it folume, berik, kwaliteit, timing en ferwurking - en boarnen om de gegevens te analysearjen en te hanneljen - kritysk. Ommers, effektive AI-ynskeakele aksjes hingje op in wiidweidich begryp fan 'e hjoeddeistige situaasje.
Krekt witten wat der bart, wêr't it bart, en wêrom it bart, is krúsjaal foar it ynformearjen fan tydlike en passende antwurden. En kwaliteitsgegevens binne de hoekstien fan alles.
Krekt sa't it proses fan it meitsjen fan in útsûnderlike wyn hinget ôf fan in ferskaat oan faktoaren, docht de generaasje fan kwaliteitsgegevens foar AI yn netwurking ek. Fergelykber mei hoe't wyn de juste druven, boaiem en fergrizingstiid fereasket, netwurkekspertize, hurd wurk en geduld binne allegear essensjeel by it koesterjen fan ferskate datasets mei goed markearre en sekuer gearstalde ynformaasje.
Elkenien kin basislinegegevens oer netwurksûnens sammelje en it yn in AI-motor ynfiere. It stimulearjen fan wirklik ynfloedrike AI dy't lykwols útsûnderlike brûkersûnderfining mooglik makket en falske positiven minimalisearje, omfettet in protte oerwegingen. Om dizze doelen te berikken, moatte leveransiers alles beskôgje fan organisatoaryske struktuer oant hardware / softwareûntwikkeling, dataspektrum en arksets. Boppedat is it essensjeel om folwoeksen en kontinu learende algoritmen foar gegevenswittenskip ta te passen op goed gearstalde datasets.
Fierder hinget it maksimalisearjen fan de útfier fan AI yn netwurken ôf fan it oantal en de breedte fan gegevensynputen. En dit is krekt wêr't de measte AI-netwurkoplossingen beheind binne. Op it stuit kinne guon IT-netwurkoplossingen gegevens sammelje fan it LAN, guon fan it WAN. Mar in pear oplossingen kinne gegevens fan sawol it LAN as WAN (en fierder) effektyf aggrege en brûke - wat wy de "folsleine stapel" neame. Dit ûnderstreket de krityske needsaak fan ferkeaper foarútsjoch by it garandearjen fan yntegraasje en ynteroperabiliteit.
De rol fan input vs output foar AI-netwurkferbetterings
| Goed LAN of WAN | Better LAN en WAN | Maksimum LAN, WAN, feiligens, lokaasje, en mear mei AI-Native mooglikheden |
| Biedt in fragminten view fan netwurkprestaasjes en feiligens | Begjint te bieden in mear holistyske view fan netwurkoperaasjes, wêrtroch AI-systemen mear ynformeare besluten kinne nimme | Levert in wiidweidige dataset en soarget foar in panoramysk view dat stelt AI-systemen yn steat om har folsleine potensjeel te berikken |
| Snapshot fan foardielen: De beheinde omfang beheint spottinsjele foardielen, wêrtroch't basale ferbetterings yn effisjinsje en bedrigingsdeteksje | Snapshot fan foardielen: Unterstützt matige ferbetteringen yn netwurkbehear, ferminderje downtime en identifisearje komplekser probleem | Snapshot fan foardielen: • Empowers AI om proaktyf netwurkprestaasjes te optimalisearjen • Ferbetteret feiligens mei foarsizzende bedrigingsanalyse • Levert personaliseare brûkersûnderfiningen |
Trochgean fierder as tradisjonele en opkommende AI-netwurkmodellen fan de measte leveransiers, fertsjintwurdiget Juniper's AI-Native folsleine stack-oanpak de folgjende frontier yn netwurkynnovaasje.
05. Ferbetterjen fan útgongen
Hoe't in AI-Native folsleine stack-oanpak it netwurk foarútgong
Oant no hawwe wy fêststeld wêrom kwaliteitsgegevens it libbensbloed binne foar AI en wêrom maksimale útfier yn netwurken kwaliteitsgegevens fan oer it netwurk nimt. De folgjende grutte fraach is: Wat is de bêste manier om kwaliteitsgegevens op elk nivo te krijen en te brûken om netwurkútgongen te ferbetterjen?
De bêste strategy brûkt in unifoarme oanpak fia liedende hardware- en softwarestacks - de folsleine stapel - optimalisearjen fan prestaasjes, streamlining fan operaasjes en ferbetterjen fan brûkersûnderfinings en feiligens. It wurdt ûnderboud troch in wolk fan mikrotsjinsten en 100% iepen API-arsjitektuer om út te wreidzjen nei oare liedende oplossingen oer domeinen, lykas 5G, ITSM, kommunikaasjeplatfoarms, cyberfeiligens en mobiliteit.
Juniper transformeart tradisjonele netwurkgegevenssammeling troch netwurkapparaten as sensoren te behanneljen, wiidweidige berikgegevens fan oer it LAN en WAN te fangen, en ek it yntegrearjen fan feiligens en lokaasje-basearre ynputs. Bygelyksample, wichtige eleminten fan ús oanpak omfetsje (sjoch side 12 foar it gruttere byld):
- Ferbettere end-to-end telemetry: mjitten fan 150+ realtime draadloze brûkersstaten fia streamende telemetry fan routers, switches en firewalls, ferbettere troch Mist AI ™ foar foarsizzende analytyk
- Cloud-native, microservices-arsjitektuer: Stypje de real-time ferwurking fan AI-gegevens en it ynskeakeljen fan mear skalberer, fjirder en effisjint wurking fan netwurkbehearsystemen
- Mienskiplike AI-motor: Unifiearjen fan netwurkgegevensanalyse en beslútfoarmingprosessen ûnder ien inkeld, yntelligint ramt oandreaun troch Mist AI dat streamlined operaasjes, foarsizzend probleemoplossing en adaptyf learen fasilitearret oer it heule netwurkekosysteem
Troch trochgeande learen fan brûkersûnderfining basearre op detaillearre telemetrygegevens, omfettet Juniper applikaasjegegevens neist netwurkgegevens. Dit stelt it AI-systeem yn steat om te learen oer de applikaasjes dy't wurde brûkt en foarsizze potinsjele gefolgen op de applikaasje-ûnderfining fan in brûker basearre op ûngeunstige netwurkomstannichheden.
Derneist ferienfâldiget ús pionierjende AI-Native Virtual Network Assistant, Marvis™, behear en probleemoplossing. Marvis hat in konversaasje-ynterface foar streamlined probleemoplossing en in automatisearre aksjekader, dy't trochgeande netwurkferbettering driuwt. Marvis hat ek Marvis Minis, de earste twilling fan 'e sektor foar digitale ûnderfining. Minis identifisearje proaktyf ferbiningsproblemen foardat se barre, en beskermje brûkers fierder tsjin frustrearjende netwurkûnderfiningen.
In grut campus en ferspraat branch omjouwings, dizze kombinaasje fan mooglikheden is spultsje feroarjen. It ferwideret effektyf de útdagings foar útrol, probleemoplossing en ûnderhâld dy't de kosten opdriuwe, IT-teams oant har grinzen strekt, brûkersûnderfiningen erodearje, en skaalberens en behendigheid fersmoargje. Tegearre foarmje se in echte transformaasje yn 'e oanpak fan ûndernimmingsnetwurk dy't allinich troch de tiid sil ferbetterje.
Sjoch it gruttere byld
De stifting fan in moderne full-stack netwurk is kritysk foar har dynamyske aard en it mooglik meitsjen fan naadleaze yntegraasje yn nije netwurkdomeinen - en fierder. Ferheegjen fan oanpassingsfermogen sil de foarbode wêze fan in nij tiidrek yn IT-netwurken, fersteuring fan tradisjonele TCO-modellen foar fêststelde technologyen en it transformearjen fan de netwurkûnderfining foar sawol operators as brûkers. Hjir binne in pear selekteare eksamples fan mooglikheden dy't yllustrearje hoe't Juniper folsleine stack operaasjes opnij ferbyldet:
FIGUUR 1
AI-Native-stipe wurdt hieltyd better mei de tiid: it persintaazje IT-netwurkkaarten fan klanten proaktyf oplost mei AI yn 'e rin fan ferskate jierren.
Yntegrearre lokaasje tsjinsten
Draadloze tagongspunten (AP's) dy't in 16-elemint Bluetooth®-antennearray brûke foar automatisearre AP-pleatsing / oriïntaasje en krekte sichtberens fan aktiva en vBLE foar krekte en skalberbere lokaasjetsjinsten dy't brûkersengagement kinne fergrutsje en workflows yn 'e yndustry kinne ferbetterje
High-performing SD-WAN
In tunnelfrije, sesje-basearre SD-WAN mei Session Smart Networking foar ferbettere bânbreedtegebrûk en direkte failover basearre op realtime netwurkbetingsten
Feilich AI-Native Edge
Feiligens, WAN, LAN en NAC (Network Access Control) yn ien operasjoneel portaal, dy't superieure dekking biedt foar bedrigingen op draadsnelheid, en in wichtige stap foarút foar AI-Native uZTNA en
SASE-basearre arsjitektuer
Naadleaze yntegraasje fan datasintrum
Yndustry-first Virtual Network Assistant (VNA) leveret end-to-end sichtberens en garânsje oer alle ûndernimmingsdomeinen, fan campús en tûke nei datacenter
Avansearre Routing Assurance
AI-Native automatisearring en ynsichten foar tradisjonele topologyen foar rânerouting
Leading-edge Wi-Fi 6E en Wi-Fi 7 hardware
AP's binne ûntworpen om netwurkoperaasjes te ferienfâldigjen, wylst skaal en behendigheid maksimalisearje. High-power switches foar Wi-Fi 7 mei proaktyf sintralisearre macht en gegevens behear foar gebou systemen
06. Beyond the tech
Beyond technology: it belang fan organisaasjestruktuer
It berikken fan maksimale útfier fan in oanpak foar folsleine stacknetwurk is net allinich ôfhinklik fan 'e technology ynset; it hinget ek signifikant ôf fan organisaasjestruktuer.
Goede organisaasje en orkestraasje oer ferskate technologylagen en binnen de teams sels binne kritysk foar sukses.
By Juniper hawwe wy in gearwurkjende omjouwing ûntwikkele wêr't ús teams foar gegevenswittenskip en teams foar klantstipe yn tandem wurkje. Fysiek en operasjoneel ôfstimd brûke beide teams ús avansearre AIOps-ark om syngronisearre te bliuwen mei realtime klantproblemen en feedback.
Dizze nauwe gearwurking soarget derfoar dat ús gegevenswittenskiplike saakkundigen en domeinspesjalisten konsekwint ôfstimd binne mei evoluearjende klantbehoeften en prioritearring fan oplossingen, kontinu foarútgong foarútgong.
Yn 'e rin fan' e tiid is de útkearing mear en mear korrelige stipe, lykas it yntegrearjen fan gegevenspunten fan oplossingen lykas Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, en Zebra om takomstige prestaasjes aktyf te foarsizzen foar proaktive probleemoplossing nei in spesifike funksje. En de foarútgong sil allinich trochgean.
Juniper's AIOps fersnelle ynset, ferienfâldigje operaasjes en legere TCO.
Learje hoe.
07. Folsleine stack NOW
Juniper's kombineare oplossingen fertrouwe op in kombinaasje fan telemetry, workflowautomatisearring, DevOps, en ML om in mear oanpasber en foarsisber netwurk mooglik te meitsjen. Us holistyske oanpak fan AI yn netwurken hat laat ta in gasthear fan earsten yn 'e yndustry, ynklusyf:
- Betrouwbare ferbining foar studinten, shoppers, pasjinten en meiwurkers
- Wreidzje en ferfarskje Wi-Fi mei behendigheid
- Identifisearje en befeiligje mobyl en apparaten mei NAC
Wired tagong
Betrouwbare en feilige ferbiningen foar bedriuw
- Betrouwbare ferbining foar IoT, AP's en bedrade apparaten
- Ferbine en beskermje IoT en brûkers mei mikrosegmentaasje
- Identifisearje en befeiligje apparaten mei NAC
Indoor lokaasje tsjinsten
Leverje op ynsjoch-basearre personaliseare brûkersûnderfiningen
- Meitsje mei studinten, keapers, pasjinten en meiwurkers
- Indoor GPS en asset lokaasje
- Lokaasje-basearre analytics
Feilige tûke tagong
Feilige, betroubere en naadleaze ferbining foar globale filialen
- Feilige SD-WAN / SASE
- Ferspraat ûndernimming
- Optimalisearje WAN foar wolk-apps
07. Folsleine stack NOW
Juniper's kombineare oplossingen fertrouwe op in kombinaasje fan telemetry, workflowautomatisearring, DevOps, en ML om in mear oanpasber en foarsisber netwurk mooglik te meitsjen. Us holistyske oanpak fan AI yn netwurken hat laat ta in gasthear fan earsten yn 'e yndustry, ynklusyf:
- Proaktive AI-oandreaune RF-oanpassingen foar optimale draadloze ûnderfiningen oer omjouwings
- Dynamyske pakket capture yn LAN en WAN, it bieden fan ongeëvenaarde automatisearring, sichtberens en probleemoplossing
- Automatisearre root-oarsaakanalyse om netwurkproblemen fluch te diagnostizen en oan te pakken, MTTR te ferminderjen en de measte problemenkaarten te eliminearjen
- In AI-Native Digital Experience Twin om potinsjele bedrade, draadloze en WAN-netwurkproblemen foarôf te detektearjen en oan te pakken foardat se ynfloed hawwe op brûkers
Wier oan syn namme, ús AI-Native Full Stack wreidet ek út foarby de campús en branch en fierder yn 'e ferdield ûndernimming. Bygelyksample:
- In AI-Native VNA dy't datacenteroperaasjes revolúsjonearret mei proaktive ynsjoggen en ferienfâldige kennisbasisfragen fia in yntuïtive konversaasje-ynterface yn kombinaasje mei in yntinsje-basearre netwurking (IBN) systeem, it ferbetterjen fan uptime, en it fersnellen fan resolúsjes
- Juniper Mist Routing Assurance makket gebrûk fan AIOps foar avansearre WAN-operaasjes, it leverjen fan sichtberens foar routing en pro-aktive ynsichten, it ferienfâldigjen fan troubleshooting, it ferleegjen fan MTTR / MTTI, en it automatisearjen fan root-oarsaakanalyse oan 'e ûndernimmingsrâne
- AI-Native Security soarget foar sichtberens en hanthavening fia de juste feilige ynfrastruktuer mei best-in-class bedrigingsbeskerming oer Juniper-switches, routers en AP's oer campus, filiaal, datasintrum en wolkomjouwings, it ferheegjen fan produktiviteit oer teams foar netwurk- en feiligensoperaasjes
Folsleine stack DAN?
Styf:
Marchitecture belooft hege prestaasjes, mar falt tekoart; kobbled-byinoar oplossings
Omslachtich behear:
Fereasket meardere behear Schnittstellen, faak mei komplekse CLI
Beheinde yntegraasjes:
Mist naadleaze yntegraasjes oer netwurkomjouwings en oplossingen
Reaktyf:
Fereasket hânmjittich antwurden op problemen neidat se foarkomme
Folsleine stapel NOW
Dynamic:
Konstruearre om te foldwaan oan ûndernimmingseasken fan hjoed en moarn
AI-Native behear:
Unified behear, boud mei yntegreare AI fan 'e grûn ôf
Wiidweidige yntegraasjes:
Unified platfoarm mei foaroansteande LAN, WAN, datacenter, lokaasjetsjinsten, feiligens, en in iepen API-arsjitektuer foar naadleaze yntegraasjes mei ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, en mear
Proaktyf:
Yn steat om problemen te identifisearjen en te mitigearjen foardat se ynfloed hawwe op brûkers
Benefits snapshots
In AI-Native folsleine stack-oanpak bringt ungewoane effisjinsjes nei komplekse campús en branch omjouwings. Hjir binne mar in pear echte-wrâld eksamples.
"De netwurk brûkersûnderfining dy't Juniper biedt is fier boppe alles op 'e merke. Juniper's gemak fan operaasjes en selshealjende mooglikheden, tegearre mei de metriken foar brûkersûnderfining dy't it leveret, binne treflik.
Neil Holden, CIO, Halfords
8x rapper netwurk ferfarsking
George Washington University fersterket ûnderfiningen
In moderne, wolkbeheare bedrade en draadloare netwurk simplifies netwurkbehear en probleemoplossing, wat liedt ta konsekwint bettere ûnderfiningen foar IT en brûkers.
Mear as US $ 500k besparring per jier
London Borough of Brent fergruttet de produktiviteit fan personiel
In AI-Native netwurk jout IT dúdlike sichtberens yn problemen tegearre mei oanrikkemandearre fixes, streamlining oanhâldende behear útdagings.
90%+ reduksje yn kaartsjes foar netwurkproblemen
Halfords fertrout op AIOps foar retailtransformaasje
Troch te draaien nei in wolk-native, AI-Native-oanpak, hat Halfords behearsútdagings ferienfâldige, wylst de folgjende generaasje oplossings foar winkelwinkels mooglik makket.
De aksjegids foar folsleine stack netwurken
Sjoen it grutte omfang fan ynset en evolúsje fan netwurktechnology oant koartlyn, hat kompleksiteit lang dominearre campús en branch netwurken. De ynfiering fan AI-Native Networking feroaret alles.
Hoewol it netwurk altyd groeit of feroaret oer campus en branch omjouwing s, in AI-Native Full Stack oanpak jout in ungewoane kâns om te snijen út needleaze kompleksiteit, lykas controllers en fragmintearre behear platfoarms, en align mei best-of-breed oplossings oer de IT lânskip. It kin ek it "krekt krekte" nivo fan AI-mooglikheden leverje dy't nedich binne om maksimale útfier te leverjen, en stypje útsûnderlike brûkers- en IT-ûnderfiningen by de leechste TCO en OpEx.
En as in moaie wyn sil it mei de tiid allinnich mar better wurde.
01. Identifisearje in PoC kâns
Identifisearje in kâns yn 'e campús en tûke om mei te dwaan oan in PoC (bgl. in nije side of apparaatupgrade).
02. Begjin mei in proef mei leech risiko
Besykje AI on Us om yn te setten mei live produksjeferkear en sjoch hoe't ús oplossingen passe by jo organisaasje. Begjin oeral yn 'e folsleine stapel mei elke kombinaasje fan Wi-Fi, skeakeljen en/of SD-WAN-oplossingen.
03. Belibje it ferskil
Sjoch hoe't in AI-Native-oanpak gruttere ienfâld, produktiviteit en betrouberens leveret.
04. Wreidzje jo ynset
Ferbreedzje jo berik troch ekstra gebieten op te nimmen lykas campus, filiaallokaasjes, NAC, datasintra, firewalling, en de Enterprise Edge.
Folgjende stappen
Ferkenne de Juniper folsleine stack
Gean djipper yn folsleine stack mooglikheden en oplossings foar campwy en branch.
Ferkenne ús oplossingen →
AI op ús →
Sjoch Mist AI yn aksje
Sjoch hoe't in moderne wolk foar mikrotsjinsten yn Juniper Mist AI wiere sichtberens, automatisearring en garânsje leveret.
Besjoch ús demo op oanfraach →
Wêrom Juniper
Juniper Networks is fan betinken dat ferbining net itselde is as it belibjen fan in geweldige ferbining. Juniper's AI-Native Networking Platform is boud fan 'e grûn ôf om AI te benutten om útsûnderlike, heul feilige en duorsume brûkersûnderfiningen te leverjen fan' e râne oant it datasintrum en wolk. Jo kinne ekstra ynformaasje fine op juniper.net of ferbine mei Juniper op
X (earder Twitter), LinkedIn en Facebook.
Mear ynformaasje
Om mear te learen oer Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack-oplossing, nim dan kontakt op mei jo Juniper-fertsjintwurdiger of partner, of besykje ús webside op: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html
Notysjes en referinsjes
01. Netwurkbehear Megatrends 2024:
Skills Gaps, Hybride en Multi-Cloud, SASE, en AI-oandreaune operaasjes. EMA on-demand webynhale
02. Ibid.
03. Ibid.
04. De NetOps Expert podcast, ôflevering 9: "AI/ ML en NetOps - In petear mei EMA troch de NetOps Expert," july 2024.
© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.
Alle rjochten foarbehâlden.
Ien diel fan Juniper Networks Inc.
1133 Ynnovaasje Way
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN oktober 2024
Juniper Networks Inc., it Juniper Networks-logo, juniper.
net, Marvis en Mist AI binne registrearre hannelsmerken fan Juniper Networks Incorporated, registrearre yn 'e FS en in protte regio's wrâldwiid. Oare produkt- of tsjinstnammen kinne hannelsmerken wêze fan Juniper Networks of oare bedriuwen. Dit dokumint is aktueel as fan 'e earste datum fan publikaasje en kin op elk momint wurde feroare troch Juniper Networks. Net alle oanbiedingen binne beskikber yn elk lân wêryn Juniper Networks wurket.
Spesifikaasjes
- Produkt Namme: Full Stack Networking Solution
- Makker: Juniper
- Funksjes: AI-Native en cloud-native portfolio foar folsleine stack-oplossing
- Foardielen: Heech dynamyske en skalberbere netwurken, AI en automatisearring mooglikheden, ferienfâldige behear, ferbettere brûkersûnderfining
Faak stelde fragen (FAQ)
Wat binne de wichtichste foardielen fan 'e Full Stack Networking Solution?
De oplossing biedt heul dynamyske en skaalbere netwurken, AI- en automatisearringsmooglikheden, ferienfâldige behear, ferbettere brûkersûnderfiningen en fermindere kosten.
Hoe wichtich is gegevensynput by it maksimalisearjen fan de útfier fan AI-oplossingen?
Gegevensinput spilet in krúsjale rol by it garandearjen fan de effektiviteit fan AI-oplossingen yn IT-netwurken. Kwaliteitsgegevensynputen liede ta bettere resultaten.
Dokuminten / Resources
 |
Juniper Full Stack Input, Maksimum útfier [pdf] Brûkersgids Folsleine Stack Ynput Maksimum Utfier, Stapel Ynput Maksimum Utfier, Ynput Maksimum Utfier, Maksimum Utfier, Utfier |
