Juniper Full Stack bemenet, maximális kimenet

HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ

Teljes verem bemenet, maximális kimenet:

Hogyan hozd ki a legtöbbet az AI-ból a hálózatépítésben

Használja ki a legjobb teljes hálózati készlet erejét, hogy kivételes élményeket nyújtson

 

Újragondolás campmi és fiókhálózatok az AI-korszakban

A vezérigazgatók szerte a világon vállalati irányelveket adtak ki a mesterséges intelligencia (AI) üzembe helyezésére. Céljuk a működés átalakítása és a rejtett bevételek kihasználása. A szállítók pedig minden szektorban, beleértve az IT-hálózatot is, szívesen élnek a lehetőséggel.

Bonyolult és költséges menedzselést végző hálózatépítő vezetőknek campmi és fióki környezetünkben sarkalatos kérdések merültek fel:

• Hány advantagvalóban képes az AI teljesíteni?
• Mi a megfelelő kockázattűrés?
• Mi a legjobb módja a kimenetek optimalizálásának?

Mivel sok telepítési lehetőség áll rendelkezésre, a szállítói előrelátás, képességek és szakértelem által bemutatott valóság minden eddiginél fontosabb. Az AI-t követő gyártók pedig vitathatatlanul több tág kategóriára oszlanak, többek között:

• Különféle mesterséges intelligencia-képességekkel rendelkező, niche-szállítók, akik nem képesek teljes készletet szállítani campmi és a fióktelep integrációja
• Különféle csavarozható mesterséges intelligencia-megoldásokat kínáló szállítók, amelyek a teljes stack működési hatékonyság illúzióját keltik
• A bevált full stack architektúrával rendelkező gyártók az alapoktól kezdve, hogy kiaknázzák az AI teljes potenciálját

Tudjon meg többet a Juniper mesterséges intelligencia-natív és felhőalapú teljes stack megoldás-portfóliójáról.
További információ →

Ez utóbbi fontos fejlődést jelent a hálózatépítésben:

A legjobb hálózati összetevők és az innovatív AI-Native funkciók közötti szoros integráció jobb kezelői és felhasználói élményhez vezet – újradefiniálva, mit jelent a „teljes köteg” kifejezés a modern hálózati környezetben.

A Juniper úgy véli, hogy a mai élvonalbeli full stack hálózatoknak rendkívül dinamikusnak és skálázhatónak kell lenniük, hogy támogassák a változó vállalati igényeket. Tartalmazniuk kell olyan mesterséges intelligencia és automatizálási képességeket, amelyek egyszerűsítik a kezelést és csökkentik a költségeket, miközben javítják és biztosítják a felhasználói élményt az elejétől a végéig.

Ez az e-könyv a fejlődő történetet mutatja be. Megvizsgálja az adatok szerepét a mesterséges intelligencia hálózatépítésében, valamint az egymásba illeszkedő, nagyvállalati szintű, full-stack megoldások értékét. Kifejti továbbá a minőségi adatbevitel fontosságát az AI-megoldások maximális teljesítményének biztosításában az IT-hálózatokban.

Kezdjük

maximális · maximális kimenet · kimenet [főnév]

A legmagasabb teljesítmény és hatékonyság elérése a hálózati műveletekben, amely kivételes és biztonságos felhasználói élményt nyújt a LAN és WAN hálózatokon. Ez magában foglalja az átalakítási léptéket és agilitást, a jobb elkötelezettséget, az egyszerűsített műveleteket, valamint a legalacsonyabb TCO és OpEx elérését

Kulcs takaways

Az olyan képességek révén, mint a prediktív analitika és karbantartás, az automatizálás és az intelligens hálózatfelügyelet, az AI a hálózatépítés átalakító erőjévé vált. A campmi és az elosztott fióki környezetekben, a megfelelő „full stack” megközelítés tovább csökkentheti a bonyolultságot és a költségeket.

1. A valódi full stack több mint „marchitecture”
A modern stratégia egységes hardver- és szoftvermegközelítést alkalmaz (beleértve az AI-t is), amelyet egy 100%-ban nyitott API architektúra támaszt alá a műveletek egyszerűsítése és a tapasztalatok javítása érdekében.

2. Az AI a hálózatépítésben nagy hatású, alacsony kockázatú
A hálózatépítésben használt mesterséges intelligencia kiemelkedik azzal a képességével, hogy gyors, következetes és értékes hatásokat tud elérni a felhasználók és az IT számára.

3. A fajta legjobb, full stack bemenet maximalizálja a kimenetet
A LAN-ból, WAN-ból, a biztonságból és más területekről származó bemenetek összegyűjtése és felhasználása az AI számára példátlan lehetőségeket kínál

4. Az előrelátás és az érettség számít
Létfontosságú, hogy kiforrott és folyamatosan tanulható adattudományi algoritmusokat alkalmazzunk a jól összeállított adatkészletekre.

5. A szervezet tájékoztatja a folyamatos hangszerelést
A technológiai rétegeken túl kritikus fontosságú a szállítói csapatokon belüli megfelelő szervezés és hangszerelés.

6. Az AI-Native full stack jobban teljesít
A Juniper az iparág egyetlen mesterséges intelligencia-natív és felhőalapú full stack megoldását kínálja, amely képes átalakítani a hálózati lehetőségeket.

A NetOps sikerének legnagyobb akadálya a shortagAz EMA tanulmánya szerint a képzett személyzet, a túl sok felügyeleti eszköz, a rossz hálózati adatminőség és a domainek közötti láthatóság hiánya

A hálózatüzemeltetési csapatok közel 25%-a még mindig 11-25 eszközt használ a megfigyeléshez, kezeléshez és hibaelhárításhoz.

A hálózati problémák 30%-a manuális hibákra vezethető vissza

Az AI vitathatatlan ígérete a hálózatépítésben

A mai campmi és a fiókhálózatok egy vállalkozás keringési és idegrendszereként is szolgálnak.
Lecsatornázzák az alapvető adatáramlást, és gyors, intelligens válaszokat tesznek lehetővé.
Minden hálózati kapcsolat a termelékenység és az innováció előmozdításának lehetőségével lendül.
Mégis fenntartva ezt az összekapcsolódást web soha nem volt nagyobb kihívás.

Az informatikai csapatok a gyorsan változó üzleti igényekkel küzdenek. Az egyre bővülő támadási felületek kifinomult fenyegetésekkel szembeni védelmének nehézségeivel szembesülnek. És meg kell küzdeniük az új eszközök, csatlakozási típusok rohamával és a sávszélességigényt hajtó alkalmazások elterjedésével.

Az erőforrás- és költségvetési korlátok, valamint a speciális készségek szűkössége közötti mérlegelés csak tovább fokozza a bonyolultságot.

Ezen a tájon az AI valóban átalakító erővé vált a hálózatépítésben. Valójában a legfejlettebb mesterséges intelligencia-hálózati megoldások már most is jelentősen csökkentik, sőt bizonyos esetekben meg is szüntetik számos valós fájdalompontot. Voltampbeleértve a következőket:

• Prediktív elemzés és karbantartás: A mesterséges intelligencia által vezérelt hálózatfelügyeleti eszközök valós idejű adatok elemzésére és a lehetséges problémákra még azok előfordulása előtt képesek. Ez lehetővé teszi a proaktív karbantartást és minimalizálja az állásidőt. Ez magában foglalja a potenciális biztonsági fenyegetések azonosítását, az anomáliák észlelését és a hálózati teljesítmény optimalizálását.
• Automatizálás és hangszerelés: A mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett automatizálás lehetővé teszi a hálózatok öngyógyítását, önkonfigurálását és önoptimalizálását. Mindez csökkenti a kézi beavatkozást és növeli az általános hatékonyságot, miközben javítja a felhasználói és kezelői élményt. A mesterséges intelligencia által vezérelt hangszerelési eszközök összetett folyamatokat is automatizálhatnak, például a hálózatok kiépítését és a változáskezelést.
• Intelligens hálózatfigyelés és betekintés: Az AI-alapú megfigyelőeszközök valós idejű rálátást biztosítanak a hálózat teljesítményére, és használható betekintést nyújtanak, és lehetővé teszik az adatvezérelt döntéshozatalt.

A mesterséges intelligencia által vezérelt analitika képes azonosítani a trendeket, észlelni a mintákat, és javaslatokat tehet az optimalizáláshoz, a biztonsághoz és a kapacitástervezéshez.

Bár az ilyen típusú képességek ma is léteznek, ezek kivételek és nem norma. A legtöbb megoldásból hiányzik a napi működés jelentős átalakításához szükséges integráció és adatok.

„Ha automatizálni szeretné a 2./3. szintet, ahol belemerül a hálózati verembe, és megpróbálja kitalálni, hol van a [hálózati] probléma, és hogyan lehet azt kijavítani – sok általános célú, a domain-agnosztikus AIOps platformok nem tedd ezt; ők nem szakterület-szakértők.”

Shamus McGillicuddy, az EMA kutatási alelnöke

04. A bevitel számít

A maximális kimenet az optimális adatbevitellel kezdődik

Amikor a hálózatépítésben a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás (ML) teljes értékét kinyerjük, a mennyiség, az elérés, a minőség, az időzítés és a feldolgozás – valamint az adatok elemzéséhez és kezeléséhez szükséges erőforrások – kritikusak. Végül is a hatékony mesterséges intelligencia által támogatott tevékenységek a jelenlegi helyzet átfogó megértésétől függenek.

Annak pontos ismerete, hogy mi történik, hol és miért történik, elengedhetetlen az időben történő és megfelelő válaszadáshoz. A minőségi adatok pedig mindennek a sarokkövei.

Ahogy a kivételes bor létrehozásának folyamata számos tényezőtől függ, a mesterséges intelligencia minőségi adatainak generálása a hálózatos munka során is. Hasonlóan ahhoz, ahogy a borhoz a megfelelő szőlőre, talajra és érlelési időre van szükség, a hálózatépítési szakértelem, a kemény munka és a türelem egyaránt nélkülözhetetlen a jól címkézett és aprólékosan összeállított információkkal rendelkező, változatos adatkészletek gondozásához.

Bárki gyűjthet alapadatokat a hálózat állapotáról, és betáplálhatja azokat egy AI-motorba. Az igazán hatásos mesterséges intelligencia támogatása azonban, amely kivételes felhasználói élményt tesz lehetővé, és minimalizálja a hamis pozitív eredményeket, számos megfontolást igényel. E célok elérése érdekében a gyártóknak mindent figyelembe kell venniük a szervezeti struktúrától a hardver-/szoftverfejlesztésig, az adatspektrumig és az eszközkészletekig. Ezen túlmenően létfontosságú, hogy kiforrott és folyamatosan tanuló adattudományi algoritmusokat alkalmazzunk a jól összeállított adatkészletekre.
Ezenkívül az AI-ból származó kimenet maximalizálása a hálózatépítésben az adatbevitelek számától és szélességétől függ. És pontosan ez az a hely, ahol a legtöbb AI hálózati megoldás korlátozott. Jelenleg egyes informatikai hálózati megoldások a LAN-ról, mások a WAN-ról tudnak adatokat gyűjteni. De kevés megoldás képes hatékonyan összesíteni és felhasználni mind a LAN-ról, mind a WAN-ról (és azon túlról) származó adatokat – amit mi „teljes stacknek” nevezünk. Ez aláhúzza a szállítói előrelátás kritikus szükségességét az integráció és az interoperabilitás biztosításában.

A bemenet és a kimenet szerepe a mesterséges intelligencia hálózatfejlesztésében

Jó LAN vagy WAN	Jobb LAN és WAN	Maximális LAN, WAN, biztonság, helymeghatározás és még sok más AI-Native képességekkel
Töredezett view a hálózati teljesítményről és biztonságról	Kezd kínálni egy holisztikusabb view hálózati műveletek, lehetővé téve az AI-rendszereknek, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak	Átfogó adatkészletet és panorámát biztosít view amely lehetővé teszi az AI-rendszerek teljes potenciáljának kiaknázását
Előnyök pillanatképe: A korlátozott hatókör korlátozza a potenciális előnyöket, alapvető fejlesztéseket biztosítva a hatékonyságban és a fenyegetésészlelésben	Előnyök pillanatfelvétel: Támogatja a hálózatkezelés mérsékelt fejlesztését, csökkenti az állásidőt és azonosítja az összetettebb problémákat	Előnyök pillanatképe: • Lehetővé teszi az AI-t a hálózati teljesítmény proaktív optimalizálására • Növeli a biztonságot prediktív fenyegetéselemzéssel • Személyre szabott felhasználói élményt biztosít

A legtöbb gyártó hagyományos és születőben lévő AI hálózati modelljein túllépve a Juniper AI-Native full stack megközelítése jelenti a hálózati innováció következő határát.

05. Kimenetek javítása

Hogyan segíti elő a hálózatépítést az AI-Native full stack megközelítés

Eddig azt tudtuk, hogy miért a minőségi adatok a mesterséges intelligencia létfontosságú elemei, és hogy a maximális hálózati teljesítmény miért vesz át minőségi adatokat a hálózat egészéről. A következő nagy kérdés: Mi a legjobb módja a minőségi adatok beszerzésének és felhasználásának minden szinten a hálózati kimenetek javítása érdekében?

A legjobb stratégia egységes megközelítést alkalmaz az iparágvezető hardver- és szoftververemen – a teljes veremen – keresztül, a teljesítmény optimalizálása, a műveletek egyszerűsítése, valamint a felhasználói élmény és a biztonság javítása érdekében. Mikroszolgáltatási felhő és 100%-ban nyílt API-architektúra támasztja alá, hogy kiterjedjen más vezető megoldásokra a tartományok között, mint például az 5G, az ITSM, a kommunikációs platformok, a kiberbiztonság és a mobilitás.

A Juniper átalakítja a hagyományos hálózati adatgyűjtést azáltal, hogy a hálózati eszközöket érzékelőként kezeli, átfogó adatokat rögzít a LAN és WAN hálózatról, valamint integrálja a biztonsági és helyalapú bemeneteket. PlampMegközelítésünk kulcselemei a következők (a nagyobb képért lásd a 12. oldalt):

• Továbbfejlesztett végpontok közötti telemetria: Több mint 150 valós idejű vezeték nélküli felhasználói állapot mérése az útválasztóktól, kapcsolóktól és tűzfalaktól származó telemetria streamelésével, a Mist AI™ továbbfejlesztve a prediktív elemzés érdekében
• Felhőalapú, mikroszolgáltatási architektúra: támogatja az AI-adatok valós idejű feldolgozását, és lehetővé teszi a hálózatkezelő rendszerek skálázhatóbb, rugalmasabb és hatékonyabb működését
• Közös mesterségesintelligencia-motor: A hálózati adatelemzés és a döntéshozatali folyamatok egyesítése egyetlen, intelligens keretrendszerben, amelyet a Mist AI hajt, amely megkönnyíti az egyszerűsített műveleteket, a prediktív problémamegoldást és az adaptív tanulást a teljes hálózati ökoszisztémában.

A részletes telemetriai adatokon alapuló folyamatos felhasználói élménytanulás révén a Juniper az alkalmazások adatait is beépíti a hálózati adatok mellé. Ez lehetővé teszi az AI-rendszer számára, hogy megismerje a használt alkalmazásokat, és előre jelezze a felhasználó alkalmazási élményére gyakorolt ​​lehetséges hatásokat a kedvezőtlen hálózati feltételek alapján.

Ezenkívül úttörő AI-Native Virtual Network Assistant, a Marvis™ leegyszerűsíti a kezelést és a hibaelhárítást. A Marvis egy párbeszédes felülettel rendelkezik az egyszerűsített problémamegoldáshoz és egy automatizált cselekvési keretrendszerrel, amely a hálózat folyamatos fejlesztését segíti elő. A Marvis tartalmazza a Marvis Minit is, az iparág első digitális élményt nyújtó ikertestvérét. A minik proaktívan azonosítják a kapcsolódási problémákat, mielőtt azok bekövetkeznének, így tovább védik a felhasználókat a frusztráló hálózati tapasztalatoktól.

Nagy campmi és az elosztott fióki környezetek, a képességek ezen kombinációja megváltoztatja a játékot. Hatékonyan eltávolítja a bevezetési, hibaelhárítási és karbantartási kihívásokat, amelyek megnövelik a költségeket, az IT-csapatok korlátai közé szorítják az IT-csapatokat, rontják a felhasználói élményt, és elfojtják a skálázhatóságot és az agilitást. Együtt valódi átalakulást jelentenek a vállalati hálózatépítési megközelítésben, amely idővel csak javulni fog.

A nagyobb képet látva

A modern, full-stack hálózat alapja kritikus fontosságú annak dinamikus jellege szempontjából, és lehetővé teszi az új hálózati tartományokba való zökkenőmentes integrációt – és azon túl is. A növekvő alkalmazkodóképesség egy új korszak előhírnöke lesz az informatikai hálózatépítésben, amely megzavarja a hagyományos TCO-modelleket a bevált technológiák esetében, és átalakítja a hálózati élményt mind az üzemeltetők, mind a felhasználók számára. Íme néhány kiválasztott exampolyan képességek, amelyek bemutatják, hogyan képzeli újra a Juniper a teljes veremműveleteket:

1. ÁBRA
Az AI-Native támogatás az idő múlásával folyamatosan javul: az ügyfelek IT-hálózati jegyeinek százalékos aránya, amelyeket több éven keresztül proaktívan megoldottak mesterséges intelligencia segítségével.

Integrált helymeghatározási szolgáltatások

Vezeték nélküli hozzáférési pontok (AP-k), amelyek egy 16 elemből álló Bluetooth® antennatömböt használnak a hozzáférési pontok automatikus elhelyezéséhez/orientációjához és az eszközök pontos láthatóságához, a vBLE pedig a precíz és méretezhető helymeghatározási szolgáltatásokhoz, amelyek növelhetik a felhasználók elkötelezettségét és javíthatják a munkafolyamatokat az iparágakban

Nagy teljesítményű SD-WAN
Alagútmentes, munkamenet-alapú SD-WAN Session Smart Networking segítségével a jobb sávszélesség-kihasználás és az azonnali feladatátvétel érdekében a valós idejű hálózati feltételek alapján

Biztonságos AI-Native Edge
Biztonság, WAN, LAN és NAC (Network Access Control) egyetlen működő portálon, amely kiváló lefedettséget kínál vezetékes sebességű fenyegetésekre, és fontos előrelépés az AI-Native uZTNA és

SASE alapú architektúrák
Zökkenőmentes adatközpont-integráció
Az iparág első számú virtuális hálózati asszisztense (VNA) végpontok közötti láthatóságot és biztosítékot nyújt az összes vállalati tartományban, a c.ampminket és elágazik az adatközpontba

Advanced Routing Assurance
AI-Natív automatizálás és betekintés a hagyományos élútválasztási topológiákhoz

Élvonalbeli Wi-Fi 6E és Wi-Fi 7 hardver
Az AP-kat úgy tervezték, hogy egyszerűsítsék a hálózati műveleteket, miközben maximalizálják a méretarányt és az agilitást. Nagy teljesítményű kapcsolók a Wi-Fi 7-hez proaktív központi tápellátással és adatkezeléssel az épületrendszerekhez

06. A technikán túl

A technológián túl: a szervezeti struktúra fontossága

A teljes stack hálózati megközelítésből származó maximális teljesítmény elérése nem kizárólag az alkalmazott technológiától függ; jelentős mértékben függ a szervezeti felépítéstől is.
A különböző technológiai rétegeken és magukon a csapatokon belüli megfelelő szervezés és hangszerelés kulcsfontosságú a sikerhez.
A Junipernél olyan együttműködési környezetet alakítottunk ki, amelyben adattudományi csapataink és ügyfélszolgálati csapataink együtt dolgoznak. Fizikailag és működésileg összehangolva mindkét csapat fejlett AIOps eszközünket használja, hogy szinkronban maradjon az ügyfelek valós idejű problémáival és visszajelzéseivel.

Ez a szoros együttműködés biztosítja, hogy adattudományi szakértőink és szakterület-szakértőink következetesen igazodjanak a változó vásárlói igényekhez és a megoldások fontossági sorrendjéhez, ezáltal folyamatosan előmozdítva a fejlődést.

Idővel a kifizetődő egyre részletesebb támogatást jelent, például olyan megoldások adatpontjainak integrálását, mint a Zoom, a Teams, a ServiceNow, a Cradlepoint és a Zebra, hogy aktívan előre jelezzék a jövőbeli teljesítményt a proaktív hibaelhárításhoz egészen egy adott funkcióig. És a fejlődés csak folytatódni fog.
A Juniper AIO-jai felgyorsítják a telepítést, leegyszerűsítik a műveleteket és csökkentik a TCO-t.

Ismerje meg, hogyan.

07. Full stack MOST

A Juniper kombinált megoldásai a telemetria, a munkafolyamat-automatizálás, a DevOps és az ML kombinációján alapulnak, hogy adaptívabb és kiszámíthatóbb hálózatot tegyenek lehetővé. A hálózatépítésben alkalmazott mesterséges intelligencia holisztikus megközelítése számos iparági újdonsághoz vezetett, többek között:

• Megbízható kapcsolat diákok, vásárlók, betegek és alkalmazottak számára
• Bővítse és frissítse a Wi-Fi-t agilitással
• A NAC segítségével azonosíthatja és biztonságossá teheti a mobileszközöket és az eszközöket

Vezetékes hozzáférés
Megbízható és biztonságos kapcsolatok üzleti célokra

• Megbízható csatlakozás az IoT-hez, hozzáférési pontokhoz és vezetékes eszközökhöz
• Csatlakoztassa és védje az IoT-t és a felhasználókat mikroszegmentálással
• Azonosítsa és biztosítsa az eszközöket a NAC segítségével

Beltéri helymeghatározási szolgáltatások
Betekintésen alapuló, személyre szabott felhasználói élmény biztosítása

• Kapcsolatba léphet diákokkal, vásárlókkal, betegekkel és alkalmazottakkal
• Beltéri GPS és eszköz helye
• Hely alapú elemzés

Biztonságos fiókhozzáférés
Biztonságos, megbízható és zökkenőmentes kapcsolat a globális fiókirodák számára

• Biztonságos SD-WAN/SASE
• Elosztott vállalkozás
• Optimalizálja a WAN-t felhőalkalmazásokhoz

07. Full stack MOST

A Juniper kombinált megoldásai a telemetria, a munkafolyamat-automatizálás, a DevOps és az ML kombinációján alapulnak, hogy adaptívabb és kiszámíthatóbb hálózatot tegyenek lehetővé. A hálózatépítésben alkalmazott mesterséges intelligencia holisztikus megközelítése számos iparági újdonsághoz vezetett, többek között:

• Proaktív, mesterséges intelligencia által vezérelt rádiófrekvenciás beállítások az optimális vezeték nélküli élmény érdekében minden környezetben
• Dinamikus csomagrögzítés LAN-on és WAN-on, páratlan automatizálást, láthatóságot és problémamegoldást biztosítva
• Automatikus kiváltó ok-elemzés a hálózati problémák gyors diagnosztizálásához és megoldásához, csökkentve az MTTR-t és kiküszöbölve a legtöbb hibajegyet
• AI-Native Digital Experience Twin, amely megelőzően észleli és kezeli a potenciális vezetékes, vezeték nélküli és WAN hálózati problémákat, mielőtt azok érintenék a felhasználókat

Nevéhez híven az AI-Native Full Stackünk túlmutat a campmi és fióktelep, majd tovább az elosztott vállalkozásba. Plample:

• Egy AI-natív VNA, amely proaktív betekintésekkel és egyszerűsített tudásbázis-lekérdezésekkel forradalmasítja az adatközpontok működését egy intuitív párbeszédes interfészen keresztül a szándékalapú hálózati (IBN) rendszerrel együtt, növelve az üzemidőt és felgyorsítva a megoldásokat.
• A Juniper Mist Routing Assurance kihasználja az AIOps-t a fejlett WAN-műveletekhez, az útválasztás láthatóságát és proaktív betekintést nyújtva egyszerűsíti a hibaelhárítást, csökkenti az MTTR/MTTI-t, és automatizálja a kiváltó okok elemzését a vállalat szélén.
• Az AI-Native Security a megfelelő biztonságos infrastruktúrán keresztül biztosítja a láthatóságot és a végrehajtást a kategóriájában a legjobb fenyegetésvédelemmel a Juniper kapcsolókon, útválasztókon és hozzáférési pontokon keresztül.ampminket, fióktelepeket, adatközpontokat és felhőkörnyezeteket, növelve a termelékenységet a hálózati és biztonsági műveleti csapatok között

Full stack AKKOR? 

Merev:
A Marchitecture nagy teljesítményt ígér, de elmarad; macskaköves megoldások

Nehézkes ügyintézés:
Több felügyeleti felületet igényel, gyakran összetett CLI-vel

Korlátozott integrációk:
Hiányzik a zökkenőmentes integráció a hálózati környezetek és megoldások között

Reaktív:
Manuális választ igényel a problémákra azok előfordulása után

Full stack MOST

Dinamikus:
Úgy tervezték, hogy megfeleljen a mai és a holnap vállalati igényeinek

AI-natív menedzsment:
Egységes felügyelet, integrált AI-val az alapoktól kezdve

Átfogó integrációk:
Egységes platform élvonalbeli LAN-nal, WAN-nal, adatközponttal, helymeghatározási szolgáltatásokkal, biztonsággal és nyílt API-architektúrával a ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra stb. zökkenőmentes integrációjához

Proaktív:
Képes azonosítani és enyhíteni a problémákat, mielőtt azok hatással lennének a felhasználókra

Pillanatképek előnyei

Az AI-Native full stack megközelítés soha nem látott hatékonyságot hoz a komplex campmi és fióki környezetekben. Íme néhány valós examples.

„A Juniper által kínált hálózati felhasználói élmény messze felülmúl minden mást a piacon. A Juniper könnyű kezelhetősége és öngyógyító képessége, valamint az általa nyújtott felhasználói élmény mutatói kiemelkedőek.”

Neil Holden, informatikai igazgató, Halfords

8x gyorsabb hálózati frissítés

A George Washington Egyetem fokozza az élményeket
A modern, felhő által felügyelt vezetékes és vezeték nélküli hálózat leegyszerűsíti a hálózatkezelést és a hibaelhárítást, ami folyamatosan jobb élményt biztosít az informatika és a felhasználók számára.

Több mint 500 XNUMX USD megtakarítás évente

London Borough of Brent növeli a személyzet termelékenységét
Az AI-Native hálózat egyértelmű rálátást biztosít az IT-nek a problémákra, valamint a javasolt javításokra, és egyszerűsíti a folyamatos felügyeleti kihívásokat.

90%+ csökkenés a hálózati hibajegyek számában

A Halfords az AIOps-ra támaszkodik a kiskereskedelmi átalakítás során
A felhőalapú, mesterséges intelligencia alapú megközelítésre támaszkodva a Halfords leegyszerűsítette a kezelési kihívásokat, miközben lehetővé tette a következő generációs kiskereskedelmi vásárlási megoldásokat.

A teljes stack hálózati műveleti útmutató

Tekintettel a telepítések és a hálózati technológia fejlődésének óriási terjedelmére egészen a közelmúltig, a komplexitás sokáig dominált.ampmi és fiókhálózat. Az AI-Native Networking bevezetése mindent megváltoztat.

Bár a hálózat folyamatosan növekszik vagy változik campus és fiókkörnyezetben, az AI-Native Full Stack megközelítés példátlan lehetőséget kínál a szükségtelen összetettségek, például a vezérlők és a széttagolt felügyeleti platformok kiiktatására, és az IT-környezetben a legjobb megoldásokhoz való igazodásra. A maximális teljesítmény eléréséhez szükséges „megfelelő” szintű mesterséges intelligencia képességeket is képes biztosítani, kivételes felhasználói és IT-élményt támogatva a legalacsonyabb TCO és OpEx mellett.

És mint egy finom bor, idővel csak jobb lesz.

01. Határozzon meg egy PoC lehetőséget
Határozzon meg egy lehetőséget a campminket és fióktelepet, hogy csatlakozzanak egy PoC-hoz (pl. egy új webhely vagy készülék frissítése).

02. Kezdje egy alacsony kockázatú próbával
Próbálja ki az AI on Us-t, hogy éles éles forgalommal telepítse, és nézze meg, hogy megoldásaink hogyan illeszkednek szervezetéhez. Kezdje bárhol a teljes készletben a Wi-Fi-, kapcsoló- és/vagy SD-WAN-megoldások bármilyen kombinációjával.

03. Tapasztalja meg a különbséget
Tekintse meg, hogy az AI-native megközelítés hogyan biztosít nagyobb egyszerűséget, termelékenységet és megbízhatóságot.

04. Bővítse telepítését
Bővítse elérhetőségét további területek, például campus, fióktelepek, NAC, adatközpontok, tűzfal és az Enterprise Edge.

Következő lépések

Fedezze fel a Juniper teljes készletét
Menjen mélyebbre a teljes veremlehetőségek és megoldások campmi és fióktelep.
Fedezze fel megoldásainkat →
AI rajtunk →

Tekintse meg a Mist AI-t működés közben
Tekintse meg, hogy a Juniper Mist AI modern mikroszolgáltatási felhője hogyan biztosít valódi láthatóságot, automatizálást és biztosítékot.
Tekintse meg igény szerinti bemutatónkat →

 

Miért Juniper
A Juniper Networks úgy véli, hogy a kapcsolat nem egyenlő a nagyszerű kapcsolat megtapasztalásával. A Juniper AI-Native Networking Platformja az alapoktól kezdve úgy épült fel, hogy kihasználja a mesterséges intelligenciát, hogy kivételes, rendkívül biztonságos és fenntartható felhasználói élményt biztosítson a peremektől az adatközpontokig és a felhőig. További információkat találhat a juniper.net oldalon, vagy kapcsolatba léphet a Juniperrel a on
X (korábban Twitter), LinkedIn és Facebook.

További információ
Ha többet szeretne megtudni a Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack megoldásáról, forduljon Juniper képviselőjéhez vagy partneréhez, vagy látogasson el webwebhely: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Jegyzetek és hivatkozások
01. Hálózatkezelési megatrendek 2024:
Készségek hiányosságai, hibrid és többfelhős, SASE és AI-vezérelt műveletek. EMA igény szerint webInar
02. Ugyanott.
03. Ugyanott.
04. A NetOps Expert podcast, 9. epizód: „AI/ML és NetOps – Beszélgetés az EMA-val a NetOps-szakértőtől”, 2024. július.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

Minden jog fenntartva.

Juniper Networks Inc.
1133 Innovációs út
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-HU 2024. október
Juniper Networks Inc., a Juniper Networks logója, boróka.
net, Marvis és Mist AI a Juniper Networks Incorporated bejegyzett védjegyei, bejegyzett védjegyei az Egyesült Államokban és a világ számos régiójában. Más termék- vagy szolgáltatásnevek a Juniper Networks vagy más vállalatok védjegyei lehetnek. Ez a dokumentum a megjelenés kezdeti időpontjában aktuális, és a Juniper Networks bármikor megváltoztathatja. Nem minden ajánlat érhető el minden olyan országban, ahol a Juniper Networks működik.

Műszaki adatok

• Terméknév: Full Stack hálózati megoldás
• Gyártó: Juniper
• Jellemzők: AI-natív és felhőnatív teljes verem megoldás-portfólió
• Előnyök: Rendkívül dinamikus és méretezhető hálózatok, mesterséges intelligencia és automatizálási lehetőségek, egyszerűsített kezelés, jobb felhasználói élmény

---

Gyakran Ismételt Kérdések (GYIK)

Melyek a Full Stack hálózati megoldás legfontosabb előnyei?

A megoldás rendkívül dinamikus és méretezhető hálózatokat, mesterséges intelligencia és automatizálási képességeket, egyszerűsített kezelést, jobb felhasználói élményt és csökkentett költségeket kínál.

Mennyire fontos az adatbevitel az AI-megoldások kimenetének maximalizálásában?

Az adatbevitel döntő szerepet játszik az AI-megoldások hatékonyságának biztosításában az informatikai hálózatépítésben. A minőségi adatbevitel jobb eredményekhez vezet.

Dokumentumok / Források

Juniper Full Stack bemenet, maximális kimenet [pdf] Felhasználói útmutató Teljes verem bemenet Maximális kimenet, verem bemenet maximális kimenet, bemenet maximális kimenet, maximális kimenet, kimenet

Hivatkozások

• Felhasználói kézikönyv