Juniper Full Stack Input, Output maksimum
Pandhuan pangguna
Input Tumpukan Lengkap, Output Maksimum:
Cara Ngoptimalake AI ing Jaringan
Nganggo kekuwatan tumpukan jaringan lengkap paling apik kanggo menehi pengalaman sing luar biasa
Mikir maneh campkita lan jaringan cabang kanggo jaman AI
CEO ing ndonya wis ngetokake arahan perusahaan kanggo nyebarake intelijen buatan (AI) ing saindenging bisnis. Dheweke ngarahake ngowahi operasi lan entuk bathi sing didhelikake. Lan vendor ing kabeh sektor, kalebu jaringan IT, kepengin banget ngupayakake kesempatan kasebut.
Kanggo pimpinan jaringan ngatur rumit lan larang campkita lan lingkungan cabang, pitakonan pivotal wis muncul:
• Carane akeh advantages AI tenan bisa ngirim?
• Apa toleransi resiko sing cocok?
• Apa cara paling apik kanggo ngoptimalake output?
Kanthi akeh pilihan sing kasedhiya kanggo panyebaran, kasunyatan sing disedhiyakake dening wawasan vendor, kemampuan, lan keahlian luwih penting tinimbang sadurunge. Lan vendor sing ngupayakake AI bisa uga dipérang dadi sawetara kategori sing wiyar, kalebu:
- Siloed, vendor khusus kanthi kemampuan AI macem-macem sing ora bisa ngirim tumpukan lengkap campkita lan integrasi cabang
- Vendor sing nampilake macem-macem solusi AI bolt-on sing nggawe ilusi efisiensi operasional tumpukan lengkap
- Vendor kanthi arsitektur tumpukan lengkap sing wis kabukten dirancang saka dhasar kanggo nggunakake potensi lengkap AI
Sinau luwih lengkap babagan portofolio solusi tumpukan lengkap AI-Native lan cloud-native saka Juniper.
Sinau luwih lengkap →
Sing terakhir nggambarake evolusi penting ing jaringan:
Integrasi sing ketat antarane komponen jaringan paling apik lan fitur AI-Native sing inovatif ndadékaké pengalaman operator lan pangguna sing luwih apik-nyempurnakake apa tegese istilah "tumpukan lengkap" ing lanskap jaringan modern.
Juniper percaya yen jaringan tumpukan lengkap sing paling canggih saiki kudu dinamis lan bisa diukur kanggo ndhukung tuntutan perusahaan sing terus berkembang. Lan kudu kalebu kemampuan AI lan otomatisasi sing nyederhanakake manajemen lan nyuda biaya nalika nambah lan ngamanake pengalaman pangguna saka wiwitan nganti rampung.
Ebook iki nyakup crita sing berkembang. Iku mriksa peran data ing jaringan AI lan nilai interlocking kelas perusahaan, solusi tumpukan lengkap. Iki uga ngerteni pentinge input data sing berkualitas kanggo njamin output maksimal solusi AI ing jaringan IT.
Ayo diwiwiti
maks·i·mum output·put [kata benda]
Prestasi kinerja lan efisiensi paling dhuwur ing operasi jaringan, ditondoi kanthi menehi pengalaman pangguna sing luar biasa lan aman ing jaringan LAN lan WAN. Iki kalebu skala lan ketangkasan transformasi, keterlibatan sing luwih apik, operasi sing disederhanakake, lan entuk TCO lan OpEx sing paling murah.
Takaways kunci
Liwat kemampuan kaya analytics prediktif lan pangopènan, otomatisasi, lan pemantauan jaringan cerdas, AI wis muncul minangka pasukan transformatif ing jaringan. Ing campkita lan lingkungan cabang mbagekke, tengen "tumpukan lengkap" pendekatan bisa luwih nyuda kerumitan lan biaya.
1. Tumpukan lengkap sejatine luwih saka "marchitecture"
Strategi modern nggunakake pendekatan hardware lan piranti lunak sing manunggal (kalebu AI), didhukung dening arsitektur API mbukak 100% kanggo nyelarasake operasi lan nambah pengalaman.
2. AI ing jaringan iku dhuwur-impact, resiko kurang
AI ing jaringan stands out kanggo kemampuan kanggo ngirim cepet, konsisten, lan larang regane impact kanggo pangguna lan IT.
3. Best-of-jenis, input tumpukan lengkap maximizes output
Nglumpukake lan nggunakake input saka LAN, WAN, keamanan, lan liya-liyane kanggo AI menehi kesempatan sing durung ana sadurunge
4. Foresight lan kadewasan prakara
Penting kanggo ngetrapake algoritma ilmu data sing diwasa lan terus-terusan sinau kanggo set data sing dikurasi kanthi apik.
5. Organisasi ngandhani orkestrasi sing ditindakake
Ngluwihi lapisan teknologi, organisasi lan orkestrasi sing tepat ing tim vendor iku kritis.
6. AI-Native tumpukan lengkap outperforms
Juniper nawakake mung solusi tumpukan lengkap AI-Native lan cloudnative industri sing bisa ngowahi kemungkinan jaringan.
Rintangan paling gedhe kanggo sukses NetOps kalebu shortage personel trampil, kakehan alat manajemen, kualitas data jaringan sing kurang, lan kurang visibilitas lintas domain, miturut studi EMA
Saklawasé 25% tim operasi jaringan isih nggunakake antarane 11-25 alat kanggo ngawasi, ngatur, lan ngatasi masalah.
30% masalah jaringan amarga kesalahan manual
Janji AI sing ora bisa dibantah ing jaringan
Dina iki campkita lan jaringan cabang dadi loro sistem sirkulasi lan gemeter saka perusahaan.
Dheweke nyalurake aliran data sing penting lan ngaktifake respon sing cepet lan cerdas.
Saben sambungan jaringan pulsa karo potensial kanggo drive produktivitas lan inovasi.
Nanging tetep iki interconnected web wis tau luwih tantangan.
Tim IT berjuang karo tuntutan bisnis sing berkembang kanthi cepet. Dheweke ngadhepi kesulitan kanggo nglindhungi permukaan serangan sing terus berkembang saka ancaman canggih. Lan padha kudu padu karo serangan saka piranti anyar, jinis sambungan, lan proliferasi saka aplikasi nyopir kabutuhan bandwidth.
Ngimbangi kabutuhan kanggo skala karo watesan sumber daya lan anggaran lan kekurangan katrampilan khusus mung nambah kerumitan.
Ing lanskap iki, AI wis muncul minangka kekuatan transformatif ing jaringan. Nyatane, solusi jaringan AI sing paling maju wis suda banget lan, ing sawetara kasus, malah ngilangi akeh titik nyeri ing donya nyata. Examples kalebu:
- Analisis lan pangopènan prediktif: Piranti manajemen jaringan sing didhukung AI bisa nganalisa data wektu nyata lan prédhiksi masalah potensial sadurunge kedadeyan. Iki mbisakake pangopènan proaktif lan nyilikake downtime. Iki kalebu ngenali ancaman keamanan potensial, ndeteksi anomali, lan ngoptimalake kinerja jaringan.
- Otomatisasi lan orkestrasi: Otomasi sing ditingkatake AI ngidini jaringan bisa waras, ngatur dhewe, lan ngoptimalake dhewe. Iku kabeh ndadékaké kanggo nyuda intervensi manual lan nambah efisiensi sakabèhé nalika nambah pengalaman pangguna lan operator. Piranti orkestrasi sing didhukung AI uga bisa ngotomatisasi proses rumit, kayata panyedhiya jaringan lan manajemen pangowahan.
- Pemantauan lan wawasan jaringan sing cerdas: Alat ngawasi sing didhukung AI nyedhiyakake visibilitas wektu nyata menyang kinerja jaringan lan bisa menehi wawasan sing bisa ditindakake lan ngaktifake pengambilan keputusan adhedhasar data.
Analitik sing didorong AI bisa ngenali tren, ndeteksi pola, lan menehi rekomendasi kanggo optimasi, keamanan, lan perencanaan kapasitas.
Nalika jinis-jinis kapabilitas iki ana saiki, iku pangecualian lan dudu norma. Umume solusi ora duwe integrasi lan data sing dibutuhake kanggo ngowahi operasi saben dina kanthi signifikan.
"Yen sampeyan pengin ngotomatisasi tier 2/tier 3 ing ngendi sampeyan nyilem menyang tumpukan jaringan lan nyoba ngerteni ing endi masalah [jaringan] lan carane ndandani - akeh tujuan umum, platform AIOps domain-agnostik ora nglakoni; padha dudu ahli domain.”
Shamus McGillicuddy, Wakil Presiden Riset, EMA
04. Input prakara
Output maksimal diwiwiti kanthi input data sing optimal
Nalika nerangake ngekstrak nilai lengkap saka AI lan machine learning (ML) ing jaringan, volume, jangkauan, kualitas, wektu, lan pangolahan-lan sumber daya kanggo nganalisa lan tumindak data-iku kritis. Sawise kabeh, tumindak AI-aktif sing efektif gumantung ing pemahaman lengkap babagan kahanan saiki.
Ngerti persis apa sing kedadeyan, ing ngendi kedadeyan kasebut, lan ngapa kedadeyan kasebut penting banget kanggo menehi informasi tanggapan sing pas lan tepat. Lan data kualitas minangka landasan kabeh.
Kayadene proses nggawe anggur sing luar biasa gumantung ing macem-macem faktor, uga ngasilake data kualitas kanggo AI ing jaringan kerja. Kaya carane anggur mbutuhake anggur, lemah, lan wektu tuwa sing tepat, keahlian jaringan, kerja keras, lan kesabaran kabeh penting kanggo nguri-uri set data sing maneka warna kanthi informasi sing dilabeli lan dikurasi kanthi teliti.
Sapa wae bisa ngumpulake data baseline babagan kesehatan jaringan lan feed menyang mesin AI. Nanging, nuwuhake AI sing duwe pengaruh sing bisa menehi pengalaman pangguna sing luar biasa lan nyuda positip palsu mbutuhake akeh pertimbangan. Kanggo nggayuh tujuan kasebut, vendor kudu nimbang kabeh saka struktur organisasi nganti pangembangan hardware/software, spektrum data, lan set alat. Kajaba iku, penting banget kanggo ngetrapake algoritma ilmu data sing diwasa lan terus sinau menyang set data sing wis dikurasi kanthi apik.
Salajengipun, maksimalake output saka AI ing jaringan gumantung saka jumlah lan jembar input data. Lan ing kene umume solusi jaringan AI diwatesi. Saiki, sawetara solusi jaringan IT bisa ngumpulake data saka LAN, sawetara saka WAN. Nanging sawetara solusi sing bisa nglumpukake lan nggunakake data saka LAN lan WAN (lan ngluwihi) kanthi efektif - sing diarani "tumpukan lengkap." Iki nandheske kabutuhan kritis vendor foresight kanggo njamin integrasi lan interoperabilitas.
Peranan input vs output kanggo perbaikan jaringan AI
| LAN utawa WAN apik | LAN lan WAN sing luwih apik | LAN maksimal, WAN, keamanan, lokasi, lan liya-liyane kanthi kapabilitas AI-Native |
| Nyedhiyakake pecahan view kinerja lan keamanan jaringan | Wiwit nawakake luwih holistik view saka operasi jaringan, mbisakake sistem AI kanggo nggawe pancasan luwih informed | Ngirim set data lengkap lan menehi panorama view sing mbisakake sistem AI kanggo entuk potensial lengkap |
| Potret keuntungan: Cakupan winates mbatesi keuntungan potensial, ngasilake paningkatan dhasar ing efisiensi lan deteksi ancaman | Manfaat snapshot: Ndhukung dandan moderat ing manajemen jaringan, nyuda downtime lan ngenali masalah sing luwih rumit. | Keuntungan snapshot: • Empowers AI kanggo proaktif ngoptimalake kinerja jaringan • Nambah keamanan kanthi analisis ancaman prediktif • Ngirim pengalaman panganggo pribadi |
Ngalih ngluwihi model jaringan AI tradisional lan anyar saka umume vendor, pendekatan tumpukan lengkap AI-Native Juniper nggambarake wates sabanjure ing inovasi jaringan.
05. Ngapikake output
Kepiye pendekatan tumpukan lengkap AI-Native ngembangake jaringan
Nganti saiki, kita wis nemtokake sebabe data kualitas minangka nyawa kanggo AI lan kenapa output maksimal ing jaringan njupuk data kualitas saka kabeh jaringan. Pitakonan gedhe sabanjure yaiku: Apa cara paling apik kanggo entuk lan nggunakake data kualitas ing saben level kanggo nambah output jaringan?
Strategi paling apik nggunakake pendekatan terpadu liwat tumpukan hardware lan piranti lunak sing unggul ing industri - tumpukan lengkap - ngoptimalake kinerja, nyepetake operasi, lan nambah pengalaman lan keamanan pangguna. Iki didhukung dening awan layanan mikro lan arsitektur API mbukak 100% kanggo ngluwihi solusi utama liyane ing domain, kayata 5G, ITSM, platform komunikasi, keamanan siber, lan mobilitas.
Juniper ngowahi koleksi data jaringan tradisional kanthi nganggep piranti jaringan minangka sensor, njupuk data jarak lengkap saka LAN lan WAN, uga nggabungake keamanan lan input basis lokasi. Kanggo example, unsur kunci pendekatan kita kalebu (pirsani kaca 12 kanggo gambar sing luwih gedhe):
- Telemetri end-to-end sing ditingkatake: Ngukur 150+ status pangguna nirkabel wektu nyata liwat telemetri streaming saka router, switch, lan firewall, ditambah karo Mist AI™ kanggo analytics prediktif
- Cloud-native, arsitektur microservices: Ndhukung pangolahan data AI ing wektu nyata lan mbisakake operasi sistem manajemen jaringan sing luwih skalabel, tahan banting, lan efisien.
- Mesin AI umum: Nggabungake analisis data jaringan lan proses nggawe keputusan ing siji kerangka cerdas sing didhukung dening Mist AI sing nggampangake operasi sing ramping, pemecahan masalah prediktif, lan sinau adaptif ing kabeh ekosistem jaringan.
Liwat sinau pengalaman pangguna sing terus-terusan adhedhasar data telemetri sing rinci, Juniper nggabungake data aplikasi bebarengan karo data jaringan. Iki ngidini sistem AI sinau babagan aplikasi sing digunakake lan prédhiksi dampak potensial ing pengalaman aplikasi pangguna adhedhasar kahanan jaringan sing ala.
Kajaba iku, Asisten Jaringan Virtual AI-Native, Marvis™, nyederhanakake manajemen lan ngatasi masalah. Marvis nduweni antarmuka pacelathon kanggo ngrampungake masalah sing luwih ramping lan kerangka aksi otomatis, sing ndadekake perbaikan jaringan terus-terusan. Marvis uga nampilake Marvis Minis, kembar pengalaman digital pisanan ing industri. Minis kanthi proaktif ngenali masalah konektivitas sadurunge kedadeyan, luwih nglindhungi pangguna saka pengalaman jaringan sing frustasi.
Ing gedhe campkita lan lingkungan cabang mbagekke, kombinasi iki Kapabilitas game ganti. Iku kanthi efektif mbusak tantangan rollout, ngatasi masalah, lan pangopènan sing ndadékaké biaya, nyuda tim IT nganti watesan, ngrusak pengalaman pangguna, lan nyegah skalabilitas lan ketangkasan. Bebarengan, padha kalebu transformasi asli ing pendekatan jaringan perusahaan sing mung bakal terus saya tambah suwe.
Ndeleng gambar sing luwih gedhe
Landasan jaringan full-stack modern penting kanggo sifat dinamis lan ngidini integrasi lancar menyang domain jaringan anyar-lan ngluwihi. Nambah daya adaptasi bakal dadi harbinger saka jaman anyar ing jaringan IT, ngganggu model TCO tradisional kanggo teknologi sing wis mapan lan ngowahi pengalaman jaringan kanggo operator lan pangguna. Kene sawetara pilihan exampKapabilitas sing nggambarake carane Juniper mbayangake maneh operasi tumpukan lengkap:
GAMBAR 1
Dhukungan AI-Native terus saya apik kanthi wektu: persen tiket jaringan IT pelanggan sing ditanggulangi kanthi proaktif karo AI sajrone sawetara taun.
Layanan lokasi terpadu
Titik akses nirkabel (AP) sing nggunakake array antena Bluetooth® 16-elemen kanggo penempatan/orientasi AP otomatis lan visibilitas aset sing akurat lan vBLE kanggo layanan lokasi sing tepat lan skalabel sing bisa nambah keterlibatan pangguna lan ningkatake alur kerja ing industri.
SD-WAN kanthi kinerja dhuwur
SD-WAN adhedhasar sesi tanpa tunnel nggunakake Session Smart Networking kanggo panggunaan bandwidth sing luwih apik lan failover cepet adhedhasar kahanan jaringan wektu nyata
Aman AI-Native Edge
Keamanan, WAN, LAN, lan NAC (Network Access Control) ing portal operasional siji, nawakake jangkoan unggul kanggo ancaman kanthi kacepetan kabel, lan langkah penting kanggo AI-Native uZTNA lan
arsitektur basis SASE
Integrasi pusat data sing mulus
Asisten Jaringan Virtual (VNA) sing pertama ing industri nyedhiyakake visibilitas lan jaminan end-to-end ing kabeh domain perusahaan, saka campkita lan cabang menyang pusat data
Jaminan Routing Lanjut
Otomasi lan wawasan AI-Native kanggo topologi rute pinggiran tradisional
Hardware Wi-Fi 6E lan Wi-Fi 7 sing paling canggih
AP dirancang kanggo nyederhanakake operasi jaringan nalika nggedhekake skala lan ketangkasan. Ngalih daya dhuwur kanggo Wi-Fi 7 kanthi daya terpusat proaktif lan manajemen data kanggo sistem bangunan
06. Ngluwihi tech
Ngluwihi teknologi: pentinge struktur organisasi
Entuk output maksimal saka pendekatan jaringan tumpukan lengkap ora mung gumantung marang teknologi sing disebarake; iku uga pinunjul gumantung ing struktur organisasi.
Organisasi lan orkestrasi sing tepat ing macem-macem lapisan teknologi lan ing tim dhewe penting kanggo sukses.
Ing Juniper, kita wis ngrancang lingkungan kolaborasi ing ngendi tim ilmu data lan tim dhukungan pelanggan bisa bebarengan. Selaras kanthi fisik lan operasional, loro tim nggunakake alat AIOps sing canggih supaya tetep diselarasake karo masalah lan umpan balik pelanggan wektu nyata.
Kolaborasi sing cedhak iki mesthekake yen ahli ilmu data lan spesialis domain terus-terusan selaras karo kabutuhan pelanggan sing terus berkembang lan prioritas solusi, terus maju.
Suwe-suwe, bayaran kasebut dadi dhukungan sing luwih akeh, kayata nggabungake titik data saka solusi kaya Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, lan Zebra kanggo aktif prédhiksi kinerja mangsa ngarep kanggo ngatasi masalah proaktif mudhun menyang fitur tartamtu. Lan kemajuan mung bakal terus.
AIOps Juniper nyepetake penyebaran, nyederhanakake operasi, lan nyuda TCO.
Sinau carane.
07. Full tumpukan SAIKI
Solusi gabungan Juniper gumantung ing kombinasi telemetri, otomatisasi alur kerja, DevOps, lan ML kanggo ngaktifake jaringan sing luwih adaptif lan bisa diprediksi. Pendekatan sakabehe kanggo AI ing jaringan wis nyebabake akeh industri pertama, kalebu:
- Konektivitas sing dipercaya kanggo siswa, pembeli, pasien, lan karyawan
- Nggedhekake lan refresh Wi-Fi kanthi prigel
- Ngenali lan ngamanake seluler lan piranti nganggo NAC
Akses kabel
Sambungan sing dipercaya lan aman kanggo bisnis
- Konektivitas sing dipercaya kanggo IoT, AP, lan piranti kabel
- Sambungake lan nglindhungi IoT lan pangguna kanthi microsegmentation
- Ngenali lan ngamanake piranti karo NAC
Layanan lokasi njero ruangan
Ngirim pengalaman pangguna sing dipersonalisasi adhedhasar wawasan
- Melu karo siswa, pembeli, pasien, lan karyawan
- GPS njero ruangan lan lokasi aset
- Analisis adhedhasar lokasi
Akses cabang sing aman
Konektivitas sing aman, dipercaya, lan lancar kanggo kantor cabang global
- Aman SD-WAN/SASE
- Perusahaan sing disebarake
- Ngoptimalake WAN kanggo aplikasi awan
07. Full tumpukan SAIKI
Solusi gabungan Juniper gumantung ing kombinasi telemetri, otomatisasi alur kerja, DevOps, lan ML kanggo ngaktifake jaringan sing luwih adaptif lan bisa diprediksi. Pendekatan sakabehe kanggo AI ing jaringan wis nyebabake akeh industri pertama, kalebu:
- Proaktif AI-Driven RF pangaturan kanggo pengalaman nirkabel optimal antarane lingkungan
- Nangkep paket dinamis ing LAN lan WAN, nyedhiyakake otomatisasi, visibilitas lan resolusi masalah sing ora ana tandhingane
- Analisis sabab oyod otomatis kanggo diagnosa lan ngatasi masalah jaringan kanthi cepet, nyuda MTTR lan ngilangi paling akeh tiket masalah
- Kembar Pengalaman Digital AI-Native kanggo ndeteksi lan ngatasi masalah jaringan kabel, nirkabel, lan WAN sing potensial sadurunge nyebabake pangguna
Selaras karo jenenge, AI-Native Full Stack uga ngluwihi campkita lan cabang lan luwih menyang perusahaan mbagekke. Kanggo example:
- AI-Native VNA sing ngowahi revolusi operasi pusat data kanthi wawasan proaktif lan pitakon basis pengetahuan sing disederhanakake liwat antarmuka obrolan intuisi bebarengan karo sistem jaringan berbasis intent (IBN), nambah wektu aktif, lan nyepetake resolusi.
- Juniper Mist Routing Assurance nggunakake AIOps kanggo operasi WAN sing luwih maju, nyedhiyakake visibilitas rute lan wawasan proaktif sing nyederhanakake pemecahan masalah, ngedhunake MTTR/MTTI, lan ngotomatisasi analisis sabab akar ing pinggiran perusahaan.
- AI-Native Security njamin visibilitas lan penegakan liwat infrastruktur aman sing tepat kanthi proteksi ancaman paling apik ing kelas antarane switch Juniper, router, lan AP ing campkita, cabang, pusat data, lan lingkungan maya, ningkatake produktivitas ing jaringan lan tim operasi keamanan
Tumpukan lengkap THEN?
kaku:
Marchitecture janji kinerja dhuwur nanging tiba cendhak; solusi cobbled-bebarengan
Manajemen sing rumit:
Mbutuhake macem-macem antarmuka manajemen, asring karo CLI kompleks
Integrasi winates:
Ora ana integrasi sing lancar ing lingkungan lan solusi jaringan
Reaktif:
Mbutuhake respon manual kanggo masalah sawise kedadeyan
Tumpukan lengkap SAIKI
Dinamis:
Direkayasa kanggo nyukupi panjaluk perusahaan saiki lan sesuk
Manajemen AI-Native:
Manajemen terpadu, dibangun kanthi AI terpadu saka wiwitan
Integrasi lengkap:
Platform terpadu sing nampilake LAN, WAN, pusat data, layanan lokasi, keamanan, lan arsitektur API sing mbukak kanggo integrasi sing lancar karo ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, lan liya-liyane
Proaktif:
Bisa ngenali masalah lan nyuda sadurunge nyebabake pangguna
Manfaat snapshots
Pendekatan tumpukan lengkap AI-Native ndadekke efisiensi unprecedented kanggo Komplek campkita lan lingkungan cabang. Kene mung sawetara mantan donya nyataamples.
"Pengalaman pangguna jaringan sing ditawakake Juniper ngluwihi apa wae ing pasar. Gampang operasi lan kemampuan marasake awak Juniper, bebarengan karo metrik pengalaman pangguna sing diwenehake, luar biasa.
Neil Holden, CIO, Halfords
8x luwih cepet jaringan refresh
Universitas George Washington nambah pengalaman
Jaringan kabel lan nirkabel modern sing dikelola awan nyederhanakake manajemen jaringan lan ngatasi masalah, ndadékaké pengalaman sing luwih apik kanggo IT lan pangguna.
Swara US $ 500k tabungan saben taun
London Borough of Brent nambah produktivitas staf
Jaringan AI-Native menehi visibilitas IT sing jelas babagan masalah bebarengan karo perbaikan sing disaranake, nyepetake tantangan manajemen sing terus-terusan.
90% + abang ing tiket alangan jaringan
Halfords gumantung ing AIOps kanggo transformasi ritel
Kanthi pivoting menyang cloud-native, pendekatan AI-Native, Halfords wis nyederhanakake tantangan manajemen nalika mbisakake solusi blanja eceran generasi sabanjure.
Pandhuan tumindak jaringan tumpukan lengkap
Amarga ruang lingkup penyebaran lan evolusi teknologi jaringan nganti saiki, kerumitan wis suwe didominasi c.ampkita lan jaringan cabang. Pengenalan AI-Native Networking ngganti kabeh.
Senajan jaringan tansah berkembang utawa ganti campkita lan lingkungan cabang s, pendekatan AI-Native Full Stack menehi kesempatan unprecedented kanggo Cut metu kerumitan perlu, kayata pengontrol lan platform Manajemen fragmented, lan selaras karo solusi paling apik ing lanskap IT. Uga bisa nyedhiyakake kemampuan AI "tepat" sing dibutuhake kanggo ngasilake output maksimal, ndhukung pengalaman pangguna lan IT sing luar biasa ing TCO lan OpEx sing paling murah.
Lan kaya anggur sing apik, mung bakal dadi luwih apik saka wektu.
01. Ngenali kesempatan PoC
Ngenali kesempatan ing campkita lan cabang kanggo melu PoC (contone, situs anyar utawa upgrade piranti).
02. Miwiti uji coba kanthi resiko rendah
Coba AI on Us kanggo nyebarake lalu lintas produksi langsung lan deleng kepiye solusi kita cocog karo organisasi sampeyan. Mulai ing ngendi wae ing tumpukan lengkap kanthi kombinasi Wi-Fi, switching, lan/utawa solusi SD-WAN.
03. Ngalami bedane
Delengen kepiye pendekatan AI-Native nyedhiyakake kesederhanaan, produktivitas, lan linuwih.
04. Nggedhekake penyebarane
Luas jangkauan sampeyan kanthi nggabungake area tambahan kayata campkita, lokasi cabang, NAC, pusat data, firewall, lan Enterprise Edge.
Langkah sabanjure
Jelajahi tumpukan lengkap Juniper
Luwih jero menyang kemungkinan tumpukan lengkap lan solusi kanggo campkita lan cabang.
Jelajahi solusi kita →
AI ing Kita →
Waca Mist AI ing tumindak
Delengen kepiye awan layanan mikro modern ing Juniper Mist AI menehi visibilitas, otomatisasi, lan jaminan sing sejati.
Tonton demo on-demand kita →
Kenapa Juniper
Juniper Networks percaya yen konektivitas ora padha karo ngalami sambungan sing apik. Platform Jaringan AI-Native Juniper dibangun saka dhasar kanggo nggunakake AI kanggo menehi pengalaman pangguna sing luar biasa, aman, lan lestari saka pinggiran menyang pusat data lan awan. Sampeyan bisa nemokake informasi tambahan ing juniper.net utawa nyambung karo Juniper ing
X (biyen Twitter), LinkedIn, lan Facebook.
informasi liyane
Kanggo mangerteni sing luwih lengkap babagan Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack solusi, hubungi wakil Juniper utawa partner, utawa ngunjungi kita websitus ing: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html
Cathetan lan referensi
01. Megatrends Manajemen Jaringan 2024:
Kesenjangan Skills, Sato lan Multi-Cloud, SASE, lan Operasi AI-Driven. EMA on-demand webmlebu
02. Ibid.
03. Ibid.
04. Podcast NetOps Expert, episode 9: "AI/ ML lan NetOps—Obrolan karo EMA dening NetOps Expert," Juli 2024.
© Hak Cipta Juniper Networks Inc. 2024.
Kabeh hak dilindhungi undhang-undhang.
Juniper Networks Inc.
1133 Cara Inovasi
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Oktober 2024
Juniper Networks Inc., logo Juniper Networks, juniper.
net, Marvis, lan Mist AI minangka merek dagang kadhaptar saka Juniper Networks Incorporated, kadhaptar ing AS lan akeh wilayah ing saindenging jagad. Jeneng produk utawa layanan liyane bisa uga merek dagang Juniper Networks utawa perusahaan liyane. Dokumen iki saiki wiwit tanggal wiwitan diterbitake lan bisa diganti dening Juniper Networks sawayah-wayah. Ora kabeh penawaran kasedhiya ing saben negara ing ngendi Juniper Networks beroperasi.
Spesifikasi
- Jeneng Produk: Solusi Jaringan Tumpukan Lengkap
- Produsen: Juniper
- Fitur: Portofolio solusi tumpukan lengkap AI-Native lan cloud-native
- Keuntungan: Jaringan sing dinamis lan skalabel, kemampuan AI lan otomatisasi, manajemen sing disederhanakake, pengalaman pangguna sing luwih apik
Pitakonan sing Sering Ditakoni (FAQ)
Apa keuntungan utama saka Solusi Jaringan Tumpukan Lengkap?
Solusi kasebut nawakake jaringan sing dinamis lan skalabel, kemampuan AI lan otomatisasi, manajemen sing disederhanakake, pengalaman pangguna sing luwih apik, lan nyuda biaya.
Sepira pentinge input data kanggo ngoptimalake output solusi AI?
Input data nduwe peran penting kanggo njamin efektifitas solusi AI ing jaringan IT. Input data sing berkualitas ndadékaké asil sing luwih apik.
Dokumen / Sumber Daya
 |
Juniper Full Stack Input, Output maksimum [pdf] Pandhuan pangguna Input Full Stack Output Maksimum, Input Stack Output Maksimum, Input Output Maksimum, Output Maksimum, Output |
