Juniper Full Stack Input, ទិន្នផលអតិបរមា

ការណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់

ការបញ្ចូលជង់ពេញ ទិន្នផលអតិបរមា៖

វិធីធ្វើឱ្យ AI ច្រើនបំផុតក្នុងបណ្តាញ

ការប្រើប្រាស់ថាមពលនៃបណ្តាញពេញលេញនៃបណ្តាញល្អបំផុតដើម្បីផ្តល់នូវបទពិសោធន៍ពិសេស

 

ការគិតឡើងវិញ គampយើង និងបណ្តាញសាខាសម្រាប់យុគសម័យ AI

នាយកប្រតិបត្តិនៅទូទាំងពិភពលោកបានចេញសេចក្តីណែនាំរបស់ក្រុមហ៊ុនដើម្បីដាក់ពង្រាយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នៅទូទាំងអាជីវកម្ម។ ពួកគេមានគោលបំណងបំប្លែងប្រតិបត្តិការ និងចូលទៅក្នុងចំណូលដែលលាក់កំបាំង។ ហើយអ្នកលក់នៅគ្រប់វិស័យ រួមទាំងបណ្តាញព័ត៌មានវិទ្យា មានបំណងចង់ទាញយកប្រយោជន៍ពីឱកាសនេះ។

សម្រាប់អ្នកដឹកនាំបណ្តាញ ការគ្រប់គ្រងស្មុគស្មាញ និងមានតម្លៃថ្លៃ គampបរិស្ថានយើង និងសាខា សំណួរសំខាន់ៗបានលេចចេញមក៖

• ប៉ុន្មាន advantagតើ AI ពិតជាអាចចែកចាយបានទេ?
• តើអ្វីជាការអត់ធ្មត់ហានិភ័យសមស្រប?
• តើអ្វីជាវិធីល្អបំផុតឆ្ពោះទៅមុខដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលទ្ធផល?

ជាមួយនឹងជម្រើសជាច្រើនដែលអាចរកបានសម្រាប់ការដាក់ពង្រាយ ការពិតដែលបង្ហាញដោយការព្យាករណ៍របស់អ្នកលក់ សមត្ថភាព និងជំនាញគឺសំខាន់ជាងពេលណាទាំងអស់។ ហើយអ្នកលក់ដែលកំពុងស្វែងរក AI បានបែងចែកជាក្រុមធំៗមួយចំនួន រួមមានៈ

• Siloed, អ្នកលក់ពិសេសដែលមានសមត្ថភាព AI ផ្សេងៗដែលមិនអាចចែកចាយបានពេញលេញ គampយើង​និង​សមាហរណកម្ម​សាខា
• អ្នកលក់ដែលមានដំណោះស្រាយ AI ជាច្រើនប្រភេទដែលបង្កើតការបំភាន់នៃប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការជង់ពេញលេញ
• អ្នកលក់ដែលមានស្ថាបត្យកម្មជង់ពេញលេញដែលត្រូវបានបញ្ជាក់បានរចនាឡើងពីមូលដ្ឋានរហូតដល់ទាញយកសក្តានុពលពេញលេញរបស់ AI

ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីផលប័ត្រដំណោះស្រាយជង់ពេញលេញរបស់ AI-ដើម និងពពកដើមកំណើតរបស់ Juniper ។
ស្វែងយល់បន្ថែម →

ក្រោយមកទៀតតំណាងឱ្យការវិវត្តន៍ដ៏សំខាន់មួយក្នុងបណ្តាញទំនាក់ទំនង៖

ការរួមបញ្ចូលយ៉ាងតឹងរ៉ឹងរវាងសមាសធាតុបណ្តាញដែលមានពូជល្អបំផុត និងលក្ខណៈពិសេស AI-Native ប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត គឺនាំឱ្យប្រតិបត្តិករ និងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែប្រសើរឡើង ដោយកំណត់ឡើងវិញនូវអត្ថន័យនៃពាក្យថា "ជង់ពេញ" នៅក្នុងទិដ្ឋភាពបណ្តាញទំនើប។

Juniper ជឿជាក់ថាបណ្តាញជង់ពេញលេញឈានមុខគេនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះគួរតែមានថាមពលខ្លាំង និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានក្នុងការគាំទ្រដល់ការវិវត្តនៃតម្រូវការរបស់សហគ្រាស។ ហើយពួកគេគួរតែរួមបញ្ចូល AI និងសមត្ថភាពស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ដែលសម្រួលការគ្រប់គ្រង និងកាត់បន្ថយការចំណាយ ខណៈពេលដែលការកែលម្អ និងធានាបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ពីដើមដល់ចប់។

សៀវភៅ ebook នេះគ្របដណ្តប់រឿងរ៉ាវវិវត្តន៍។ វាពិនិត្យមើលតួនាទីនៃទិន្នន័យនៅក្នុងបណ្តាញ AI និងតម្លៃនៃការភ្ជាប់គ្នារវាងថ្នាក់សហគ្រាស និងដំណោះស្រាយជង់ពេញ។ វាក៏ពិចារណាផងដែរអំពីសារៈសំខាន់នៃការបញ្ចូលទិន្នន័យប្រកបដោយគុណភាព ដើម្បីធានានូវទិន្នផលអតិបរមានៃដំណោះស្រាយ AI នៅក្នុងបណ្តាញព័ត៌មានវិទ្យា។

ចូរចាប់ផ្តើម

ទិន្នផលអតិបរមា·mum· បញ្ចូល [នាម]

សមិទ្ធិផលនៃការអនុវត្ត និងប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់បំផុតក្នុងប្រតិបត្តិការបណ្តាញ កំណត់លក្ខណៈដោយការផ្តល់នូវបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ពិសេស និងសុវត្ថិភាពនៅទូទាំងបណ្តាញ LAN និង WAN ។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងមាត្រដ្ឋានការផ្លាស់ប្តូរ និងភាពរហ័សរហួន ការចូលរួមកាន់តែប្រសើរ ប្រតិបត្តិការសាមញ្ញ និងការទទួលបាន TCO និង OpEx ទាបបំផុត

តាកាវ៉ាយសំខាន់ៗ

តាមរយៈសមត្ថភាពដូចជា ការវិភាគព្យាករណ៍ និងការថែទាំ ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងការត្រួតពិនិត្យបណ្តាញឆ្លាតវៃ AI បានលេចចេញជាកម្លាំងផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងបណ្តាញ។ ក្នុង គampយើង និងបរិស្ថានសាខាដែលបានចែកចាយ វិធីសាស្រ្ត "ជង់ពេញលេញ" ត្រឹមត្រូវអាចកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញ និងការចំណាយបន្ថែមទៀត។

1. ជង់ពេញលេញពិតប្រាកដគឺច្រើនជាង "ស្ថាបត្យកម្ម"
យុទ្ធសាស្ត្រទំនើបប្រើវិធីសាស្រ្តផ្នែករឹង និងសូហ្វវែរដែលបង្រួបបង្រួម (រួមទាំងសម្រាប់ AI) ដែលគាំទ្រដោយស្ថាបត្យកម្ម API បើកចំហ 100% ដើម្បីសម្រួលប្រតិបត្តិការ និងកែលម្អបទពិសោធន៍។

2. AI ក្នុងការភ្ជាប់បណ្តាញមានផលប៉ះពាល់ខ្ពស់ ហានិភ័យទាប
AI ក្នុង​ការ​តភ្ជាប់​បណ្តាញ​លេចធ្លោ​សម្រាប់​សមត្ថភាព​របស់​វា​ក្នុង​ការ​ផ្តល់​ផល​ប៉ះពាល់​យ៉ាង​រហ័ស ស្រប និង​មាន​តម្លៃ​ដល់​អ្នក​ប្រើ​ប្រាស់ និង​ព័ត៌មានវិទ្យា។

3. ការបញ្ចូលជង់ពេញល្អបំផុត បង្កើនទិន្នផលអតិបរមា
ការប្រមូល និងប្រើប្រាស់ធាតុចូលពី LAN, WAN, សុវត្ថិភាព និងលើសពីនេះសម្រាប់ AI ផ្តល់នូវឱកាសដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក

4. ការគិតទុកជាមុន និងបញ្ហានៃភាពចាស់ទុំ
វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានភាពចាស់ទុំ និងបន្តការរៀនសូត្រចំពោះសំណុំទិន្នន័យដែលបានរៀបចំយ៉ាងល្អ។

5. អង្គការជូនដំណឹងអំពីការរៀបចំវង់តន្រ្តីដែលកំពុងដំណើរការ
លើសពីស្រទាប់បច្ចេកវិទ្យា ការរៀបចំត្រឹមត្រូវ និងការចាត់ចែងក្នុងក្រុមអ្នកលក់គឺមានសារៈសំខាន់។

6. AI-Native full stack មានប្រសិទ្ធភាពជាង
Juniper ផ្តល់ជូននូវដំណោះស្រាយ AI-Native និង cloudnative full stack តែមួយគត់របស់ឧស្សាហកម្មដែលអាចផ្លាស់ប្តូរលទ្ធភាពនៃបណ្តាញ។

ឧបសគ្គដ៏ធំបំផុតចំពោះភាពជោគជ័យរបស់ NetOps រួមមាន shortage នៃបុគ្គលិកជំនាញ ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងច្រើនពេក គុណភាពទិន្នន័យបណ្តាញខ្សោយ និងកង្វះលទ្ធភាពមើលឃើញឆ្លងដែន នេះបើយោងតាមការសិក្សារបស់ EMA

ជិត 25% នៃក្រុមប្រតិបត្តិការបណ្តាញនៅតែប្រើឧបករណ៍ចន្លោះពី 11-25 សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ ការគ្រប់គ្រង និងដោះស្រាយបញ្ហា

30% នៃបញ្ហាបណ្តាញគឺដោយសារតែកំហុសដោយដៃ

ការសន្យាដែលមិនអាចប្រកែកបាននៃ AI នៅក្នុងបណ្តាញ

ថ្ងៃនេះ គampយើង និងបណ្តាញសាខាបម្រើជាប្រព័ន្ធឈាមរត់ និងប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទរបស់សហគ្រាស។
ពួកគេបញ្ជូនលំហូរទិន្នន័យសំខាន់ៗ និងបើកការឆ្លើយតបយ៉ាងរហ័ស និងឆ្លាតវៃ។
ការតភ្ជាប់បណ្តាញនីមួយៗមានសក្តានុពលក្នុងការជំរុញផលិតភាព និងការច្នៃប្រឌិត។
ប៉ុន្តែ​ការ​រក្សា​បាន​នូវ​ទំនាក់ទំនង​នេះ​ web មិនដែលមានបញ្ហាប្រឈមជាងនេះទេ។

ក្រុម IT កំពុងប្រឈមមុខនឹងការវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃតម្រូវការអាជីវកម្ម។ ពួកគេត្រូវបានប្រឈមមុខនឹងការលំបាកក្នុងការការពារផ្ទៃវាយប្រហារដែលមិនធ្លាប់មានពីការគំរាមកំហែងដ៏ទំនើប។ ហើយពួកគេត្រូវតែតស៊ូជាមួយនឹងការវាយលុកនៃឧបករណ៍ថ្មី ប្រភេទការតភ្ជាប់ និងការរីកសាយនៃកម្មវិធីដែលជំរុញឱ្យមានតម្រូវការកម្រិតបញ្ជូន។

តុល្យភាពនៃតម្រូវការដើម្បីធ្វើមាត្រដ្ឋានប្រឆាំងនឹងឧបសគ្គនៃធនធាន និងថវិកា និងកង្វះជំនាញឯកទេសគ្រាន់តែធ្វើឱ្យស្មុគស្មាញប៉ុណ្ណោះ។

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនេះ AI បានលេចចេញជាកម្លាំងផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងពិតប្រាកដនៅក្នុងបណ្តាញ។ ជាការពិត ដំណោះស្រាយបណ្តាញ AI ទំនើបបំផុតកំពុងកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងរួចហើយ ហើយក្នុងករណីខ្លះ សូម្បីតែការលុបបំបាត់ចំណុចឈឺចាប់ក្នុងពិភពពិតជាច្រើនក៏ដោយ។ ឧamples រួមមាន:

• ការវិភាគព្យាករណ៍ និងការថែទាំ៖ ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងបណ្តាញដែលដំណើរការដោយ AI អាចវិភាគទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និងទស្សន៍ទាយបញ្ហាដែលអាចកើតមានមុនពេលវាកើតឡើង។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យមានការថែទាំយ៉ាងសកម្ម និងកាត់បន្ថយពេលវេលាធ្វើការ។ វារួមបញ្ចូលទាំងការកំណត់អត្តសញ្ញាណការគំរាមកំហែងផ្នែកសុវត្ថិភាពដែលអាចកើតមាន ការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការបណ្តាញ។
• ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងការរៀបចំវង់ភ្លេង៖ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលពង្រឹងដោយ AI អនុញ្ញាតឱ្យបណ្តាញនានាអាចព្យាបាលដោយខ្លួនឯង កំណត់រចនាសម្ព័ន្ធដោយខ្លួនឯង និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដោយខ្លួនឯង។ វាទាំងអស់នាំទៅរកការកាត់បន្ថយអន្តរាគមន៍ដោយដៃ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរួម ខណៈពេលដែលបង្កើនបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ និងប្រតិបត្តិករ។ ឧបករណ៍ orchestration ដែលដំណើរការដោយ AI ក៏អាចដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវដំណើរការស្មុគស្មាញ ដូចជាការផ្តល់បណ្តាញ និងការគ្រប់គ្រងការផ្លាស់ប្តូរជាដើម។
• ការត្រួតពិនិត្យ និងការយល់ដឹងអំពីបណ្តាញឆ្លាតវៃ៖ ឧបករណ៍ត្រួតពិនិត្យដែលដំណើរការដោយ AI ផ្តល់នូវភាពមើលឃើញជាក់ស្តែងក្នុងដំណើរការបណ្តាញ និងអាចផ្តល់នូវការយល់ដឹងដែលអាចអនុវត្តបាន និងបើកដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ។

ការវិភាគដែលជំរុញដោយ AI អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការ រកឃើញគំរូ និងផ្តល់ការណែនាំសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព សុវត្ថិភាព និងការធ្វើផែនការសមត្ថភាព។

ខណៈ​ដែល​ប្រភេទ​សមត្ថភាព​ទាំង​នេះ​មាន​នៅ​សព្វ​ថ្ងៃ​នេះ វា​ជា​ករណី​លើកលែង និង​មិន​មែន​ជា​បទដ្ឋាន​នោះ​ទេ។ ដំណោះស្រាយភាគច្រើនខ្វះការរួមបញ្ចូល និងទិន្នន័យដែលត្រូវការដើម្បីផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងសំខាន់នូវប្រតិបត្តិការប្រចាំថ្ងៃ។

"ប្រសិនបើអ្នកចង់ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មកម្រិត 2/Tier 3 ដែលអ្នកចូលទៅក្នុងបណ្តាញជង់ ហើយព្យាយាមរកកន្លែងដែលបញ្ហា [បណ្តាញ] ស្ថិតនៅ និងរបៀបជួសជុលវា—គោលបំណងទូទៅជាច្រើន វេទិកា AIOps ដែន-មិនច្បាស់លាស់មិនធ្វើទេ។ ធ្វើនោះ; ពួកគេមិនមែនជាអ្នកជំនាញខាងដែនទេ»។

Shamus McGillicuddy អនុប្រធានផ្នែកស្រាវជ្រាវ EMA

04. បញ្ចូលបញ្ហា

ទិន្នផលអតិបរមាចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការបញ្ចូលទិន្នន័យដ៏ល្អប្រសើរ

នៅពេលនិយាយអំពីការទាញយកតម្លៃពេញលេញពី AI និង machine learning (ML) នៅក្នុងបណ្តាញទំនាក់ទំនង បរិមាណ ការឈានដល់ គុណភាព ពេលវេលា និងដំណើរការ និងធនធានសម្រាប់វិភាគ និងធ្វើសកម្មភាពទិន្នន័យគឺសំខាន់ណាស់។ យ៉ាងណាមិញ សកម្មភាពដែលប្រើ AI ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព បង្ហាញពីការយល់ដឹងដ៏ទូលំទូលាយអំពីស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ន។

ការដឹងយ៉ាងច្បាស់នូវអ្វីដែលកំពុងកើតឡើង កន្លែងដែលវាកំពុងកើតឡើង និងមូលហេតុដែលវាកើតឡើង គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការជូនដំណឹងទាន់ពេលវេលា និងឆ្លើយតបសមស្រប។ ហើយទិន្នន័យគុណភាពគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃអ្វីគ្រប់យ៉ាង។

ដូចគ្នានឹងដំណើរការនៃការបង្កើតស្រាពិសេសអាស្រ័យទៅលើកត្តាជាច្រើន ការបង្កើតទិន្នន័យគុណភាពសម្រាប់ AI នៅក្នុងបណ្តាញធ្វើការក៏ដូចគ្នាដែរ។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងរបៀបដែលស្រាត្រូវការទំពាំងបាយជូរត្រឹមត្រូវ ដី និងពេលវេលានៃភាពចាស់ ជំនាញបណ្តាញ ការខិតខំ និងការអត់ធ្មត់ គឺជាកត្តាចាំបាច់ក្នុងការចិញ្ចឹមបីបាច់សំណុំទិន្នន័យចម្រុះជាមួយនឹងព័ត៌មានដែលមានស្លាកសញ្ញាល្អ និងដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។

នរណាម្នាក់អាចប្រមូលទិន្នន័យមូលដ្ឋានអំពីសុខភាពបណ្តាញ ហើយបញ្ចូលវាទៅក្នុងម៉ាស៊ីន AI ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការជំរុញ AI ដ៏មានឥទ្ធិពលដែលមានសមត្ថភាពធ្វើឱ្យបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ពិសេស និងកាត់បន្ថយភាពវិជ្ជមានមិនពិតពាក់ព័ន្ធនឹងការពិចារណាជាច្រើន។ ដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅទាំងនេះ អ្នកលក់ត្រូវតែគិតគូរពីអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងចាប់ពីរចនាសម្ព័ន្ធស្ថាប័ន រហូតដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែករឹង/កម្មវិធី វិសាលគមទិន្នន័យ និងសំណុំឧបករណ៍។ ជាងនេះទៅទៀត វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានភាពចាស់ទុំ និងបន្តការសិក្សាទៅកាន់សំណុំទិន្នន័យដែលបានរៀបចំយ៉ាងល្អ។
លើសពីនេះ ការបង្កើនទិន្នផលអតិបរមាពី AI ក្នុងបណ្តាញគឺអាស្រ័យលើចំនួន និងទំហំនៃការបញ្ចូលទិន្នន័យ។ ហើយនេះគឺជាកន្លែងដែលដំណោះស្រាយបណ្តាញ AI ភាគច្រើនត្រូវបានកំណត់។ បច្ចុប្បន្ន ដំណោះស្រាយបណ្តាញ IT មួយចំនួនអាចប្រមូលទិន្នន័យពី LAN ខ្លះពី WAN ។ ប៉ុន្តែដំណោះស្រាយមួយចំនួនអាចប្រមូលផ្តុំ និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងពី LAN និង WAN (និងលើសពីនេះ) ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដែលយើងហៅថា “full stack”។ នេះគូសបញ្ជាក់អំពីតម្រូវការសំខាន់នៃការមើលឃើញជាមុនរបស់អ្នកលក់ក្នុងការធានាការរួមបញ្ចូល និងអន្តរប្រតិបត្តិការ។

តួនាទីនៃការបញ្ចូលទល់នឹងទិន្នផលសម្រាប់ការកែលម្អបណ្តាញ AI

LAN ឬ WAN ល្អ។	LAN និង WAN កាន់តែប្រសើរ	អតិបរមា LAN, WAN, សុវត្ថិភាព, ទីតាំង និងច្រើនទៀតជាមួយនឹងសមត្ថភាព AI-Native
ផ្តល់នូវការបែងចែក view នៃដំណើរការបណ្តាញ និងសុវត្ថិភាព	ចាប់ផ្តើមផ្តល់ភាពទូលំទូលាយជាងមុន view នៃប្រតិបត្តិការបណ្តាញ ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធ AI ធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មានបន្ថែមទៀត	ផ្តល់នូវសំណុំទិន្នន័យដ៏ទូលំទូលាយ និងផ្តល់នូវរូបភាពបែប Panoramic view ដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធ AI សម្រេចបាននូវសក្តានុពលពេញលេញរបស់ពួកគេ។
រូបថតបង្ហាញពីអត្ថប្រយោជន៍៖ វិសាលភាពមានកម្រិតកំណត់អត្ថប្រយោជន៍សក្តានុពល ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពជាមូលដ្ឋានក្នុងការរកឃើញ និងការគំរាមកំហែង	រូបថតបង្ហាញពីអត្ថប្រយោជន៍៖ គាំទ្រការកែលម្អកម្រិតមធ្យមក្នុងការគ្រប់គ្រងបណ្តាញ កាត់បន្ថយពេលវេលារងចាំ និងកំណត់បញ្ហាស្មុគស្មាញជាងនេះ។	រូបថតអត្ថប្រយោជន៍៖ • ផ្តល់អំណាចដល់ AI ក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការបណ្តាញយ៉ាងសកម្ម • បង្កើនសុវត្ថិភាពជាមួយនឹងការវិភាគការគំរាមកំហែងដែលព្យាករណ៍ • ផ្តល់នូវបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់ខ្លួន

ការផ្លាស់ប្តូរលើសពីគំរូបណ្តាញ AI បែបប្រពៃណី និងដើមកំណើតរបស់អ្នកលក់ភាគច្រើន វិធីសាស្រ្តជង់ពេញលេញ AI-ដើមរបស់ Juniper តំណាងឱ្យព្រំដែនបន្ទាប់ក្នុងការច្នៃប្រឌិតបណ្តាញ។

05. ការកែលម្អលទ្ធផល

របៀបដែលវិធីសាស្រ្តជង់ពេញលេញរបស់ AI-Native ជំរុញឱ្យមានបណ្តាញ

រហូតមកដល់ពេលនេះ យើងបានបង្កើតឡើងថាហេតុអ្វីបានជាទិន្នន័យគុណភាពគឺជាសរសៃឈាមជីវិតសម្រាប់ AI ហើយហេតុអ្វីបានជាទិន្នផលអតិបរមានៅក្នុងបណ្តាញទាញយកទិន្នន័យដែលមានគុណភាពពីបណ្តាញនានា។ សំណួរធំបន្ទាប់គឺ៖ តើអ្វីជាវិធីល្អបំផុតដើម្បីទទួលបាន និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យគុណភាពនៅគ្រប់កម្រិត ដើម្បីកែលម្អលទ្ធផលបណ្តាញ?

យុទ្ធសាស្រ្តដ៏ល្អបំផុតប្រើវិធីសាស្រ្តបង្រួបបង្រួមតាមរយៈផ្នែករឹង និងផ្នែកទន់ឈានមុខគេក្នុងឧស្សាហកម្ម - ជង់ពេញលេញ - ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ សម្រួលប្រតិបត្តិការ និងការកែលម្អបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ និងសុវត្ថិភាព។ វាត្រូវបានគាំទ្រដោយ microservices cloud និងស្ថាបត្យកម្ម API បើកចំហ 100% ដើម្បីពង្រីកទៅកាន់ដំណោះស្រាយឈានមុខគេផ្សេងទៀតនៅទូទាំងដែនដូចជា 5G, ITSM, វេទិកាទំនាក់ទំនង, សន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត និងចល័ត។

Juniper កំពុងផ្លាស់ប្តូរការប្រមូលទិន្នន័យបណ្តាញប្រពៃណីដោយចាត់ទុកឧបករណ៍បណ្តាញជាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ចាប់យកទិន្នន័យជួរដ៏ទូលំទូលាយពីទូទាំង LAN និង WAN ក៏ដូចជាការរួមបញ្ចូលសុវត្ថិភាព និងធាតុចូលផ្អែកលើទីតាំង។ សម្រាប់អតីតample ធាតុសំខាន់ៗនៃវិធីសាស្រ្តរបស់យើងរួមមាន (សូមមើលទំព័រទី 12 សម្រាប់រូបភាពធំ):

• ការពង្រីកតេឡេម៉ែត្រពីចុងដល់ចុង៖ ការវាស់ស្ទង់អ្នកប្រើប្រាស់ឥតខ្សែចំនួន 150+ ក្នុងពេលជាក់ស្តែងតាមរយៈការផ្សាយតេឡេមេទ្រីពីរ៉ោតទ័រ កុងតាក់ និងជញ្ជាំងភ្លើង ដែលត្រូវបានកែលម្អដោយ Mist AI™ សម្រាប់ការវិភាគព្យាករណ៍
• ស្ថាបត្យកម្ម microservices ដែលមានមូលដ្ឋានលើពពក៖ គាំទ្រដល់ដំណើរការទិន្នន័យ AI ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង និងធ្វើឱ្យប្រតិបត្តិការកាន់តែមានមាត្រដ្ឋាន ធន់ និងប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងបណ្តាញ
• ម៉ាស៊ីន AI ទូទៅ៖ ការបង្រួបបង្រួមការវិភាគទិន្នន័យបណ្តាញ និងដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តក្រោមក្របខណ្ឌដ៏ឆ្លាតវៃតែមួយដែលដំណើរការដោយ Mist AI ដែលជួយសម្រួលដល់ប្រតិបត្តិការកាន់តែរលូន ការដោះស្រាយបញ្ហាព្យាករណ៍ និងការរៀនបន្សាំនៅទូទាំងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីបណ្តាញទាំងមូល។

តាមរយៈការសិក្សាបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ជាបន្តបន្ទាប់ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ telemetry លម្អិត Juniper រួមបញ្ចូលទិន្នន័យកម្មវិធីជាមួយនឹងទិន្នន័យបណ្តាញ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធ AI ស្វែងយល់អំពីកម្មវិធីដែលកំពុងប្រើប្រាស់ និងព្យាករណ៍ពីផលប៉ះពាល់ដែលអាចកើតមានលើបទពិសោធន៍កម្មវិធីរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដោយផ្អែកលើលក្ខខណ្ឌបណ្តាញមិនល្អ។

លើសពីនេះ ជំនួយការបណ្តាញនិម្មិត AI-Native ដែលជាអ្នកត្រួសត្រាយរបស់យើង Marvis™ ជួយសម្រួលការគ្រប់គ្រង និងដោះស្រាយបញ្ហា។ Marvis មានលក្ខណៈពិសេសចំណុចប្រទាក់សន្ទនាសម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហាកាន់តែងាយស្រួល និងក្របខ័ណ្ឌសកម្មភាពស្វ័យប្រវត្តិ ដែលជំរុញឱ្យមានការកែលម្អបណ្តាញជាបន្តបន្ទាប់។ Marvis ក៏មានលក្ខណៈពិសេស Marvis Minis ដែលជាបទពិសោធន៍ឌីជីថលដំបូងគេរបស់ឧស្សាហកម្មនេះ។ Minis កំណត់យ៉ាងសកម្មនូវបញ្ហានៃការតភ្ជាប់មុនពេលវាកើតឡើង ដោយការពារអ្នកប្រើប្រាស់បន្ថែមទៀតពីបទពិសោធន៍បណ្តាញដែលរំខាន។

ធំ គampយើង និងបរិស្ថានសាខាដែលបានចែកចាយ ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃសមត្ថភាពនេះគឺការផ្លាស់ប្តូរហ្គេម។ វាមានប្រសិទ្ធភាពលុបបំបាត់ការចេញដំណើរ ការដោះស្រាយបញ្ហា និងបញ្ហាប្រឈមក្នុងការថែទាំដែលបង្កើនការចំណាយ ពង្រីកក្រុម IT ដល់ដែនកំណត់របស់ពួកគេ បំផ្លាញបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ និងរារាំងការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងភាពរហ័សរហួន។ រួមគ្នា ពួកវារួមបញ្ចូលការផ្លាស់ប្តូរពិតប្រាកដនៅក្នុងវិធីសាស្រ្តបណ្តាញសហគ្រាសដែលនឹងបន្តធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងតាមពេលវេលាតែប៉ុណ្ណោះ។

ការមើលឃើញរូបភាពធំជាងនេះ។

The foundation of a modern full-stack network is critical to its dynamic nature and enabling seamless integration into new networking domains—and beyond. Increasing adaptability will be the harbinger of a new era in IT networking, disrupting traditional TCO models for established technologies and transforming the network experience for both operators and users. Here are a few select exampសមត្ថភាពដែលបង្ហាញពីរបៀបដែល Juniper កំពុងគិតឡើងវិញនូវប្រតិបត្តិការជង់ពេញលេញ៖

រូបភាពទី 1
ការគាំទ្រ AI-Native បន្តប្រសើរឡើងជាមួយនឹងពេលវេលា៖ ភាគរយនៃសំបុត្របណ្តាញ IT របស់អតិថិជនត្រូវបានដោះស្រាយយ៉ាងសកម្មជាមួយ AI ក្នុងរយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ។

សេវាកម្មទីតាំងរួមបញ្ចូលគ្នា

ចំណុចចូលប្រើឥតខ្សែ (APs) ដែលប្រើប្រាស់អារេអង់តែនBluetooth® ធាតុ 16 សម្រាប់ការដាក់/តំរង់ទិស AP ដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការមើលឃើញទ្រព្យសម្បត្តិត្រឹមត្រូវ និង vBLE សម្រាប់សេវាកម្មទីតាំងច្បាស់លាស់ និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋាន ដែលអាចបង្កើនការចូលរួមរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងបង្កើនលំហូរការងារនៅទូទាំងឧស្សាហកម្មនានា។

SD-WAN ដែលដំណើរការខ្ពស់។
SD-WAN ផ្អែកលើ Session Smart Networking ដោយគ្មានផ្លូវរូងក្រោមដី ដោយប្រើ Session Smart Networking សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ Bandwidth ប្រសើរឡើង និងការបរាជ័យភ្លាមៗ ដោយផ្អែកលើលក្ខខណ្ឌបណ្តាញតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង

សុវត្ថិភាព AI-Native Edge
សុវត្ថិភាព WAN, LAN, និង NAC (Network Access Control) នៅក្នុងវិបផតថលប្រតិបត្តិការតែមួយ ដោយផ្តល់នូវការគ្របដណ្តប់ដ៏ប្រសើរសម្រាប់ការគម្រាមកំហែងក្នុងល្បឿនខ្សែ និងជំហានឆ្ពោះទៅមុខដ៏សំខាន់សម្រាប់ AI-Native uZTNA និង

ស្ថាបត្យកម្មដែលមានមូលដ្ឋានលើ SASE
ការរួមបញ្ចូលមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យគ្មានថ្នេរ
Industry-first Virtual Network Assistant (VNA) ផ្តល់នូវការមើលឃើញ និងការធានាពីចុងដល់ចប់នៅទូទាំងដែនសហគ្រាសទាំងអស់ ចាប់ពី គ.ampយើងនិងសាខាទៅមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ

ការធានាផ្លូវកម្រិតខ្ពស់
ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម AI-ដើមកំណើត និងការយល់ដឹងសម្រាប់ការកំណត់ផ្លូវតាមគែមប្រពៃណី

ផ្នែករឹង Wi-Fi 6E និង Wi-Fi 7 ឈានមុខគេ
APs ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីសម្រួលប្រតិបត្តិការបណ្តាញ ខណៈពេលដែលពង្រីកទំហំនិងភាពរហ័សរហួន កុងតាក់ថាមពលខ្ពស់សម្រាប់ Wi-Fi 7 ជាមួយនឹងថាមពលកណ្តាលសកម្ម និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យសម្រាប់ប្រព័ន្ធអគារ

០៦.លើសពីបច្ចេកវិទ្យា

លើសពីបច្ចេកវិទ្យា៖ សារៈសំខាន់នៃរចនាសម្ព័ន្ធអង្គការ

ការសម្រេចបាននូវទិន្នផលអតិបរមាពីវិធីសាស្រ្តបណ្តាញជង់ពេញលេញមិនអាស្រ័យទាំងស្រុងលើបច្ចេកវិទ្យាដែលបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់នោះទេ។ វាក៏មានទំនាក់ទំនងយ៉ាងសំខាន់លើរចនាសម្ព័ន្ធអង្គការផងដែរ។
ការរៀបចំ និងការចាត់តាំងត្រឹមត្រូវតាមស្រទាប់បច្ចេកវិទ្យាផ្សេងៗគ្នា និងនៅក្នុងក្រុមខ្លួនឯងមានសារៈសំខាន់ចំពោះភាពជោគជ័យ។
នៅ Juniper យើងបានបង្កើតបរិយាកាសសហការមួយដែលក្រុមវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់យើង និងក្រុមគាំទ្រអតិថិជនធ្វើការរួមគ្នា។ ការតម្រឹមរាងកាយ និងប្រតិបត្តិការ ក្រុមទាំងពីរប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AIOps កម្រិតខ្ពស់របស់យើង ដើម្បីរក្សាសមកាលកម្មជាមួយនឹងបញ្ហាអតិថិជន និងមតិកែលម្អក្នុងពេលជាក់ស្តែង។

កិច្ចសហការយ៉ាងជិតស្និទ្ធនេះធានាថាអ្នកជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកជំនាញផ្នែកដែនរបស់យើងត្រូវបានតម្រឹមយ៉ាងខ្ជាប់ខ្ជួនជាមួយនឹងការវិវឌ្ឍន៍នៃតម្រូវការរបស់អតិថិជន និងការកំណត់អាទិភាពនៃដំណោះស្រាយ ជំរុញវឌ្ឍនភាពជាបន្តបន្ទាប់។

យូរៗទៅ ការទូទាត់គឺកាន់តែមានការគាំទ្រច្រើន ដូចជាការរួមបញ្ចូលចំណុចទិន្នន័យពីដំណោះស្រាយដូចជា Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint និង Zebra ដើម្បីទស្សន៍ទាយយ៉ាងសកម្មនូវការអនុវត្តនាពេលអនាគតសម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហាយ៉ាងសកម្មចំពោះមុខងារជាក់លាក់មួយ។ ហើយវឌ្ឍនភាពនឹងបន្តទៅមុខទៀត។
AIOps របស់ Juniper បង្កើនល្បឿននៃការដាក់ពង្រាយ សម្រួលប្រតិបត្តិការ និងបន្ថយ TCO ។

រៀនពីរបៀប។

07. ជង់ពេញឥឡូវនេះ

ដំណោះស្រាយរួមបញ្ចូលគ្នារបស់ Juniper ពឹងផ្អែកលើការរួមបញ្ចូលគ្នានៃ telemetry, workflow automation, DevOps និង ML ដើម្បីបើកបណ្តាញដែលអាចសម្របខ្លួនបាន និងអាចព្យាករណ៍បាន។ វិធីសាស្រ្តរួមរបស់យើងចំពោះ AI ក្នុងការភ្ជាប់បណ្តាញបាននាំទៅដល់ឧស្សាហកម្មដំបូងគេ រួមមានៈ

• ការតភ្ជាប់ដែលអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់សិស្ស អ្នកទិញទំនិញ អ្នកជំងឺ និងបុគ្គលិក
• ពង្រីក និងធ្វើឱ្យ Wi-Fi ស្រស់ស្រាយជាមួយនឹងភាពរហ័សរហួន
• កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងធានាសុវត្ថិភាពទូរសព្ទ និងឧបករណ៍ជាមួយ NAC

ការចូលប្រើខ្សែ
ការតភ្ជាប់ដែលអាចទុកចិត្តបាន និងមានសុវត្ថិភាពសម្រាប់អាជីវកម្ម

• ការតភ្ជាប់ដែលអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់ IoT, APs និងឧបករណ៍មានខ្សែ
• ភ្ជាប់ និងការពារ IoT និងអ្នកប្រើប្រាស់ជាមួយ microsegmentation
• កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងសុវត្ថិភាពឧបករណ៍ជាមួយ NAC

សេវាកម្មទីតាំងក្នុងផ្ទះ
ចែកចាយបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់ខ្លួនផ្អែកលើការយល់ដឹង

• ចូលរួមជាមួយសិស្ស អ្នកទិញទំនិញ អ្នកជំងឺ និងបុគ្គលិក
• GPS ក្នុងផ្ទះ និងទីតាំងទ្រព្យសម្បត្តិ
• ការវិភាគផ្អែកលើទីតាំង

ធានាការចូលប្រើសាខា
ការតភ្ជាប់ប្រកបដោយសុវត្ថិភាព គួរឱ្យទុកចិត្ត និងគ្មានថ្នេរសម្រាប់ការិយាល័យសាខាទូទាំងពិភពលោក

• សុវត្ថិភាព SD-WAN/SASE
• សហគ្រាសចែកចាយ
• បង្កើនប្រសិទ្ធភាព WAN សម្រាប់កម្មវិធីពពក

07. ជង់ពេញឥឡូវនេះ

ដំណោះស្រាយរួមបញ្ចូលគ្នារបស់ Juniper ពឹងផ្អែកលើការរួមបញ្ចូលគ្នានៃ telemetry, workflow automation, DevOps និង ML ដើម្បីបើកបណ្តាញដែលអាចសម្របខ្លួនបាន និងអាចព្យាករណ៍បាន។ វិធីសាស្រ្តរួមរបស់យើងចំពោះ AI ក្នុងការភ្ជាប់បណ្តាញបាននាំទៅដល់ឧស្សាហកម្មដំបូងគេ រួមមានៈ

• ការកែតម្រូវ RF ដែលជំរុញដោយ AI-Driven សកម្មសម្រាប់បទពិសោធន៍ឥតខ្សែដ៏ល្អប្រសើរនៅទូទាំងបរិស្ថាន
• ការចាប់យកកញ្ចប់ព័ត៌មានថាមវន្តនៅក្នុង LAN និង WAN ផ្តល់នូវស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបាន ការមើលឃើញ និងការដោះស្រាយបញ្ហា
• ការវិភាគមូលហេតុឫសគល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងដោះស្រាយបញ្ហាបណ្តាញយ៉ាងឆាប់រហ័ស កាត់បន្ថយ MTTR និងលុបបំបាត់សំបុត្របញ្ហាភាគច្រើន
• AI-Native Digital Experience Twin ដើម្បីស្វែងរកជាមុន និងដោះស្រាយបញ្ហាបណ្តាញខ្សែ ឥតខ្សែ និង WAN ដែលអាចកើតមាន មុនពេលវាប៉ះពាល់ដល់អ្នកប្រើប្រាស់

ពិតទៅនឹងឈ្មោះរបស់វា AI-Native Full Stack របស់យើងក៏លាតសន្ធឹងលើសពីគampយើង និងសាខា និងបន្តទៅក្នុងសហគ្រាសចែកចាយ។ សម្រាប់អតីតampលេ៖

• AI-Native VNA ដែលធ្វើបដិវត្តប្រតិបត្តិការរបស់មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យជាមួយនឹងការយល់ដឹងសកម្ម និងសំណួរមូលដ្ឋានចំណេះដឹងសាមញ្ញ តាមរយៈចំណុចប្រទាក់សន្ទនាដ៏វិចារណញាណ រួមជាមួយនឹងប្រព័ន្ធបណ្តាញផ្អែកលើចេតនា (IBN) បង្កើនម៉ោងធ្វើការ និងការពន្លឿនដំណោះស្រាយ។
• Juniper Mist Routing Assurance ប្រើប្រាស់ AIOps សម្រាប់ប្រតិបត្តិការ WAN កម្រិតខ្ពស់ ដោយផ្តល់នូវការមើលឃើញផ្លូវ និងការយល់ដឹងសកម្មដែលជួយសម្រួលដល់ការដោះស្រាយបញ្ហា កាត់បន្ថយ MTTR/MTTI និងការវិភាគមូលហេតុឫសគល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅគែមសហគ្រាស។
• AI-Native Security ធានានូវភាពមើលឃើញ និងការអនុវត្តតាមរយៈហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសុវត្ថិភាពត្រឹមត្រូវ ជាមួយនឹងការការពារការគំរាមកំហែងល្អបំផុតនៅក្នុងថ្នាក់នៅទូទាំង Juniper switches, routers និង APs ឆ្លងកាត់ campយើង សាខា មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ និងបរិស្ថានពពក បង្កើនផលិតភាពនៅទូទាំងបណ្តាញ និងក្រុមប្រតិបត្តិការសុវត្ថិភាព

ជង់ពេញបន្ទាប់មក? 

រឹង៖
Marchitecture សន្យាថានឹងដំណើរការខ្ពស់ប៉ុន្តែខ្លី។ ដំណោះស្រាយរួមគ្នា

ការគ្រប់គ្រងដ៏លំបាក៖
ទាមទារចំណុចប្រទាក់គ្រប់គ្រងច្រើន ជាញឹកញាប់ជាមួយ CLI ស្មុគស្មាញ

ការរួមបញ្ចូលមានកំណត់៖
ខ្វះការរួមបញ្ចូលដោយគ្មានថ្នេរនៅទូទាំងបរិយាកាសបណ្តាញ និងដំណោះស្រាយ

ប្រតិកម្ម៖
ទាមទារការឆ្លើយតបដោយដៃចំពោះបញ្ហាបន្ទាប់ពីវាកើតឡើង

ជង់ពេញឥឡូវនេះ

ថាមវន្ត៖
រចនាឡើងដើម្បីបំពេញតម្រូវការសហគ្រាសនៅថ្ងៃនេះ និងថ្ងៃស្អែក

ការគ្រប់គ្រង AI-ដើម៖
ការគ្រប់គ្រងបង្រួបបង្រួម ដែលបង្កើតឡើងដោយ AI រួមបញ្ចូលគ្នាតាំងពីមូលដ្ឋាន

ការរួមបញ្ចូលដ៏ទូលំទូលាយ៖
វេទិកាបង្រួបបង្រួមដែលមាន LAN, WAN ឈានមុខគេ មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ សេវាកម្មទីតាំង សុវត្ថិភាព និងស្ថាបត្យកម្ម API បើកចំហសម្រាប់ការរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយ ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra និងច្រើនទៀត។

សកម្ម៖
មានសមត្ថភាពកំណត់បញ្ហា និងកាត់បន្ថយវាមុនពេលវាប៉ះពាល់ដល់អ្នកប្រើប្រាស់

អត្ថប្រយោជន៍រូបថត

វិធីសាស្រ្តជង់ពេញលេញរបស់ AI-Native នាំមកនូវប្រសិទ្ធភាពដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកដល់ ស្មុគ្រស្មាញ គampយើង និងសាខាបរិស្ថាន។ នេះគ្រាន់តែជាអតីតពិភពពិតមួយចំនួនប៉ុណ្ណោះ។amples ។

"បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់បណ្តាញដែល Juniper ផ្តល់ជូនលើសពីអ្វីផ្សេងទៀតនៅក្នុងទីផ្សារ។ ភាពងាយស្រួលនៃប្រតិបត្តិការ និងសមត្ថភាពព្យាបាលដោយខ្លួនឯងរបស់ Juniper រួមជាមួយនឹងរង្វាស់បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ដែលវាផ្តល់គឺអស្ចារ្យណាស់។

Neil Holden, CIO, Halfords

ការធ្វើឱ្យបណ្តាញឡើងវិញលឿនជាងមុន 8 ដង

សាកលវិទ្យាល័យ George Washington បង្កើនបទពិសោធន៍
បណ្តាញឥតខ្សែ និងឥតខ្សែដែលគ្រប់គ្រងដោយពពកទំនើប ជួយសម្រួលការគ្រប់គ្រង និងដោះស្រាយបញ្ហាបណ្តាញ ដែលនាំឱ្យមានបទពិសោធន៍កាន់តែប្រសើរឡើងជាបន្តបន្ទាប់សម្រាប់ IT និងអ្នកប្រើប្រាស់។

សន្សំបានជាង 500k ដុល្លារអាមេរិកក្នុងមួយឆ្នាំ

London Borough of Brent បង្កើនផលិតភាពបុគ្គលិក
បណ្តាញ AI-Native ផ្តល់ឱ្យ IT មើលឃើញច្បាស់អំពីបញ្ហា រួមជាមួយនឹងការជួសជុលដែលបានណែនាំ សម្រួលបញ្ហាប្រឈមនៃការគ្រប់គ្រងដែលកំពុងបន្ត។

ការកាត់បន្ថយ 90%+ សំបុត្របញ្ហាបណ្តាញ

Halfords ពឹងផ្អែកលើ AIOps សម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរការលក់រាយ
ដោយងាកទៅរកវិធីសាស្រ្ត AI-Native ពពក-ដើម Halfords បានសម្រួលបញ្ហាប្រឈមក្នុងការគ្រប់គ្រង ខណៈពេលដែលបើកដំណើរការដំណោះស្រាយទិញទំនិញលក់រាយជំនាន់ក្រោយ។

ការណែនាំសកម្មភាពបណ្តាញជង់ពេញលេញ

ដោយសារវិសាលភាពនៃការដាក់ពង្រាយ និងការវិវត្តន៍នៃបច្ចេកវិទ្យាបណ្តាញរហូតមកដល់ពេលថ្មីៗនេះ ភាពស្មុគស្មាញបានគ្របដណ្ដប់ជាយូរមកហើយ។ampយើង និងបណ្តាញសាខា។ ការណែនាំនៃ AI-Native Networking ផ្លាស់ប្តូរអ្វីៗគ្រប់យ៉ាង។

ទោះបីជាបណ្តាញតែងតែរីកចម្រើន ឬផ្លាស់ប្តូរនៅទូទាំង គampពួកយើង និងបរិស្ថានសាខា វិធីសាស្រ្ត AI-Native Full Stack ផ្តល់នូវឱកាសដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកដើម្បីកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញដែលមិនចាំបាច់ ដូចជាឧបករណ៍បញ្ជា និងវេទិកាគ្រប់គ្រងដែលបែកខ្ញែក ហើយតម្រឹមជាមួយនឹងដំណោះស្រាយដ៏ល្អបំផុតនៅទូទាំងទិដ្ឋភាព IT ។ វាក៏អាចផ្តល់នូវកម្រិត "ត្រឹមត្រូវ" នៃសមត្ថភាព AI ដែលត្រូវការដើម្បីផ្តល់ទិន្នផលអតិបរមា គាំទ្រអ្នកប្រើប្រាស់ពិសេស និងបទពិសោធន៍ IT នៅ TCO និង OpEx ទាបបំផុត។

ហើយដូចជាស្រាដ៏ល្អ វានឹងកាន់តែប្រសើរឡើងតាមពេលវេលា។

01. កំណត់ឱកាស PoC
កំណត់ឱកាសក្នុង គampយើង និងសាខាដើម្បីចូលរួមក្នុង PoC (ឧ. គេហទំព័រថ្មី ឬការធ្វើឱ្យប្រសើរឧបករណ៍)។

02. ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការសាកល្បងដែលមានហានិភ័យទាប
សាកល្បងប្រើ AI លើពួកយើង ដើម្បីដាក់ពង្រាយជាមួយចរាចរណ៍ផលិតកម្មផ្ទាល់ និងមើលពីរបៀបដែលដំណោះស្រាយរបស់យើងសមនឹងស្ថាប័នរបស់អ្នក។ ចាប់ផ្តើមនៅកន្លែងណាមួយនៅក្នុងជង់ពេញលេញជាមួយនឹងការរួមបញ្ចូលគ្នានៃដំណោះស្រាយ Wi-Fi ការប្តូរ និង/ឬ SD-WAN ។

03. បទពិសោធន៍ភាពខុសគ្នា
សូមមើលពីរបៀបដែលវិធីសាស្រ្ត AI-Native ផ្តល់នូវភាពសាមញ្ញ ផលិតភាព និងភាពជឿជាក់កាន់តែច្រើន។

04. ពង្រីកការដាក់ពង្រាយរបស់អ្នក។
ពង្រីកលទ្ធភាពរបស់អ្នកដោយបញ្ចូលផ្នែកបន្ថែមដូចជា គampពួកយើង ទីតាំងសាខា NAC មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ជញ្ជាំងភ្លើង និង Enterprise Edge ។

ជំហានបន្ទាប់

ស្វែងរកជង់ពេញ Juniper
ចូលកាន់តែជ្រៅទៅក្នុងលទ្ធភាពជង់ពេញលេញ និងដំណោះស្រាយសម្រាប់ គampយើងនិងសាខា។
ស្វែងរកដំណោះស្រាយរបស់យើង →
AI នៅលើយើង →

សូមមើល Mist AI នៅក្នុងសកម្មភាព
មើលពីរបៀបដែលពពកសេវាមីក្រូទំនើបនៅក្នុង Juniper Mist AI ផ្តល់នូវភាពមើលឃើញ ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងការធានា។
មើលការបង្ហាញតាមតម្រូវការរបស់យើង →

 

ហេតុអ្វីបានជា Juniper
Juniper Networks ជឿជាក់ថាការតភ្ជាប់គឺមិនដូចគ្នាទៅនឹងការទទួលបានការតភ្ជាប់ដ៏អស្ចារ្យនោះទេ។ Juniper's AI-Native Networking Platform ត្រូវបានបង្កើតឡើងតាំងពីមូលដ្ឋានរហូតដល់ប្រើ AI ដើម្បីផ្តល់នូវបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ពិសេស សុវត្ថិភាពខ្ពស់ និងនិរន្តរភាពពីគែមទៅកាន់មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ និងពពក។ អ្នកអាចស្វែងរកព័ត៌មានបន្ថែមនៅ juniper.net ឬភ្ជាប់ជាមួយ Juniper on
X (អតីត Twitter), LinkedIn និង Facebook ។

ព័ត៌មានបន្ថែម
ដើម្បីស្វែងយល់បន្ថែមអំពី Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack solution សូមទាក់ទងតំណាង ឬដៃគូរបស់អ្នក Juniper ឬទស្សនារបស់យើង webគេហទំព័រ៖ https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

កំណត់ចំណាំ និងឯកសារយោង
01. ការគ្រប់គ្រងបណ្តាញ Megatrends 2024៖
Skills Gaps, Hybrid និង Multi-Cloud, SASE, និង AI-Driven Operations។ EMA តាមតម្រូវការ webស្រូបចូល
០២. Ibid.
០២. Ibid.
04. ផតខាស់អ្នកជំនាញ NetOps វគ្គ 9៖ “AI/ML និង NetOps—ការសន្ទនាជាមួយ EMA ដោយអ្នកជំនាញ NetOps” ខែកក្កដា ឆ្នាំ 2024។

© រក្សាសិទ្ធិ Juniper Networks Inc. 2024 ។

រក្សាសិទ្ធិគ្រប់យ៉ាង។

Juniper Networks Inc.
1133 វិធីនៃការច្នៃប្រឌិត
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN ខែតុលា ឆ្នាំ 2024
Juniper Networks Inc., និមិត្តសញ្ញា Juniper Networks, juniper ។
net, Marvis និង Mist AI គឺជាពាណិជ្ជសញ្ញាដែលបានចុះបញ្ជីរបស់ Juniper Networks Incorporated ដែលបានចុះបញ្ជីនៅសហរដ្ឋអាមេរិក និងតំបន់ជាច្រើននៅទូទាំងពិភពលោក។ ឈ្មោះផលិតផល ឬសេវាកម្មផ្សេងទៀតអាចជាពាណិជ្ជសញ្ញារបស់ Juniper Networks ឬក្រុមហ៊ុនផ្សេងទៀត។ ឯកសារនេះគឺបច្ចុប្បន្នគិតត្រឹមកាលបរិច្ឆេទដំបូងនៃការបោះពុម្ពផ្សាយ ហើយអាចត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយ Juniper Networks នៅពេលណាមួយ។ មិនមែនការផ្តល់ជូនទាំងអស់មាននៅគ្រប់ប្រទេសដែល Juniper Networks ដំណើរការនោះទេ។

លក្ខណៈបច្ចេកទេស

• ឈ្មោះផលិតផល៖ ដំណោះស្រាយបណ្តាញជង់ពេញ
• ក្រុមហ៊ុនផលិត: Juniper
• លក្ខណៈពិសេស៖ ផលប័ត្រដំណោះស្រាយជង់ពេញលេញ AI-ដើម និងពពកដើមកំណើត
• អត្ថប្រយោជន៍៖ បណ្តាញដែលមានថាមពលខ្លាំង និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន សមត្ថភាព AI និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ការគ្រប់គ្រងដ៏សាមញ្ញ បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែប្រសើរឡើង

---

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់ (FAQ)

តើអ្វីទៅជាអត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ៗនៃដំណោះស្រាយបណ្តាញជង់ពេញ?

ដំណោះស្រាយផ្តល់នូវបណ្តាញដែលមានថាមពល និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន AI និងសមត្ថភាពស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ការគ្រប់គ្រងសាមញ្ញ បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ប្រសើរឡើង និងកាត់បន្ថយការចំណាយ។

តើការបញ្ចូលទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ប៉ុណ្ណាក្នុងការបង្កើនទិន្នផលនៃដំណោះស្រាយ AI?

ការបញ្ចូលទិន្នន័យដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការធានាប្រសិទ្ធភាពនៃដំណោះស្រាយ AI នៅក្នុងបណ្តាញព័ត៌មានវិទ្យា។ ការបញ្ចូលទិន្នន័យប្រកបដោយគុណភាពនាំទៅរកលទ្ធផលល្អប្រសើរ។

ឯកសារ/ធនធាន

Juniper Full Stack Input, ទិន្នផលអតិបរមា [pdf] ការណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់ ការបញ្ចូលជង់ពេញលេញ ទិន្នផលអតិបរមា ការដាក់ជង់បញ្ចូលទិន្នផលអតិបរមា បញ្ចូលទិន្នផលអតិបរមា ទិន្នផលអតិបរមា ទិន្នផល

ឯកសារយោង

• សៀវភៅណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់