Juniper Full Stack 입력, 최대 출력
사용자 가이드
전체 스택 입력, 최대 출력:
네트워킹에서 AI를 최대한 활용하는 방법
최고의 전체 네트워킹 스택의 힘을 활용하여 뛰어난 경험을 제공합니다.
c를 다시 생각하다ampAI 시대를 위한 미국과 지사 네트워킹
전 세계 CEO들은 기업 전반에 인공지능(AI)을 배치하라는 기업 지침을 발표했습니다. 그들은 운영을 혁신하고 숨겨진 수익을 활용하는 것을 목표로 합니다. 그리고 IT 네트워킹을 포함한 모든 부문의 공급업체는 이 기회를 활용하고자 합니다.
복잡하고 비용이 많이 드는 C를 관리하는 네트워킹 리더를 위해amp미국과 지사 환경에서 핵심적인 질문이 떠올랐습니다.
• 얼마나 많은 어드밴스tagAI가 정말로 성과를 낼 수 있을까?
• 적절한 위험 감수 수준은 무엇입니까?
• 출력을 최적화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
배포에 사용할 수 있는 옵션이 너무 많기 때문에 공급업체의 미래 예측, 역량 및 전문성이 제시하는 현실은 그 어느 때보다 중요합니다. 그리고 AI를 추구하는 공급업체는 논란의 여지 없이 다음을 포함한 몇 가지 광범위한 범주로 나뉩니다.
- 다양한 AI 기능을 갖추고 풀 스택을 제공할 수 없는 고립된 틈새 시장 공급업체amp미국 및 지점 통합
- 풀 스택 운영 효율성의 환상을 만들어내는 다양한 볼트온 AI 솔루션을 제공하는 공급업체
- AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 처음부터 설계된 검증된 풀 스택 아키텍처를 갖춘 공급업체
주니퍼의 AI 네이티브 및 클라우드 네이티브 풀 스택 솔루션 포트폴리오에 대해 자세히 알아보세요.
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후자는 네트워킹에서 중요한 발전을 나타냅니다.
최고의 네트워킹 구성 요소와 혁신적인 AI 네이티브 기능 간의 긴밀한 통합으로 더 나은 운영자 및 사용자 경험이 제공되고 있으며, 현대 네트워킹 환경에서 "풀 스택"이라는 용어가 의미하는 바를 새롭게 정의하고 있습니다.
주니퍼는 오늘날의 최첨단 풀스택 네트워크가 진화하는 기업 수요를 지원하기 위해 매우 역동적이고 확장 가능해야 한다고 생각합니다. 또한, 관리를 간소화하고 비용을 절감하는 동시에 처음부터 끝까지 사용자 경험을 개선하고 보호하는 AI 및 자동화 기능을 포함해야 합니다.
이 전자책은 진화하는 스토리를 다룹니다. AI 네트워킹에서 데이터의 역할과 상호 연결된 엔터프라이즈급 풀스택 솔루션의 가치를 살펴봅니다. 또한 IT 네트워킹에서 AI 솔루션의 최대 출력을 보장하기 위해 양질의 데이터 입력이 중요한 이유를 깊이 있게 살펴봅니다.
시작하자
최대·최대 출력 [명사]
LAN 및 WAN 네트워크에서 탁월하고 안전한 사용자 경험을 제공하는 것을 특징으로 하는 네트워크 운영에서 가장 높은 성능과 효율성을 달성합니다. 여기에는 혁신적 규모와 민첩성, 더 나은 참여, 간소화된 운영, 가장 낮은 TCO 및 OpEx 달성이 포함됩니다.
주요 요점
예측 분석 및 유지 관리, 자동화, 지능형 네트워크 모니터링과 같은 기능을 통해 AI는 네트워킹에서 변혁적인 힘으로 부상했습니다.amp미국 및 분산된 지점 환경에서는 적절한 "풀 스택" 접근 방식을 통해 복잡성과 비용을 더욱 줄일 수 있습니다.
1. 진정한 풀스택은 '아키텍처' 이상입니다.
현대적인 전략은 100% 개방형 API 아키텍처를 바탕으로 통합된 하드웨어 및 소프트웨어 접근 방식(AI 포함)을 채택하여 운영을 간소화하고 경험을 개선합니다.
2. 네트워킹의 AI는 영향력이 크고 위험도는 낮습니다.
네트워킹 분야에서 AI는 사용자와 IT에 빠르고 일관되고 가치 있는 영향을 미칠 수 있는 능력으로 두드러집니다.
3. 최상의 품종, 풀 스택 입력으로 출력 극대화
LAN, WAN, 보안 등의 입력을 수집하여 AI에 활용하면 전례 없는 기회가 제공됩니다.
4. 선견지명과 성숙함이 중요합니다
잘 정리된 데이터 세트에 성숙하고 지속적으로 학습하는 데이터 과학 알고리즘을 적용하는 것이 중요합니다.
5. 조직은 진행 중인 오케스트레이션을 알려줍니다.
기술 계층을 넘어서, 공급업체 팀 내의 적절한 조직과 오케스트레이션이 중요합니다.
6. AI 네이티브 풀 스택이 더 뛰어납니다.
주니퍼는 네트워킹 가능성을 혁신할 수 있는 업계 유일의 AI 네이티브 및 클라우드 네이티브 풀 스택 솔루션을 제공합니다.
NetOps 성공에 대한 가장 큰 장벽에는 다음이 포함됩니다.tagEMA 연구에 따르면 숙련된 인력 부족, 관리 도구가 너무 많음, 네트워크 데이터 품질이 좋지 않음, 도메인 간 가시성 부족 등이 원인입니다.
네트워크 운영팀의 약 25%는 여전히 모니터링, 관리 및 문제 해결을 위해 11~25개의 도구를 사용하고 있습니다.
네트워크 문제의 30%는 수동 오류로 인해 발생합니다.
네트워킹 분야에서 AI의 확실한 약속
오늘의 camp미국과 지사 네트워크는 기업의 순환계와 신경계 역할을 합니다.
그들은 필수적인 데이터 흐름을 전달하고 신속하고 지능적인 대응을 가능하게 합니다.
각 네트워크 연결에는 생산성과 혁신을 촉진할 수 있는 잠재력이 넘칩니다.
그러나 이러한 상호 연결을 유지하면서 web 이보다 더 도전적인 적은 없었습니다.
IT 팀은 빠르게 진화하는 비즈니스 요구 사항에 맞서고 있습니다. 그들은 정교한 위협으로부터 끊임없이 확장되는 공격 표면을 보호하는 어려움에 직면해 있습니다. 그리고 그들은 새로운 장치, 연결 유형, 대역폭 요구를 주도하는 애플리케이션의 급증에 맞서야 합니다.
확장의 필요성과 자원 및 예산 제약, 그리고 전문 기술의 부족 사이에서 균형을 맞추려는 노력은 복잡성을 가중시킬 뿐입니다.
이런 환경에서 AI는 네트워킹에서 진정으로 변혁적인 힘으로 부상했습니다. 사실, 가장 진보된 AI 네트워킹 솔루션은 이미 많은 현실 세계의 고통스러운 점을 상당히 줄이고, 어떤 경우에는 제거하기도 합니다. 예amples에는 다음이 포함됩니다.
- 예측 분석 및 유지 관리: AI 기반 네트워크 관리 도구는 실시간 데이터를 분석하고 문제가 발생하기 전에 잠재적 문제를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 사전 유지 관리가 가능하고 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 여기에는 잠재적 보안 위협 식별, 이상 감지, 네트워크 성능 최적화가 포함됩니다.
- 자동화 및 오케스트레이션: AI 강화 자동화를 통해 네트워크는 자체 복구, 자체 구성 및 자체 최적화를 수행할 수 있습니다. 이 모든 것이 수동 개입을 줄이고 전반적인 효율성을 높이는 동시에 사용자 및 운영자 경험을 향상시킵니다. AI 기반 오케스트레이션 도구는 네트워크 프로비저닝 및 변경 관리와 같은 복잡한 프로세스도 자동화할 수 있습니다.
- 지능형 네트워크 모니터링 및 통찰력: AI 기반 모니터링 도구는 네트워크 성능에 대한 실시간 가시성을 제공하고, 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.
AI 기반 분석은 추세를 식별하고, 패턴을 감지하며, 최적화, 보안 및 용량 계획에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
오늘날 이러한 유형의 역량이 존재하지만, 이는 예외일 뿐이며 표준이 아닙니다. 대부분 솔루션은 일상 업무를 크게 변환하는 데 필요한 통합 및 데이터가 부족합니다.
"네트워킹 스택에 뛰어들어 [네트워크] 문제가 어디에 있는지, 어떻게 해결할지 파악하려는 2계층/3계층을 자동화하려는 경우, 많은 일반 용도, 도메인 독립적인 AIOps 플랫폼은 이를 수행하지 않습니다. 이들은 도메인 전문가가 아닙니다."
Shamus McGillicuddy, EMA 연구 담당 부사장
04. 입력사항이 중요합니다
최대 출력은 최적의 데이터 입력으로 시작됩니다.
네트워킹에서 AI와 머신 러닝(ML)에서 완전한 가치를 추출하는 데 있어서 볼륨, 도달 범위, 품질, 타이밍, 처리 및 데이터를 분석하고 조치하는 리소스가 중요합니다. 결국 효과적인 AI 지원 조치는 현재 상황에 대한 포괄적인 이해에 달려 있습니다.
정확히 무슨 일이 일어나고 있는지, 어디에서 일어나고 있는지, 왜 일어나고 있는지 아는 것은 시기적절하고 적절한 대응을 알리는 데 중요합니다. 그리고 양질의 데이터는 모든 것의 초석입니다.
뛰어난 와인을 만드는 과정이 다양한 요인에 따라 달라지듯이, 네트워킹에서 AI를 위한 양질의 데이터 생성도 마찬가지입니다. 와인에 적절한 포도, 토양, 숙성 기간이 필요한 것과 마찬가지로, 네트워킹 전문성, 노고, 인내심은 모두 잘 레이블이 지정되고 꼼꼼하게 큐레이팅된 정보로 다양한 데이터 세트를 육성하는 데 필수적입니다.
누구나 네트워크 상태에 대한 기준 데이터를 수집하여 AI 엔진에 제공할 수 있습니다. 그러나 뛰어난 사용자 경험을 제공하고 거짓 양성을 최소화할 수 있는 진정으로 영향력 있는 AI를 육성하려면 많은 고려 사항이 필요합니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 공급업체는 조직 구조부터 하드웨어/소프트웨어 개발, 데이터 스펙트럼, 도구 세트에 이르기까지 모든 것을 고려해야 합니다. 게다가 잘 큐레이팅된 데이터 세트에 성숙하고 지속적으로 학습하는 데이터 과학 알고리즘을 적용하는 것이 중요합니다.
또한, 네트워킹에서 AI의 출력을 극대화하는 것은 데이터 입력의 수와 범위에 따라 달라집니다. 그리고 바로 이것이 대부분의 AI 네트워킹 솔루션이 제한되는 부분입니다. 현재 일부 IT 네트워킹 솔루션은 LAN에서 데이터를 수집할 수 있고, 일부는 WAN에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 하지만 LAN과 WAN(및 그 이상)에서 데이터를 효과적으로 집계하여 활용할 수 있는 솔루션은 거의 없습니다. 이를 "풀 스택"이라고 합니다. 이는 통합과 상호 운용성을 보장하는 데 있어 공급업체의 선견지명이 매우 중요하다는 것을 강조합니다.
AI 네트워킹 개선을 위한 입력과 출력의 역할
| 좋은 LAN 또는 WAN | 더 나은 LAN 및 WAN | AI 기반 기능을 통해 최대 LAN, WAN, 보안, 위치 등을 제공합니다. |
| 조각화된 제공 view 네트워킹 성능 및 보안 | 더욱 전체적인 것을 제공하기 시작합니다 view 네트워크 운영을 통해 AI 시스템이 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 함 | 포괄적인 데이터 세트를 제공하고 파노라마를 제공합니다. view AI 시스템이 최대한의 잠재력을 발휘할 수 있도록 해줍니다. |
| 이점 스냅샷: 제한된 범위는 잠재적 이점을 제한하여 효율성과 위협 탐지에 기본적인 향상을 가져옵니다. | 이점 스냅샷: 네트워크 관리의 적당한 개선을 지원하고 다운타임을 줄이며 더 복잡한 문제를 식별합니다. | 혜택 스냅샷: • AI가 네트워크 성능을 사전에 최적화할 수 있도록 지원 • 예측 위협 분석으로 보안 강화 • 개인화된 사용자 경험 제공 |
대부분 공급업체의 전통적이고 초기 단계의 AI 네트워킹 모델을 넘어선 Juniper의 AI 네이티브 풀 스택 접근 방식은 네트워크 혁신의 차세대를 나타냅니다.
05. 산출물 개선
AI 네이티브 풀 스택 접근 방식이 네트워킹을 발전시키는 방식
지금까지 우리는 왜 양질의 데이터가 AI의 생명선인지, 그리고 네트워킹에서 최대 출력을 위해 네트워크 전반에서 양질의 데이터를 가져오는 이유를 확립했습니다. 다음의 큰 질문은: 네트워킹 출력을 개선하기 위해 모든 레벨에서 양질의 데이터를 얻고 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?
최고의 전략은 업계를 선도하는 하드웨어 및 소프트웨어 스택(전체 스택)을 통한 통합된 접근 방식을 채택하여 성능을 최적화하고, 운영을 간소화하고, 사용자 경험과 보안을 개선하는 것입니다. 마이크로서비스 클라우드와 100% 개방형 API 아키텍처를 기반으로 5G, ITSM, 통신 플랫폼, 사이버 보안, 모빌리티와 같은 도메인 전반의 다른 선도적 솔루션으로 확장됩니다.
Juniper는 네트워킹 장치를 센서로 취급하고, LAN 및 WAN 전반에서 포괄적인 범위 데이터를 캡처하고, 보안 및 위치 기반 입력을 통합함으로써 기존 네트워킹 데이터 수집을 혁신하고 있습니다. 예를 들어ample, 우리 접근 방식의 핵심 요소는 다음과 같습니다(더 큰 그림은 12페이지 참조):
- 향상된 엔드투엔드 원격 측정: 라우터, 스위치 및 방화벽에서 스트리밍 원격 측정을 통해 150개 이상의 실시간 무선 사용자 상태를 측정하고 예측 분석을 위해 Mist AI™로 향상
- 클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처: AI 데이터의 실시간 처리 지원 및 네트워크 관리 시스템의 확장성, 복원력, 효율성 향상
- 공통 AI 엔진: Mist AI가 구동하는 단일 지능형 프레임워크에서 네트워크 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스를 통합하여 전체 네트워크 생태계에서 간소화된 운영, 예측적 문제 해결 및 적응 학습을 용이하게 합니다.
자세한 원격 측정 데이터를 기반으로 지속적인 사용자 경험 학습을 통해 Juniper는 네트워크 데이터와 함께 애플리케이션 데이터를 통합합니다. 이를 통해 AI 시스템은 사용 중인 애플리케이션에 대해 학습하고 불리한 네트워크 조건에 따라 사용자의 애플리케이션 경험에 대한 잠재적 영향을 예측할 수 있습니다.
또한, 선구적인 AI 네이티브 가상 네트워크 어시스턴트인 Marvis™는 관리와 문제 해결을 간소화합니다. Marvis는 간소화된 문제 해결을 위한 대화형 인터페이스와 자동화된 작업 프레임워크를 특징으로 하며, 지속적인 네트워크 개선을 추진합니다. Marvis는 또한 업계 최초의 디지털 경험 트윈인 Marvis Minis를 특징으로 합니다. Minis는 연결 문제가 발생하기 전에 사전에 식별하여 사용자를 좌절스러운 네트워크 경험으로부터 더욱 보호합니다.
큰 camp미국 및 분산된 지점 환경에서 이러한 기능의 조합은 게임 체인저입니다. 비용을 높이고, IT 팀을 한계까지 끌고, 사용자 경험을 침식하고, 확장성과 민첩성을 저해하는 출시, 문제 해결 및 유지 관리 과제를 효과적으로 제거합니다. 함께, 시간이 지남에 따라 계속 개선될 엔터프라이즈 네트워킹 접근 방식의 진정한 변화를 구성합니다.
더 큰 그림을 보다
현대적 풀스택 네트워크의 기반은 역동적인 특성과 새로운 네트워킹 도메인 및 그 너머로의 원활한 통합을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다. 적응력 증가는 IT 네트워킹의 새로운 시대를 알리는 신호가 될 것이며, 기존 기술의 기존 TCO 모델을 파괴하고 운영자와 사용자 모두의 네트워크 경험을 혁신할 것입니다. 다음은 몇 가지 선택된 예입니다.ampJuniper가 전체 스택 운영을 어떻게 재구성하는지 보여주는 기능 모음:
그림 1
AI 기반 지원은 시간이 지날수록 더욱 개선되고 있습니다. 수년에 걸쳐 AI를 통해 사전에 해결된 고객 IT 네트워크 티켓의 비율이 증가했습니다.
통합 위치 서비스
자동화된 AP 배치/방향 및 정확한 자산 가시성을 위한 16개 요소 Bluetooth® 안테나 어레이와 산업 전반에 걸쳐 사용자 참여를 높이고 워크플로를 개선할 수 있는 정확하고 확장 가능한 위치 서비스를 위한 vBLE를 활용하는 무선 액세스 포인트(AP)
고성능 SD-WAN
실시간 네트워크 조건에 따라 향상된 대역폭 활용도와 즉각적인 장애 조치를 위한 Session Smart Networking을 사용하는 터널 없는 세션 기반 SD-WAN
보안 AI 네이티브 엣지
단일 운영 포털에서 보안, WAN, LAN 및 NAC(네트워크 액세스 제어)를 제공하여 와이어 속도로 위협에 대한 뛰어난 적용 범위를 제공하며 AI 네이티브 uZTNA 및
SASE 기반 아키텍처
원활한 데이터 센터 통합
업계 최초의 가상 네트워크 어시스턴트(VNA)는 c에서 시작하여 모든 엔터프라이즈 도메인에 걸쳐 종단 간 가시성과 보증을 제공합니다.amp미국 및 데이터 센터 지점
고급 라우팅 보장
기존 엣지 라우팅 토폴로지에 대한 AI 기반 자동화 및 통찰력
최첨단 Wi-Fi 6E 및 Wi-Fi 7 하드웨어
AP는 네트워크 운영을 간소화하고 규모와 민첩성을 극대화하도록 설계되었습니다. 빌딩 시스템을 위한 사전 예방적 중앙 집중식 전원 및 데이터 관리 기능을 갖춘 Wi-Fi 7용 고전력 스위치
06. 기술을 넘어서
기술을 넘어: 조직 구조의 중요성
풀스택 네트워킹 접근 방식으로 최대 성과를 달성하는 것은 단순히 사용된 기술에만 달려 있지 않습니다. 이는 조직 구조에도 크게 좌우됩니다.
성공을 위해서는 다양한 기술 계층과 팀 내에서의 적절한 조직과 조율이 매우 중요합니다.
Juniper에서는 데이터 과학 팀과 고객 지원 팀이 협력하는 협업 환경을 설계했습니다. 물리적으로나 운영적으로 일치하며, 두 팀은 고급 AIOps 도구를 사용하여 실시간 고객 문제 및 피드백과 동기화 상태를 유지합니다.
이러한 긴밀한 협력을 통해 당사의 데이터 과학 전문가와 도메인 전문가는 끊임없이 변화하는 고객 요구 사항과 솔루션 우선순위에 맞춰 지속적으로 조율하고, 지속적으로 진전을 이룰 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 보상은 점점 더 세분화된 지원으로, 예를 들어 Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, Zebra와 같은 솔루션의 데이터 포인트를 통합하여 특정 기능까지 사전 문제 해결을 위한 미래 성과를 적극적으로 예측하는 것입니다. 그리고 진전은 계속될 뿐입니다.
주니퍼의 AIOps는 배포 속도를 높이고, 운영을 간소화하며, TCO를 절감합니다.
방법을 알아보세요.
07. 풀스택 NOW
주니퍼의 통합 솔루션은 원격 측정, 워크플로 자동화, DevOps 및 ML의 조합에 의존하여 보다 적응적이고 예측 가능한 네트워크를 구축합니다. 네트워킹에서 AI에 대한 당사의 전체론적 접근 방식은 다음을 포함한 수많은 업계 최초 사례로 이어졌습니다.
- 학생, 쇼핑객, 환자 및 직원을 위한 안정적인 연결
- 민첩하게 Wi-Fi를 확장하고 새로 고침
- NAC를 사용하여 모바일 및 장치 식별 및 보안
유선 접속
비즈니스를 위한 안정적이고 안전한 연결
- IoT, AP 및 유선 장치를 위한 안정적인 연결
- 마이크로세그멘테이션을 통해 IoT와 사용자를 연결하고 보호하세요
- NAC를 사용하여 장치 식별 및 보안
실내 위치 서비스
통찰력 기반의 개인화된 사용자 경험 제공
- 학생, 쇼핑객, 환자 및 직원과 소통하세요
- 실내 GPS 및 자산 위치
- 위치 기반 분석
안전한 지점 접근
전 세계 지사를 위한 안전하고 안정적이며 원활한 연결
- SD-WAN/SASE 보안
- 분산형 기업
- 클라우드 앱을 위한 WAN 최적화
07. 풀스택 NOW
주니퍼의 통합 솔루션은 원격 측정, 워크플로 자동화, DevOps 및 ML의 조합에 의존하여 보다 적응적이고 예측 가능한 네트워크를 구축합니다. 네트워킹에서 AI에 대한 당사의 전체론적 접근 방식은 다음을 포함한 수많은 업계 최초 사례로 이어졌습니다.
- 다양한 환경에서 최적의 무선 경험을 위한 사전 AI 기반 RF 조정
- LAN 및 WAN에서 동적 패킷 캡처를 통해 탁월한 자동화, 가시성 및 문제 해결을 제공합니다.
- 네트워크 문제를 신속하게 진단하고 해결하기 위한 자동화된 근본 원인 분석으로 MTTR을 줄이고 대부분의 문제 티켓을 제거합니다.
- 사용자에게 영향을 미치기 전에 잠재적인 유선, 무선 및 WAN 네트워크 문제를 사전에 감지하고 해결하기 위한 AI 기반 디지털 경험 트윈
이름에서 알 수 있듯이, 우리의 AI 네이티브 풀 스택은 c를 넘어 확장됩니다.amp우리와 지사, 그리고 더 나아가 분산된 기업으로. 예를 들어amp르 :
- 직관적인 대화형 인터페이스와 IBN(의도 기반 네트워킹) 시스템을 결합하여 사전 예방적 통찰력과 단순화된 지식 기반 쿼리를 통해 데이터 센터 운영을 혁신하고 가동 시간을 향상시키고 해결을 촉진하는 AI 네이티브 VNA
- Juniper Mist Routing Assurance는 고급 WAN 운영을 위해 AIOps를 활용하여 라우팅 가시성과 사전 예방적 통찰력을 제공하여 문제 해결을 간소화하고 MTTR/MTTI를 낮추며 엔터프라이즈 에지에서 근본 원인 분석을 자동화합니다.
- AI 네이티브 보안은 Juniper 스위치, 라우터 및 AP 전반에 걸쳐 동급 최고의 위협 보호 기능을 갖춘 적절한 보안 인프라를 통해 가시성과 시행을 보장합니다.amp미국, 지사, 데이터 센터 및 클라우드 환경에서 네트워크 및 보안 운영 팀 전반의 생산성을 향상시킵니다.
그럼 풀스택은?
엄격한:
Marchitecture는 고성능을 약속하지만 부족합니다. 조립형 솔루션
번거로운 관리:
복잡한 CLI를 사용하는 경우가 많은 여러 관리 인터페이스가 필요합니다.
제한된 통합:
네트워크 환경 및 솔루션 간 원활한 통합이 부족합니다.
반응형:
문제가 발생한 후 수동으로 대응해야 함
지금 풀스택
동적:
오늘과 미래의 기업 수요를 충족하도록 설계되었습니다.
AI 네이티브 관리:
처음부터 통합 AI로 구축된 통합 관리
포괄적인 통합:
ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra 등과의 원활한 통합을 위한 최첨단 LAN, WAN, 데이터 센터, 위치 서비스, 보안 및 개방형 API 아키텍처를 갖춘 통합 플랫폼
사전 예방적인:
사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 식별하고 완화할 수 있습니다.
혜택 스냅샷
AI 네이티브 풀 스택 접근 방식은 복잡한 C에 전례 없는 효율성을 제공합니다.amp미국 및 지점 환경. 다음은 몇 가지 실제 사례입니다.amp레.
"Juniper가 제공하는 네트워크 사용자 경험은 시장의 다른 어떤 것보다 훨씬 뛰어납니다. Juniper의 운영 편의성과 자가 치유 기능은 물론, 제공하는 사용자 경험 지표가 뛰어납니다."
Neil Holden, CIO, Halfords
8배 더 빠른 네트워크 새로 고침
조지 워싱턴 대학교는 경험을 강화합니다
최신 클라우드 관리형 유선 및 무선 네트워크는 네트워크 관리와 문제 해결을 간소화하여 IT 부서와 사용자에게 지속적으로 더 나은 경험을 제공합니다.
연간 500만 달러 이상 절감
브렌트 런던 자치구, 직원 생산성 증가
AI 네이티브 네트워크는 IT 부서에 문제에 대한 명확한 가시성과 권장되는 수정 사항을 제공하여 지속적인 관리 과제를 간소화합니다.
네트워크 문제 티켓 90%+ 감소
Halfords는 소매 혁신을 위해 AIOps를 활용합니다.
Halfords는 클라우드 기반, AI 기반 접근 방식으로 전환함으로써 차세대 리테일 쇼핑 솔루션을 구현하는 동시에 관리 과제를 단순화했습니다.
풀스택 네트워킹 액션 가이드
최근까지 네트워킹 기술의 배포 범위와 진화가 엄청나기 때문에 복잡성이 오랫동안 지배적이었습니다.amp미국과 지점 네트워킹. AI 네이티브 네트워킹의 도입은 모든 것을 바꿉니다.
네트워크는 항상 c 전체에서 성장하거나 변화하지만amp미국 및 지사 환경에서 AI 네이티브 풀 스택 접근 방식은 컨트롤러 및 단편화된 관리 플랫폼과 같은 불필요한 복잡성을 제거하고 IT 환경 전반에서 최고의 솔루션과 일치시킬 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 또한 최대 출력을 제공하는 데 필요한 "적절한" 수준의 AI 기능을 제공하여 가장 낮은 TCO 및 OpEx로 뛰어난 사용자 및 IT 경험을 지원할 수도 있습니다.
그리고 고급 와인과 마찬가지로 시간이 지날수록 더 좋아질 겁니다.
01. PoC 기회 식별
c에서 기회를 식별하세요amp미국 및 지사와 PoC(예: 새로운 사이트 또는 어플라이언스 업그레이드)에 참여합니다.
02. 저위험 실험부터 시작하세요
AI on Us를 사용해 라이브 프로덕션 트래픽으로 배포하고 솔루션이 귀사 조직에 어떻게 적합한지 확인하세요. Wi-Fi, 스위칭 및/또는 SD-WAN 솔루션의 모든 조합으로 전체 스택에서 어디에서나 시작하세요.
03. 차이점을 경험해보세요
AI 기반 접근 방식이 어떻게 더 큰 단순성, 생산성, 안정성을 제공하는지 확인해 보세요.
04. 배포 확장
c와 같은 추가 영역을 통합하여 도달 범위를 확대하세요.amp미국, 지점 위치, NAC, 데이터 센터, 방화벽 및 Enterprise Edge에 대한 정보를 제공합니다.
다음 단계
Juniper 풀스택 탐색
c에 대한 풀 스택 가능성과 솔루션을 더 자세히 살펴보세요.amp우리와 지점.
당사의 솔루션을 살펴보세요 →
AI on Us →
Mist AI가 실제로 작동하는 모습을 확인하세요
Juniper Mist AI의 최신 마이크로서비스 클라우드가 어떻게 진정한 가시성, 자동화 및 보증을 제공하는지 확인하세요.
온디맨드 데모를 시청하세요 →
왜 주니퍼인가
Juniper Networks는 연결성이 훌륭한 연결을 경험하는 것과 같지 않다고 생각합니다. Juniper의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 처음부터 AI를 활용하여 엣지에서 데이터 센터 및 클라우드까지 탁월하고 매우 안전하며 지속 가능한 사용자 경험을 제공하도록 구축되었습니다. 추가 정보는 juniper.net에서 확인하거나 Juniper에 문의하세요.
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더 많은 정보
Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 Juniper 담당자 또는 파트너에게 문의하거나 당사를 방문하세요. web사이트 주소: https://www.juniper.net/us/en/camp우리와 지점.html
참고사항 및 참고문헌
01. 네트워크 관리 메가트렌드 2024:
기술 격차, 하이브리드 및 멀티 클라우드, SASE, AI 기반 운영. EMA 온디맨드 web이나 르
02. 위와 같음.
03. 위와 같음.
04. NetOps Expert 팟캐스트, 에피소드 9: “AI/ML과 NetOps—NetOps 전문가가 EMA와 나눈 대화”, 2024년 XNUMX월.
© 저작권 Juniper Networks Inc. 2024.
모든 권리는 보호됩니다.
주니퍼 네트웍스 주식회사
1133 혁신의 길
서니베일, 캘리포니아 94089
7400201-001-KO 2024년 XNUMX월
Juniper Networks Inc., Juniper Networks 로고, 주니퍼.
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명세서
- 제품 이름: Full Stack Networking Solution
- 제조사: 주니퍼
- 특징: AI 네이티브 및 클라우드 네이티브 풀 스택 솔루션 포트폴리오
- 이점: 매우 동적이고 확장 가능한 네트워크, AI 및 자동화 기능, 간소화된 관리, 향상된 사용자 경험
자주 묻는 질문(FAQ)
풀 스택 네트워킹 솔루션의 주요 이점은 무엇입니까?
이 솔루션은 매우 역동적이고 확장 가능한 네트워크, AI 및 자동화 기능, 간소화된 관리, 향상된 사용자 경험, 절감된 비용을 제공합니다.
AI 솔루션의 출력을 극대화하는 데 데이터 입력은 얼마나 중요합니까?
데이터 입력은 IT 네트워킹에서 AI 솔루션의 효과성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 양질의 데이터 입력은 더 나은 결과로 이어집니다.
문서 / 리소스
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