Juniper Full Stack Input, ຜົນຜະລິດສູງສຸດ

ຄູ່ມືຜູ້ໃຊ້

ການ​ປ້ອນ​ຂໍ້​ມູນ​ເຕັມ Stack​, ຜົນ​ຜະ​ລິດ​ສູງ​ສຸດ​:

ວິທີການເຮັດໃຫ້ AI ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນເຄືອຂ່າຍ

ນຳໃຊ້ພະລັງງານຂອງສາຍເຄືອຂ່າຍເຕັມຮູບແບບທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອສະໜອງປະສົບການພິເສດ

 

ການຄິດຄືນໃຫມ່ ຄampພວກເຮົາແລະສາຂາເຄືອຂ່າຍສໍາລັບຍຸກ AI

CEOs ໃນທົ່ວໂລກໄດ້ອອກຄໍາສັ່ງຂອງບໍລິສັດເພື່ອນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນທົ່ວທຸລະກິດ. ພວກເຂົາມີຈຸດປະສົງເພື່ອຫັນປ່ຽນການດໍາເນີນງານແລະແຕະເຂົ້າໄປໃນລາຍຮັບທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ແລະຜູ້ຂາຍໃນທຸກຂະແຫນງການ, ລວມທັງເຄືອຂ່າຍ IT, ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນທີ່ຈະລົງທຶນໃນໂອກາດ.

ສໍາລັບຜູ້ນໍາເຄືອຂ່າຍການຄຸ້ມຄອງສະລັບສັບຊ້ອນແລະລາຄາແພງ campພວກເຮົາແລະສາຂາສະພາບແວດລ້ອມ, ຄໍາຖາມທີ່ສໍາຄັນໄດ້ເກີດຂື້ນ:

• Advan ຫຼາຍເທົ່າໃດtagAI ສາມາດຈັດສົ່ງໄດ້ແທ້ບໍ?
• ຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ເໝາະສົມແມ່ນຫຍັງ?
• ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຫຍັງ?

ດ້ວຍທາງເລືອກຫຼາຍອັນທີ່ມີໃຫ້ນຳໃຊ້, ຄວາມເປັນຈິງທີ່ສະເໜີໂດຍຄວາມຄາດຄິດຂອງຜູ້ຂາຍ, ຄວາມສາມາດ, ແລະຄວາມຊ່ຽວຊານແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນກວ່າທີ່ເຄີຍມີມາ. ແລະຜູ້ຂາຍທີ່ຕິດຕາມ AI ໄດ້ແຍກອອກເປັນບາງປະເພດຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງ:

• Siloed, ຜູ້ຂາຍສະເພາະທີ່ມີຄວາມສາມາດ AI ອື່ນໆທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດສົ່ງເຕັມ stack campພວກເຮົາແລະການເຊື່ອມໂຍງສາຂາ
• ຜູ້ຂາຍທີ່ມີໂຊລູຊັ່ນ AI bolt-on ຕ່າງໆທີ່ສ້າງພາບລວງຕາຂອງປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານເຕັມຮູບແບບ
• ຜູ້ຂາຍທີ່ມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາອັນເຕັມທີ່ທີ່ໄດ້ຮັບການພິສູດແລ້ວທີ່ອອກແບບຈາກພື້ນດິນເຖິງຄວາມສາມາດຂອງ AI ຢ່າງເຕັມທີ່

ສຶກສາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ AI-Native ແລະ cloud-native full stack portfolio ຂອງ Juniper.
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ →

ອັນສຸດທ້າຍສະແດງເຖິງວິວັດທະນາການທີ່ສຳຄັນໃນເຄືອຂ່າຍ:

ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເຄັ່ງຄັດລະຫວ່າງອົງປະກອບເຄືອຂ່າຍສາຍພັນທີ່ດີທີ່ສຸດແລະລັກສະນະໃຫມ່ຂອງ AI-Native ແມ່ນນໍາໄປສູ່ປະສົບການຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານແລະຜູ້ໃຊ້ທີ່ດີກວ່າ - ກໍານົດໃຫມ່ວ່າຄໍາວ່າ "ເຕັມ stack" ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນພູມສັນຖານເຄືອຂ່າຍທີ່ທັນສະໄຫມ.

Juniper ເຊື່ອວ່າເຄືອຂ່າຍອັນເຕັມທີ່ຊັ້ນນໍາຂອງມື້ນີ້ຄວນຈະມີການເຄື່ອນໄຫວສູງແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນຄວາມຕ້ອງການຂອງວິສາຫະກິດທີ່ພັດທະນາ. ແລະພວກເຂົາຄວນຈະລວມເອົາຄວາມສາມາດຂອງ AI ແລະອັດຕະໂນມັດທີ່ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງແລະຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້ງ່າຍໃນຂະນະທີ່ປັບປຸງແລະຮັບປະກັນປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ.

ebook ນີ້ກວມເອົາເລື່ອງການພັດທະນາ. ມັນກວດເບິ່ງບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນໃນເຄືອຂ່າຍ AI ແລະມູນຄ່າຂອງການເຊື່ອມໂຍງລະດັບວິສາຫະກິດ, ການແກ້ໄຂເຕັມ stack. ມັນຍັງໄດ້ພິຈາລະນາຄວາມສໍາຄັນຂອງວັດສະດຸປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບເພື່ອຮັບປະກັນຜົນຜະລິດສູງສຸດຂອງການແກ້ໄຂ AI ໃນເຄືອຂ່າຍ IT.

ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ

ສູງສຸດ··mum · output [noun]

ຄວາມສໍາເລັດຂອງການປະຕິບັດແລະປະສິດທິພາບສູງສຸດໃນການດໍາເນີນງານເຄືອຂ່າຍ, ມີລັກສະນະການສະຫນອງປະສົບການຜູ້ໃຊ້ພິເສດແລະປອດໄພໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍ LAN ແລະ WAN. ນີ້ປະກອບມີຂະຫນາດການປ່ຽນແປງແລະຄວາມວ່ອງໄວ, ການມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ດີກວ່າ, ການດໍາເນີນງານທີ່ງ່າຍດາຍ, ແລະການບັນລຸ TCO ແລະ OpEx ຕ່ໍາສຸດ.

ເຄົາ​ລົບ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​

ໂດຍຜ່ານຄວາມສາມາດເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຄາດຄະເນແລະການບໍາລຸງຮັກສາ, ອັດຕະໂນມັດ, ແລະການຕິດຕາມເຄືອຂ່າຍອັດສະລິຍະ, AI ໄດ້ກາຍມາເປັນກໍາລັງການປ່ຽນແປງໃນເຄືອຂ່າຍ. ໃນຄampພວກ​ເຮົາ​ແລະ​ສະ​ພາບ​ແວດ​ລ້ອມ​ການ​ແຈກ​ຢາຍ​ສາ​ຂາ​, ວິ​ທີ​ການ "ເຕັມ stack​" ທີ່​ເຫມາະ​ສົມ​ສາ​ມາດ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ຄວາມ​ສັບ​ສົນ​ແລະ​ຄ່າ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ຕື່ມ​ອີກ​.

1. True full stack ແມ່ນຫຼາຍກວ່າ "ການສະຖາປັດຕະຍະກໍາ"
ຍຸດທະສາດທີ່ທັນສະໄຫມໃຊ້ວິທີການຮາດແວແລະຊອບແວທີ່ປະສົມປະສານ (ລວມທັງສໍາລັບ AI), ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍສະຖາປັດຕະຍະກໍາ API ເປີດ 100% ເພື່ອປັບປຸງການດໍາເນີນງານແລະປັບປຸງປະສົບການ.

2. AI ໃນເຄືອຂ່າຍແມ່ນມີຜົນກະທົບສູງ, ຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ
AI ໃນເຄືອຂ່າຍແມ່ນໂດດເດັ່ນສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງໄວວາ, ສອດຄ່ອງ, ແລະມີຄຸນຄ່າຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ແລະໄອທີ.

3. Best-of-breed, full stack input maximizes output
ການລວບລວມແລະນໍາໃຊ້ວັດສະດຸປ້ອນຈາກ LAN, WAN, ຄວາມປອດໄພ, ແລະນອກເຫນືອການສໍາລັບ AI ສະຫນອງໂອກາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.

4. ທັດສະນະຄະຕິ ແລະ ຄວາມເປັນຜູ້ໃຫຍ່
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະ ນຳ ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຜູ້ໃຫຍ່ແລະສືບຕໍ່ການຮຽນຮູ້ກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຈັດຮຽງຢ່າງດີ.

5. ອົງການຈັດຕັ້ງແຈ້ງໃຫ້ຮູ້ orchestration ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ນອກເໜືອໄປຈາກຊັ້ນເທັກໂນໂລຍີ, ການຈັດລະບຽບ ແລະ ການຈັດວາງທີ່ເໝາະສົມພາຍໃນທີມຜູ້ຂາຍແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນ.

6. AI-Native full stack outperforms
Juniper ສະຫນອງການແກ້ໄຂອັນເຕັມທີ່ຂອງ AI-Native ແລະ cloudnative ເທົ່ານັ້ນຂອງອຸດສາຫະກໍາທີ່ສາມາດປ່ຽນແປງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງເຄືອຂ່າຍ.

ອຸປະສັກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຕໍ່ຄວາມສໍາເລັດຂອງ NetOps ປະກອບມີ shortage ຂອງບຸກຄະລາກອນທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານ, ເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງຫຼາຍເກີນໄປ, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍທີ່ບໍ່ດີ, ແລະການຂາດການເບິ່ງເຫັນຂ້າມໂດເມນ, ອີງຕາມການສຶກສາ EMA

ເກືອບ 25% ຂອງທີມງານປະຕິບັດງານເຄືອຂ່າຍຍັງໃຊ້ລະຫວ່າງ 11-25 ເຄື່ອງມືສໍາລັບການຕິດຕາມກວດກາ, ການຄຸ້ມຄອງ, ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາ.

30% ຂອງບັນຫາເຄືອຂ່າຍແມ່ນຍ້ອນຄວາມຜິດພາດຄູ່ມື

ຄໍາສັນຍາທີ່ບໍ່ສາມາດໂຕ້ຖຽງໄດ້ຂອງ AI ໃນເຄືອຂ່າຍ

ມື້ນີ້ ຄampພວກ​ເຮົາ​ແລະ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ສາ​ຂາ​ເປັນ​ທັງ​ສອງ​ລະ​ບົບ​ການ​ໄຫຼ​ວຽນ​ຂອງ​ແລະ​ປະ​ສາດ​ຂອງ​ວິ​ສາ​ຫະ​ກິດ​.
ພວກເຂົາເຈົ້າຊ່ອງທາງການໄຫຼເຂົ້າທີ່ສໍາຄັນຂອງຂໍ້ມູນແລະເຮັດໃຫ້ການຕອບສະຫນອງໄວ, ສະຫຼາດ.
ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ແຕ່​ລະ​ກໍາ​ມະ​ຈອນ​ທີ່​ມີ​ທ່າ​ແຮງ​ທີ່​ຈະ​ຂັບ​ເຄື່ອນ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ແລະ​ນະ​ວັດ​ຕະ​ກໍາ​.
ແຕ່ການຮັກສານີ້ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ web ບໍ່ເຄີຍມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍ.

ທີມງານ IT ກໍາລັງປະເຊີນກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວວາ. ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງປະເຊີນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການປົກປ້ອງຫນ້າດິນການໂຈມຕີທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນຈາກການຂົ່ມຂູ່ທີ່ຊັບຊ້ອນ. ແລະພວກເຂົາຕ້ອງຕໍ່ສູ້ກັບການໂຈມຕີຂອງອຸປະກອນໃຫມ່, ປະເພດການເຊື່ອມຕໍ່, ແລະການຂະຫຍາຍຕົວຂອງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຂັບລົດຄວາມຕ້ອງການແບນວິດ.

ການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະຂະຫນາດຕໍ່ກັບຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຊັບພະຍາກອນແລະງົບປະມານແລະການຂາດແຄນທັກສະພິເສດພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມສັບສົນ.

ໃນພູມສັນຖານນີ້, AI ໄດ້ກາຍມາເປັນກໍາລັງການຫັນປ່ຽນຢ່າງແທ້ຈິງໃນເຄືອຂ່າຍ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການແກ້ໄຂເຄືອຂ່າຍ AI ທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ສຸດແມ່ນຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະໃນບາງກໍລະນີ, ເຖິງແມ່ນວ່າການກໍາຈັດຈຸດເຈັບປວດທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງamples ປະກອບມີ:

• ການວິເຄາະການຄາດເດົາແລະການບໍາລຸງຮັກສາ: ເຄື່ອງມືຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍທີ່ໃຊ້ AI ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຄາດຄະເນບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ການບຳລຸງຮັກສາແບບຫ້າວຫັນ ແລະຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກ. ມັນປະກອບມີການກໍານົດໄພຂົ່ມຂູ່ດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ເປັນໄປໄດ້, ກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຄືອຂ່າຍ.
• ອັດຕະໂນມັດ ແລະ orchestration: ອັດຕະໂນມັດທີ່ປັບປຸງດ້ວຍ AI ຊ່ວຍໃຫ້ເຄືອຂ່າຍສາມາດປິ່ນປົວຕົນເອງ, ຕັ້ງຄ່າຕົນເອງ ແລະປັບແຕ່ງຕົນເອງໄດ້. ມັນທັງຫມົດນໍາໄປສູ່ການຫຼຸດຜ່ອນການແຊກແຊງຄູ່ມືແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍລວມໃນຂະນະທີ່ຍົກລະດັບປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະຜູ້ປະຕິບັດງານ. ເຄື່ອງມື orchestration ທີ່ໃຊ້ AI ຍັງສາມາດອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທີ່ຊັບຊ້ອນ, ເຊັ່ນ: ການສະຫນອງເຄືອຂ່າຍແລະການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງ.
• ການກວດສອບ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃນເຄືອຂ່າຍອັດສະລິຍະ: ເຄື່ອງມືຕິດຕາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນໃນເວລາຈິງໃນການປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍ ແລະສາມາດສະເໜີຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການປະຕິບັດໄດ້ ແລະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.

ການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດລະບຸທ່າອ່ຽງ, ກວດພົບຮູບແບບ, ແລະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການວາງແຜນຄວາມສາມາດ.

ໃນຂະນະທີ່ປະເພດຂອງຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້, ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນຂໍ້ຍົກເວັ້ນແລະບໍ່ແມ່ນມາດຕະຖານ. ການແກ້ໄຂສ່ວນໃຫຍ່ຂາດການເຊື່ອມໂຍງແລະຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຫັນປ່ຽນການດໍາເນີນງານປະຈໍາວັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

"ຖ້າທ່ານຕ້ອງການອັດຕະໂນມັດຊັ້ນ 2 / tier 3 ບ່ອນທີ່ທ່ານເຂົ້າໄປໃນ stacking ເຄືອຂ່າຍແລະພະຍາຍາມຊອກຫາບ່ອນທີ່ບັນຫາ [ເຄືອຂ່າຍ] ແມ່ນແລະວິທີການແກ້ໄຂມັນ - ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປຫຼາຍ, ໂດເມນ - agnostic AIOps platforms ບໍ່ໄດ້. ເຮັດແນວນັ້ນ; ພວກເຂົາບໍ່ແມ່ນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໂດເມນ."

Shamus McGillicuddy, ຮອງປະທານຝ່າຍຄົ້ນຄ້ວາ, EMA

04. ການປ້ອນຂໍ້ມູນ

ຜົນຜະລິດສູງສຸດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດ

ເມື່ອເວົ້າເຖິງການຂຸດຄົ້ນມູນຄ່າເຕັມທີ່ຈາກ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ໃນເຄືອຂ່າຍ, ປະລິມານ, ການເຂົ້າເຖິງ, ຄຸນນະພາບ, ເວລາແລະການປຸງແຕ່ງ - ແລະຊັບພະຍາກອນໃນການວິເຄາະແລະປະຕິບັດຂໍ້ມູນ - ແມ່ນສໍາຄັນ. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, ການປະຕິບັດທີ່ມີປະສິດຕິຜົນຂອງ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບກ່ຽວກັບສະຖານະການໃນປະຈຸບັນ.

ການຮູ້ຢ່າງຊັດເຈນວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ, ບ່ອນທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ, ແລະເປັນຫຍັງມັນເກີດຂຶ້ນແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການແຈ້ງຄໍາຕອບທີ່ທັນເວລາແລະເຫມາະສົມ. ແລະຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບແມ່ນພື້ນຖານຂອງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ.

ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂະບວນການສ້າງເຫຼົ້າແວງພິເສດແມ່ນຂຶ້ນກັບຫຼາຍໆປັດໃຈ, ການຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສໍາລັບ AI ໃນການເຮັດວຽກສຸດທິກໍ່ເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນ. ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີເຫລົ້າທີ່ເຮັດໄດ້ຕ້ອງການ grapes ທີ່ເຫມາະສົມ, ດິນ, ແລະອາຍຸສູງສຸດ, ຄວາມຊໍານານເຄືອຂ່າຍ, ການເຮັດວຽກຫນັກ, ແລະຄວາມອົດທົນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນທັງຫມົດໃນການບໍາລຸງລ້ຽງຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາກຫຼາຍຊະນິດທີ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ແລະ curated ລະມັດລະວັງ.

ທຸກຄົນສາມາດເກັບກຳຂໍ້ມູນພື້ນຖານກ່ຽວກັບສຸຂະພາບຂອງເຄືອຂ່າຍ ແລະ ປ້ອນມັນເຂົ້າໃນເຄື່ອງຈັກ AI. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການສົ່ງເສີມ AI ທີ່ມີຜົນກະທົບຢ່າງແທ້ຈິງທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ປະສົບການຜູ້ໃຊ້ພິເສດແລະການຫຼຸດຜ່ອນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວຂ້ອງກັບການພິຈາລະນາຫຼາຍຢ່າງ. ເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍເຫຼົ່ານີ້, ຜູ້ຂາຍຕ້ອງພິຈາລະນາທຸກຢ່າງຕັ້ງແຕ່ໂຄງສ້າງຂອງອົງກອນຈົນເຖິງການພັດທະນາຮາດແວ / ຊອບແວ, ຂໍ້ມູນແລະຊຸດເຄື່ອງມື. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະ ນຳ ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຜູ້ໃຫຍ່ແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຄັດເລືອກທີ່ດີ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງສຸດຈາກ AI ໃນເຄືອຂ່າຍແມ່ນຂຶ້ນກັບຈໍານວນແລະຄວາມກວ້າງຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ແລະນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການແກ້ໄຂເຄືອຂ່າຍ AI ສ່ວນໃຫຍ່ຖືກຈໍາກັດ. ໃນປັດຈຸບັນ, ບາງວິທີແກ້ໄຂເຄືອຂ່າຍ IT ສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກ LAN, ບາງອັນແມ່ນມາຈາກ WAN. ແຕ່ມີວິທີແກ້ໄຂບໍ່ຫຼາຍປານໃດສາມາດລວບລວມແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກທັງ LAN ແລະ WAN (ແລະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ) ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ - ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເອີ້ນວ່າ "ເຕັມ stack." ອັນນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຕ້ອງການອັນສຳຄັນຂອງຄວາມເຫັນແກ່ຕົວຂອງຜູ້ຂາຍໃນການຮັບປະກັນການເຊື່ອມໂຍງ ແລະ ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ.

ບົດບາດຂອງ input vs output ສໍາລັບການປັບປຸງເຄືອຂ່າຍ AI

LAN ຫຼື WAN ດີ	LAN ແລະ WAN ດີກວ່າ	ສູງສຸດ LAN, WAN, ຄວາມປອດໄພ, ສະຖານທີ່, ແລະອື່ນໆອີກດ້ວຍຄວາມສາມາດ AI-Native
ສະຫນອງການ fragmented view ປະສິດທິພາບ ແລະຄວາມປອດໄພຂອງເຄືອຂ່າຍ	ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະສະເຫນີເປັນ holistic ຫຼາຍ view ຂອງ​ການ​ດໍາ​ເນີນ​ງານ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​, ເຮັດ​ໃຫ້​ລະ​ບົບ AI ໃນ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ທີ່​ມີ​ຂໍ້​ມູນ​ເພີ່ມ​ເຕີມ​	ສົ່ງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບ ແລະໃຫ້ພາບພາໂນຣາມາ view ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບ AI ສາມາດບັນລຸທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງພວກເຂົາ
ພາບລວມຜົນປະໂຫຍດ: ຂອບເຂດຈໍາກັດຈໍາກັດຜົນປະໂຫຍດທີ່ມີທ່າແຮງ, ຜົນໄດ້ຮັບການປັບປຸງພື້ນຖານໃນປະສິດທິພາບແລະການກວດສອບໄພຂົ່ມຂູ່.	ພາບລວມຜົນປະໂຫຍດ: ສະຫນັບສະຫນູນການປັບປຸງປານກາງໃນການຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກແລະກໍານົດບັນຫາທີ່ສັບສົນຫຼາຍ	ພາບລວມຜົນປະໂຫຍດ: • ເສີມສ້າງ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງເຄືອຂ່າຍຢ່າງຕັ້ງຫນ້າ • ປັບປຸງຄວາມປອດໄພດ້ວຍການວິເຄາະໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ຄາດຄະເນ • ສະໜອງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ເປັນແບບສ່ວນຕົວ

ກ້າວໄປເໜືອກວ່າຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ AI ແບບດັ້ງເດີມ ແລະດັງຂອງຜູ້ຂາຍສ່ວນໃຫຍ່, ວິທີການແບບເຕັມຮູບແບບຂອງ Juniper's AI-Native's ເປັນຕົວແທນຂອງແນວໜ້າຕໍ່ໄປໃນນະວັດຕະກໍາເຄືອຂ່າຍ.

05. ການປັບປຸງຜົນຜະລິດ

ວິທີການອັນເຕັມທີ່ຂອງ AI-Native ກ້າວໄປສູ່ເຄືອຂ່າຍ

ມາເຖິງຕອນນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງຕັ້ງວ່າເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບເປັນເລືອດຊີວິດຂອງ AI ແລະເປັນຫຍັງຜົນຜະລິດສູງສຸດໃນເຄືອຂ່າຍຈຶ່ງເອົາຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບຈາກທົ່ວເຄືອຂ່າຍ. ຄໍາຖາມໃຫຍ່ຕໍ່ໄປແມ່ນ: ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະໄດ້ຮັບແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບໃນທຸກລະດັບເພື່ອປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຂອງເຄືອຂ່າຍ?

ຍຸດທະສາດທີ່ດີທີ່ສຸດນຳໃຊ້ວິທີການທີ່ເປັນເອກະພາບກັນຜ່ານຊຸດຮາດແວ ແລະຊອຟແວຊັ້ນນໍາໃນອຸດສາຫະກໍາ - ການຈັດວາງອັນເຕັມທີ່ - ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ການດໍາເນີນການປັບປຸງ, ແລະການປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະຄວາມປອດໄພ. ມັນ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຮອງ​ຮັບ​ໂດຍ microservices cloud ແລະ​ສະ​ຖາ​ປັດ​ຕະ​ຍະ API ເປີດ 100% ເພື່ອ​ຂະ​ຫຍາຍ​ໄປ​ສູ່​ການ​ແກ້​ໄຂ​ຊັ້ນ​ນໍາ​ອື່ນໆ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂດ​ເມນ​, ເຊັ່ນ​: 5G​, ITSM​, ແພ​ລະ​ຕະ​ຟອມ​ການ​ສື່​ສານ​, cybersecurity ແລະ​ການ​ເຄື່ອນ​ໄຫວ​.

Juniper ກໍາລັງຫັນປ່ຽນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍແບບດັ້ງເດີມໂດຍການປິ່ນປົວອຸປະກອນເຄືອຂ່າຍເປັນເຊັນເຊີ, ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂອບເຂດທີ່ສົມບູນແບບຈາກທົ່ວ LAN ແລະ WAN, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການລວມເອົາຄວາມປອດໄພແລະຂໍ້ມູນໃສ່ສະຖານທີ່. ຕົວຢ່າງampດັ່ງນັ້ນ, ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງວິທີການຂອງພວກເຮົາປະກອບມີ (ເບິ່ງຫນ້າ 12 ສໍາລັບຮູບພາບໃຫຍ່):

• ປັບປຸງການສົ່ງສັນຍານທາງໄກຈາກປາຍທາງ: ການວັດແທກ 150+ ສະຖານະຜູ້ໃຊ້ໄຮ້ສາຍແບບສົດໆໂດຍຜ່ານການຖ່າຍທອດໂທລະເລກຈາກເຣົາເຕີ, ສະວິດ ແລະໄຟວໍ, ປັບປຸງໂດຍ Mist AI™ ສໍາລັບການວິເຄາະຄາດຄະເນ
• ສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງ Cloud-native, microservices: ຮອງຮັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ AI ​​ໃນເວລາຈິງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ລະບົບການຈັດການເຄືອຂ່າຍສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ຢືດຢຸ່ນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
• ເຄື່ອງຈັກ AI ທົ່ວໄປ: ການລວມເອົາການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍ ແລະຂະບວນການຕັດສິນໃຈພາຍໃຕ້ກອບວຽກອັດສະລິຍະອັນດຽວທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ Mist AI ທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ການດໍາເນີນງານທີ່ຄ່ອງຕົວ, ການແກ້ໄຂບັນຫາການຄາດເດົາ ແລະການຮຽນຮູ້ແບບປັບຕົວໃນທົ່ວລະບົບນິເວດເຄືອຂ່າຍທັງໝົດ.

ໂດຍຜ່ານການຮຽນຮູ້ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ telemetry ລາຍລະອຽດ, Juniper ລວມເອົາຂໍ້ມູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄຽງຄູ່ກັບຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ສາມາດຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ແລະຄາດຄະເນຜົນກະທົບທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກັບປະສົບການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂເຄືອຂ່າຍທີ່ບໍ່ດີ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ຜູ້ຊ່ວຍເຄືອຂ່າຍສະເໝືອນ AI-Native ຜູ້ບຸກເບີກຂອງພວກເຮົາ, Marvis™, ເຮັດໃຫ້ການຈັດການ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາງ່າຍຂຶ້ນ. Marvis ມີລັກສະນະການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະກອບການດໍາເນີນການອັດຕະໂນມັດ, ຂັບລົດການປັບປຸງເຄືອຂ່າຍຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. Marvis ຍັງມີ Marvis Minis, ຄູ່ແຝດປະສົບການດິຈິຕອນທໍາອິດຂອງອຸດສາຫະກໍາ. Minis ຕັ້ງຕົວກໍານົດບັນຫາການເຊື່ອມຕໍ່ກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ, ປົກປ້ອງຜູ້ໃຊ້ຕື່ມອີກຈາກປະສົບການເຄືອຂ່າຍທີ່ອຸກອັ່ງ.

ໃນຂະຫນາດໃຫຍ່ຄampພວກເຮົາແລະສະພາບແວດລ້ອມສາຂາແຈກຢາຍ, ການປະສົມປະສານຂອງຄວາມສາມາດນີ້ແມ່ນການປ່ຽນແປງເກມ. ມັນກໍາຈັດການເປີດຕົວ, ການແກ້ໄຂບັນຫາ, ແລະການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ທ້າທາຍທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຂະຫຍາຍທີມງານ IT ໄປສູ່ຂອບເຂດຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາ, ທໍາລາຍປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້, ແລະຂັດຂວາງການຂະຫຍາຍແລະຄວາມວ່ອງໄວ. ຮ່ວມກັນ, ພວກເຂົາເຈົ້າປະກອບດ້ວຍການຫັນເປັນທີ່ແທ້ຈິງໃນວິທີການເຄືອຂ່າຍວິສາຫະກິດທີ່ຈະພຽງແຕ່ສືບຕໍ່ປັບປຸງໃນໄລຍະການ.

ເຫັນພາບໃຫຍ່ກວ່າ

ພື້ນຖານຂອງເຄືອຂ່າຍສະແຕັກເຕັມທີ່ທັນສະໄໝແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ລັກສະນະເຄື່ອນໄຫວຂອງມັນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບໂດເມນເຄືອຂ່າຍໃໝ່ໄດ້ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ - ແລະນອກເໜືອໄປຈາກນັ້ນ. ການເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວຈະເປັນ harbinger ຂອງຍຸກໃຫມ່ໃນເຄືອຂ່າຍ IT, disrupting ແບບ TCO ແບບດັ້ງເດີມສໍາລັບເຕັກໂນໂລຊີສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນແລະການຫັນປ່ຽນປະສົບການເຄືອຂ່າຍສໍາລັບທັງຜູ້ປະກອບການແລະຜູ້ໃຊ້. ນີ້ແມ່ນບາງອັນທີ່ເລືອກ examples ຂອງຄວາມສາມາດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການ Juniper ກໍາລັງ reimagining ການດໍາເນີນງານ stack ເຕັມ:

ຮູບ 1
ການສະຫນັບສະຫນູນ AI-Native ສືບຕໍ່ດີຂຶ້ນຕາມເວລາ: ເປີເຊັນຂອງປີ້ເຄືອຂ່າຍ IT ຂອງລູກຄ້າໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຢ່າງຈິງຈັງດ້ວຍ AI ໃນໄລຍະຫຼາຍປີ.

ການບໍລິການສະຖານທີ່ປະສົມປະສານ

ຈຸດເຂົ້າເຖິງແບບໄຮ້ສາຍ (APs) ທີ່ນໍາໃຊ້ 16-element array ເສົາອາກາດ Bluetooth® ສໍາລັບການຈັດວາງ/ທິດທາງ AP ອັດຕະໂນມັດ ແລະການເບິ່ງເຫັນຊັບສິນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ vBLE ສໍາລັບການບໍລິການສະຖານທີ່ທີ່ຊັດເຈນ ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ທີ່ສາມາດເພີ່ມການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.

SD-WAN ປະສິດທິພາບສູງ
SD-WAN ທີ່ບໍ່ມີອຸໂມງ, ອີງໃສ່ Session Smart Networking ສໍາລັບການປັບປຸງການນໍາໃຊ້ແບນວິດແລະການລົ້ມລະລາຍທັນທີໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂເຄືອຂ່າຍໃນເວລາຈິງ

ຮັບປະກັນ AI-Native Edge
ຄວາມ​ປອດ​ໄພ, WAN, LAN, ແລະ NAC (ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​) ໃນ​ປະ​ຕູ​ດຽວ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​, ສະ​ເຫນີ​ໃຫ້​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ທີ່​ດີກ​ວ່າ​ສໍາ​ລັບ​ໄພ​ຂົ່ມ​ຂູ່​ດ້ວຍ​ຄວາມ​ໄວ​ສາຍ​, ແລະ​ການ​ກ້າວ​ຫນ້າ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ສໍາ​ລັບ AI-Native uZTNA ແລະ

ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ SASE
ການເຊື່ອມໂຍງສູນຂໍ້ມູນແບບບໍ່ມີຮອຍຕໍ່
ຜູ້ຊ່ວຍເຄືອຂ່າຍສະເໝືອນຈິງ (VNA) ອຸດສາຫະກຳ-ທຳອິດ (VNA) ສະໜອງການເບິ່ງເຫັນ ແລະ ການຮັບປະກັນໃນທົ່ວທຸກຂົງເຂດວິສາຫະກິດ, ຈາກ ຄ.ampພວກເຮົາແລະສາຂາໄປຫາສູນຂໍ້ມູນ

ການຮັບປະກັນເສັ້ນທາງຂັ້ນສູງ
AI-Native automation ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈສໍາລັບ topologies ເສັ້ນທາງແບບດັ້ງເດີມ

ຮາດແວ Wi-Fi 6E ແລະ Wi-Fi 7 ຊັ້ນນຳ
APs ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກຂອງເຄືອຂ່າຍງ່າຍຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ຂະຫຍາຍຂະໜາດແລະຄວາມວ່ອງໄວສູງສຸດ. ສະວິດພະລັງງານສູງສໍາລັບ Wi-Fi 7 ທີ່ມີພະລັງງານສູນກາງແບບຕັ້ງຫນ້າແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສໍາລັບລະບົບການກໍ່ສ້າງ

06. ເກີນກວ່າເຕັກໂນໂລຊີ

ນອກເຫນືອຈາກເຕັກໂນໂລຢີ: ຄວາມສໍາຄັນຂອງໂຄງສ້າງອົງການຈັດຕັ້ງ

ການບັນລຸຜົນຜະລິດສູງສຸດຈາກວິທີການເຄືອຂ່າຍ stack ເຕັມແມ່ນບໍ່ຂຶ້ນກັບພຽງແຕ່ເຕັກໂນໂລຊີ deploy; ມັນ​ຍັງ​ມີ​ຄວາມ​ສໍາ​ຄັນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ໂຄງ​ສ້າງ​ອົງ​ການ​ຈັດ​ຕັ້ງ​.
ການຈັດຕັ້ງ ແລະ ການຈັດວາງທີ່ເໝາະສົມໃນທົ່ວຊັ້ນເທັກໂນໂລຍີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະພາຍໃນທີມເອງແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບຄວາມສໍາເລັດ.
ທີ່ Juniper, ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມຮ່ວມມືທີ່ທີມງານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາແລະທີມງານສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ. ສອດຄ່ອງທາງດ້ານຮ່າງກາຍແລະການປະຕິບັດ, ທັງສອງທີມໃຊ້ເຄື່ອງມື AIOps ຂັ້ນສູງຂອງພວກເຮົາເພື່ອສືບຕໍ່ synchronized ກັບບັນຫາຂອງລູກຄ້າໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນ.

ການຮ່ວມມືຢ່າງໃກ້ຊິດນີ້ຮັບປະກັນວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໂດເມນແມ່ນສອດຄ່ອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າແລະການຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການແກ້ໄຂ, ສືບຕໍ່ກ້າວຫນ້າ.

ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ການຈ່າຍເງິນແມ່ນການສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍຂື້ນເລື້ອຍໆ, ເຊັ່ນ: ການລວມເອົາຈຸດຂໍ້ມູນຈາກໂຊລູຊັ່ນເຊັ່ນ Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, ແລະ Zebra ເພື່ອຄາດຄະເນການປະຕິບັດໃນອະນາຄົດຢ່າງຈິງຈັງສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີລັກສະນະສະເພາະ. ແລະຄວາມຄືບຫນ້າພຽງແຕ່ຈະສືບຕໍ່.
AIOps ຂອງ Juniper ເລັ່ງການໃຊ້ງານ, ເຮັດໃຫ້ການດໍາເນີນງານງ່າຍຂຶ້ນ, ແລະ TCO ຕ່ໍາ.

ຮຽນຮູ້ວິທີ.

07. ເຕັມ stack ໃນປັດຈຸບັນ

ວິທີແກ້ໄຂລວມຂອງ Juniper ແມ່ນອີງໃສ່ການປະສົມປະສານຂອງ telemetry, ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, DevOps, ແລະ ML ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ແລະຄາດເດົາໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ແນວທາງລວມຂອງພວກເຮົາຕໍ່ກັບ AI ໃນເຄືອຂ່າຍໄດ້ນໍາໄປສູ່ການເປັນເຈົ້າພາບຂອງອຸດສາຫະກໍາທໍາອິດ, ລວມທັງ:

• ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສໍາລັບນັກຮຽນ, ຜູ້ຊື້, ຄົນເຈັບ, ແລະພະນັກງານ
• ຂະຫຍາຍ ແລະໂຫຼດ Wi-Fi ໃໝ່ດ້ວຍຄວາມວ່ອງໄວ
• ລະບຸ ແລະຮັກສາຄວາມປອດໄພມືຖື ແລະອຸປະກອນດ້ວຍ NAC

ການເຂົ້າເຖິງແບບມີສາຍ
ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະປອດໄພສໍາລັບທຸລະກິດ

• ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສໍາລັບ IoT, APs, ແລະອຸປະກອນມີສາຍ
• ເຊື່ອມຕໍ່ ແລະປົກປ້ອງ IoT ແລະຜູ້ໃຊ້ດ້ວຍ microsegmentation
• ລະບຸ ແລະຮັກສາຄວາມປອດໄພອຸປະກອນດ້ວຍ NAC

ບໍລິການສະຖານທີ່ພາຍໃນ
ມອບປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈ

• ມີສ່ວນຮ່ວມກັບນັກຮຽນ, ຜູ້ຊື້, ຄົນເຈັບ, ແລະພະນັກງານ
• GPS ພາຍໃນເຮືອນ ແລະສະຖານທີ່ຊັບສິນ
• ການວິເຄາະຕາມສະຖານທີ່

ຮັບປະກັນການເຂົ້າເຖິງສາຂາ
ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ທີ່​ປອດ​ໄພ, ເຊື່ອ​ຖື​ໄດ້, ແລະ​ບໍ່​ຕິດ​ຂັດ​ສຳ​ລັບ​ສຳ​ນັກ​ງານ​ສາ​ຂາ​ທົ່ວ​ໂລກ

• ຮັກສາຄວາມປອດໄພ SD-WAN/SASE
• ວິສາຫະກິດແຈກຢາຍ
• ປັບແຕ່ງ WAN ສໍາລັບແອັບຯຄລາວ

07. ເຕັມ stack ໃນປັດຈຸບັນ

ວິທີແກ້ໄຂລວມຂອງ Juniper ແມ່ນອີງໃສ່ການປະສົມປະສານຂອງ telemetry, ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, DevOps, ແລະ ML ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ແລະຄາດເດົາໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ແນວທາງລວມຂອງພວກເຮົາຕໍ່ກັບ AI ໃນເຄືອຂ່າຍໄດ້ນໍາໄປສູ່ການເປັນເຈົ້າພາບຂອງອຸດສາຫະກໍາທໍາອິດ, ລວມທັງ:

• ການປັບຕົວ RF ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI-Driven ສໍາລັບປະສົບການໄຮ້ສາຍທີ່ດີທີ່ສຸດໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມ
• ການຈັບແພັກເກັດແພັກເກັດແບບໄດນາມິກໃນ LAN ແລະ WAN, ສະຫນອງການອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ມີການປຽບທຽບ, ການເບິ່ງເຫັນແລະການແກ້ໄຂບັນຫາ
• ການວິເຄາະສາເຫດຂອງຮາກອັດຕະໂນມັດເພື່ອວິນິດໄສແລະແກ້ໄຂບັນຫາເຄືອຂ່າຍຢ່າງໄວວາ, ຫຼຸດຜ່ອນ MTTR ແລະກໍາຈັດປີ້ບັນຫາຫຼາຍທີ່ສຸດ.
• Twin AI-Native Digital Experience Twin ເພື່ອກວດຫາ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາເຄືອຂ່າຍທີ່ມີສາຍ, ໄຮ້ສາຍ, ແລະ WAN ທີ່ມີທ່າແຮງກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ໃຊ້

ຄວາມຈິງກັບຊື່ຂອງມັນ, AI-Native Full Stack ຂອງພວກເຮົາຍັງຂະຫຍາຍອອກໄປນອກຄampພວກເຮົາແລະສາຂາແລະເພີ່ມເຕີມເຂົ້າໄປໃນວິສາຫະກິດແຈກຢາຍ. ຕົວຢ່າງample:

• AI-Native VNA ທີ່ປະຕິວັດການດໍາເນີນງານຂອງສູນຂໍ້ມູນດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈແບບເຊີງບຸກ ແລະການສອບຖາມຖານຄວາມຮູ້ທີ່ງ່າຍດາຍຜ່ານການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍສົມທົບກັບລະບົບເຄືອຂ່າຍໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕັ້ງໃຈ (IBN), ປັບປຸງເວລາຫວ່າງ, ແລະການແກ້ໄຂການເລັ່ງລັດ.
• Juniper Mist Routing Assurance ໝູນໃຊ້ AIOps ສໍາລັບການປະຕິບັດການ WAN ຂັ້ນສູງ, ສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນເສັ້ນທາງ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຕັ້ງຫນ້າ ເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂບັນຫາງ່າຍຂຶ້ນ, ຫຼຸດລົງ MTTR/MTTI, ແລະການວິເຄາະສາເຫດອັດຕະໂນມັດຢູ່ຂອບວິສາຫະກິດ.
• AI-Native Security ຮັບປະກັນການເບິ່ງເຫັນແລະການບັງຄັບໃຊ້ໂດຍຜ່ານໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ປອດໄພທີ່ເຫມາະສົມກັບການປົກປ້ອງໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນຊັ້ນຮຽນໃນທົ່ວສະວິດ Juniper, routers, ແລະ APs ໃນທົ່ວ campພວກເຮົາ, ສາຂາ, ສູນຂໍ້ມູນ, ແລະສະພາບແວດລ້ອມຄລາວ, ສົ່ງເສີມການຜະລິດໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍແລະທີມງານປະຕິບັດງານຄວາມປອດໄພ

ເຕັມ stack ແລ້ວ? 

ແຂງ:
Marchitecture ສັນຍາປະສິດທິພາບສູງແຕ່ຫຼຸດລົງ; ການ​ແກ້​ໄຂ​ຮ່ວມ​ກັນ cobbled​

ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ທີ່​ຫຍຸ້ງ​ຍາກ​:
ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການໂຕ້ຕອບການຈັດການຫຼາຍ, ມັກຈະມີ CLI ສະລັບສັບຊ້ອນ

ການເຊື່ອມໂຍງແບບຈຳກັດ:
ຂາດການເຊື່ອມໂຍງແບບບໍ່ຕິດຂັດໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມເຄືອຂ່າຍ ແລະການແກ້ໄຂ

ປະຕິກິລິຍາ:
ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຕອບສະຫນອງດ້ວຍຕົນເອງຕໍ່ກັບບັນຫາຫຼັງຈາກທີ່ພວກເຂົາເກີດຂຶ້ນ

ເຕັມ stack ດຽວນີ້

ໄດນາມິກ:
ວິສະວະກໍາເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງວິສາຫະກິດຂອງມື້ນີ້ແລະມື້ອື່ນ

AI-Native ການຈັດການ:
ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ເປັນ​ເອ​ກະ​ພາບ​, ສ້າງ​ຂຶ້ນ​ດ້ວຍ AI ປະ​ສົມ​ປະ​ສານ​ຈາກ​ພື້ນ​ຖານ​ເຖິງ​

ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ​ທີ່​ສົມ​ບູນ​ແບບ​:
ແພລດຟອມປະສົມປະສານທີ່ມີ LAN, WAN, ສູນຂໍ້ມູນ, ບໍລິການສະຖານທີ່, ຄວາມປອດໄພ, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາ API ເປີດສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງກັບ ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, ແລະອື່ນໆ.

ເຄື່ອນໄຫວ:
ຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດບັນຫາແລະຫຼຸດຜ່ອນພວກມັນກ່ອນທີ່ມັນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ໃຊ້

ພາບລວມຜົນປະໂຫຍດ

ວິທີການ stack ເຕັມ AI-Native ນໍາເອົາປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນໄປສູ່ຄວາມຊັບຊ້ອນ campພວກເຮົາແລະສາຂາສະພາບແວດລ້ອມ. ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ສອງສາມ ex ໂລກທີ່ແທ້ຈິງamples.

"ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍທີ່ Juniper ສະເຫນີແມ່ນເກີນກວ່າສິ່ງອື່ນໃນຕະຫຼາດ. ຄວາມງ່າຍຂອງການປະຕິບັດງານຂອງ Juniper ແລະຄວາມສາມາດໃນການປິ່ນປົວຕົນເອງ, ພ້ອມກັບການວັດແທກປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ມັນສະຫນອງ, ແມ່ນດີເລີດ."

Neil Holden, CIO, Halfords

ໂຫຼດຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍໄວຂຶ້ນ 8 ເທົ່າ

ມະຫາວິທະຍາໄລ George Washington ເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການ
ເຄືອຂ່າຍແບບມີສາຍ ແລະໄຮ້ສາຍທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງແບບຄລາວທັນສະໄໝ, ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍງ່າຍຂຶ້ນ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາ, ນໍາໄປສູ່ປະສົບການທີ່ດີຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບໄອທີ ແລະຜູ້ໃຊ້.

ຫຼາຍກວ່າ US$500k ເງິນຝາກປະຢັດຕໍ່ປີ

ລອນດອນ Borough ຂອງ Brent ເພີ່ມຜົນຜະລິດພະນັກງານ
ເຄືອຂ່າຍ AI-Native ໃຫ້ IT ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນບັນຫາຕ່າງໆພ້ອມກັບການແກ້ໄຂທີ່ແນະນໍາ, ປັບປຸງສິ່ງທ້າທາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ຫຼຸດ 90%+ ປີ້ບັນຫາເຄືອຂ່າຍ

Halfords ອີງໃສ່ AIOps ສໍາລັບການຫັນປ່ຽນການຂາຍຍ່ອຍ
ໂດຍ pivoting ກັບ cloud-native, ວິທີການ AI-Native, Halfords ໄດ້ງ່າຍຄວາມທ້າທາຍໃນການຄຸ້ມຄອງໃນຂະນະທີ່ການເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂບັນຫາການຄ້າຂາຍຍ່ອຍລຸ້ນຕໍ່ໄປ.

ຄູ່ມືການປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍ stack ເຕັມ

​ໂດຍ​ອີງ​ໃສ່​ຂອບ​ເຂດ​ການ​ນຳ​ໃຊ້​ແລະ​ວິວັດທະນາ​ການ​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ຈົນ​ຮອດ​ບໍ່​ດົນ​ມາ​ນີ້, ຄວາມ​ສັບສົນ​ໄດ້​ຄອບ​ງຳ​ມາ​ເປັນ​ເວລາ​ດົນ​ນານ.ampພວກເຮົາແລະສາຂາເຄືອຂ່າຍ. ການນໍາສະເຫນີຂອງ AI-Native Networking ປ່ຽນແປງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ.

ເຖິງແມ່ນວ່າເຄືອຂ່າຍແມ່ນສະເຫມີຂະຫຍາຍຕົວຫຼືມີການປ່ຽນແປງໃນທົ່ວຄampພວກເຮົາແລະສະພາບແວດລ້ອມສາຂາ, ວິທີການ AI-Native Full Stack ສະຫນອງໂອກາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນທີ່ຈະຕັດຄວາມສັບສົນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນ, ເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມແລະແພລະຕະຟອມການຈັດການທີ່ແຕກແຍກ, ແລະສອດຄ່ອງກັບການແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດໃນທົ່ວພູມສັນຖານ IT. ມັນຍັງສາມາດສະຫນອງຄວາມສາມາດ AI ໃນລະດັບ "ຖືກຕ້ອງ" ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສົ່ງຜົນຜະລິດສູງສຸດ, ສະຫນັບສະຫນູນຜູ້ໃຊ້ພິເສດແລະປະສົບການ IT ຕ່ໍາສຸດ TCO ແລະ OpEx.

ແລະຄືກັບເຫຼົ້າແວງອັນດີ, ມັນຈະດີຂຶ້ນເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ.

01. ກໍານົດໂອກາດ PoC
ກໍານົດໂອກາດໃນຄampພວກເຮົາແລະສາຂາທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມໃນ PoC (ເຊັ່ນ: ເວັບໄຊທ໌ໃຫມ່ຫຼືການຍົກລະດັບເຄື່ອງໃຊ້).

02. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທົດລອງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ
ລອງໃຊ້ AI ກັບພວກເຮົາເພື່ອນຳໃຊ້ກັບການຜະລິດສົດ ແລະເບິ່ງວ່າວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາເໝາະກັບອົງກອນຂອງທ່ານແນວໃດ. ເລີ່ມຕົ້ນບ່ອນໃດກໍໄດ້ໃນ stack ເຕັມດ້ວຍການແກ້ໄຂ Wi-Fi, ສະຫຼັບ, ແລະ/ຫຼື SD-WAN.

03. ປະສົບການຄວາມແຕກຕ່າງ
ເບິ່ງວິທີການ AI-Native ສະຫນອງຄວາມລຽບງ່າຍ, ຜົນຜະລິດ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືທີ່ດີຂຶ້ນ.

04. ຂະຫຍາຍການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານ
ຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງຂອງທ່ານໂດຍການລວມເອົາພື້ນທີ່ເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນ: ຄampພວກເຮົາ, ສະຖານທີ່ສາຂາ, NAC, ສູນຂໍ້ມູນ, Firewalling, ແລະ Enterprise Edge.

ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ

ສຳຫຼວດ Juniper ເຕັມ stack
ໄປເລິກເຂົ້າໄປໃນຄວາມເປັນໄປໄດ້ stack ເຕັມແລະວິທີແກ້ໄຂສໍາລັບ campພວກເຮົາແລະສາຂາ.
ສໍາ​ຫຼວດ​ວິ​ທີ​ແກ້​ໄຂ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ →​
AI ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ →

ເບິ່ງ Mist AI ໃນການປະຕິບັດ
ເບິ່ງວິທີການບໍລິການຈຸລະພາກທີ່ທັນສະໄຫມໃນ Juniper Mist AI ສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນທີ່ແທ້ຈິງ, ອັດຕະໂນມັດ, ແລະການຮັບປະກັນ.
ເບິ່ງຕົວຢ່າງຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຮົາ →

 

ເປັນຫຍັງ Juniper
Juniper Networks ເຊື່ອວ່າການເຊື່ອມຕໍ່ບໍ່ຄືກັນກັບການປະສົບກັບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່. ແພລດຟອມເຄືອຂ່າຍ AI-Native ຂອງ Juniper ຖືກສ້າງຂຶ້ນຈາກພື້ນດິນເພື່ອໃຊ້ AI ເພື່ອໃຫ້ປະສົບການຜູ້ໃຊ້ພິເສດ, ຄວາມປອດໄພສູງ, ແລະຍືນຍົງຈາກຂອບໄປຫາສູນຂໍ້ມູນແລະເມຄ. ທ່ານສາມາດຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມຢູ່ juniper.net ຫຼືເຊື່ອມຕໍ່ກັບ Juniper on
X (ອະດີດ Twitter), LinkedIn, ແລະ Facebook.

ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ
ເພື່ອຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack solution, ຕິດຕໍ່ຕົວແທນຫຼືຄູ່ຮ່ວມງານຂອງ Juniper ຂອງທ່ານ, ຫຼືໄປຢ້ຽມຢາມຂອງພວກເຮົາ. webເວັບໄຊທ໌: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

ບັນທຶກແລະການອ້າງອີງ
01. ແນວໂນ້ມການຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍ 2024:
Skills Gaps, Hybrid ແລະ Multi-Cloud, SASE, ແລະ AI-driven Operations. EMA ຕາມຄວາມຕ້ອງການ webນົກດູ
02. Ibid.
03. Ibid.
04. ພອດແຄສຜູ້ຊ່ຽວຊານ NetOps, ຕອນທີ 9: “AI/ ML ແລະ NetOps—ການສົນທະນາກັບ EMA ໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ NetOps,” ກໍລະກົດ 2024.

© ລິຂະສິດ Juniper Networks Inc. 2024.

ສະຫງວນລິຂະສິດທັງໝົດ.

Juniper Networks Inc.
1133 ວິທີການປະດິດສ້າງ
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN ຕຸລາ 2024
Juniper Networks Inc., ໂລໂກ້ Juniper Networks, juniper.
net, Marvis, ແລະ Mist AI ແມ່ນເຄື່ອງຫມາຍການຄ້າທີ່ຈົດທະບຽນຂອງ Juniper Networks Incorporated, ລົງທະບຽນຢູ່ໃນສະຫະລັດແລະຫຼາຍຂົງເຂດທົ່ວໂລກ. ຊື່ຜະລິດຕະພັນ ຫຼືບໍລິການອື່ນໆອາດຈະເປັນເຄື່ອງຫມາຍການຄ້າຂອງ Juniper Networks ຫຼືບໍລິສັດອື່ນໆ. ເອກະສານນີ້ແມ່ນປະຈຸບັນໃນວັນທີເລີ່ມຕົ້ນຂອງການພິມເຜີຍແຜ່ແລະອາດຈະມີການປ່ຽນແປງໂດຍ Juniper Networks ໄດ້ທຸກເວລາ. ບໍ່ແມ່ນການສະເຫນີທັງຫມົດແມ່ນມີຢູ່ໃນທຸກປະເທດທີ່ Juniper Networks ດໍາເນີນການ.

ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະ

• ຊື່ຜະລິດຕະພັນ: Full Stack Networking Solution
• ຜູ້ຜະລິດ: Juniper
• ຄຸນ​ລັກ​ສະ​ນະ: AI-Native ແລະ cloud-native ຫຼັກຊັບການແກ້ໄຂບັນຫາເຕັມຮູບແບບ
• ຜົນປະໂຫຍດ: ເຄືອຂ່າຍທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວແລະຂະຫຍາຍໄດ້ສູງ, AI ແລະຄວາມສາມາດອັດຕະໂນມັດ, ການຈັດການທີ່ງ່າຍດາຍ, ປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້.

---

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ (FAQ)

ຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຂອງ Full Stack Networking Solution ແມ່ນຫຍັງ?

ການແກ້ໄຂສະຫນອງເຄືອຂ່າຍທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວແລະຂະຫຍາຍໄດ້ສູງ, AI ແລະຄວາມສາມາດອັດຕະໂນມັດ, ການຈັດການທີ່ງ່າຍດາຍ, ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ປັບປຸງ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ຫຼຸດລົງ.

ການປ້ອນຂໍ້ມູນມີຄວາມສໍາຄັນແນວໃດໃນການເພີ່ມຜົນຜະລິດຂອງການແກ້ໄຂ AI?

ການປ້ອນຂໍ້ມູນມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການຮັບປະກັນປະສິດທິພາບຂອງການແກ້ໄຂ AI ໃນເຄືອຂ່າຍ IT. ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ.

ເອກະສານ / ຊັບພະຍາກອນ

Juniper Full Stack Input, ຜົນຜະລິດສູງສຸດ [pdf] ຄູ່ມືຜູ້ໃຊ້ Full Stack Input Maximum Output, Stack Input Maximum Output, ປ້ອນຂໍ້ມູນສູງສຸດ, ຜົນຜະລິດສູງສຸດ, ຜົນຜະລິດສູງສຸດ

ເອກະສານອ້າງອີງ

• ຄູ່ມືຜູ້ໃຊ້