Juniper Full Stack Input၊ အမြင့်ဆုံး Output

အသုံးပြုသူလမ်းညွှန်

Full Stack Input၊ အများဆုံး Output-

Networking တွင် AI ၏အကောင်းဆုံးကိုဘယ်လိုဖန်တီးမလဲ။

ထူးခြားသောအတွေ့အကြုံများကိုပေးဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးမျိုးကွဲကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုအစုအဝေး၏စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်း။

 

ပြန်လည်စဉ်းစားခြင်း campAI ခေတ်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်း။

ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ CEO များသည် လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း ဉာဏ်ရည်တု (AI) ကို အသုံးချရန် ကော်ပိုရိတ်ညွှန်ကြားချက်များ ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို ပြောင်းလဲရန်နှင့် လျှို့ဝှက်ငွေများအဖြစ် နှိပ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ အိုင်တီကွန်ရက်အပါအဝင် ကဏ္ဍအားလုံးတွင် ရောင်းချသူများသည် အခွင့်အလမ်းကို အသုံးချရန် စိတ်အားထက်သန်ကြသည်။

ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုခေါင်းဆောင်များအတွက် ရှုပ်ထွေးပြီး စျေးကြီးသော စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်ampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲပတ်ဝန်းကျင်များ၊ အဓိကမေးခွန်းများ ထွက်ပေါ်လာသည်-

• Advan ဘယ်လောက်လဲ။tagAI က တကယ်ပဲ ပေးနိုင်သလား။
• သင့်လျော်သော အန္တရာယ်ကို ခံနိုင်ရည်ရှိမှုကား အဘယ်နည်း။
• ရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။

ဖြန့်ကျက်ခြင်းအတွက် ရွေးချယ်စရာများစွာဖြင့်၊ ရောင်းချသူ၏ အမြော်အမြင်၊ စွမ်းရည်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှုတို့က တင်ပြသည့်ဖြစ်ရပ်မှန်များသည် ယခင်ကထက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် AI ကိုလိုက်စားသည့်ရောင်းချသူများသည် အောက်ပါတို့အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောအမျိုးအစားအချို့သို့ ခွဲထွက်ခဲ့သည်-

• အစုံအလင် c အပြည့်မပို့ပေးနိုင်သော အမျိုးမျိုးသော AI စွမ်းရည်များရှိသော သီးသန့်ရောင်းချသူများ၊ampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲပေါင်းစည်းမှု
• အပြည့်အ၀ လည်ပတ်မှုထိရောက်မှုကို ထင်ယောင်ထင်မှားဖြစ်စေသော bolt-on AI ဖြေရှင်းချက်အမျိုးမျိုးကို ပါဝင်သော ရောင်းချသူများ
• မြေပြင်မှ AI ၏ အပြည့်အဝ အလားအလာကို အသုံးချနိုင်သည်အထိ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အထောက်အထား အပြည့်အ၀ရှိသော စျေးသည်များ

Juniper ၏ AI-Native နှင့် cloud-native full stack ဖြေရှင်းချက်အစုစုအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။
ပိုမိုလေ့လာရန် →

ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် အရေးကြီးသော ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်-

မျိုးဆက်သစ် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ဆန်းသစ်သော AI-Native အင်္ဂါရပ်များကြား တင်းကျပ်စွာ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အော်ပရေတာများနှင့် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်—ခေတ်မီကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု အခင်းအကျင်းတွင် “full stack” ဟူသော ဝေါဟာရကို ပြန်လည်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း။

တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ယနေ့ခေတ်ထိပ်တန်းအဆင့် အပြည့်အ၀ရှိသော ကွန်ရက်များသည် အလွန်သွက်လက်ပြီး အရွယ်အစားရှိသင့်သည်ဟု Juniper က ယုံကြည်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို အစမှအဆုံး ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး လုံခြုံစေသည့် စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးသည့် AI နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများ ပါဝင်သင့်သည်။

ဤ ebook သည် ပြောင်းလဲနေသော ဇာတ်လမ်းကို အကျုံးဝင်သည်။ ၎င်းသည် AI ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် ဒေတာ၏အခန်းကဏ္ဍနှင့် လုပ်ငန်းအဆင့်တန်း၊ အပြည့်အ၀ဖြေရှင်းနည်းများကို ချိတ်ဆက်ပေးသည့်တန်ဖိုးကို ဆန်းစစ်သည်။ ၎င်းသည် IT ကွန်ရက်တွင် AI ဖြေရှင်းချက်၏ အမြင့်ဆုံးထွက်ရှိမှုကို သေချာစေရန် အရည်အသွေးဒေတာထည့်သွင်းမှုများ၏ အရေးပါမှုကိုလည်း ထည့်သွင်းထားသည်။

စလိုက်ရအောင်

အများဆုံး··mum အထွက်·အထွက် [နာမ်]

LAN နှင့် WAN ကွန်ရက်များတစ်လျှောက် ခြွင်းချက်နှင့် လုံခြုံသော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် ကွန်ရက်လည်ပတ်ဆောင်ရွက်မှုများတွင် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှု၏အောင်မြင်မှု။ ၎င်းတွင် အသွင်ပြောင်းစကေးနှင့် သွက်လက်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုများ၊ ရိုးရှင်းသော လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် အနိမ့်ဆုံး TCO နှင့် OpEx ကို ရရှိခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

သော့တွဲများ

ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်း၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ကွန်ရက်စောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော စွမ်းရည်များမှတစ်ဆင့် AI သည် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် အသွင်ကူးပြောင်းရေးစွမ်းအားတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ cတွampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖြန့်ဝေပေးခြင်းဖြင့် မှန်ကန်သော “အစုအဝေး” ချဉ်းကပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို ပိုမိုလျှော့ချနိုင်သည်။

1. True full stack သည် "marchitecture" ထက်ပိုပါသည်။
ခေတ်မီဗျူဟာတစ်ခုသည် လည်ပတ်မှုများကို ချောမွေ့စေပြီး အတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် 100% open API ဗိသုကာဖြင့် ပံ့ပိုးထားသော ပေါင်းစည်းထားသော ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲချဉ်းကပ်မှု (AI အတွက် အပါအဝင်) ကို အသုံးပြုထားသည်။

2. ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် AI သည် သက်ရောက်မှုမြင့်မားပြီး အန္တရာယ်နည်းပါးသည်။
ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် AI သည် သုံးစွဲသူများနှင့် IT အတွက် လျင်မြန်သော၊ တသမတ်တည်းနှင့် တန်ဖိုးရှိသော သက်ရောက်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်စွမ်းအတွက် ထင်ရှားသည်။

3. အမျိုးအစားအလိုက် အကောင်းဆုံး၊ အစုအစည်း အပြည့်ထည့်သွင်းခြင်းသည် အထွက်ကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသည်။
LAN၊ WAN၊ လုံခြုံရေးနှင့် AI အတွက် အခြားအရာများမှ သွင်းအားစုများကို စုဆောင်းအသုံးပြုခြင်းသည် မကြုံစဖူးသော အခွင့်အရေးများကို ပေးဆောင်သည်

4. အမြော်အမြင်နှင့် ရင့်ကျက်မှုကိစ္စ
ကောင်းစွာစုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများတွင် ရင့်ကျက်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာနိုင်သော ဒေတာသိပ္ပံ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးချရန် အရေးကြီးပါသည်။

5. အဖွဲ့အစည်းသည် လက်ရှိ စည်းရုံးမှုအား အသိပေးခြင်း။
နည်းပညာအလွှာများအပြင်၊ သင့်လျော်သောအဖွဲ့အစည်းနှင့် ရောင်းချသူအဖွဲ့များအတွင်း စုစည်းမှုမှာ အရေးကြီးပါသည်။

6. AI-Native အစုအဝေးသည် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းသည်။
Juniper သည် လုပ်ငန်း၏တစ်ခုတည်းသော AI-Native နှင့် cloudnative full stack solution ကို networking possibilities ကိုပြောင်းလဲပေးနိုင်သည် ။

NetOps အောင်မြင်မှုအတွက် အကြီးမားဆုံး အတားအဆီးများမှာ တိုတိုဖြစ်သည်။tagEMA လေ့လာမှုတစ်ခုအရ ကျွမ်းကျင်ဝန်ထမ်းများ၏ e၊ စီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများစွာ၊ ကွန်ရက်ဒေတာအရည်အသွေး ညံ့ဖျင်းခြင်းနှင့် ဒိုမိန်းဖြတ်ကျော်မြင်နိုင်စွမ်းမရှိခြင်း၊

ကွန်ရက်လည်ပတ်မှုအဖွဲ့များ၏ 25% နီးပါးသည် စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းအတွက် ကိရိယာ 11-25 ခုကြားတွင် အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သည်။

ကွန်ရက်ပြဿနာများ၏ 30% သည် manual အမှားများကြောင့်ဖြစ်သည်။

ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် AI ၏ငြင်းခုံနိုင်သောကတိစကား

ယနေ့ campကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲကွန်ရက်များသည် လုပ်ငန်းတစ်ခု၏ သွေးလည်ပတ်မှုနှင့် အာရုံကြောစနစ်နှစ်ခုလုံးအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။
၎င်းတို့သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဒေတာစီးဆင်းမှုကို ထုတ်လွှင့်ပြီး လျင်မြန်သော အသိဉာဏ်ရှိသော တုံ့ပြန်မှုများကို ဖွင့်ပေးသည်။
ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုစီသည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတို့ကို တွန်းအားပေးရန် အလားအလာများရှိသည်။
ဒါတောင် အပြန်အလှန် ဆက်နွှယ်နေတာပဲ။ web ဘယ်တုန်းကမှ ပိုစိန်ခေါ်မှု မရှိခဲ့ပါ။

အိုင်တီအဖွဲ့များသည် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ပြောင်းလဲနေသော လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် ရုန်းကန်နေရသည်။ ၎င်းတို့သည် ခေတ်မီသော ခြိမ်းခြောက်မှုများမှ အမြဲတမ်း ချဲ့ထွင်နေသော တိုက်ခိုက်မှုမျက်နှာပြင်များကို ကာကွယ်ရန် ခက်ခဲမှုနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် စက်ပစ္စည်းအသစ်များ၊ ချိတ်ဆက်မှုအမျိုးအစားများနှင့် bandwidth လိုအပ်ချက်များကို မောင်းနှင်နေသော application များ တိုးပွားလာခြင်းနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ပြုရမည်ဖြစ်သည်။

အရင်းအမြစ်နှင့် ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်များကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချိန်ညှိရန်နှင့် အထူးကျွမ်းကျင်မှု ရှားပါးမှုသည် ရှုပ်ထွေးမှုကိုသာ ပေါင်းစပ်စေသည်။

ဤအခင်းအကျင်းတွင် AI သည် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် အမှန်တကယ် ပြောင်းလဲနိုင်သော တွန်းအားတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာသည်။ တကယ်တော့၊ အဆင့်မြင့်ဆုံး AI ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုဖြေရှင်းချက်တွေဟာ သိသိသာသာကို လျှော့ချပြီးသားဖြစ်ပြီး၊ အချို့ကိစ္စတွေမှာ လက်တွေ့ကမ္ဘာက နာကျင်မှုအချက်များစွာကိုတောင် ဖယ်ရှားပစ်နိုင်ပါတယ်။ ထွampပါဝင်သည်-

• ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်း- AI စွမ်းအင်သုံး ကွန်ရက်စီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ၎င်းတို့မဖြစ်ပွားမီ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး စက်ရပ်ချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။ ၎င်းတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လုံခြုံရေးခြိမ်းခြောက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ကွန်ရက်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
• အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် တီးမှုတ်ခြင်း- AI-အဆင့်မြှင့်ထားသော အလိုအလျောက်စနစ်သည် ကွန်ရက်များကို မိမိဘာသာ ကုစားနိုင်စေရန်၊ ကိုယ်တိုင်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် မိမိကိုယ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူနှင့် အော်ပရေတာ အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်နေစဉ်တွင် ၎င်းသည် လူကိုယ်တိုင် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျှော့ချပေးပြီး အလုံးစုံ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးမြှင့်စေသည်။ AI စွမ်းအင်သုံး တီးမှုတ်ကိရိယာများသည် ကွန်ရက်ပံ့ပိုးပေးမှုနှင့် အပြောင်းအလဲစီမံခန့်ခွဲမှုကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• Intelligent network monitoring and insights- AI-powered monitoring tools သည် network performance အတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ မြင်နိုင်စွမ်းကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးဆောင်နိုင်ပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

AI မောင်းနှင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ပုံစံများကို ရှာဖွေကာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ လုံခြုံရေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အစီအစဥ်များအတွက် အကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။

ဤစွမ်းရည်မျိုးများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် တည်ရှိနေသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ခြွင်းချက်ဖြစ်ပြီး စံမဟုတ်ပေ။ ဖြေရှင်းချက်အများစုသည် နေ့စဥ်လုပ်ဆောင်မှုများကို သိသာထင်ရှားစွာ ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သော ပေါင်းစပ်မှုနှင့် ဒေတာများ မပါရှိပါ။

"သင် networking stack ထဲဝင်ရောက်ပြီး tier 2/tier 3 ကို အလိုအလျောက်ပြန်လုပ်ချင်တယ်ဆိုရင်တော့ [network] ပြဿနာက ဘယ်မှာရှိသလဲ၊ ဘယ်လိုဖြေရှင်းရမလဲ၊ ယေဘူယျရည်ရွယ်ချက်အများကြီးရှိတဲ့၊ domain-agnostic AIOps platform တွေက မလုပ်ပါဘူး။ အဲဒါကိုလုပ်ပါ၊ သူတို့က domain ကျွမ်းကျင်သူတွေ မဟုတ်ဘူး။”

Shamus McGillicuddy, သုတေသန, EMA ၏ဒုတိယဥက္ကဌ

04. ထည့်သွင်းရေးကိစ္စများ

အကောင်းဆုံး ဒေတာထည့်သွင်းမှုဖြင့် အများဆုံးထွက်ရှိမှု စတင်သည်။

ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် AI နှင့် စက်သင်ယူမှု (ML) တို့မှ အပြည့်အဝတန်ဖိုးကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ထုထည်၊ လက်လှမ်းမီမှု၊ အရည်အသွေး၊ အချိန်နှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း—နှင့် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လုပ်ဆောင်ရန် အရင်းအမြစ်များ—သည် အရေးကြီးပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ထိရောက်သော AI-ဖွင့်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များသည် လက်ရှိအခြေအနေကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်သဘောပေါက်စေပါသည်။

ဘာတွေဖြစ်နေလဲ၊ ဘယ်နေရာမှာ ဖြစ်ပျက်နေတယ်၊ ​​ဘာ့ကြောင့် ဖြစ်ပျက်နေတယ် ဆိုတာ အတိအကျ သိဖို့က အချိန်နဲ့ တပြေးညီ သင့်လျော်တဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေကို အသိပေးဖို့ အရေးကြီးတယ်။ အရည်အသွေး ဒေတာသည် အရာအားလုံး၏ အုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။

ထူးခြားသောဝိုင်ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးပေါ်တွင်မူတည်သကဲ့သို့၊ net အလုပ်တွင် AI အတွက် အရည်အသွေးဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းသည်လည်း လုပ်ဆောင်ပါသည်။ မှန်ကန်သောစပျစ်သီး၊ မြေဆီလွှာနှင့် သက်တမ်းရင့်ချိန်၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ကျွမ်းကျင်မှု၊ အလုပ်ကြိုးစားမှုနှင့် စိတ်ရှည်မှုတို့သည် ကွဲပြားသောဒေတာအစုံများကို ကောင်းစွာတံဆိပ်တပ်ပြီး စေ့စေ့စပ်စပ်သေချာပြင်ဆင်ထားသော အချက်အလက်အစုံအလင်ကို ပြုစုပျိုးထောင်ရာတွင် မှန်ကန်သောစပျစ်သီး၊ မြေဆီလွှာနှင့် ဝိုင်လိုအပ်ပုံနှင့် ဆင်တူသည်။

မည်သူမဆို ကွန်ရက်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အခြေခံအချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး ၎င်းကို AI အင်ဂျင်တွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ထူးခြားသောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုရရှိနိုင်ပြီး မှားယွင်းသောအပြုသဘောများကို လျှော့ချပေးနိုင်သည့် အမှန်တကယ်ထိရောက်သော AI ကို မွေးမြူခြင်းသည် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာများစွာပါဝင်သည်။ ဤရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်၊ ရောင်းချသူများသည် အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံမှ ဟာ့ဒ်ဝဲ/ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဒေတာရပ်ဝန်းနှင့် ကိရိယာအစုံများအထိ အရာအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ ထို့အပြင်၊ ကောင်းမွန်စွာ စုစည်းထားသော ဒေတာအတွဲများတွင် ရင့်ကျက်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူနေသည့် ဒေတာသိပ္ပံ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် AI မှ output ကို တိုးမြှင့်ခြင်းသည် data inputs များ၏ အရေအတွက်နှင့် အနံပေါ်မူတည်ပါသည်။ ဤသည်မှာ AI ကွန်ရက်ဖြေရှင်းချက်အများစုကို ကန့်သတ်ထားသည့်နေရာဖြစ်သည်။ လက်ရှိတွင်၊ အချို့သော IT ကွန်ရက်ဖြေရှင်းနည်းများသည် LAN မှဒေတာများကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး အချို့မှာ WAN မှဖြစ်သည်။ သို့သော် ဖြေရှင်းနည်းအနည်းငယ်သည် LAN နှင့် WAN (ထို့အပြင်) မှဒေတာများကို စုစည်းပြီး ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်သည်—“full stack” ဟုခေါ်သည်။ ၎င်းသည် ပေါင်းစည်းမှုနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို သေချာစေရန်အတွက် ရောင်းချသူ၏အမြော်အမြင်၏ အရေးကြီးသောလိုအပ်ချက်ကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။

AI ကွန်ရက် မြှင့်တင်မှုအတွက် အဝင်နှင့် အထွက်၏ အခန်းကဏ္ဍ

ကောင်းမွန်သော LAN သို့မဟုတ် WAN	LAN နှင့် WAN ပိုကောင်းသည်။	AI-Native စွမ်းရည်များဖြင့် အများဆုံး LAN၊ WAN၊ လုံခြုံရေး၊ တည်နေရာနှင့် အခြားအရာများ
အစိတ်စိတ်အမွှာမွှာ ပေးသည်။ view ကွန်ရက်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လုံခြုံရေး	ပိုမို ဘက်စုံ ကမ်းလှမ်းရန် စတင်သည်။ view ကွန်ရက်လည်ပတ်မှုများ၏ AI စနစ်များကို ပိုမိုသိရှိနိုင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေခြင်း။	ပြည့်စုံသော ဒေတာအစုံကို ပေးဆောင်ပြီး မြင်ကွင်းကျယ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ view ၎င်းသည် AI စနစ်များကို ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည် အပြည့်အဝ ရရှိစေရန် ပံ့ပိုးပေးသည်။
အကျိုးကျေးဇူးများ လျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ချက်- အကန့်အသတ်ရှိသော အတိုင်းအတာ ကန့်သတ်ချက်များ၊ ထိရောက်မှုနှင့် ခြိမ်းခြောက်မှုတို့ကို ထောက်လှမ်းခြင်းတွင် အခြေခံအထွက်နှုန်းမြှင့်တင်မှုများ၊	အကျိုးကျေးဇူးများ လျှပ်တစ်ပြက်ရိုက်ချက်- ကွန်ရက်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် အလယ်အလတ်တိုးတက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ စက်ရပ်ချိန်ကို လျှော့ချခြင်းနှင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။	အကျိုးကျေးဇူးများ လျှပ်တစ်ပြက်- • ကွန်ရက်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် AI ကို စွမ်းအားမြှင့်ပေးသည်။ • ကြိုတင်ခြိမ်းခြောက်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လုံခြုံရေးကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ • စိတ်ကြိုက်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်သည်။

ရောင်းချသူအများစု၏ သမားရိုးကျနှင့် အခြေတည်သော AI ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု မော်ဒယ်များကို ကျော်လွန်၍ Juniper ၏ AI-Native အပြည့်အ၀ ချဉ်းကပ်မှုသည် ကွန်ရက်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွင် ရှေ့တန်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။

05. အထွက်များတိုးတက်စေခြင်း။

AI-Native အပြည့်အ၀ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။

ယခုအချိန်အထိ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဘယ်ကြောင့် အရည်အသွေးဒေတာသည် AI အတွက် အသက်သွေးကြောဖြစ်သနည်း၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် အမြင့်ဆုံးထွက်ရှိမှုမှာ အဘယ်ကြောင့် ကွန်ရက်တစ်လျှောက်မှ အရည်အသွေးဒေတာကို ယူဆောင်သွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိထားပါသည်။ နောက်မေးခွန်းကြီးတစ်ခုကတော့- ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုရလဒ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အဆင့်တိုင်းတွင် အရည်အသွေးဒေတာကို ရယူအသုံးပြုရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ အဘယ်နည်း။

အကောင်းဆုံးနည်းဗျူဟာသည် စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဦးဆောင်နေသော ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အစုအစည်းများ—စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချောမွေ့စေရေးနှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများနှင့် လုံခြုံရေးကို မြှင့်တင်ပေးသည့်အရာများမှတစ်ဆင့် ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းကို 100G၊ ITSM၊ ဆက်သွယ်ရေးပလပ်ဖောင်းများ၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနှင့် ရွေ့လျားသွားလာမှုကဲ့သို့သော ဒိုမိန်းများတစ်လျှောက်တွင် အခြားထိပ်တန်းဖြေရှင်းချက်များသို့ တိုးချဲ့ရန်အတွက် microservices cloud နှင့် 5% open API ဗိသုကာတို့က ပံ့ပိုးထားသည်။

Juniper သည် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ကိရိယာများကို အာရုံခံကိရိယာများအဖြစ် ကုသကာ၊ LAN နှင့် WAN တစ်လျှောက်မှ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဒေတာများကို ဖမ်းယူကာ လုံခြုံရေးနှင့် တည်နေရာအခြေခံ ထည့်သွင်းမှုများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရိုးရာကွန်ရက်ဒေတာစုဆောင်းမှုကို ပြောင်းလဲနေသည်။ ဟောင်းအတွက်ample၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ချဉ်းကပ်မှု၏ အဓိကအချက်များ ပါဝင်သည် (ပိုကြီးသောပုံအတွက် စာမျက်နှာ ၁၂ ကိုကြည့်ပါ)။

• အဆင့်မြှင့်ထားသော end-to-end telemetry- ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုများအတွက် Mist AI™ မှ အဆင့်မြှင့်ထားသော routers၊ switches နှင့် firewalls များမှ telemetry မှတဆင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကြိုးမဲ့အသုံးပြုသူ 150+ ကို တိုင်းတာခြင်း
• Cloud-native၊ microservices ဗိသုကာ- AI ဒေတာကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ကွန်ရက်စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ၏ ပိုမိုအရွယ်အစား၊ ခံနိုင်ရည်ရှိပြီး ထိရောက်သောလည်ပတ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
• အသုံးများသော AI အင်ဂျင်- ကွန်ရက်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို လွယ်ကူချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Mist AI မှ စွမ်းဆောင်သည့် တစ်ခုတည်းသော၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော မူဘောင်အောက်တွင် ကွန်ရက်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ

အသေးစိတ် တယ်လီမီတာ ဒေတာကို အခြေခံ၍ စဉ်ဆက်မပြတ် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံ သင်ယူမှုမှတဆင့် Juniper သည် ကွန်ရက်ဒေတာနှင့်အတူ အပလီကေးရှင်းဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် AI စနစ်အား အသုံးပြုနေသည့် အပလီကေးရှင်းများအကြောင်း လေ့လာနိုင်စေပြီး ဆိုးရွားသော ကွန်ရက်အခြေအနေများကို အခြေခံ၍ သုံးစွဲသူ၏ အပလီကေးရှင်းအတွေ့အကြုံအပေါ် အလားအလာရှိသော သက်ရောက်မှုများကို ခန့်မှန်းနိုင်စေပါသည်။

ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ရှေ့ဆောင် AI-Native Virtual Network Assistant၊ Marvis™ သည် စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကို ရိုးရှင်းစေသည်။ Marvis တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းအတွက် စကားပြောဆိုမျက်နှာပြင်နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုဘောင်တစ်ခုပါဝင်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ်ကွန်ရက်တိုးတက်မှုကို မောင်းနှင်ပေးပါသည်။ Marvis သည် လုပ်ငန်း၏ ပထမဆုံး ဒစ်ဂျစ်တယ် အတွေ့အကြုံ အမွှာဖြစ်သော Marvis Minis ကိုလည်း ပါရှိသည်။ Minis များသည် ချိတ်ဆက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများ မဖြစ်ပွားမီတွင် သုံးစွဲသူများအား စိတ်ပျက်စရာ ကွန်ရက် အတွေ့အကြုံများမှ ပိုမိုကာကွယ်ပေးပါသည်။

ကြီးမားသောဂampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဖြန့်ဝေထားသော ဌာနခွဲပတ်ဝန်းကျင်များ၊ ဤစွမ်းရည်များ၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် ဂိမ်းကို ပြောင်းလဲနေသည်။ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်များတက်စေသည့် ကုန်ကျစရိတ်များကို မြင့်တက်စေသည့် အိုင်တီအဖွဲ့များကို ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များအထိ ဆန့်ထုတ်ရန်၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ဖျက်စီးပစ်ရန်နှင့် ကြီးထွားနိုင်စွမ်းနှင့် တက်ကြွမှုကို တားဆီးပေးသည့် ဖြန့်ချိမှု၊ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ထိရောက်စွာဖယ်ရှားပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဆက်လက်တိုးတက်နေမည့် လုပ်ငန်းကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုချဉ်းကပ်မှုတွင် စစ်မှန်သောအသွင်ကူးပြောင်းမှုတစ်ရပ်ကို အတူတကွ ပါ၀င်သည်။

ပိုကြီးတဲ့ ပုံကို ကြည့်တယ်။

ခေတ်မီ full-stack ကွန်ရက်၏ အခြေခံအုတ်မြစ်သည် ၎င်း၏ သွက်လက်သော သဘောသဘာဝအတွက် အရေးကြီးပြီး ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု ဒိုမိန်းအသစ်များ—နှင့် ပြင်ပသို့ ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်စေရန် အရေးကြီးပါသည်။ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် တိုးမြှင့်ခြင်းသည် အိုင်တီကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် ခေတ်သစ်၏ ဟန်ချက်ညီစေမည်ဖြစ်ပြီး တည်ထောင်ထားသောနည်းပညာများအတွက် သမားရိုးကျ TCO မော်ဒယ်များကို အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေကာ အော်ပရေတာများနှင့် သုံးစွဲသူများအတွက် ကွန်ရက်အတွေ့အကြုံကို ပြောင်းလဲပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဤတွင် ex ကို ရွေးပါ။ampJuniper သည် stack operations အပြည့်အစုံကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေပုံကို သရုပ်ဖော်သည့် စွမ်းရည်များ

ပုံ ၂
AI-Native ပံ့ပိုးမှုသည် အချိန်နှင့်အမျှ ပိုကောင်းလာသည်- ဖောက်သည် IT ကွန်ရက် လက်မှတ်များ၏ ရာခိုင်နှုန်းကို နှစ်ပေါင်းများစွာအတွင်း AI ဖြင့် တက်ကြွစွာ ဖြေရှင်းခဲ့သည်။

ပေါင်းစပ်တည်နေရာဝန်ဆောင်မှု

အလိုအလျောက် AP နေရာချထားမှု/တိမ်းညွှတ်မှုနှင့် တိကျသောပိုင်ဆိုင်မှုမြင်နိုင်စွမ်းအတွက် 16-ဒြပ် Bluetooth® အင်တင်နာခင်းကျင်းကို အသုံးချသည့် ကြိုးမဲ့ဝင်ရောက်ခွင့်အချက်များ (APs) များသည် သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို တိုးမြင့်စေပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်အနှံ့ အလုပ်အသွားအလာများကို တိုးမြှင့်ပေးနိုင်သော vBLE

စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် SD-WAN
ပိုမိုကောင်းမွန်သော bandwidth အသုံးချမှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကွန်ရက်အခြေအနေများအပေါ် အခြေခံ၍ Session Smart Networking ကို အသုံးပြု၍ ဥမင်လိုဏ်ခေါင်းမပါသော၊ စက်ရှင်အခြေပြု SD-WAN

AI-Native Edge ကို လုံခြုံအောင်ထားပါ။
လုံခြုံရေး၊ WAN၊ LAN နှင့် NAC (Network Access Control) သည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပေါ်တယ်တစ်ခုတည်းတွင်၊ ဝိုင်ယာကြိုးအမြန်နှုန်းဖြင့်ခြိမ်းခြောက်မှုများအတွက် သာလွန်ကောင်းမွန်သောလွှမ်းခြုံမှုကိုပေးဆောင်ကာ AI-Native uZTNA အတွက် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းသစ်တစ်ခုရှေ့ဆက်သွားမည်ဖြစ်သည်။

SASE အခြေပြု ဗိသုကာများ
ချောမွေ့သောဒေတာစင်တာပေါင်းစည်းမှု
စက်မှုလုပ်ငန်း-ပထမ Virtual Network Assistant (VNA) သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အားလုံးတွင် အဆုံးမှမြင်နိုင်မှုနှင့် အာမခံချက်တို့ကို c မှ၊ampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဒေတာစင်တာသို့ ခွဲထားသည်။

Advanced Routing Assurance
AI-Native အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် သမားရိုးကျ အနားသတ်လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်း topologies အတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ

ထိပ်တန်း Wi-Fi 6E နှင့် Wi-Fi 7 ဟာ့ဒ်ဝဲ
AP များသည် အတိုင်းအတာနှင့် သွက်လက်မှုတို့ကို မြှင့်တင်နေစဉ် ကွန်ရက်လုပ်ဆောင်မှုများကို ရိုးရှင်းစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အဆောက်အဦစနစ်များအတွက် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုအားကောင်းပြီး ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုပါရှိသည့် Wi-Fi 7 အတွက် ပါဝါမြင့်ခလုတ်များ

06. နည်းပညာကို ကျော်လွန်ပါ။

နည်းပညာအပြင်- အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံ၏ အရေးပါမှု

အပြည့်အဝ stack networking ချဉ်းကပ်မှုမှ အမြင့်ဆုံး output ကို ရရှိခြင်းသည် ဖြန့်ကျက်ထားသော နည်းပညာပေါ်တွင် တစ်ခုတည်းမူတည်သည်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံအပေါ် သိသိသာသာ သက်ရောက်သည်။
မတူညီသောနည်းပညာအလွှာများကိုဖြတ်ကျော်ကာ သင့်လျော်သောအဖွဲ့အစည်းနှင့် ကြိုးကိုင်ခြင်းတို့သည် အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
Juniper တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များနှင့် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးကူညီရေးအဖွဲ့များ တပြိုင်နက်လုပ်ဆောင်သည့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့်ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုကို အင်ဂျင်နီယာချုပ်လုပ်ထားပါသည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုအရ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော အဖွဲ့နှစ်ဖွဲ့စလုံးသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဝယ်ယူသူပြဿနာများနှင့် အကြံပြုချက်များနှင့် တပြိုင်တည်းရှိနေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏အဆင့်မြင့် AIOps ကိရိယာကို အသုံးပြုပါသည်။

ဤအနီးကပ်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာသိပ္ပံကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ဒိုမိန်းအထူးကျွမ်းကျင်သူများသည် ဖောက်သည်များ၏လိုအပ်ချက်များနှင့် ဖြေရှင်းချက်များကို ဦးစားပေးဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် တသမတ်တည်း လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပြီး တိုးတက်မှုကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်စေကြောင်း သေချာစေသည်။

အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ပေးချေမှုမှာ Zoom၊ Teams၊ ServiceNow၊ Cradlepoint နှင့် Zebra တို့ကဲ့သို့ ဖြေရှင်းချက်များမှ ဒေတာအချက်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပိုမိုရရှိလာပါသည်။ ပြီးတော့ တိုးတက်မှုက ဆက်ရှိနေဦးမှာပဲ။
Juniper ၏ AIOps သည် ဖြန့်ကျက်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ကာ လည်ပတ်မှုများကို ရိုးရှင်းစေပြီး TCO ကို လျှော့ချပေးသည်။

သင်ယူနည်း။

07. ယခု အစုအစည်း အပြည့်အစုံ

Juniper ၏ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းချက်များသည် ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကွန်ရက်ကိုဖွင့်ရန်အတွက် တယ်လီမီတာ၊ အလုပ်အသွားအလာအလိုအလျောက်စနစ်၊ DevOps နှင့် ML ပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အားကိုးသည်။ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် AI အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုံးလုံးလျားလျား ချဉ်းကပ်မှုသည် အပါအဝင်၊

• ကျောင်းသားများ၊ ဈေးဝယ်သူများ၊ လူနာများနှင့် ဝန်ထမ်းများအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ချိတ်ဆက်မှု
• သွက်လက်စွာဖြင့် Wi-Fi ကို ချဲ့ထွင်ပြီး ပြန်လည်ဆန်းသစ်ပါ။
• NAC ဖြင့် မိုဘိုင်းနှင့် စက်ပစ္စည်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး လုံခြုံအောင်ပြုလုပ်ပါ။

ကြိုးတပ်အသုံးပြုခွင့်
လုပ်ငန်းအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး လုံခြုံသောချိတ်ဆက်မှုများ

• IoT၊ AP နှင့် ကြိုးတပ်ကိရိယာများအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသောချိတ်ဆက်မှု
• IoT နှင့် သုံးစွဲသူများအား microsegmentation ဖြင့် ချိတ်ဆက်ပြီး ကာကွယ်ပါ။
• NAC ဖြင့် စက်ပစ္စည်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး လုံခြုံအောင်ပြုလုပ်ပါ။

အိမ်တွင်းတည်နေရာဝန်ဆောင်မှုများ
ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ပါ။

• ကျောင်းသားများ၊ ဈေးဝယ်သူများ၊ လူနာများ၊ ဝန်ထမ်းများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံပါ။
• Indoor GPS နှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုတည်နေရာ
• တည်နေရာအခြေခံ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်

ဘဏ်ခွဲဝင်ရောက်ခွင့်ကို လုံခြုံအောင်ထားပါ။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဌာနခွဲရုံးများအတွက် လုံခြုံစိတ်ချရပြီး ချောမွေ့သောချိတ်ဆက်မှု

• SD-WAN/SASE ကို လုံခြုံအောင်ထားပါ။
• ဖြန့်ဖြူးရေးလုပ်ငန်း
• cloud အက်ပ်များအတွက် WAN ကို အကောင်းဆုံးလုပ်ပါ။

07. ယခု အစုအစည်း အပြည့်အစုံ

Juniper ၏ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းချက်များသည် ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကွန်ရက်ကိုဖွင့်ရန်အတွက် တယ်လီမီတာ၊ အလုပ်အသွားအလာအလိုအလျောက်စနစ်၊ DevOps နှင့် ML ပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အားကိုးသည်။ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းတွင် AI အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုံးလုံးလျားလျား ချဉ်းကပ်မှုသည် အပါအဝင်၊

• ပတ်ဝန်းကျင်တစ်လျှောက် အကောင်းဆုံးကြိုးမဲ့အတွေ့အကြုံများအတွက် Proactive AI-Driven RF ချိန်ညှိမှုများ
• LAN နှင့် WAN တွင် Dynamic packet ဖမ်းယူမှု ၊ ပြိုင်ဘက်ကင်းသော အလိုအလျောက်စနစ်၊ မြင်နိုင်စွမ်းနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်
• MTTR ကို လျှော့ချရန်နှင့် ပြဿနာအများဆုံး လက်မှတ်များကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် ကွန်ရက်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို လျင်မြန်စွာ အဖြေရှာရန်နှင့် ဖြေရှင်းရန် အလိုအလျောက် အရင်းအနှီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
• အသုံးပြုသူများအပေါ် မသက်ရောက်မီ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကြိုးတပ်၊ ကြိုးမဲ့နှင့် WAN ကွန်ရက်ပြဿနာများကို ကြိုတင်သိရှိနိုင်ရန် AI-Native Digital Experience Twin

၎င်း၏အမည်အတိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI-Native Full Stack သည် c ထက်ကျော်လွန်ပါသည်။ampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဘဏ်ခွဲများ နှင့် ဖြန့်ဝေသည့် လုပ်ငန်းသို့ ဆက်လက် ရောက်ရှိလာပါသည်။ ဟောင်းအတွက်ample-

• ရည်ရွယ်ချက်-အခြေခံသောကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်း (IBN) စနစ်ဖြင့် တွဲဖက်၍ အလုပ်ချိန်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အမြန်ဖြေရှင်းချက်များကို အရှိန်မြှင့်ထားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းနှင့် ရိုးရှင်းသော အသိပညာအခြေခံမေးခွန်းများဖြင့် ဒေတာစင်တာ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲသည့် AI-Native VNA
• Juniper Mist Routing Assurance သည် အဆင့်မြင့် WAN လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် AIOps ကို အသုံးချပြီး လမ်းကြောင်းမြင်နိုင်စွမ်းနှင့် ထိရောက်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတို့ကို ပေးစွမ်းကာ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း၊ MTTR/MTTI ကို လျှော့ချခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းအစွန်းရှိ အရင်းအနှီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
• AI-Native Security သည် Juniper ခလုတ်များ၊ router များနှင့် AP များတစ်လျှောက်တွင် အကောင်းဆုံးအတန်းတွင်းခြိမ်းခြောက်မှုကာကွယ်မှုဖြင့် မှန်ကန်သောလုံခြုံသောအခြေခံအဆောက်အအုံမှတစ်ဆင့် မြင်နိုင်စွမ်းနှင့် ခိုင်ခံ့မှုကိုသေချာစေပါသည်။ampကျွန်ုပ်တို့၊ ဌာနခွဲ၊ ဒေတာစင်တာနှင့် cloud ပတ်ဝန်းကျင်များ၊ ကွန်ရက်နှင့် လုံခြုံရေးဆောင်ရွက်မှုအဖွဲ့များတစ်လျှောက် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

အစုအစည်း အပြည့်အစုံ ? 

တောင့်တင်းသည်-
Marchitecture သည် မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ကို ကတိပေးသော်လည်း တိုတောင်းပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းနည်းများ

ခက်ခဲသောစီမံခန့်ခွဲမှု-
ရှုပ်ထွေးသော CLI ဖြင့် မကြာခဏ စီမံခန့်ခွဲရေး အင်တာဖေ့စ်များစွာ လိုအပ်သည်။

ကန့်သတ်ပေါင်းစည်းမှုများ-
ကွန်ရက်ပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများတစ်လျှောက် ချောမွေ့စွာပေါင်းစည်းမှု ကင်းမဲ့သည်။

ဓာတ်ပြုမှု-
ပြဿနာများ ပေါ်ပေါက်ပြီးနောက်တွင် လူကိုယ်တိုင် တုံ့ပြန်မှုများ လိုအပ်သည်။

အစုအစည်း အပြည့်အစုံ ယခုပင်

ဒိုင်းနမစ်-
ယနေ့နှင့်မနက်ဖြန်အတွက် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။

AI-Native စီမံခန့်ခွဲမှု-
ပေါင်းစပ်ထားသော AI ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော ပေါင်းစပ်စီမံခန့်ခွဲမှု

ပြီးပြည့်စုံသော ပေါင်းစပ်မှုများ
ထိပ်တန်း LAN၊ WAN၊ ဒေတာစင်တာ၊ တည်နေရာဝန်ဆောင်မှုများ၊ လုံခြုံရေးနှင့် ServiceNow၊ Teams/Zoom၊ Cradlepoint၊ Zebra နှင့် အခြားအရာများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်မှုများအတွက် ပေါင်းစပ်ထားသော ပလပ်ဖောင်း

Proactive-
ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများကို မထိခိုက်မီ ၎င်းတို့ကို လျော့ပါးစေနိုင်သည်။

လျှပ်တစ်ပြက် အကျိုးကျေးဇူးများ

AI-Native full stack ချဉ်းကပ်နည်းသည် ရှုပ်ထွေးသော c ဆီသို့ မကြုံစဖူးသော ထိရောက်မှုကို ယူဆောင်လာစေသည်။ampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲပတ်ဝန်းကျင်များ။ ဤသည်မှာ လက်တွေ့ကမ္ဘာဟောင်း အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။amples

“Juniper ပေးဆောင်သော ကွန်ရက်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံသည် စျေးကွက်အတွင်းရှိ အခြားအရာများကို ကျော်လွန်ပါသည်။ Juniper ၏ လည်ပတ်ရလွယ်ကူမှုနှင့် မိမိကိုယ်ကို ကုသနိုင်မှု စွမ်းရည်များ နှင့် ၎င်း၏ အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံ တိုင်းတာမှုများ နှင့်အတူ ထူးချွန်သည် ။”

Neil Holden၊ CIO၊ Halfords

8 ဆ ပိုမြန်သော ကွန်ရက် ပြန်လည်စတင်ခြင်း။

George Washington University သည် အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
ခေတ်မီ၊ cloud-စီမံခန့်ခွဲသော ကြိုးမဲ့နှင့် ကြိုးမဲ့ကွန်ရက်သည် ကွန်ရက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကို ရိုးရှင်းစေပြီး IT နှင့် သုံးစွဲသူများအတွက် တသမတ်တည်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံများကို ရရှိစေသည်။

တစ်နှစ်လျှင် US$ 500k ကျော် စုဆောင်းသည်။

London Borough of Brent သည် ဝန်ထမ်းများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို တိုးစေသည်။
AI-Native ကွန်ရက်သည် အကြံပြုထားသော ပြင်ဆင်မှုများနှင့်အတူ အိုင်တီပြဿနာများကို ရှင်းလင်းစွာမြင်နိုင်စေပြီး လက်ရှိစီမံခန့်ခွဲမှုစိန်ခေါ်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။

ကွန်ရက်ပြဿနာ လက်မှတ်များကို 90%+ လျှော့ချသည်။

Halfords သည် လက်လီအရောင်းဆိုင်အသွင်ပြောင်းရန်အတွက် AIOps ကို အားကိုးသည်။
cloud-native၊ AI-Native ချဉ်းကပ်မှုသို့ လှည့်ခြင်းဖြင့်၊ Halfords သည် မျိုးဆက်သစ် လက်လီစျေးဝယ်ဖြေရှင်းချက်များကို ဖွင့်ထားစဉ်တွင် စီမံခန့်ခွဲမှုစိန်ခေါ်မှုများကို ရိုးရှင်းစေသည်။

ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု လုပ်ဆောင်ချက် လမ်းညွှန်အပြည့်အစုံ

မကြာသေးမီအထိ ဖြန့်ကျက်မှုနယ်ပယ်နှင့် ကွန်ရက်နည်းပညာ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုများကြောင့် ရှုပ်ထွေးမှုများသည် ကာလကြာရှည်စွာ လွှမ်းမိုးထားခဲ့သည်။ampကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲများ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်း။ AI-Native Networking ကို မိတ်ဆက်ခြင်းသည် အရာအားလုံးကို ပြောင်းလဲစေပါသည်။

ကွန်ရက်သည် အမြဲတမ်းကြီးထွားနေသည် သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲနေသော်လည်း campကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲပတ်ဝန်းကျင် s၊ AI-Native Full Stack ချဉ်းကပ်မှုသည် ထိန်းချုပ်ကိရိယာများနှင့် အကွဲကွဲအပြားပြားရှိသော စီမံခန့်ခွဲမှုပလပ်ဖောင်းများကဲ့သို့သော မလိုအပ်သောရှုပ်ထွေးမှုများကို ဖြတ်တောက်ရန်နှင့် အိုင်တီအခင်းအကျင်းတစ်လျှောက် အကောင်းဆုံးမျိုးရိုးဖြေရှင်းချက်များနှင့် ချိန်ညှိရန် မကြုံစဖူးအခွင့်အရေးတစ်ခုပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အနိမ့်ဆုံး TCO နှင့် OpEx တွင် ထူးခြားသောအသုံးပြုသူနှင့် IT အတွေ့အကြုံများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ရန် လိုအပ်သော AI စွမ်းရည်များ၏ "မှန်ကန်သော" အဆင့်ကိုလည်း ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။

ဝိုင်ကောင်းကဲ့သို့ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုကောင်းလာမည်ဖြစ်သည်။

01. PoC အခွင့်အလမ်းကို ဖော်ထုတ်ပါ။
c တွင် အခွင့်အလမ်းတစ်ခုကို ဖော်ထုတ်ပါ။ampPoC တွင်ပါဝင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဌာနခွဲ (ဥပမာ၊ ဆိုက်အသစ် သို့မဟုတ် စက်ကိရိယာ အဆင့်မြှင့်တင်မှု)။

02. အန္တရာယ်နည်းသော စမ်းသပ်မှုဖြင့် စတင်ပါ။
တိုက်ရိုက်ထုတ်လုပ်မှုလမ်းကြောင်းဖြင့် အသုံးချရန်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖြေရှင်းချက်များသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းနှင့် မည်သို့ကိုက်ညီကြောင်းကြည့်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ထံ AI ကို စမ်းကြည့်ပါ။ Wi-Fi၊ ကူးပြောင်းခြင်း နှင့်/သို့မဟုတ် SD-WAN ဖြေရှင်းချက်များ ပေါင်းစပ်မှုဖြင့် မည်သည့်နေရာမဆို စတင်ပါ။

03. ခြားနားမှုကို ခံစားပါ။
AI-Native ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် ပိုမိုရိုးရှင်းမှု၊ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မည်ကဲ့သို့ပေးဆောင်သည်ကို ကြည့်ပါ။

04. သင်၏ဖြန့်ကျက်မှုကို ချဲ့ထွင်ပါ။
c ကဲ့သို့သော နောက်ဆက်တွဲ နယ်ပယ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် သင့်လက်လှမ်းမီမှုကို ချဲ့ထွင်ပါ။ampကျွန်ုပ်တို့၊ ဌာနခွဲတည်နေရာများ၊ NAC၊ ဒေတာစင်တာများ၊ firewalling နှင့် Enterprise Edge။

နောက်တစ်ဆင့်

Juniper အပြည့်အစုံကို လေ့လာပါ။
c အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများ အပြည့်အစုံသို့ နက်ရှိုင်းသွားပါ။ampငါတို့နဲ့ ဌာနခွဲ။
ကျွန်ုပ်တို့၏ဖြေရှင်းချက်များကို → ​​စူးစမ်းပါ။
ကျွန်ုပ်တို့အပေါ် AI →

လုပ်ဆောင်ချက်တွင် Mist AI ကိုကြည့်ပါ။
Juniper Mist AI ရှိ ခေတ်မီ microservices cloud သည် စစ်မှန်သော မြင်နိုင်စွမ်း၊ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် အာမခံချက်တို့ကို မည်ကဲ့သို့ ပေးဆောင်သည်ကို ကြည့်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့၏ လိုအပ်ချက်အရ သရုပ်ပြ → ကြည့်ရှုပါ။

 

အဘယ်ကြောင့် Juniper
Juniper Networks က ချိတ်ဆက်မှုဟာ ကောင်းမွန်တဲ့ချိတ်ဆက်မှုကို တွေ့ကြုံခံစားရတာနဲ့ မတူဘူးလို့ ယုံကြည်ပါတယ်။ Juniper ၏ AI-Native Networking Platform သည် အစွန်းမှဒေတာစင်တာနှင့် cloud မှ ထူးခြားသော၊ အလွန်လုံခြုံပြီး ရေရှည်တည်တံ့သော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးအပ်ရန်အတွက် AI ကို အသုံးချရန် အခြေခံမှတည်ဆောက်ထားသည်။ juniper.net တွင်နောက်ထပ်အချက်အလက်များကိုသင်ရှာဖွေနိုင်သည် သို့မဟုတ် Juniper on နှင့်ချိတ်ဆက်ပါ။
X (ယခင် Twitter)၊ LinkedIn နှင့် Facebook။

အချက်အလက်ပို
Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack ဖြေရှင်းချက်အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန်၊ သင်၏ Juniper ကိုယ်စားလှယ် သို့မဟုတ် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်ထံ ဆက်သွယ်ပါ၊ သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့ထံ သွားရောက်ပါ။ webဆိုဒ်- https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

မှတ်စုများနှင့် ကိုးကားချက်များ
01. Network Management Megatrends 2024-
ကျွမ်းကျင်မှု ကွာဟချက်၊ ပေါင်းစပ် နှင့် Multi-Cloud၊ SASE နှင့် AI-မောင်းနှင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များ။ လိုအပ်သလောက် EMA webချစ်တယ်
၀၂။
၀၂။
04. NetOps ကျွမ်းကျင်သူ ပေါ့တ်ကာစ်၊ အပိုင်း 9- "AI/ML နှင့် NetOps—NetOps ကျွမ်းကျင်သူမှ EMA နှင့် စကားဝိုင်းတစ်ခု၊" ဇူလိုင်လ 2024။

© မူပိုင်ခွင့် Juniper Networks Inc. 2024။

မူပိုင်ခွင့်ကိုလက်ဝယ်ထားသည်။

Juniper Networks Inc.
1133 ဆန်းသစ်တီထွင်မှုလမ်း
Sunnyvale၊ CA 94089
7400201-001-EN အောက်တိုဘာလ 2024
Juniper Networks Inc.၊ Juniper Networks လိုဂို၊ juniper။
net၊ Marvis နှင့် Mist AI တို့သည် US နှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ဒေသအများအပြားတွင် မှတ်ပုံတင်ထားသော Juniper Networks Incorporated ၏ မှတ်ပုံတင်ထားသော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များဖြစ်သည်။ အခြားထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုအမည်များသည် Juniper Networks သို့မဟုတ် အခြားကုမ္ပဏီများ၏ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ ဤစာရွက်စာတမ်းသည် ကနဦးထုတ်ဝေသည့်ရက်စွဲမှ လက်ရှိဖြစ်ပြီး Juniper Networks မှ အချိန်မရွေး ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ Juniper Networks လည်ပတ်သည့် နိုင်ငံတိုင်းတွင် ကမ်းလှမ်းမှုများအားလုံးကို မရရှိနိုင်ပါ။

သတ်မှတ်ချက်များ

• ထုတ်ကုန်အမည်- Full Stack Networking Solution
• ထုတ်လုပ်သူ- Juniper
• အင်္ဂါရပ်များ- AI-Native နှင့် cloud-native full stack ဖြေရှင်းချက်အစုစု
• အကျိုးကျေးဇူးများ- အလွန်သွက်လက်ပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ကွန်ရက်များ၊ AI နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မှု၊ ရိုးရှင်းသော စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများ

---

အမေးများသောမေးခွန်းများ (FAQ)

Full Stack Networking Solution ၏ အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။

ဖြေရှင်းချက်သည် အလွန်သွက်လက်ပြီး အရွယ်တင်နိုင်သော ကွန်ရက်များ၊ AI နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများ၊ ရိုးရှင်းသောစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပါသည်။

AI ဖြေရှင်းချက်များ၏ အထွက်နှုန်းကို မြှင့်တင်ရာတွင် ဒေတာထည့်သွင်းမှုသည် မည်မျှအရေးကြီးသနည်း။

ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းသည် IT ကွန်ရက်တွင် AI ဖြေရှင်းချက်များ၏ ထိရောက်မှုကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ အရည်အသွေးပြည့်မီသော ဒေတာထည့်သွင်းမှုများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။

စာရွက်စာတမ်းများ / အရင်းအမြစ်များ

Juniper Full Stack Input၊ အမြင့်ဆုံး Output [pdf] အသုံးပြုသူလမ်းညွှန် Full Stack Input Maximum Output၊ Stack Input Maximum Output၊ Input Maximum Output၊ Maximum Output၊ Output

ကိုးကား

• အသုံးပြုသူလက်စွဲ