Juniper Full Stack-inngang, maksimal utgang

BRUKERVEILEDNING

Full stack-inngang, maksimal utgang:

Hvordan få mest mulig ut av AI i nettverk

Utnytte kraften til en best-of-breed full nettverksstabel for å levere eksepsjonelle opplevelser

 

Å tenke nytt camposs og filialnettverk for AI-tiden

Administrerende direktører over hele verden har utstedt bedriftsdirektiver for å distribuere kunstig intelligens (AI) på tvers av virksomheten. De har som mål å transformere driften og utnytte skjulte inntekter. Og leverandører på tvers av alle sektorer, inkludert IT-nettverk, er ivrige etter å utnytte muligheten.

For nettverksledere som administrerer komplekse og kostbare camposs og filialmiljøer har sentrale spørsmål dukket opp:

• Hvor mange advantages kan AI virkelig levere?
• Hva er passende risikotoleranse?
• Hva er den beste veien videre for å optimalisere produksjonen?

Med så mange tilgjengelige alternativer for distribusjon, er realitetene presentert av leverandørens framsyn, evner og ekspertise viktigere enn noen gang. Og leverandører som forfølger AI har uten tvil splittet opp i noen få brede kategorier, inkludert:

• Silobaserte nisjeleverandører med diverse AI-funksjoner som ikke er i stand til å levere full stack camposs og grenintegrasjon
• Leverandører med ulike bolt-on AI-løsninger som skaper en illusjon av full stack driftseffektivitet
• Leverandører med utprøvde fullstack-arkitekturer designet fra grunnen av for å utnytte AIs fulle potensial

Lær mer om Junipers AI-Native og skybaserte fullstackløsningsportefølje.
Lær mer →

Sistnevnte representerer en viktig utvikling innen nettverksbygging:

Tett integrasjon mellom best-of-breed nettverkskomponenter og innovative AI-Native-funksjoner fører til bedre operatør- og brukeropplevelser – redefinerer hva begrepet "full stack" betyr i det moderne nettverkslandskapet.

Juniper mener at dagens ledende fullstack-nettverk bør være svært dynamiske og skalerbare for å støtte utviklende bedriftskrav. Og de bør inkludere AI og automatiseringsfunksjoner som forenkler administrasjonen og reduserer kostnadene samtidig som de forbedrer og sikrer brukeropplevelsen fra start til slutt.

Denne e-boken dekker historien i utvikling. Den undersøker rollen til data i AI-nettverk og verdien av sammenkoblede fullstackløsninger i bedriftsklassen. Den fordyper også viktigheten av datainndata av høy kvalitet for å sikre maksimalt utbytte av en AI-løsning i IT-nettverk.

La oss begynne

maks·i·mum output·put [substantiv]

Oppnåelsen av høyeste ytelse og effektivitet i nettverksdrift, preget av å levere eksepsjonelle og sikre brukeropplevelser på tvers av LAN- og WAN-nettverk. Dette inkluderer transformasjonsskala og smidighet, bedre engasjement, forenklede operasjoner og oppnåelse av laveste TCO og OpEx

Viktige takaways

Gjennom funksjoner som prediktiv analyse og vedlikehold, automatisering og intelligent nettverksovervåking, har AI dukket opp som en transformativ kraft i nettverk. I camposs og distribuerte filialmiljøer, kan den rette "full stack"-tilnærmingen ytterligere redusere kompleksitet og kostnader.

1. Ekte full stack er mer enn "arkitektur"
En moderne strategi bruker en enhetlig maskinvare- og programvaretilnærming (inkludert for AI), underbygget av en 100 % åpen API-arkitektur for å strømlinjeforme driften og forbedre opplevelsene.

2. AI i nettverk har høy effekt, lav risiko
AI i nettverk skiller seg ut for sin evne til å levere raske, konsistente og verdifulle effekter for brukere og IT.

3. Best-of-breed, full stack input maksimerer output
Innsamling og bruk av input fra LAN, WAN, sikkerhet og utover for AI gir enestående muligheter

4. Fremsyn og modenhet betyr noe
Det er viktig å bruke modne og kontinuerlig lærende datavitenskapelige algoritmer på godt kuraterte datasett.

5. Organisasjonen informerer om pågående orkestrering
Utover teknologilag er riktig organisering og orkestrering i leverandørteam avgjørende.

6. AI-Native full stack gir bedre resultater
Juniper tilbyr bransjens eneste AI-Native og cloudnative full stack-løsning som kan transformere nettverksmuligheter.

De største hindringene for NetOps-suksess inkluderer en shortage av dyktig personell, for mange administrasjonsverktøy, dårlig nettverksdatakvalitet og mangel på synlighet på tvers av domener, ifølge en EMA-studie

Nesten 25 % av nettverksdriftsteamene bruker fortsatt mellom 11-25 verktøy for overvåking, administrasjon og feilsøking

30 % av nettverksproblemene skyldes manuelle feil

Det udiskutable løftet om AI i nettverk

Dagens camposs og filialnettverk fungerer som både sirkulasjons- og nervesystemet til en bedrift.
De kanaliserer den essensielle strømmen av data og muliggjør raske, intelligente svar.
Hver nettverkstilkobling pulserer med potensialet til å drive produktivitet og innovasjon.
Likevel opprettholder dette sammenkoblet web har aldri vært mer utfordrende.

IT-team sliter med raskt utviklende forretningskrav. De blir konfrontert med vanskelighetene med å beskytte stadig ekspanderende angrepsflater mot sofistikerte trusler. Og de må kjempe med et angrep av nye enheter, tilkoblingstyper og en spredning av applikasjoner som driver båndbreddebehov.

Å balansere behovet for å skalere mot ressurs- og budsjettbegrensninger og mangel på spesialiserte ferdigheter forsterker bare kompleksiteten.

I dette landskapet har AI dukket opp som en virkelig transformerende kraft innen nettverksbygging. Faktisk er de mest avanserte AI-nettverksløsningene allerede i ferd med å redusere og i noen tilfeller til og med eliminere mange smertepunkter i den virkelige verden. Eksamples inkluderer:

• Prediktiv analyse og vedlikehold: AI-drevne nettverksadministrasjonsverktøy kan analysere sanntidsdata og forutsi potensielle problemer før de oppstår. Dette muliggjør proaktivt vedlikehold og minimerer nedetid. Det inkluderer å identifisere potensielle sikkerhetstrusler, oppdage anomalier og optimalisere nettverksytelsen.
• Automatisering og orkestrering: AI-forbedret automatisering gjør det mulig for nettverk å helbrede seg selv, selvkonfigurere og selvoptimalisere. Det hele fører til redusert manuell intervensjon og økt total effektivitet samtidig som bruker- og operatøropplevelsene heves. AI-drevne orkestreringsverktøy kan også automatisere komplekse prosesser, for eksempel nettverksforsyning og endringsadministrasjon.
• Intelligent nettverksovervåking og innsikt: AI-drevne overvåkingsverktøy gir sanntids innsyn i nettverksytelsen og kan tilby handlingskraftig innsikt og muliggjøre datadrevet beslutningstaking.

AI-drevet analyse kan identifisere trender, oppdage mønstre og gi anbefalinger for optimalisering, sikkerhet og kapasitetsplanlegging.

Selv om disse typene funksjoner eksisterer i dag, er de unntaket og ikke normen. De fleste løsninger mangler integrasjonen og dataene som trengs for å endre den daglige driften betydelig.

"Hvis du vil automatisere nivå 2/nivå 3 der du dykker ned i nettverksstabelen og prøver å finne ut hvor [nettverks]problemet er og hvordan du kan fikse det – mange generelle formål, domeneagnostiske AIOps-plattformer gjør det ikke gjør det; de er ikke domeneeksperter.»

Shamus McGillicuddy, visepresident for forskning, EMA

04. Innspillssaker

Maksimal utgang starter med optimal datainngang

Når det gjelder å hente ut full verdi fra AI og maskinlæring (ML) i nettverk, er volumet, rekkevidden, kvaliteten, timingen og behandlingen – og ressursene for å analysere og handle dataene – avgjørende. Tross alt avhenger effektive AI-aktiverte handlinger av en omfattende forståelse av den nåværende situasjonen.

Å vite nøyaktig hva som skjer, hvor det skjer og hvorfor det skjer er avgjørende for å informere rettidige og passende svar. Og kvalitetsdata er hjørnesteinen i alt.

Akkurat som prosessen med å lage en eksepsjonell vin avhenger av en rekke faktorer, gjør genereringen av kvalitetsdata for AI i nettarbeid det også. I likhet med hvordan vin krever riktige druer, jord og aldringstiden, er nettverksekspertise, hardt arbeid og tålmodighet viktig for å pleie ulike datasett med godt merket og omhyggelig kurert informasjon.

Hvem som helst kan samle grunnlinjedata om nettverkshelse og mate dem inn i en AI-motor. Men å fremme virkelig effektfull AI som er i stand til å muliggjøre eksepsjonell brukeropplevelse og minimere falske positiver, innebærer mange hensyn. For å nå disse målene må leverandører vurdere alt fra organisasjonsstruktur til maskinvare-/programvareutvikling, dataspekter og verktøysett. Dessuten er det viktig å bruke modne og kontinuerlig lærende datavitenskapelige algoritmer på godt kuraterte datasett.
Videre avhenger maksimering av utgangen fra AI i nettverk av antall og bredde på datainndata. Og det er akkurat her de fleste AI-nettverksløsninger er begrenset. For øyeblikket kan noen IT-nettverksløsninger samle inn data fra LAN, noen fra WAN. Men få løsninger kan samle og utnytte data fra både LAN og WAN (og utover) effektivt – det vi kaller «full stack». Dette understreker det kritiske behovet for leverandørfremsyn for å sikre integrasjon og interoperabilitet.

Rollen til input vs output for AI-nettverksforbedringer

Godt LAN eller WAN	Bedre LAN og WAN	Maksimalt LAN, WAN, sikkerhet, plassering og mer med AI-Native-funksjoner
Gir en fragmentert view av nettverksytelse og sikkerhet	Begynner å tilby en mer helhetlig view av nettverksoperasjoner, noe som gjør at AI-systemer kan ta mer informerte beslutninger	Leverer et omfattende datasett og gir panoramautsikt view som gjør at AI-systemer kan oppnå sitt fulle potensial
Øyeblikksbilde av fordeler: Det begrensede omfanget begrenser spotensielle fordeler, og gir grunnleggende forbedringer i effektivitet og trusseldeteksjon	Øyeblikksbilde av fordeler: Støtter moderate forbedringer i nettverksadministrasjon, reduserer nedetid og identifiserer mer komplekse problemer	Øyeblikksbilde av fordeler: • Gjør AI i stand til å proaktivt optimalisere nettverksytelsen • Forbedrer sikkerheten med prediktiv trusselanalyse • Leverer tilpassede brukeropplevelser

Junipers AI-Native full stack-tilnærming, som beveger seg utover tradisjonelle og begynnende AI-nettverksmodeller fra de fleste leverandører, representerer den neste frontlinjen innen nettverksinnovasjon.

05. Forbedre utganger

Hvordan en AI-Native full-stack-tilnærming fremmer nettverksbygging

Så langt har vi slått fast hvorfor kvalitetsdata er livsnerven for AI og hvorfor maksimal ytelse i nettverk tar kvalitetsdata fra hele nettverket. Det neste store spørsmålet er: Hva er den beste måten å få og bruke kvalitetsdata på alle nivåer for å forbedre nettverksutgangene?

Den beste strategien bruker en enhetlig tilnærming via bransjeledende maskinvare- og programvarestabler – hele stabelen – optimaliserer ytelsen, effektiviserer driften og forbedrer brukeropplevelser og sikkerhet. Den er underbygget av en mikrotjenestesky og 100 % åpen API-arkitektur for å utvide til andre ledende løsninger på tvers av domener, som 5G, ITSM, kommunikasjonsplattformer, cybersikkerhet og mobilitet.

Juniper transformerer tradisjonell nettverksdatainnsamling ved å behandle nettverksenheter som sensorer, fange opp omfattende rekkeviddedata fra hele LAN og WAN, samt integrere sikkerhet og stedsbaserte innganger. For eksample, nøkkelelementer i vår tilnærming inkluderer (se side 12 for det større bildet):

• Forbedret ende-til-ende-telemetri: Måling av 150+ trådløse brukertilstander i sanntid gjennom strømming av telemetri fra rutere, brytere og brannmurer, forbedret med Mist AI™ for prediktiv analyse
• Nettskybasert mikrotjenestearkitektur: Støtter sanntidsbehandling av AI-data og muliggjør mer skalerbar, spenstig og effektiv drift av nettverksadministrasjonssystemer
• Felles AI-motor: Samle nettverksdataanalyse og beslutningsprosesser under et enkelt, intelligent rammeverk drevet av Mist AI som muliggjør strømlinjeformede operasjoner, prediktiv problemløsning og adaptiv læring på tvers av hele nettverksøkosystemet

Gjennom kontinuerlig brukeropplevelseslæring basert på detaljerte telemetridata, inkorporerer Juniper applikasjonsdata sammen med nettverksdata. Dette gjør AI-systemet i stand til å lære om applikasjonene som brukes og forutsi potensielle innvirkninger på en brukers applikasjonsopplevelse basert på ugunstige nettverksforhold.

I tillegg forenkler vår banebrytende AI-Native Virtual Network Assistant, Marvis™, administrasjon og feilsøking. Marvis har et samtalegrensesnitt for strømlinjeformet problemløsning og et automatisert handlingsrammeverk, som driver kontinuerlig nettverksforbedring. Marvis har også Marvis Minis, bransjens første digitale opplevelsestvilling. Minier identifiserer proaktivt tilkoblingsproblemer før de skjer, og beskytter brukerne ytterligere mot frustrerende nettverksopplevelser.

I store camposs og distribuerte filialmiljøer, er denne kombinasjonen av evner i endring. Det fjerner effektivt utrullings-, feilsøkings- og vedlikeholdsutfordringene som øker kostnadene, strekker IT-teamene til sine grenser, tærer på brukeropplevelser og kveler skalerbarhet og smidighet. Sammen utgjør de en genuin transformasjon i bedriftsnettverkstilnærmingen som bare vil fortsette å forbedre seg over tid.

Å se det større bildet

Grunnlaget for et moderne fullstacknettverk er avgjørende for dets dynamiske natur og muliggjør sømløs integrasjon i nye nettverksdomener – og utover det. Økt tilpasningsevne vil være innvielsen til en ny æra innen IT-nettverk, som forstyrrer tradisjonelle TCO-modeller for etablerte teknologier og transformerer nettverksopplevelsen for både operatører og brukere. Her er noen utvalgte eksampflere funksjoner som illustrerer hvordan Juniper reimaginer full stack-operasjoner:

FIGUR 1
AI-Native-støtte blir stadig bedre med tiden: prosentandelen av kundenes IT-nettverksbilletter som er proaktivt løst med AI i løpet av flere år.

Integrerte lokasjonstjenester

Trådløse tilgangspunkter (AP-er) som utnytter en 16-elements Bluetooth®-antennegruppe for automatisert AP-plassering/-orientering og nøyaktig ressurssynlighet og vBLE for presise og skalerbare lokasjonstjenester som kan øke brukerengasjementet og forbedre arbeidsflyter på tvers av bransjer

Høyytende SD-WAN
En tunnelfri, sesjonsbasert SD-WAN som bruker Session Smart Networking for forbedret båndbreddeutnyttelse og umiddelbar failover basert på sanntids nettverksforhold

Sikker AI-Native Edge
Sikkerhet, WAN, LAN og NAC (Network Access Control) i en enkelt operasjonsportal, som tilbyr overlegen dekning for trusler med ledningshastighet, og et viktig skritt fremover for AI-Native uZTNA og

SASE-baserte arkitekturer
Sømløs datasenterintegrasjon
Industrien-første Virtual Network Assistant (VNA) gir ende-til-ende synlighet og sikkerhet på tvers av alle bedriftsdomener, fra camposs og gren til datasenter

Avansert rutesikring
AI-Native automatisering og innsikt for tradisjonelle edge routing topologier

Ledende maskinvare for Wi-Fi 6E og Wi-Fi 7
AP-er er designet for å forenkle nettverksoperasjoner samtidig som de maksimerer skala og smidighet. Høyeffektsvitsjer for Wi-Fi 7 med proaktiv sentralisert strøm- og dataadministrasjon for bygningssystemer

06. Beyond the tech

Utover teknologi: viktigheten av organisasjonsstruktur

Å oppnå maksimalt utbytte fra en full stack-nettverkstilnærming er ikke bare avhengig av teknologien som brukes; det avhenger også betydelig av organisasjonsstruktur.
Riktig organisering og orkestrering på tvers av ulike teknologilag og i teamene selv er avgjørende for suksess.
Hos Juniper har vi utviklet et samarbeidsmiljø der datavitenskapsteamene og kundestøtteteamene våre jobber sammen. Fysisk og operasjonelt tilpasset, bruker begge teamene vårt avanserte AIOps-verktøy for å holde seg synkronisert med sanntids kundeproblemer og tilbakemeldinger.

Dette nære samarbeidet sikrer at våre datavitenskapelige eksperter og domenespesialister konsekvent er på linje med utviklende kundebehov og prioritering av løsninger, og kontinuerlig fremme fremgang.

Over tid er gevinsten mer og mer detaljert støtte, for eksempel å integrere datapunkter fra løsninger som Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint og Zebra for aktivt å forutsi fremtidig ytelse for proaktiv feilsøking ned til en spesifikk funksjon. Og fremgangen vil bare fortsette.
Junipers AIOps gir raskere distribusjoner, forenkler driften og reduserer TCO.

Finn ut hvordan.

07. Full stabel NÅ

Junipers kombinerte løsninger er avhengige av en kombinasjon av telemetri, arbeidsflytautomatisering, DevOps og ML for å muliggjøre et mer adaptivt og forutsigbart nettverk. Vår helhetlige tilnærming til AI i nettverk har ført til en rekke bransjenyheter, inkludert:

• Pålitelig tilkobling for studenter, kunder, pasienter og ansatte
• Utvid og oppdater Wi-Fi med smidighet
• Identifiser og sikre mobiler og enheter med NAC

Kablet tilgang
Pålitelige og sikre tilkoblinger for virksomheten

• Pålitelig tilkobling for IoT, AP-er og kablede enheter
• Koble til og beskytt IoT og brukere med mikrosegmentering
• Identifiser og sikre enheter med NAC

Innendørs lokaliseringstjenester
Lever innsiktsbaserte, tilpassede brukeropplevelser

• Engasjere seg med studenter, kunder, pasienter og ansatte
• Innendørs GPS og aktivaplassering
• Stedsbasert analyse

Sikker filialtilgang
Sikker, pålitelig og sømløs tilkobling for globale avdelingskontorer

• Sikker SD-WAN/SASE
• Distribuert virksomhet
• Optimaliser WAN for skyapper

07. Full stabel NÅ

Junipers kombinerte løsninger er avhengige av en kombinasjon av telemetri, arbeidsflytautomatisering, DevOps og ML for å muliggjøre et mer adaptivt og forutsigbart nettverk. Vår helhetlige tilnærming til AI i nettverk har ført til en rekke bransjenyheter, inkludert:

• Proaktive AI-drevne RF-justeringer for optimale trådløse opplevelser på tvers av miljøer
• Dynamisk pakkefangst i LAN og WAN, gir uovertruffen automatisering, synlighet og problemløsning
• Automatisert rotårsaksanalyse for raskt å diagnostisere og løse nettverksproblemer, redusere MTTR og eliminere de fleste problemer
• En AI-Native Digital Experience Twin for forebyggende å oppdage og adressere potensielle problemer med kablet, trådløst og WAN-nettverk før de påvirker brukerne

Tro mot navnet, strekker vår AI-Native Full Stack seg også utover camposs og filial og videre inn i den distribuerte virksomheten. For eksampde:

• En AI-Native VNA som revolusjonerer datasenterdrift med proaktiv innsikt og forenklede kunnskapsbasespørringer gjennom et intuitivt samtalegrensesnitt i forbindelse med et intent-based networking (IBN) system, som forbedrer oppetiden og fremskynder oppløsninger
• Juniper Mist Routing Assurance utnytter AIOps for avanserte WAN-operasjoner, og gir rutingsynlighet og proaktiv innsikt som forenkler feilsøking, senker MTTR/MTTI og automatiserer rotårsaksanalyse på bedriftskanten
• AI-Native Security sikrer synlighet og håndhevelse via riktig sikker infrastruktur med best-in-class trusselbeskyttelse på tvers av Juniper-svitsjer, rutere og AP-er på tvers av camposs, filialer, datasenter og skymiljøer, noe som øker produktiviteten på tvers av nettverks- og sikkerhetsdriftsteam

Full stabel DÅ? 

Stiv:
Marchitecture lover høy ytelse, men kommer til kort; brosteinsbelagte løsninger

Tung administrasjon:
Krever flere administrasjonsgrensesnitt, ofte med kompleks CLI

Begrensede integrasjoner:
Mangler sømløse integrasjoner på tvers av nettverksmiljøer og løsninger

Reaktiv:
Krever manuelle svar på problemer etter at de oppstår

Full stabel NÅ

Dynamisk:
Konstruert for å møte bedriftens krav i dag og i morgen

AI-Native management:
Enhetlig ledelse, bygget med integrert AI fra grunnen av

Omfattende integrasjoner:
Enhetlig plattform med ledende LAN, WAN, datasenter, lokasjonstjenester, sikkerhet og en åpen API-arkitektur for sømløse integrasjoner med ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra og mer

Proaktiv:
Kan identifisere problemer og redusere dem før de påvirker brukere

Fordeler øyeblikksbilder

En AI-Native full stack-tilnærming bringer enestående effektivitet til komplekse camposs og filialmiljøer. Her er bare noen få eks fra den virkelige verdenamples.

"Nettverksbrukeropplevelsen som Juniper tilbyr overgår langt noe annet i markedet. Junipers brukervennlighet og selvhelbredende evner, sammen med brukeropplevelsesmålingene den gir, er enestående."

Neil Holden, CIO, Halfords

8 ganger raskere nettverksoppdatering

George Washington University forbedrer opplevelser
Et moderne, skyadministrert kablet og trådløst nettverk forenkler nettverksadministrasjon og feilsøking, og fører til konsekvent bedre opplevelser for IT og brukere.

Besparelser på over 500 XNUMX USD per år

London Borough of Brent øker de ansattes produktivitet
Et AI-Native-nettverk gir IT tydelig innsyn i problemer sammen med anbefalte løsninger, og effektiviserer pågående administrasjonsutfordringer.

90 %+ reduksjon i nettverksproblembilletter

Halfords er avhengig av AIOps for detaljhandelstransformasjon
Ved å gå over til en skybasert, AI-Native-tilnærming, har Halfords forenklet ledelsesutfordringer samtidig som den muliggjør neste generasjons detaljhandelsløsninger.

Handlingsveiledningen for hele stabelen for nettverk

Gitt det store omfanget av distribusjoner og utviklingen av nettverksteknologi frem til nylig, har kompleksiteten lenge dominert c.amposs og filialnettverk. Innføringen av AI-Native Networking endrer alt.

Selv om nettverket alltid vokser eller endrer seg på tvers av camposs og filialmiljøer gir en AI-Native Full Stack-tilnærming en enestående mulighet til å kutte ut unødvendig kompleksitet, som kontrollere og fragmenterte administrasjonsplattformer, og tilpasse seg best-of-breed-løsninger på tvers av IT-landskapet. Det kan også gi det "akkurat riktige" nivået av AI-evner som trengs for å levere maksimalt utbytte, og støtte eksepsjonelle bruker- og IT-opplevelser til lavest mulig TCO og OpEx.

Og som en god vin vil den bare bli bedre over tid.

01. Identifiser en PoC-mulighet
Identifiser en mulighet i camposs og filial for å engasjere seg i en PoC (f.eks. et nytt nettsted eller en enhetsoppgradering).

02. Start med en lavrisikoprøve
Prøv AI on Us for å distribuere med live produksjonstrafikk og se hvordan løsningene våre passer til organisasjonen din. Start hvor som helst i full stabel med en hvilken som helst kombinasjon av Wi-Fi, svitsjing og/eller SD-WAN-løsninger.

03. Opplev forskjellen
Se hvordan en AI-Native-tilnærming gir større enkelhet, produktivitet og pålitelighet.

04. Utvid distribusjonen
Utvid rekkevidden din ved å inkludere flere områder som camposs, filialer, NAC, datasentre, brannmur og Enterprise Edge.

Neste trinn

Utforsk Juniper full stabel
Gå dypere inn i fullstack-muligheter og løsninger for camposs og filial.
Utforsk våre løsninger →
AI på oss →

Se Mist AI i aksjon
Se hvordan en moderne mikrotjenestesky i Juniper Mist AI gir ekte synlighet, automatisering og sikkerhet.
Se vår on-demand-demo →

 

Hvorfor Juniper
Juniper Networks mener at tilkobling ikke er det samme som å oppleve en god tilkobling. Junipers AI-Native Networking Platform er bygget fra grunnen av for å utnytte AI for å levere eksepsjonelle, svært sikre og bærekraftige brukeropplevelser fra kanten til datasenteret og skyen. Du kan finne mer informasjon på juniper.net eller koble til Juniper på
X (tidligere Twitter), LinkedIn og Facebook.

Mer informasjon
For å lære mer om Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack-løsning, kontakt din Juniper-representant eller -partner, eller besøk vår webnettsted på: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Notater og referanser
01. Nettverksadministrasjon Megatrends 2024:
Skills Gaps, Hybrid og Multi-Cloud, SASE og AI-drevne operasjoner. EMA på forespørsel webinhalere
02. Ibid.
03. Ibid.
04. NetOps Expert-podcasten, episode 9: «AI/ ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert», juli 2024.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

Alle rettigheter forbeholdt.

Juniper Networks Inc.
1133 Innovasjonsvei
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN oktober 2024
Juniper Networks Inc., Juniper Networks-logoen, einer.
net, Marvis og Mist AI er registrerte varemerker for Juniper Networks Incorporated, registrert i USA og mange regioner over hele verden. Andre produkt- eller tjenestenavn kan være varemerker for Juniper Networks eller andre selskaper. Dette dokumentet er gjeldende fra den første publiseringsdatoen og kan endres av Juniper Networks når som helst. Ikke alle tilbud er tilgjengelige i alle land der Juniper Networks opererer.

Spesifikasjoner

• Produktnavn: Full Stack Networking Solution
• Produsent: Juniper
• Funksjoner: AI-Native og cloud-native full stack-løsningsportefølje
• Fordeler: Svært dynamiske og skalerbare nettverk, AI og automatiseringsmuligheter, forenklet administrasjon, forbedrede brukeropplevelser

---

Ofte stilte spørsmål (FAQ)

Hva er de viktigste fordelene med Full Stack Networking Solution?

Løsningen tilbyr svært dynamiske og skalerbare nettverk, AI og automatiseringsmuligheter, forenklet administrasjon, forbedrede brukeropplevelser og reduserte kostnader.

Hvor viktig er datainngang for å maksimere produksjonen av AI-løsninger?

Datainndata spiller en avgjørende rolle for å sikre effektiviteten til AI-løsninger i IT-nettverk. Kvalitetsdatainndata fører til bedre resultater.

Dokumenter / Ressurser

Juniper Full Stack-inngang, maksimal utgang [pdfBrukerhåndbok Full Stack Input Maksimal Output, Stack Input Maksimal Output, Input Maksimal Output, Maksimal Output, Output

Referanser

• Brukerhåndbok