Juniper Full Stack Wejście, Maksymalne Wyjście

INSTRUKCJA UŻYTKOWNIKA

Pełny stos wejściowy, maksymalny wynik:

Jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję w sieciach

Wykorzystanie mocy najlepszego w swojej klasie, kompletnego stosu sieciowego w celu zapewnienia wyjątkowych wrażeń

 

Przemyślenie campmy i sieci oddziałów w erze sztucznej inteligencji

Prezesi na całym świecie wydali dyrektywy korporacyjne, aby wdrożyć sztuczną inteligencję (AI) w całym przedsiębiorstwie. Ich celem jest przekształcenie operacji i wykorzystanie ukrytych przychodów. A dostawcy we wszystkich sektorach, w tym sieci IT, chętnie skorzystają z tej okazji.

Dla liderów sieciowych zarządzających złożonymi i kosztownymiampw nas i środowiskach branżowych pojawiły się kluczowe pytania:

• Ile advantagCo naprawdę może dać sztuczna inteligencja?
• Jaka jest odpowiednia tolerancja ryzyka?
• Jaki jest najlepszy sposób optymalizacji wyników?

Przy tak wielu dostępnych opcjach wdrożenia, realia przedstawione przez przewidywanie dostawców, ich możliwości i wiedzę specjalistyczną są ważniejsze niż kiedykolwiek. A dostawcy zajmujący się sztuczną inteligencją podzielili się prawdopodobnie na kilka szerokich kategorii, w tym:

• Wyizolowani, niszowi dostawcy z różnymi możliwościami sztucznej inteligencji, którzy nie są w stanie dostarczyć pełnego stosu rozwiązańampmy i integracja oddziałów
• Dostawcy oferujący różne rozwiązania AI typu „bond-on”, które tworzą iluzję pełnej wydajności operacyjnej stosu
• Dostawcy ze sprawdzonymi architekturami pełnego stosu, zaprojektowanymi od podstaw w celu wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji

Dowiedz się więcej o ofercie kompleksowych rozwiązań AI-Native i chmurowych firmy Juniper.
Dowiedz się więcej →

Ta ostatnia stanowi ważną ewolucję w dziedzinie sieciowania:

Ścisła integracja najlepszych w swojej klasie komponentów sieciowych i innowacyjnych funkcji AI-Native prowadzi do lepszych doświadczeń operatorów i użytkowników, zmieniając znaczenie terminu „pełny stos” w nowoczesnym krajobrazie sieciowym.

Juniper uważa, że ​​dzisiejsze wiodące sieci full stack powinny być wysoce dynamiczne i skalowalne, aby wspierać ewoluujące wymagania przedsiębiorstw. Powinny one również obejmować możliwości AI i automatyzacji, które upraszczają zarządzanie i obniżają koszty, jednocześnie ulepszając i zabezpieczając doświadczenia użytkowników od początku do końca.

Ta książka elektroniczna obejmuje rozwijającą się historię. Analizuje rolę danych w sieciach AI i wartość scalania rozwiązań klasy korporacyjnej i pełnego stosu. Zagłębia się również w znaczenie wysokiej jakości danych wejściowych dla zapewnienia maksymalnego wyniku rozwiązania AI w sieciach IT.

Zacznijmy

maksy-malna wydajność [rzeczownik]

Osiągnięcie najwyższej wydajności i efektywności w operacjach sieciowych, charakteryzujących się dostarczaniem wyjątkowych i bezpiecznych doświadczeń użytkowników w sieciach LAN i WAN. Obejmuje to transformacyjną skalę i zwinność, lepsze zaangażowanie, uproszczone operacje i osiągnięcie najniższego TCO i OpEx

Najważniejsze wnioski

Dzięki takim możliwościom jak predykcyjna analityka i konserwacja, automatyzacja i inteligentne monitorowanie sieci, sztuczna inteligencja stała się siłą transformacyjną w sieciowaniu. W campw środowiskach amerykańskich i rozproszonych oddziałów właściwe podejście „pełnego stosu” może jeszcze bardziej zredukować złożoność i koszty.

1. Prawdziwy full stack to coś więcej niż „marchitektura”
Nowoczesna strategia wykorzystuje ujednolicone podejście sprzętowe i programowe (w tym w zakresie sztucznej inteligencji), oparte na w 100% otwartej architekturze API w celu usprawnienia operacji i poprawy doświadczeń.

2. Sztuczna inteligencja w sieciach ma duży wpływ i wiąże się z niskim ryzykiem
Sztuczna inteligencja w sieciach wyróżnia się zdolnością do szybkiego, spójnego i wartościowego oddziaływania na użytkowników i dział IT.

3. Najlepsze w swojej klasie, pełne wejście stosu maksymalizuje wyjście
Gromadzenie i wykorzystywanie danych z sieci LAN, WAN, systemów bezpieczeństwa i innych źródeł na potrzeby sztucznej inteligencji zapewnia niespotykane dotąd możliwości

4. Przewidywanie i dojrzałość mają znaczenie
Istotne jest stosowanie dojrzałych i ciągle uczących się algorytmów nauki o danych do dobrze opracowanych zbiorów danych.

5. Organizacja informuje o trwającej orkiestracji
Oprócz warstw technologicznych, kluczowa jest odpowiednia organizacja i koordynacja w zespołach dostawców.

6. Pełny stos AI-Native przewyższa
Juniper oferuje jedyne w branży kompleksowe rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji i chmurze, które może przekształcić możliwości sieciowe.

Największe bariery sukcesu NetOps obejmują krótkitagWedług badania EMA przyczyną jest brak wykwalifikowanego personelu, zbyt wiele narzędzi do zarządzania, słaba jakość danych sieciowych i brak widoczności między domenami

Prawie 25% zespołów ds. operacji sieciowych nadal korzysta z 11–25 narzędzi do monitorowania, zarządzania i rozwiązywania problemów

30% problemów sieciowych wynika z błędów ręcznych

Niewątpliwa obietnica sztucznej inteligencji w sieciach

Dzisiejszy campMy i sieci oddziałów stanowią zarówno układ krwionośny, jak i układ nerwowy przedsiębiorstwa.
Kierują przepływem danych i umożliwiają szybkie, inteligentne reakcje.
Każde połączenie sieciowe pulsuje potencjałem zwiększania produktywności i innowacyjności.
Jednak utrzymanie tej wzajemnej zależności web nigdy nie było trudniejsze.

Zespoły IT zmagają się z szybko zmieniającymi się wymaganiami biznesowymi. Stają przed trudnością ochrony stale rozszerzających się powierzchni ataku przed wyrafinowanymi zagrożeniami. I muszą stawić czoła nawałnicy nowych urządzeń, typów połączeń i proliferacji aplikacji napędzających potrzeby przepustowości.

Próba znalezienia równowagi między potrzebą skalowania a ograniczeniami budżetowymi i zasobowymi oraz niedoborem specjalistycznych umiejętności jeszcze bardziej potęguje złożoność.

W tym krajobrazie AI wyłoniła się jako prawdziwie transformacyjna siła w sieciowaniu. W rzeczywistości najbardziej zaawansowane rozwiązania sieciowe AI już znacznie redukują, a w niektórych przypadkach nawet eliminują wiele rzeczywistych punktów zapalnych.ampobejmują:

• Analityka predykcyjna i konserwacja: Narzędzia do zarządzania siecią oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować dane w czasie rzeczywistym i przewidywać potencjalne problemy, zanim wystąpią. Umożliwia to proaktywną konserwację i minimalizuje przestoje. Obejmuje to identyfikację potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa, wykrywanie anomalii i optymalizację wydajności sieci.
• Automatyzacja i orkiestracja: automatyzacja wspomagana przez AI umożliwia sieciom samonaprawianie, samokonfigurowanie i samooptymalizację. Wszystko to prowadzi do zmniejszenia ręcznej interwencji i zwiększenia ogólnej wydajności przy jednoczesnym podniesieniu jakości obsługi użytkowników i operatorów. Narzędzia orkiestracji wspomagane przez AI mogą również automatyzować złożone procesy, takie jak provisioning sieci i zarządzanie zmianami.
• Inteligentny monitoring sieci i analiza danych: Narzędzia monitorujące oparte na sztucznej inteligencji zapewniają wgląd w wydajność sieci w czasie rzeczywistym, a także mogą oferować przydatne analizy i umożliwiać podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Analityka oparta na sztucznej inteligencji pozwala identyfikować trendy, wykrywać wzorce i przedstawiać zalecenia dotyczące optymalizacji, bezpieczeństwa i planowania pojemności.

Chociaż tego typu możliwości istnieją już dziś, są one wyjątkiem, a nie normą. Większości rozwiązań brakuje integracji i danych potrzebnych do znaczącej transformacji codziennych operacji.

„Jeśli chcesz zautomatyzować warstwę 2/warstwę 3, w której zagłębiasz się w stos sieciowy i próbujesz ustalić, gdzie jest problem [z siecią] i jak go naprawić — wiele uniwersalnych platform AIOps niezależnych od domeny tego nie robi; nie są ekspertami w danej dziedzinie”.

Shamus McGillicuddy, wiceprezes ds. badań, EMA

04. Dane wejściowe mają znaczenie

Maksymalna wydajność zaczyna się od optymalnego wprowadzania danych

Jeśli chodzi o wydobycie pełnej wartości z AI i uczenia maszynowego (ML) w sieciach, objętość, zasięg, jakość, czas i przetwarzanie — a także zasoby do analizowania i działania na danych — są krytyczne. W końcu skuteczne działania oparte na AI zależą od kompleksowego zrozumienia bieżącej sytuacji.

Dokładna wiedza o tym, co się dzieje, gdzie się dzieje i dlaczego się dzieje, jest kluczowa dla informowania o terminowych i właściwych reakcjach. A wysokiej jakości dane są podstawą wszystkiego.

Tak jak proces tworzenia wyjątkowego wina zależy od wielu czynników, tak samo generowanie danych wysokiej jakości dla AI w pracy sieciowej. Podobnie jak wino wymaga odpowiednich winogron, gleby i czasu leżakowania, wiedza z zakresu sieci, ciężka praca i cierpliwość są niezbędne do pielęgnowania zróżnicowanych zestawów danych z dobrze oznakowanymi i skrupulatnie opracowanymi informacjami.

Każdy może zbierać dane bazowe dotyczące kondycji sieci i wprowadzać je do silnika AI. Jednak wspieranie naprawdę wpływowej AI, która jest w stanie zapewnić wyjątkowe wrażenia użytkownika i zminimalizować fałszywe alarmy, wymaga wielu rozważań. Aby osiągnąć te cele, dostawcy muszą wziąć pod uwagę wszystko, od struktury organizacyjnej po rozwój sprzętu/oprogramowania, spektrum danych i zestawy narzędzi. Ponadto, kluczowe jest stosowanie dojrzałych i ciągle uczących się algorytmów nauki o danych do dobrze opracowanych zestawów danych.
Ponadto maksymalizacja wyników AI w sieciach zależy od liczby i szerokości danych wejściowych. I to właśnie tutaj większość rozwiązań sieciowych AI jest ograniczona. Obecnie niektóre rozwiązania sieciowe IT mogą zbierać dane z sieci LAN, niektóre z sieci WAN. Jednak niewiele rozwiązań może agregować i wykorzystywać dane zarówno z sieci LAN, jak i WAN (i nie tylko) skutecznie — co nazywamy „pełnym stosem”. Podkreśla to krytyczną potrzebę przewidywania dostawców w celu zapewnienia integracji i interoperacyjności.

Rola danych wejściowych i wyjściowych w ulepszaniu sieci AI

Dobra sieć LAN lub WAN	Lepsza sieć LAN i WAN	Maksymalne możliwości sieci LAN, WAN, bezpieczeństwo, lokalizacja i wiele więcej dzięki możliwościom AI-Native
Zapewnia fragmentaryczny view wydajności i bezpieczeństwa sieci	Zaczyna oferować bardziej holistyczne podejście view operacji sieciowych, umożliwiając systemom AI podejmowanie bardziej świadomych decyzji	Dostarcza kompleksowy zestaw danych i zapewnia panoramiczny widok view co umożliwia systemom AI osiągnięcie pełnego potencjału
Przegląd korzyści: Ograniczony zakres ogranicza potencjalne korzyści, zapewniając podstawowe usprawnienia w zakresie wydajności i wykrywania zagrożeń	Przegląd korzyści: Obsługuje umiarkowane usprawnienia w zarządzaniu siecią, zmniejszając przestoje i identyfikując bardziej złożone problemy	Podsumowanie korzyści: • Umożliwia sztucznej inteligencji proaktywną optymalizację wydajności sieci • Zwiększa bezpieczeństwo dzięki predykcyjnej analizie zagrożeń • Zapewnia spersonalizowane doświadczenia użytkownika

Wykraczając poza tradycyjne i dopiero rozwijające się modele sieciowe AI większości dostawców, kompleksowe podejście Juniper AI-Native wyznacza nowy poziom innowacji sieciowych.

05. Poprawa wyników

W jaki sposób podejście AI-Native Full-Stack usprawnia pracę sieciową

Do tej pory ustaliliśmy, dlaczego dane wysokiej jakości są siłą napędową AI i dlaczego maksymalny wynik w sieciowaniu wymaga danych wysokiej jakości z całej sieci. Kolejne ważne pytanie brzmi: Jaki jest najlepszy sposób na uzyskanie i wykorzystanie danych wysokiej jakości na każdym poziomie w celu poprawy wyników sieciowania?

Najlepsza strategia wykorzystuje zunifikowane podejście za pośrednictwem wiodących w branży stosów sprzętu i oprogramowania — pełnego stosu — optymalizując wydajność, usprawniając operacje i poprawiając doświadczenia użytkowników i bezpieczeństwo. Jest ona wspierana przez chmurę mikrousług i w 100% otwartą architekturę API, aby rozszerzyć ją na inne wiodące rozwiązania w różnych domenach, takich jak 5G, ITSM, platformy komunikacyjne, cyberbezpieczeństwo i mobilność.

Juniper przekształca tradycyjne gromadzenie danych sieciowych, traktując urządzenia sieciowe jako czujniki, przechwytując kompleksowe dane z całej sieci LAN i WAN, a także integrując dane wejściowe oparte na bezpieczeństwie i lokalizacji. Na przykładampKluczowe elementy naszego podejścia obejmują (pełniejszy obraz można znaleźć na stronie 12):

• Ulepszona telemetria typu end-to-end: Pomiar ponad 150 stanów użytkowników sieci bezprzewodowej w czasie rzeczywistym za pomocą przesyłanych strumieniowo danych telemetrycznych z routerów, przełączników i zapór sieciowych, ulepszonych przez Mist AI™ w celu przeprowadzania analiz predykcyjnych
• Architektura mikrousług w chmurze: obsługa przetwarzania danych AI w czasie rzeczywistym i umożliwienie bardziej skalowalnej, odpornej i wydajnej pracy systemów zarządzania siecią
• Wspólny silnik AI: ujednolicenie analizy danych sieciowych i procesów podejmowania decyzji w ramach jednego, inteligentnego frameworka opartego na technologii Mist AI, który ułatwia usprawnione operacje, predykcyjne rozwiązywanie problemów i adaptacyjne uczenie się w całym ekosystemie sieciowym

Dzięki ciągłemu uczeniu się doświadczenia użytkownika na podstawie szczegółowych danych telemetrycznych Juniper łączy dane aplikacji z danymi sieciowymi. Umożliwia to systemowi AI naukę o używanych aplikacjach i przewidywanie potencjalnych wpływów na doświadczenie użytkownika w aplikacji na podstawie niekorzystnych warunków sieciowych.

Ponadto nasz pionierski wirtualny asystent sieciowy AI-Native, Marvis™, upraszcza zarządzanie i rozwiązywanie problemów. Marvis oferuje interfejs konwersacyjny do usprawnionego rozwiązywania problemów i zautomatyzowane ramy działania, co napędza ciągłą poprawę sieci. Marvis oferuje również Marvis Minis, pierwszy w branży cyfrowy bliźniak doświadczenia. Minis proaktywnie identyfikują problemy z łącznością, zanim się pojawią, dodatkowo chroniąc użytkowników przed frustrującymi doświadczeniami sieciowymi.

W dużym campnas i rozproszonych środowisk oddziałowych, ta kombinacja możliwości zmienia zasady gry. Skutecznie usuwa wyzwania związane z wdrażaniem, rozwiązywaniem problemów i konserwacją, które podnoszą koszty, rozciągają zespoły IT do granic możliwości, niszczą doświadczenia użytkowników i ograniczają skalowalność i zwinność. Razem stanowią one prawdziwą transformację podejścia do sieci korporacyjnych, która będzie się z czasem tylko poprawiać.

Patrzenie na szerszy obraz

Podstawą nowoczesnej sieci full-stack jest jej dynamiczna natura i umożliwienie bezproblemowej integracji z nowymi domenami sieciowymi — i nie tylko. Rosnąca adaptowalność będzie zwiastunem nowej ery w sieciach informatycznych, zakłócając tradycyjne modele TCO dla ustalonych technologii i przekształcając doświadczenie sieciowe zarówno dla operatorów, jak i użytkowników. Oto kilka wybranych examplista możliwości ilustrująca, w jaki sposób Juniper zmienia sposób działania operacji pełnego stosu:

RYCINA 1
Wsparcie AI-Native staje się z czasem coraz lepsze: procent zgłoszeń klientów z zakresu sieci informatycznej rozwiązanych proaktywnie przy użyciu sztucznej inteligencji w ciągu kilku lat.

Zintegrowane usługi lokalizacyjne

Punkty dostępu bezprzewodowego (AP) wykorzystujące 16-elementowy układ anten Bluetooth® do automatycznego rozmieszczania/orientacji AP i dokładnej widoczności zasobów oraz vBLE do precyzyjnych i skalowalnych usług lokalizacyjnych, które mogą zwiększyć zaangażowanie użytkowników i usprawnić przepływy pracy w różnych branżach

Wydajna sieć SD-WAN
Beztunelowa, oparta na sesjach sieć SD-WAN wykorzystująca technologię Session Smart Networking w celu lepszego wykorzystania przepustowości i natychmiastowego przełączania awaryjnego na podstawie bieżących warunków sieciowych

Bezpieczna natywna krawędź AI
Bezpieczeństwo, WAN, LAN i NAC (kontrola dostępu do sieci) w jednym portalu operacyjnym, oferującym doskonałą ochronę przed zagrożeniami z prędkością łącza i stanowiącym ważny krok naprzód dla natywnej dla sztucznej inteligencji technologii uZTNA i

Architektury oparte na SASE
Bezproblemowa integracja centrów danych
Pierwszy w branży wirtualny asystent sieciowy (VNA) zapewnia kompleksową widoczność i pewność we wszystkich domenach przedsiębiorstwa, odampnas i oddział do centrum danych

Zaawansowane zapewnienie routingu
Automatyzacja i analizy natywne dla tradycyjnych topologii routingu brzegowego

Najnowocześniejszy sprzęt Wi-Fi 6E i Wi-Fi 7
Punkty dostępowe są zaprojektowane tak, aby uprościć operacje sieciowe, maksymalizując jednocześnie skalę i zwinność. Przełączniki dużej mocy dla Wi-Fi 7 z proaktywnym scentralizowanym zarządzaniem zasilaniem i danymi dla systemów budynkowych

06. Poza technologią

Poza technologią: znaczenie struktury organizacyjnej

Osiągnięcie maksymalnej wydajności przy wykorzystaniu pełnego podejścia sieciowego nie zależy wyłącznie od wdrożonej technologii; w dużej mierze zależy również od struktury organizacyjnej.
Właściwa organizacja i koordynacja działań na różnych poziomach technologicznych oraz w obrębie samych zespołów ma kluczowe znaczenie dla sukcesu.
W Juniper opracowaliśmy środowisko współpracy, w którym nasze zespoły ds. nauki o danych i zespoły ds. obsługi klienta pracują w tandemie. Oba zespoły, fizycznie i operacyjnie dopasowane, korzystają z naszego zaawansowanego narzędzia AIOps, aby być zsynchronizowanym z problemami klientów i opiniami w czasie rzeczywistym.

Ta ścisła współpraca gwarantuje, że nasi eksperci ds. nauki o danych i specjaliści dziedzinowi są stale na bieżąco ze zmieniającymi się potrzebami klientów i ustalaniem priorytetów rozwiązań, co pozwala na ciągły postęp.

Z czasem korzyścią jest coraz bardziej szczegółowe wsparcie, takie jak integrowanie punktów danych z rozwiązań takich jak Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint i Zebra, aby aktywnie przewidywać przyszłą wydajność w celu proaktywnego rozwiązywania problemów aż do konkretnej funkcji. A postęp będzie tylko kontynuowany.
Rozwiązania AIOps firmy Juniper przyspieszają wdrożenia, upraszczają operacje i obniżają całkowity koszt posiadania.

Dowiedz się jak.

07. Pełny stos TERAZ

Połączone rozwiązania Juniper opierają się na połączeniu telemetrii, automatyzacji przepływu pracy, DevOps i ML, aby umożliwić bardziej adaptacyjną i przewidywalną sieć. Nasze holistyczne podejście do AI w sieciach doprowadziło do wielu nowości w branży, w tym:

• Niezawodna łączność dla studentów, klientów, pacjentów i pracowników
• Rozszerzaj i odświeżaj sieć Wi-Fi zwinnie
• Identyfikuj i zabezpieczaj urządzenia mobilne i inne dzięki NAC

Dostęp przewodowy
Niezawodne i bezpieczne połączenia dla biznesu

• Niezawodna łączność dla IoT, punktów dostępowych i urządzeń przewodowych
• Połącz i chroń IoT i użytkowników dzięki mikrosegmentacji
• Identyfikuj i zabezpieczaj urządzenia za pomocą NAC

Usługi lokalizacji wewnętrznej
Dostarczaj użytkownikom spersonalizowane doświadczenia oparte na spostrzeżeniach

• Współpracuj ze studentami, klientami, pacjentami i pracownikami
• Wewnętrzny GPS i lokalizacja zasobów
• Analityka oparta na lokalizacji

Bezpieczny dostęp do oddziału
Bezpieczna, niezawodna i płynna łączność dla oddziałów na całym świecie

• Bezpieczne SD-WAN/SASE
• Przedsiębiorstwo rozproszone
• Optymalizacja sieci WAN pod kątem aplikacji w chmurze

07. Pełny stos TERAZ

Połączone rozwiązania Juniper opierają się na połączeniu telemetrii, automatyzacji przepływu pracy, DevOps i ML, aby umożliwić bardziej adaptacyjną i przewidywalną sieć. Nasze holistyczne podejście do AI w sieciach doprowadziło do wielu nowości w branży, w tym:

• Proaktywne, sterowane przez sztuczną inteligencję regulacje częstotliwości radiowych zapewniające optymalne wrażenia bezprzewodowe w różnych środowiskach
• Dynamiczne przechwytywanie pakietów w sieciach LAN i WAN zapewniające niezrównaną automatyzację, widoczność i rozwiązywanie problemów
• Zautomatyzowana analiza przyczyn źródłowych w celu szybkiej diagnozy i rozwiązania problemów sieciowych, skrócenia średniego czasu naprawy (MTTR) i wyeliminowania większości zgłoszeń serwisowych
• Cyfrowy bliźniak oparty na sztucznej inteligencji, który zapobiegawczo wykrywa i rozwiązuje potencjalne problemy z siecią przewodową, bezprzewodową i WAN, zanim wpłyną one na użytkowników

Zgodnie ze swoją nazwą nasz pełny stos rozwiązań AI-Native wykracza poza ramyampnas i oddział i dalej do rozproszonego przedsiębiorstwa. Na przykładampna:

• Rozwiązanie VNA oparte na sztucznej inteligencji, które rewolucjonizuje działanie centrów danych dzięki proaktywnym analizom i uproszczonym zapytaniom do bazy wiedzy za pośrednictwem intuicyjnego interfejsu konwersacyjnego w połączeniu z systemem sieci opartych na intencjach (IBN), wydłużając czas sprawności i przyspieszając rozwiązywanie problemów
• Rozwiązanie Juniper Mist Routing Assurance wykorzystuje AIOps do zaawansowanych operacji sieci WAN, zapewniając widoczność trasowania i proaktywne spostrzeżenia, które upraszczają rozwiązywanie problemów, obniżają MTTR/MTTI i automatyzują analizę przyczyn źródłowych na obrzeżach przedsiębiorstwa
• Rozwiązanie AI-Native Security zapewnia widoczność i egzekwowanie za pośrednictwem odpowiedniej bezpiecznej infrastruktury z najlepszą w swojej klasie ochroną przed zagrożeniami na przełącznikach, routerach i punktach dostępowych Juniper w całej sieci.ampw USA, oddziałach, centrach danych i środowiskach chmurowych, zwiększając produktywność zespołów ds. operacji sieciowych i bezpieczeństwa

Pełny stos? 

Sztywny:
Marchitecture obiecuje wysoką wydajność, ale nie spełnia oczekiwań; rozwiązania sklecone naprędce

Uciążliwe zarządzanie:
Wymaga wielu interfejsów zarządzania, często ze złożonym CLI

Ograniczone integracje:
Brakuje bezproblemowej integracji między środowiskami sieciowymi i rozwiązaniami

Reaktywny:
Wymaga ręcznych reakcji na problemy po ich wystąpieniu

Pełny stos TERAZ

Dynamiczny:
Zaprojektowano tak, aby sprostać dzisiejszym i jutrzejszym wymaganiom przedsiębiorstw

Zarządzanie oparte na sztucznej inteligencji:
Zunifikowane zarządzanie, zbudowane od podstaw w oparciu o zintegrowaną sztuczną inteligencję

Kompleksowe integracje:
Zunifikowana platforma obejmująca najnowocześniejszą sieć LAN, WAN, centrum danych, usługi lokalizacyjne, zabezpieczenia i otwartą architekturę API umożliwiającą bezproblemową integrację z ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra i innymi

Proaktywny:
Możliwość identyfikowania problemów i łagodzenia ich zanim wpłyną na użytkowników

Migawki korzyści

Kompleksowe podejście oparte na sztucznej inteligencji (AI-Native) zapewnia niespotykaną dotąd wydajność w złożonych projektachampnas i środowisk oddziałowych. Oto kilka rzeczywistych examples.

„Doświadczenie użytkownika sieci, jakie oferuje Juniper, znacznie przewyższa wszystko inne na rynku. Łatwość obsługi i możliwości samonaprawiania się Juniper, a także dostarczane przez niego wskaźniki doświadczenia użytkownika, są wyjątkowe”.

Neil Holden, dyrektor ds. informatyki, Halfords

8x szybsze odświeżanie sieci

Uniwersytet George’a Washingtona wzbogaca doświadczenia
Nowoczesna, zarządzana w chmurze sieć przewodowa i bezprzewodowa upraszcza zarządzanie siecią i rozwiązywanie problemów, co przekłada się na lepszą obsługę działu IT i użytkowników.

Oszczędności przekraczające 500 tys. dolarów rocznie

London Borough of Brent zwiększa produktywność pracowników
Sieć oparta na sztucznej inteligencji zapewnia działowi IT przejrzysty wgląd w problemy i zalecane rozwiązania, usprawniając bieżące wyzwania związane z zarządzaniem.

Ponad 90% redukcji zgłoszeń dotyczących problemów sieciowych

Halfords wykorzystuje AIOps do transformacji handlu detalicznego
Dzięki przejściu na podejście oparte na chmurze i sztucznej inteligencji firma Halfords uprościła zarządzanie, umożliwiając jednocześnie wprowadzenie rozwiązań dla handlu detalicznego nowej generacji.

Przewodnik po działaniach związanych z siecią pełnego stosu

Biorąc pod uwagę skalę wdrożeń i ewolucję technologii sieciowych do niedawna, złożoność od dawna dominowałaampmy i sieci oddziałów. Wprowadzenie AI-Native Networking zmienia wszystko.

Chociaż sieć stale rośnie lub zmienia się na całym świecie,ampus and branch environments, podejście AI-Native Full Stack zapewnia bezprecedensową okazję do wyeliminowania zbędnej złożoności, takiej jak kontrolery i rozdrobnione platformy zarządzania, oraz dostosowania się do najlepszych rozwiązań w całym krajobrazie IT. Może również zapewnić „właściwy” poziom możliwości AI potrzebny do zapewnienia maksymalnej wydajności, obsługując wyjątkowe doświadczenia użytkowników i IT przy najniższym całkowitym koszcie posiadania i opex.

I tak jak dobre wino, z czasem będzie tylko lepsze.

01. Zidentyfikuj okazję PoC
Zidentyfikuj okazję w campnas i oddział w celu przeprowadzenia PoC (np. nowej witryny lub aktualizacji urządzenia).

02. Zacznij od badania o niskim ryzyku
Wypróbuj AI on Us, aby wdrożyć ruch produkcyjny na żywo i zobaczyć, jak nasze rozwiązania pasują do Twojej organizacji. Zacznij w dowolnym miejscu pełnego stosu z dowolną kombinacją rozwiązań Wi-Fi, przełączania i/lub SD-WAN.

03. Poczuj różnicę
Zobacz, w jaki sposób podejście AI-Native zapewnia większą prostotę, produktywność i niezawodność.

04. Rozszerz swoje wdrożenie
Poszerz swój zasięg, włączając dodatkowe obszary, takie jak campnas, lokalizacji oddziałów, NAC, centrów danych, zapór sieciowych i Enterprise Edge.

Następne kroki

Poznaj pełny stos Juniper
Poznaj dokładniej możliwości i rozwiązania pełnego stosu dla campnas i oddział.
Odkryj nasze rozwiązania →
AI w nas →

Zobacz Mist AI w akcji
Zobacz, w jaki sposób nowoczesna chmura mikrousług w Juniper Mist AI zapewnia prawdziwą przejrzystość, automatyzację i pewność.
Obejrzyj naszą demonstrację na żądanie →

 

Dlaczego jałowiec
Juniper Networks uważa, że ​​łączność nie jest tym samym, co doświadczanie świetnego połączenia. Platforma sieciowa AI-Native firmy Juniper została zbudowana od podstaw, aby wykorzystać AI do dostarczania wyjątkowych, wysoce bezpiecznych i zrównoważonych doświadczeń użytkowników od krawędzi do centrum danych i chmury. Dodatkowe informacje można znaleźć na stronie juniper.net lub połączyć się z Juniper na
X (dawniej Twitter), LinkedIn i Facebook.

Więcej informacji
Aby dowiedzieć się więcej o kompleksowym rozwiązaniu AI-Native Networking firmy Juniper Networks, skontaktuj się z przedstawicielem firmy Juniper lub partnerem albo odwiedź naszą stronę webstrona pod adresem: https://www.juniper.net/us/en/campnas-i-oddzial.html

Notatki i odniesienia
01. Megatrendy w zarządzaniu siecią 2024:
Luki w umiejętnościach, hybrydowe i wielochmurowe, SASE i operacje oparte na sztucznej inteligencji. EMA na żądanie webinaru
02. Tamże.
03. Tamże.
04. Podcast NetOps Expert, odcinek 9: „AI/ML i NetOps — rozmowa z EMA prowadzona przez eksperta NetOps”, lipiec 2024 r.

© Prawa autorskie Juniper Networks Inc. 2024.

Wszelkie prawa zastrzeżone.

Juniper Networks Inc.
1133 sposób innowacji
Sunnyvale, Kalifornia 94089
7400201-001-PL Październik 2024
Juniper Networks Inc., logo Juniper Networks, jałowiec.
net, Marvis i Mist AI są zarejestrowanymi znakami towarowymi Juniper Networks Incorporated, zarejestrowanymi w USA i wielu regionach na całym świecie. Inne nazwy produktów lub usług mogą być znakami towarowymi Juniper Networks lub innych firm. Niniejszy dokument jest aktualny na dzień pierwotnej publikacji i może zostać zmieniony przez Juniper Networks w dowolnym momencie. Nie wszystkie oferty są dostępne w każdym kraju, w którym działa Juniper Networks.

Specyfikacje

• Nazwa produktu: Kompleksowe rozwiązanie sieciowe
• Producent: Juniper
• Funkcje: portfolio kompleksowych rozwiązań AI-Native i cloud-native
• Korzyści: Wysoce dynamiczne i skalowalne sieci, możliwości sztucznej inteligencji i automatyzacji, uproszczone zarządzanie, ulepszone doświadczenia użytkowników

---

Często zadawane pytania (FAQ)

Jakie są główne korzyści rozwiązania Full Stack Networking?

Rozwiązanie to oferuje niezwykle dynamiczne i skalowalne sieci, możliwości sztucznej inteligencji i automatyzacji, uproszczone zarządzanie, ulepszone doświadczenia użytkowników i niższe koszty.

Jak ważne są dane wejściowe dla maksymalizacji wyników rozwiązań AI?

Wprowadzanie danych odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu skuteczności rozwiązań AI w sieciach IT. Jakościowe wprowadzanie danych prowadzi do lepszych wyników.

Dokumenty / Zasoby

Juniper Full Stack Wejście, Maksymalne Wyjście [plik PDF] Instrukcja użytkownika Pełny stos wejściowy, maksymalny wyjściowy, stos wejściowy, maksymalny wyjściowy, wejście, maksymalny wyjściowy, maksymalny wyjściowy, wyjście

Odniesienia

• Instrukcja obsługi