Juniper Full tumpukan Input, Kaluaran maksimum

Pituduh pamaké

Input Tumpukan Pinuh, Kaluaran Maksimum:

Kumaha Mangpaatkeun AI dina Jaringan

Ngamangpaatkeun kakuatan tumpukan jejaring pinuh-of-breed pikeun nganteurkeun pangalaman anu luar biasa

 

Pamikiran deui campkami sareng jaringan cabang pikeun jaman AI

CEO di sakumna dunya parantos ngaluarkeun arahan perusahaan pikeun nyebarkeun intelijen buatan (AI) dina bisnis. Tujuanana pikeun ngarobih operasi sareng ngetok kana pendapatan anu disumputkeun. Sareng padagang di sadaya séktor, kalebet jaringan IT, hoyong pisan ngamangpaatkeun kasempetan éta.

Pikeun pamimpin jejaring ngatur kompleks sareng mahal campkami sareng lingkungan cabang, patarosan pivotal parantos muncul:

• Sabaraha advantagNaha AI tiasa leres-leres nganteurkeun?
• Naon toleransi resiko luyu?
• Naon cara anu pangsaéna pikeun ngaoptimalkeun kaluaran?

Kalayan seueur pilihan anu sayogi pikeun panyebaran, kanyataan anu disayogikeun ku tetempoan vendor, kamampuan, sareng kaahlian langkung penting tibatan kantos. Sareng ngical paralatan anu ngudag AI parantos tiasa dipisahkeun kana sababaraha kategori anu lega, kalebet:

• Siloed, ngical paralatan sareng kamampuan AI rupa-rupa anu henteu tiasa nganteurkeun tumpukan lengkep campurang jeung integrasi cabang
• Vendor nampilkeun rupa-rupa solusi AI bolt-on anu nyiptakeun ilusi efisiensi operasional tumpukan pinuh
• Vendor sareng arsitéktur tumpukan lengkep anu kabuktian dirarancang ti mimiti pikeun ngamangpaatkeun poténsial lengkep AI

Diajar langkung seueur ngeunaan portofolio solusi tumpukan lengkep AI-Native sareng cloud-asli Juniper.
Diajar langkung →

Anu terakhir ngagambarkeun évolusi penting dina jaringan:

Integrasi ketat antara komponén jaringan pangalusna-of-breed jeung fitur AI-Asli inovatif ngarah kana operator hadé tur pangalaman pamaké-ngadefinisikeun deui naon istilah "tumpukan pinuh" hartina dina bentang jaringan modern.

Juniper percaya yén jaringan tumpukan pinuh anu pangdeukeutna ayeuna kedah dinamis pisan sareng tiasa skala pikeun ngadukung paménta perusahaan anu berkembang. Sareng aranjeunna kedah kalebet kamampuan AI sareng automation anu nyederhanakeun manajemén sareng ngirangan biaya bari ningkatkeun sareng ngamankeun pangalaman pangguna ti mimiti dugi ka réngsé.

ebook ieu nyertakeun carita ngembang. Éta nalungtik peran data dina jaringan AI sareng nilai interlocking kelas perusahaan, solusi tumpukan lengkep. Éta ogé delves kana pentingna inputs data kualitas pikeun mastikeun kaluaran maksimum hiji solusi AI dina jaringan IT.

Hayu urang mimitian

max·i·mum kaluaran·put [nomina]

Pencapaian kinerja pangluhurna sareng efisiensi dina operasi jaringan, dicirikeun ku nganteurkeun pangalaman pangguna anu luar biasa sareng aman dina jaringan LAN sareng WAN. Ieu kalebet skala transformasi sareng kelincahan, papacangan anu langkung saé, operasi saderhana, sareng ngahontal TCO sareng OpEx panghandapna.

Takaways konci

Ngaliwatan kamampuan sapertos analitik sareng pangropéa duga, otomatisasi, sareng ngawaskeun jaringan cerdas, AI parantos muncul salaku kakuatan transformatif dina jaringan. Dina campkami sareng lingkungan cabang anu disebarkeun, pendekatan "tumpukan pinuh" anu leres tiasa ngirangan pajeulitna sareng biaya.

1. Tumpukan pinuh leres langkung ti "marchitecture"
Strategi modéren ngagunakeun pendekatan parangkat lunak sareng parangkat lunak anu ngahijikeun (kalebet AI), didasarkeun ku arsitéktur API kabuka 100% pikeun nyegerkeun operasi sareng ningkatkeun pangalaman.

2. AI dina jejaring nyaeta dampak tinggi, resiko low
AI dina jaringan nangtung pikeun kamampuanana pikeun nganteurkeun dampak anu gancang, konsisten, sareng berharga pikeun pangguna sareng IT.

3. Pangalusna-of-breed, input tumpukan pinuh maximizes kaluaran
Ngumpulkeun sareng nganggo input ti LAN, WAN, kaamanan, sareng saluareun pikeun AI nyayogikeun kasempetan anu teu pernah aya

4. Matéri jeung kadewasaan perkara
Penting pisan pikeun nerapkeun algoritma élmu data anu dewasa sareng terus-terusan diajar kana set data anu dikurasi saé.

5. Organisasi informs lumangsung orchestration
Saluareun lapisan téknologi, organisasi anu leres sareng orkestrasi dina tim vendor penting.

6. AI-Asli tumpukan pinuh outperforms
Juniper nawiskeun hiji-hijina AI-Native sareng cloudnative solusi tumpukan pinuh industri anu tiasa ngarobih kamungkinan jaringan.

Halangan pangbadagna pikeun kasuksésan NetOps kaasup shor atagtanaga terampil, loba teuing parabot manajemén, kualitas data jaringan goréng, sarta kurangna pisibilitas cross-domain, nurutkeun hiji ulikan EMA

Ampir 25% tim operasi jaringan masih ngagunakeun antara 11-25 alat pikeun ngawaskeun, manajemén, sareng ngungkulan

30% masalah jaringan disababkeun ku kasalahan manual

Janji indisputable AI dina jaringan

Kiwari campkami sareng jaringan cabang janten sistem sirkulasi sareng saraf hiji perusahaan.
Aranjeunna nyalurkeun aliran data penting sareng ngaktifkeun réspon anu gancang sareng cerdas.
Unggal sambungan jaringan pulsa kalawan potensi pikeun ngajalankeun produktivitas jeung inovasi.
Acan ngajaga ieu interconnected web geus pernah geus leuwih nangtang.

Tim IT nuju berjuang sareng tungtutan bisnis anu ngembang pesat. Aranjeunna confronted jeung kasusah ngajaga surfaces serangan kantos-ngembangna ti ancaman canggih. Jeung maranéhna kudu contend kalawan onslaught alat anyar, jenis sambungan, sarta proliferasi aplikasi nyetir kabutuhan rubakpita.

Nyaimbangkeun kabutuhan skala ngalawan watesan sumberdaya sareng anggaran sareng kakurangan kaahlian khusus ngan ukur sanyawa pajeulitna.

Dina bentang ieu, AI geus mecenghul salaku kakuatan sabenerna transformative dina jaringan. Nyatana, solusi jaringan AI anu paling canggih parantos ngirangan sacara signifikan sareng, dina sababaraha kasus, bahkan ngaleungitkeun seueur titik nyeri dunya nyata. Misalamples ngawengku:

• Analitik sareng pangropéa prediktif: Alat manajemén jaringan anu dikuatkeun ku AI tiasa nganalisis data sacara real-time sareng ngaduga masalah poténsial sateuacan kajadian. Ieu ngamungkinkeun pangropéa proaktif sareng ngaminimalkeun downtime. Éta kalebet ngaidentipikasi poténsi ancaman kaamanan, ngadeteksi anomali, sareng ngaoptimalkeun kinerja jaringan.
• Automasi sareng orkestrasi: Automasi anu ditingkatkeun AI ngamungkinkeun jaringan pikeun nyageurkeun diri, ngonpigurasikeun diri, sareng ngaoptimalkeun diri. Éta sadayana nyababkeun panurunan campur tangan manual sareng ningkat efisiensi sadayana bari ningkatkeun pangalaman pangguna sareng operator. Alat orkestrasi anu didamel ku AI ogé tiasa ngajadikeun otomatis prosés anu rumit, sapertos panyadiaan jaringan sareng manajemén parobahan.
• Pangimeutan sareng wawasan jaringan anu cerdas: Alat pangimeutan anu dikuatkeun ku AI nyayogikeun pisibilitas sacara real-time kana kinerja jaringan sareng tiasa nawiskeun wawasan anu tiasa dilaksanakeun sareng ngaktifkeun pengambilan kaputusan anu didorong ku data.

Analitik anu didorong ku AI tiasa ngidentipikasi tren, ngadeteksi pola, sareng masihan saran pikeun optimasi, kaamanan, sareng perencanaan kapasitas.

Sanaos jinis kamampuan ieu aya ayeuna, aranjeunna mangrupikeun pengecualian sareng sanés norma. Kaseueuran solusi kakurangan integrasi sareng data anu diperyogikeun pikeun sacara signifikan ngarobih operasi sadinten-dinten.

"Upami anjeun hoyong ngajadikeun otomatis tingkat 2 / tingkat 3 dimana anjeun teuleum kana tumpukan jejaring sareng cobian terang dimana masalah [jaringan] sareng kumaha carana ngalereskeunana - seueur tujuan umum, platform AIOps domain-agnostik henteu. ngalakukeun éta; aranjeunna sanés ahli domain.

Shamus McGillicuddy, Wakil Présidén Panalungtikan, EMA

04. Urusan input

Kaluaran maksimal dimimitian ku input data anu optimal

Lamun datang ka extracting nilai pinuh ti AI jeung machine learning (ML) dina jaringan, volume, jangkauan, kualitas, timing, jeung processing- jeung sumberdaya pikeun nganalisis jeung tindakan data-penting. Barina ogé, tindakan AI-diaktipkeun éféktif gumantung kana pamahaman komprehensif ngeunaan kaayaan ayeuna.

Nyaho persis naon anu kajantenan, dimana éta kajantenan, sareng kunaon éta kajantenan penting pisan pikeun nginpokeun réspon anu pas sareng pas. Sareng data kualitas mangrupikeun landasan sadaya.

Sagampil prosés nyiptakeun anggur anu luar biasa gumantung kana sababaraha faktor, ngahasilkeun data kualitas pikeun AI dina kerja bersih ogé. Sarupa sareng kumaha anggur meryogikeun buah anggur anu leres, taneuh, sareng waktos sepuh, kaahlian jaringan, kerja keras, sareng kasabaran sadayana penting dina ngasuh set data anu rupa-rupa kalayan inpormasi anu dilabélan sareng dikurasi sacara saksama.

Saha waé tiasa ngumpulkeun data dasar ngeunaan kaséhatan jaringan sareng tuang kana mesin AI. Nanging, ngabina AI anu leres-leres mangaruhan anu sanggup ngaktipkeun pangalaman pangguna anu luar biasa sareng ngaminimalkeun positip palsu ngalibatkeun seueur pertimbangan. Pikeun ngahontal tujuan ieu, padagang kedah mertimbangkeun sadayana tina struktur organisasi dugi ka pamekaran hardware/software, spéktrum data, sareng set alat. Sumawona, penting pisan pikeun nerapkeun algoritma élmu data anu dewasa sareng terus-terusan diajar kana set data anu dikurasi saé.
Salajengna, maksimalkeun kaluaran tina AI dina jaringan gumantung kana jumlah sareng lebar input data. Sareng ieu persis dimana kalolobaan solusi jaringan AI terbatas. Ayeuna, sababaraha solusi jaringan IT tiasa ngumpulkeun data tina LAN, sababaraha tina WAN. Tapi sababaraha solusi tiasa agrégat sareng ngamangpaatkeun data tina LAN sareng WAN (sareng saluareun) sacara efektif - anu kami sebut "tumpukan pinuh." Ieu negeskeun kabutuhan kritis ti tetempoan vendor dina mastikeun integrasi sareng interoperabilitas.

Peran input vs kaluaran pikeun perbaikan jaringan AI

Alus LAN atawa WAN	LAN jeung WAN hadé	LAN maksimal, WAN, kaamanan, lokasi, sareng seueur deui kalayan kamampuan AI-Native
Nyadiakeun fragméntasi view kinerja jaringan sarta kaamanan	Ngawitan nawiskeun langkung holistik view operasi jaringan, ngamungkinkeun sistem AI nyandak kaputusan anu langkung terang	Delivers set data komprehensif sarta nyadiakeun panorama a view anu ngamungkinkeun sistem AI pikeun ngahontal poténsi pinuhna
Mangpaat snapshot: Ruang lingkup kawates ngabatesan kauntungan poténsial, ngahasilkeun paningkatan dasar dina efisiensi sareng deteksi ancaman	Mangpaat snapshot: Ngarojong perbaikan sedeng dina manajemen jaringan, ngurangan downtime jeung ngaidentipikasi masalah leuwih kompleks	Keunggulan snapshot: • Empowers AI pikeun proactively ngaoptimalkeun kinerja jaringan • Ningkatkeun kaamanan kalayan analisa ancaman duga • Delivers pangalaman pamaké pribadi

Mindahkeun saluareun model jejaring AI tradisional sareng nascent kalolobaan padagang, pendekatan tumpukan pinuh AI-Native Juniper ngagambarkeun wates salajengna dina inovasi jaringan.

05. Ngaronjatkeun outputs

Kumaha pendekatan tumpukan lengkep AI-Native ngamajukeun jaringan

Sajauh ieu, kami parantos netepkeun kunaon data kualitas mangrupikeun sumber kahirupan pikeun AI sareng kunaon kaluaran maksimal dina jaringan nyandak data kualitas ti sakuliah jaringan. Patarosan gedé salajengna nyaéta: Naon cara anu pangsaéna pikeun nyandak sareng ngagunakeun data kualitas dina unggal tingkat pikeun ningkatkeun kaluaran jaringan?

Strategi anu pangsaéna ngagunakeun pendekatan anu ngahijikeun liwat tumpukan parangkat lunak sareng parangkat lunak anu ngarah di industri-tumpukan lengkep-ngaoptimalkeun kinerja, nyernakeun operasi, sareng ningkatkeun pangalaman sareng kaamanan pangguna. Éta didasarkeun ku méga microservices sareng 100% arsitéktur API kabuka pikeun manjangkeun kana solusi anu sanés dina domain, sapertos 5G, ITSM, platform komunikasi, cybersecurity, sareng mobilitas.

Juniper ngarobih pangumpulan data jaringan tradisional ku ngarawat alat jaringan salaku sensor, nyandak data rentang komprehensif ti sakuliah LAN sareng WAN, ogé ngahijikeun kaamanan sareng input dumasar lokasi. Pikeun exampLe, elemen konci pendekatan kami ngawengku (tingali kaca 12 pikeun gambar nu leuwih gede):

• Telemétri tungtung-ka-tungtung ditingkatkeun: Ngukur 150+ kaayaan pangguna nirkabel sacara real-time ngalangkungan telemétri streaming tina router, saklar, sareng firewall, ditingkatkeun ku Mist AI ™ pikeun analitik prediktif
• Cloud-asli, arsitéktur microservices: Ngarojong ngolah data AI sacara real-time sareng ngamungkinkeun operasi sistem manajemen jaringan anu langkung scalable, tahan banting, sareng efisien.
• Mesin AI umum: Ngahijikeun analisis data jaringan sareng prosés-nyieun kaputusan dina kerangka tunggal anu cerdas anu didamel ku Mist AI anu ngagampangkeun operasi anu lancar, ngarengsekeun masalah prediktif, sareng diajar adaptif dina sakumna ékosistem jaringan.

Ngaliwatan diajar pangalaman pamaké kontinyu dumasar kana data telemétri lengkep, Juniper incorporates data aplikasi barengan data jaringan. Ieu ngamungkinkeun sistem AI pikeun diajar ngeunaan aplikasi anu dianggo sareng ngaduga dampak poténsial kana pangalaman aplikasi pangguna dumasar kana kaayaan jaringan anu parah.

Salaku tambahan, Asisten Jaringan Virtual AI-Native kami, Marvis™, nyederhanakeun manajemén sareng ngungkulan masalah. Marvis nampilkeun antarbeungeut paguneman pikeun ngarengsekeun masalah anu saderhana sareng kerangka tindakan otomatis, nyetir perbaikan jaringan anu terus-terusan. Marvis ogé gaduh Marvis Minis, kembar pangalaman digital munggaran di industri. Minis sacara proaktif ngaidentipikasi masalah konektipitas sateuacan kajadian, salajengna ngajagi pangguna tina pangalaman jaringan anu frustasi.

Dina badag campurang jeung lingkungan cabang disebarkeun, kombinasi ieu kamampuhan nyaéta kaulinan ngarobah. Éta sacara efektif ngaleungitkeun tantangan rollout, ngungkulan, sareng pangropéa anu nyababkeun biaya, manteng tim IT ka watesna, ngahupuskeun pangalaman pangguna, sareng ngahalangan skalabilitas sareng kelincahan. Kalawan babarengan, aranjeunna ngandung transformasi asli dina pendekatan jaringan perusahaan anu ngan bakal terus ningkat kana waktosna.

Ningali gambar anu langkung ageung

Pondasi jaringan full-stack modéren penting pisan pikeun sipat dinamisna sareng ngamungkinkeun integrasi anu mulus kana domain jaringan anyar-sareng saluareunana. Ngaronjatkeun adaptasi bakal janten harbinger jaman anyar dina jaringan IT, ngaganggu modél TCO tradisional pikeun téknologi anu mapan sareng ngarobih pangalaman jaringan pikeun operator sareng pangguna. Di dieu aya sababaraha pilihan exampKamampuhan anu ngagambarkeun kumaha Juniper ngabayangkeun deui operasi tumpukan pinuh:

GAMBAR 1
Pangrojong AI-Native tetep janten langkung saé kalayan waktos: persén tikét jaringan IT pelanggan sacara proaktif direngsekeun ku AI salami sababaraha taun.

jasa lokasi terpadu

Titik aksés nirkabel (APs) anu ngungkit a 16-elemen antenna Bluetooth® pikeun panempatan/orientasi AP otomatis sareng pisibilitas aset anu akurat sareng vBLE pikeun jasa lokasi anu tepat sareng tiasa skala anu tiasa ningkatkeun interaksi pangguna sareng ningkatkeun alur kerja di industri.

High-ngajalankeun SD-WAN
SD-WAN berbasis sési tanpa torowongan nganggo Session Smart Networking pikeun pamakean rubakpita anu ningkat sareng failover instan dumasar kana kaayaan jaringan waktos nyata.

Amankeun AI-Native Edge
Kaamanan, WAN, LAN, sareng NAC (Network Access Control) dina portal operasional tunggal, nawiskeun liputan unggul pikeun ancaman dina kecepatan kawat, sareng léngkah anu penting pikeun maju pikeun AI-Native uZTNA sareng

Arsitéktur basis SASE
integrasi puseur data Seamless
Asisten Jaringan Virtual (VNA) anu munggaran di industri nyayogikeun pisibilitas sareng jaminan tungtung-ka-tungtung dina sadaya domain perusahaan, ti campurang jeung cabang ka puseur data

Jaminan Routing canggih
Automasi AI-Asli jeung wawasan pikeun topologi routing ujung tradisional

Wi-Fi 6E sareng hardware Wi-Fi 7 terdepan
AP dirancang pikeun simplify operasi jaringan bari maximizing skala na agility. Saklar kakuatan tinggi pikeun Wi-Fi 7 kalayan kakuatan terpusat proaktif sareng manajemén data pikeun sistem gedong

06. Saluareun tech

Saluareun téknologi: pentingna struktur organisasi

Ngahontal kaluaran maksimal tina pendekatan jejaring tumpukan lengkep henteu ngan ukur gumantung kana téknologi anu disebarkeun; éta ogé sacara signifikan gumantung kana struktur organisasi.
Organisasi sareng orkestrasi anu leres dina lapisan téknologi anu béda sareng dina tim éta penting pikeun suksés.
Di Juniper, kami geus direkayasa lingkungan kolaborasi dimana tim elmu data urang jeung tim rojongan customer gawé bareng. Sacara fisik sareng operasional, duanana tim nganggo alat AIOps canggih kami pikeun tetep nyingkronkeun sareng masalah sareng tanggapan palanggan sacara real-time.

Kolaborasi anu caket ieu mastikeun yén para ahli élmu data sareng spesialis domain sacara konsisten saluyu sareng kabutuhan palanggan anu ngembang sareng prioritas solusi, teras-terasan kamajuan kamajuan.

Langkungna waktos, hasilna langkung seueur dukungan anu langkung rinci, sapertos ngahijikeun titik data tina solusi sapertos Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, sareng Zebra pikeun aktip ngaramalkeun kinerja hareup pikeun ngungkulan masalah proaktif turun ka fitur khusus. Jeung kamajuan ngan bakal neruskeun.
AIOps Juniper nyepetkeun panyebaran, nyederhanakeun operasi, sareng nurunkeun TCO.

Diajar kumaha.

07. tumpukan pinuh AYEUNA

Solusi gabungan Juniper ngandelkeun kombinasi telemétri, automation alur kerja, DevOps, sareng ML pikeun ngaktifkeun jaringan anu langkung adaptif sareng tiasa diprediksi. Pendekatan holistik kami pikeun AI dina jaringan parantos nyababkeun sajumlah industri munggaran, kalebet:

• Konektipitas anu dipercaya pikeun mahasiswa, pembeli, pasien, sareng karyawan
• Kembangkeun sareng refresh Wi-Fi kalayan gesit
• Identipikasi sareng aman alat sélulér sareng NAC

aksés kabel
sambungan dipercaya jeung aman pikeun bisnis

• Konektipitas anu dipercaya pikeun IoT, AP, sareng alat kabel
• Sambungkeun sareng ngajagi IoT sareng pangguna nganggo microsegmentation
• Identipikasi sareng amankeun alat sareng NAC

jasa lokasi jero rohangan
Nganteurkeun pangalaman pamaké pribadi dumasar-wawasan

• Kalibet sareng mahasiswa, pembeli, pasien, sareng karyawan
• GPS jero rohangan sareng lokasi aset
• analytics dumasar lokasi

aksés cabang aman
Konektipitas anu aman, dipercaya, sareng lancar pikeun kantor cabang global

• Ngamankeun SD-WAN / SASE
• Perusahaan anu disebarkeun
• Optimalkeun WAN pikeun aplikasi awan

07. tumpukan pinuh AYEUNA

Solusi gabungan Juniper ngandelkeun kombinasi telemétri, automation alur kerja, DevOps, sareng ML pikeun ngaktifkeun jaringan anu langkung adaptif sareng tiasa diprediksi. Pendekatan holistik kami pikeun AI dina jaringan parantos nyababkeun sajumlah industri munggaran, kalebet:

• Proaktif AI-Disetir RF pangaluyuan pikeun pangalaman nirkabel optimal sakuliah lingkungan
• Nangkep pakét dinamis dina LAN sareng WAN, nyayogikeun otomatisasi, pisibilitas sareng resolusi masalah anu teu aya tandinganana
• Analisis akar sabab otomatis pikeun gancang ngadiagnosa sareng alamat masalah jaringan, ngirangan MTTR sareng ngaleungitkeun kalolobaan tiket masalah
• Kembar Pangalaman Digital AI-Native pikeun ngadeteksi sareng alamat poténsi masalah jaringan kabel, nirkabel, sareng WAN sateuacan mangaruhan pangguna

Leres kana namina, AI-Native Full Stack kami ogé ngalegaan saluareun campkami sareng cabang sareng salajengna kana perusahaan anu disebarkeun. Pikeun example:

• VNA AI-Native anu ngarévolusi operasi pusat data kalayan wawasan proaktif sareng patarosan basis pangaweruh anu saderhana ngaliwatan antarmuka paguneman intuitif sareng sistem jaringan berbasis hajat (IBN), ningkatkeun waktos waktos, sareng nyepetkeun resolusi.
• Juniper Mist Routing Assurance ngamangpaatkeun AIOps pikeun operasi WAN canggih, nyadiakeun pisibilitas routing sareng wawasan proaktif nyederhanakeun ngungkulan masalah, nurunkeun MTTR/MTTI, sareng ngajadikeun otomatis analisa sabab akar di ujung perusahaan.
• AI-Native Security mastikeun pisibilitas sareng penegak ngaliwatan infrastruktur aman anu leres kalayan panyalindungan ancaman anu pangsaéna di kelas dina saklar Juniper, router, sareng AP di sakuliah campurang, cabang, puseur data, jeung lingkungan awan, boosting produktivitas sakuliah jaringan jeung tim operasi kaamanan

tumpukan lengkep THE? 

kaku:
Marchitecture janji kinerja tinggi tapi ragrag pondok; solusi cobbled-bareng

Manajemén ruwet:
Merlukeun sababaraha interfaces manajemén, mindeng jeung CLI kompléks

integrasi kawates:
Kurangna integrasi anu mulus dina lingkungan sareng solusi jaringan

Réaktif:
Merlukeun réspon manual pikeun masalah sanggeus éta lumangsung

tumpukan pinuh AYEUNA

Dinamis:
Dirancang pikeun nyumponan tungtutan perusahaan ayeuna sareng énjing

Manajemén AI-Native:
Manajemén terpadu, diwangun ku AI terpadu ti mimiti

Integrasi komprehensif:
Platform terpadu anu nampilkeun LAN, WAN, pusat data, jasa lokasi, kaamanan, sareng arsitéktur API kabuka pikeun integrasi anu mulus sareng ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, sareng seueur deui.

Proaktif:
Mampuh ngaidentipikasi masalah sareng ngirangan aranjeunna sateuacan mangaruhan pangguna

Mangpaat snapshots

Pendekatan tumpukan lengkep AI-Asli nyangking efisiensi anu teu pernah terjadi ka kompleks campurang jeung lingkungan cabang. Di dieu ngan sababaraha ex dunya nyataamples.

"Pangalaman pangguna jaringan anu ditawarkeun Juniper langkung seueur tibatan anu sanés di pasar. Gampang operasi Juniper sareng kamampuan nyageurkeun diri, sareng métrik pangalaman pangguna anu disayogikeun, luar biasa.

Neil Holden, CIO, Halfords

Refresh jaringan 8x langkung gancang

Universitas George Washington ningkatkeun pangalaman
Jaringan kabel sareng nirkabel modern anu diurus awan nyederhanakeun manajemén jaringan sareng ngungkulan masalah, ngarah kana pangalaman anu langkung saé pikeun IT sareng pangguna.

Langkung ti US $ 500k tabungan per taun

London Borough of Brent ningkatkeun produktivitas staf
Jaringan AI-Native masihan IT visibilitas anu jelas kana masalah sareng perbaikan anu disarankeun, nyemperkeun tantangan manajemén anu lumangsung.

90% + pangurangan tikét gangguan jaringan

Halfords ngandelkeun AIOps pikeun transformasi ritel
Ku pivoting kana cloud-pribumi, pendekatan AI-Asli, Halfords geus disederhanakeun tantangan manajemén bari ngaktipkeun solusi balanja ritel generasi saterusna.

Pituduh aksi jaringan tumpukan lengkep

Dibikeun ruang lingkup panyebaran sareng évolusi téknologi jaringan dugi ka ayeuna, pajeulitna parantos lami ngadominasi campurang jeung jaringan cabang. Pengenalan AI-Native Networking ngarobih sadayana.

Sanajan jaringan sok tumuwuh atawa ngarobah sakuliah campurang jeung lingkungan cabang s, pendekatan AI-Asli Full Stack nyadiakeun kasempetan unprecedented pikeun motong kaluar pajeulitna perlu, kayaning controller sarta platform manajemén fragmented, sarta align kalawan solusi pangalusna-of-breed sakuliah bentang IT. Éta ogé tiasa nyayogikeun tingkat kamampuan AI anu "leres" anu diperyogikeun pikeun nganteurkeun kaluaran maksimal, ngadukung pangalaman pangguna sareng IT anu luar biasa dina TCO sareng OpEx panghandapna.

Sareng sapertos anggur anu saé, éta bakal langkung saé dina waktosna.

01. Identipikasi kasempetan PoC
Nangtukeun kasempetan dina campkami sareng cabang pikeun kalibet dina PoC (contona, situs énggal atanapi pamutahiran alat).

02. Mimitian ku percobaan low-resiko
Coba AI on Us pikeun nyebarkeun sareng lalu lintas produksi langsung sareng tingali kumaha solusi kami cocog sareng organisasi anjeun. Mimitian di mana waé dina tumpukan lengkep sareng kombinasi Wi-Fi, saklar, sareng / atanapi solusi SD-WAN.

03. Ngalaman bédana
Tingali kumaha pendekatan AI-Native nganteurkeun kesederhanaan, produktivitas, sareng reliabilitas anu langkung ageung.

04. Dilegakeun deployment Anjeun
Ngalegaan jangkauan anjeun ku ngalebetkeun daérah tambahan sapertos campurang, lokasi cabang, NAC, puseur data, firewall, sarta Tepi perusahaan.

Léngkah saterusna

Ngajalajah juniper tumpukan pinuh
Lebetkeun langkung jero kana kemungkinan tumpukan lengkep sareng solusi pikeun campurang jeung cabang.
Jelajah solusi kami →
AI on Kami →

Tempo Mist AI dina aksi
Tingali kumaha awan microservices modern dina Juniper Mist AI nganteurkeun visibilitas, otomatisasi, sareng jaminan anu leres.
Lalajo demo on-demand kami →

 

Naha Juniper
Juniper Networks percaya yén konektipitas henteu sami sareng ngalaman sambungan anu saé. Platform Jaringan AI-Native Juniper diwangun ti mimiti pikeun ngungkit AI pikeun nganteurkeun pangalaman pangguna anu luar biasa, aman pisan, sareng lestari ti ujung ka pusat data sareng awan. Anjeun tiasa manggihan inpo tambahan dina juniper.net atanapi connect with Juniper on
X (baheulana Twitter), LinkedIn, jeung Facebook.

Inpo leuwih
Pikeun leuwih jéntré ngeunaan Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack solution, hubungi perwakilan Juniper anjeun atanapi pasangan, atanapi kunjungan kami websitus di: https://www.juniper.net/us/en/campurang-jeung-cabang.html

Catetan jeung rujukan
01. Megatrends Manajemén Jaringan 2024:
Gaps Skills, Hybrid sareng Multi-Cloud, SASE, sareng Operasi Didorong AI. EMA on-demand webdi jero
02. Ibid.
03. Ibid.
04. Podcast NetOps Expert, episode 9: "AI/ ML and NetOps—Paguneman sareng EMA ku NetOps Expert," Juli 2024.

© Hak Cipta Juniper Networks Nyarita. 2024.

Sadaya hak disimpen.

Juniper Networks Nyarita.
1133 Inovasi Jalan
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Oktober 2024
Juniper Networks Inc., logo Juniper Networks, juniper.
net, Marvis, sarta Mist AI mangrupakeun mérek dagang kadaptar ti Juniper Networks Incorporated, didaptarkeun di AS jeung loba wewengkon di sakuliah dunya. Ngaran produk atawa jasa séjén bisa jadi mérek dagang Juniper Networks atawa pausahaan séjén. Dokumén ieu ayeuna ti tanggal awal publikasi sareng tiasa dirobih ku Juniper Networks iraha waé. Henteu sadayana panawaran sayogi di unggal nagara dimana Juniper Networks beroperasi.

spésifikasi

• Ngaran produk: Leyuran jaringan tumpukan lengkep
• Produsén: Juniper
• Fitur: AI-Asli jeung awan-asli portopolio solusi tumpukan pinuh
• Mangpaat: Jaringan anu dinamis pisan sareng tiasa diskalakeun, kamampuan AI sareng otomatisasi, manajemén saderhana, ningkatkeun pangalaman pangguna.

---

Patarosan anu Sering Ditaroskeun (FAQ)

Naon mangpaat konci tina Full Stack Networking Solution?

Solusina nawiskeun jaringan anu dinamis sareng skalabel, kamampuan AI sareng automation, manajemén saderhana, pangalaman pangguna anu ningkat, sareng ngirangan biaya.

Kumaha pentingna input data pikeun maksimalkeun kaluaran solusi AI?

Input data maénkeun peran anu penting dina mastikeun efektivitas solusi AI dina jaringan IT. Input data kualitas ngakibatkeun hasil anu langkung saé.

Dokumén / Sumberdaya

Juniper Full tumpukan Input, Kaluaran maksimum [pdf] Pituduh pamaké Input Tumpukan Pinuh Kaluaran Maksimal, Input Tumpukan Kaluaran Maksimal, Input Kaluaran Maksimum, Kaluaran Maksimum, Kaluaran

Rujukan

• Manual pamaké