Juniper Full Stack Input, Maximal Output Användarhandbok

VD:ar över hela världen har utfärdat företagsdirektiv för att distribuera artificiell intelligens (AI) över hela verksamheten. De syftar till att omvandla verksamheten och utnyttja dolda intäkter. Och leverantörer inom alla sektorer, inklusive IT-nätverk, är angelägna om att dra nytta av möjligheten.

För nätverksledare som hanterar komplexa och dyra camposs och branschmiljöer har centrala frågor dykt upp:

• Hur många advantagKan AI verkligen leverera?
• Vilken är lämplig risktolerans?
• Vad är den bästa vägen framåt för att optimera resultatet?

Med så många tillgängliga alternativ för implementering är verkligheten som presenteras av leverantörens framsyn, kapacitet och expertis viktigare än någonsin. Och leverantörer som bedriver AI har utan tvekan splittrats upp i några breda kategorier, inklusive:

Siloförsedda nischade leverantörer med diverse AI-funktioner som inte kan leverera full stack camposs och branschintegration

Leverantörer med olika bult-on AI-lösningar som skapar en illusion av full stack operationell effektivitet
Leverantörer med beprövad full-stack-arkitektur designad från grunden för att utnyttja AI:s fulla potential

Lär dig mer om Junipers AI-Native och molnbaserade fullstack-lösningsportfölj.
Läs mer →

Det senare representerar en viktig utveckling inom nätverkande:

Tätt integration mellan de bästa nätverkskomponenterna och innovativa AI-Native-funktioner leder till bättre operatörs- och användarupplevelser – vilket omdefinierar vad termen "full stack" betyder i det moderna nätverkslandskapet.

Juniper anser att dagens ledande fullstack-nätverk bör vara mycket dynamiska och skalbara för att stödja växande företagskrav. Och de bör inkludera AI och automationsfunktioner som förenklar hanteringen och minskar kostnaderna samtidigt som de förbättrar och säkrar användarupplevelsen från början till slut.

Den här e-boken täcker historien under utveckling. Den undersöker vilken roll data spelar i AI-nätverk och värdet av sammankopplade fullstacklösningar i företagsklass. Den fördjupar sig också i vikten av kvalitetsdatainmatningar för att säkerställa maximal produktion av en AI-lösning i IT-nätverk.

Låt oss börja

max·i·mum output·output [substantiv]

Uppnåendet av högsta prestanda och effektivitet i nätverksdrift, kännetecknad av att leverera exceptionella och säkra användarupplevelser över LAN- och WAN-nätverk. Detta inkluderar transformationsskala och smidighet, bättre engagemang, förenklade operationer och att uppnå lägsta TCO och OpEx

Nyckelvägar

Genom funktioner som prediktiv analys och underhåll, automatisering och intelligent nätverksövervakning har AI framstått som en transformativ kraft i nätverk. I camposs och distribuerade filialmiljöer kan rätt "full stack"-metod ytterligare minska komplexiteten och kostnaderna.

1. Sann full stack är mer än "arkitektur"
En modern strategi använder en enhetlig hårdvara och mjukvara (inklusive för AI), underbyggd av en 100 % öppen API-arkitektur för att effektivisera driften och förbättra upplevelserna.

2. AI i nätverk har hög inverkan, låg risk
AI i nätverk utmärker sig för sin förmåga att leverera snabba, konsekventa och värdefulla effekter för användare och IT.

3. Bäst i rasen, full stack input maximerar output
Att samla in och använda indata från LAN, WAN, säkerhet och vidare för AI ger oöverträffade möjligheter

4. Framsyn och mognad spelar roll
Det är viktigt att tillämpa mogna och kontinuerligt lärande datavetenskapliga algoritmer på välutvalda datamängder.

5. Organisationen informerar pågående orkestrering
Utöver tekniska lager är korrekt organisation och orkestrering inom leverantörsteam avgörande.

6. AI-Native full stack överträffar
Juniper erbjuder branschens enda AI-native och molnbaserade fullstacklösning som kan förvandla nätverksmöjligheter.

De största hindren för NetOps framgång inkluderar en shorttage av kvalificerad personal, för många hanteringsverktyg, dålig nätverksdatakvalitet och brist på synlighet över flera domäner, enligt en EMA-studie

Nästan 25 % av nätverksdriftsteamen använder fortfarande mellan 11-25 verktyg för övervakning, hantering och felsökning

30 % av nätverksproblemen beror på manuella fel

Det obestridliga löftet om AI i nätverk

Dagens camposs och filialnätverk fungerar som både cirkulations- och nervsystemet i ett företag.
De kanaliserar det väsentliga dataflödet och möjliggör snabba, intelligenta svar.
Varje nätverksanslutning pulserar med potential att driva produktivitet och innovation.
Men bibehåller detta sammankopplat web har aldrig varit mer utmanande.

IT-team brottas med snabbt föränderliga affärskrav. De konfronteras med svårigheten att skydda ständigt expanderande attackytor från sofistikerade hot. Och de måste brottas med en anstormning av nya enheter, anslutningstyper och en mängd applikationer som driver bandbreddsbehov.

Att balansera behovet av skala mot resurs- och budgetbegränsningar och en brist på specialiserade färdigheter förvärrar bara komplexiteten.

I detta landskap har AI dykt upp som en verkligt transformerande kraft inom nätverkande. Faktum är att de mest avancerade AI-nätverkslösningarna redan minskar avsevärt och i vissa fall till och med eliminerar många verkliga smärtpunkter. Examples inkluderar:

Prediktiv analys och underhåll: AI-drivna nätverkshanteringsverktyg kan analysera realtidsdata och förutsäga potentiella problem innan de uppstår. Detta möjliggör proaktivt underhåll och minimerar stilleståndstiden. Det inkluderar att identifiera potentiella säkerhetshot, upptäcka anomalier och optimera nätverksprestanda.
Automation och orkestrering: AI-förbättrad automation gör det möjligt för nätverk att självläka, självkonfigurera och självoptimera. Allt leder till minskade manuella ingrepp och ökad total effektivitet samtidigt som användarens och operatörens upplevelser höjs. AI-drivna orkestreringsverktyg kan också automatisera komplexa processer, som nätverksprovisionering och förändringshantering.
Intelligent nätverksövervakning och insikter: AI-drivna övervakningsverktyg ger insyn i nätverksprestanda i realtid och kan erbjuda handlingsbara insikter och möjliggöra datadrivet beslutsfattande.

AI-driven analys kan identifiera trender, upptäcka mönster och ge rekommendationer för optimering, säkerhet och kapacitetsplanering.

Även om dessa typer av funktioner finns idag, är de undantaget och inte normen. De flesta lösningar saknar integrering och data som behövs för att väsentligt förändra den dagliga verksamheten.

"Om du vill automatisera nivå 2/nivå 3 där du dyker in i nätverksstacken och försöker ta reda på var [nätverks]problemet är och hur man åtgärdar det – många allmänna ändamål, domänagnostiska AIOps-plattformar gör det inte gör det; de är inte domänexperter."

Shamus McGillicuddy, vice vd för forskning, EMA

04. Ingångsfrågor

Maximal output börjar med optimal datainmatning

När det gäller att utvinna fullt värde från AI och maskininlärning (ML) i nätverk, är volymen, räckvidden, kvaliteten, timingen och bearbetningen – och resurserna för att analysera och åtgärda data – avgörande. När allt kommer omkring beror effektiva AI-aktiverade åtgärder på en omfattande förståelse av den aktuella situationen.

Att veta exakt vad som händer, var det händer och varför det händer är avgörande för att ge snabba och lämpliga svar. Och kvalitetsdata är hörnstenen i allt.

Precis som processen att skapa ett exceptionellt vin beror på en mängd olika faktorer, gör genereringen av kvalitetsdata för AI i nätverk också. I likhet med hur vin kräver rätt druvor, jord och lagringstid, är nätverksexpertis, hårt arbete och tålamod alla viktiga för att vårda olika datauppsättningar med välmärkt och noggrant kurerad information.

Vem som helst kan samla in baslinjedata om nätverkshälsa och mata in den i en AI-motor. Men att främja verkligt slagkraftig AI som kan möjliggöra exceptionell användarupplevelse och minimera falska positiva effekter involverar många överväganden. För att uppnå dessa mål måste leverantörer överväga allt från organisationsstruktur till utveckling av hårdvara/mjukvara, dataspektrum och verktygsuppsättningar. Dessutom är det viktigt att tillämpa mogna och ständigt lärande datavetenskapliga algoritmer på väl utvalda datamängder.
Dessutom beror maximering av produktionen från AI i nätverk på antalet och bredden av datainmatningar. Och det är precis där de flesta AI-nätverkslösningar är begränsade. För närvarande kan vissa IT-nätverkslösningar samla in data från LAN, några från WAN. Men få lösningar kan aggregera och använda data från både LAN och WAN (och bortom) effektivt - det vi kallar "full stack". Detta understryker det kritiska behovet av leverantörsframsyn för att säkerställa integration och interoperabilitet.

Rollen av input vs output för AI-nätverksförbättringar

Bra LAN eller WAN	Bättre LAN och WAN	Maximalt LAN, WAN, säkerhet, plats och mer med AI-Native-funktioner
Ger en fragmenterad view nätverksprestanda och säkerhet	Börjar erbjuda en mer holistisk view nätverksdrift, vilket gör det möjligt för AI-system att fatta mer välgrundade beslut	Levererar en omfattande datamängd och ger en panoramavy view som gör det möjligt för AI-system att uppnå sin fulla potential
Ögonblicksbild av fördelar: Den begränsade omfattningen begränsar spotentiala fördelar, vilket ger grundläggande förbättringar i effektivitet och hotdetektering	Fördelar ögonblicksbild: Stöder måttliga förbättringar i nätverkshantering, minskar driftstopp och identifierar mer komplexa problem	Ögonblicksbild av fördelar: • Ger AI möjlighet att proaktivt optimera nätverksprestanda • Förbättrar säkerheten med prediktiv hotanalys • Levererar personliga användarupplevelser

Junipers AI-Native full-stack-strategi, som går bortom traditionella och begynnande AI-nätverksmodeller från de flesta leverantörer, representerar nästa gräns för nätverksinnovation.

05. Förbättra resultat

Hur en AI-Native full-stack-metod främjar nätverkande

Hittills har vi fastställt varför kvalitetsdata är livsnerven för AI och varför maximal produktion i nätverk tar kvalitetsdata från hela nätverket. Nästa stora fråga är: Vad är det bästa sättet att få och använda kvalitetsdata på alla nivåer för att förbättra nätverksutdata?

Den bästa strategin använder sig av ett enhetligt tillvägagångssätt via branschledande hård- och mjukvarustackar – hela stacken – optimerar prestanda, effektiviserar verksamheten och förbättrar användarupplevelser och säkerhet. Det stöds av ett mikrotjänstermoln och 100 % öppen API-arkitektur för att utökas till andra ledande lösningar över domäner, såsom 5G, ITSM, kommunikationsplattformar, cybersäkerhet och mobilitet.

Juniper förvandlar traditionell nätverksdatainsamling genom att behandla nätverksenheter som sensorer, fånga omfattande räckviddsdata från hela LAN och WAN, samt integrera säkerhet och platsbaserade ingångar. Till exempelampDe viktigaste delarna av vårt tillvägagångssätt inkluderar (se sidan 12 för en större bild):

Förbättrad end-to-end-telemetri: Mätning av 150+ trådlösa användartillstånd i realtid genom strömmande telemetri från routrar, switchar och brandväggar, förbättrad med Mist AI™ för prediktiv analys
Molnbaserad mikroservicearkitektur: Stödjer realtidsbehandling av AI-data och möjliggör mer skalbar, motståndskraftig och effektiv drift av nätverkshanteringssystem

Gemensam AI-motor: Förenar nätverksdataanalys och beslutsprocesser under ett enda, intelligent ramverk som drivs av Mist AI som underlättar strömlinjeformad drift, förutsägande problemlösning och adaptiv inlärning över hela nätverkets ekosystem

Genom kontinuerlig inlärning av användarupplevelse baserat på detaljerad telemetridata, införlivar Juniper applikationsdata tillsammans med nätverksdata. Detta gör det möjligt för AI-systemet att lära sig om de applikationer som används och förutsäga potentiella effekter på en användares applikationsupplevelse baserat på ogynnsamma nätverksförhållanden.

Dessutom förenklar vår banbrytande AI-Native Virtual Network Assistant, Marvis™, hantering och felsökning. Marvis har ett konversationsgränssnitt för strömlinjeformad problemlösning och ett automatiserat handlingsramverk som driver kontinuerliga nätverksförbättringar. Marvis har också Marvis Minis, branschens första digitala upplevelsetvilling. Minis identifierar proaktivt anslutningsproblem innan de inträffar, vilket ytterligare skyddar användarna från frustrerande nätverksupplevelser.

I stort camposs och distribuerade filialmiljöer förändrar denna kombination av kapacitet spelet. Det tar effektivt bort utmaningarna med lansering, felsökning och underhåll som driver upp kostnaderna, sträcker IT-team till sina gränser, urholkar användarupplevelser och kväver skalbarhet och smidighet. Tillsammans utgör de en verklig omvandling av företagsnätverksstrategin som bara kommer att fortsätta att förbättras med tiden.

Att se den större bilden

Grunden för ett modernt fullstacknätverk är avgörande för dess dynamiska natur och möjliggör sömlös integrering i nya nätverksdomäner – och vidare. Ökad anpassningsförmåga kommer att vara förebudet om en ny era inom IT-nätverk, vilket kommer att störa traditionella TCO-modeller för etablerade teknologier och förändra nätverksupplevelsen för både operatörer och användare. Här är några utvalda exampläser av funktioner som illustrerar hur Juniper ombildar fullstack-operationer:

FIGUR 1
AI-Native-supporten blir bättre med tiden: procentandelen av kundernas IT-nätverksbiljetter som proaktivt lösts med AI under loppet av flera år.

Integrerade lokaliseringstjänster

Trådlösa åtkomstpunkter (AP) som utnyttjar en 16-elements Bluetooth®-antennuppsättning för automatisk AP-placering/-orientering och exakt tillgångssynlighet och vBLE för exakta och skalbara platstjänster som kan öka användarengagemang och förbättra arbetsflöden inom olika branscher

Högpresterande SD-WAN
Ett tunnelfritt, sessionsbaserat SD-WAN som använder Session Smart Networking för förbättrat bandbreddsutnyttjande och omedelbar failover baserat på nätverksförhållanden i realtid

Säker AI-Native Edge
Säkerhet, WAN, LAN och NAC (Network Access Control) i en enda operativ portal, som erbjuder överlägsen täckning för hot med trådhastighet, och ett viktigt steg framåt för AI-Native uZTNA och

SASE-baserade arkitekturer
Sömlös datacenterintegrering
Industry-first Virtual Network Assistant (VNA) ger end-to-end synlighet och säkerhet över alla företagsdomäner, från camposs och filial till datacenter

Advanced Routing Assurance
AI-Native automation och insikter för traditionella edge routing topologier

Ledande maskinvara för Wi-Fi 6E och Wi-Fi 7
AP:er är designade för att förenkla nätverksoperationer samtidigt som skalan och smidigheten maximeras. Högeffektsbrytare för Wi-Fi 7 med proaktiv centraliserad kraft- och datahantering för byggnadssystem

06. Beyond the tech

Bortom teknik: betydelsen av organisationsstruktur

Att uppnå maximal effekt från en fullstack-nätverksstrategi är inte enbart beroende av den teknik som används; det beror också i hög grad på organisationsstrukturen.
Korrekt organisation och orkestrering över olika tekniklager och inom teamen själva är avgörande för framgång.
På Juniper har vi skapat en samarbetsmiljö där våra datavetenskapsteam och kundsupportteam arbetar tillsammans. Båda teamen är fysiskt och operativt anpassade och använder vårt avancerade AIOps-verktyg för att hålla sig synkroniserade med kundproblem och feedback i realtid.

Detta nära samarbete säkerställer att våra datavetenskapsexperter och domänspecialister konsekvent är i linje med förändrade kundbehov och prioritering av lösningar, vilket ständigt gör framsteg.

Med tiden blir vinsten mer och mer detaljerad support, som att integrera datapunkter från lösningar som Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint och Zebra för att aktivt förutsäga framtida prestanda för proaktiv felsökning ner till en specifik funktion. Och framstegen kommer bara att fortsätta.
Junipers AIOs påskyndar driftsättningar, förenklar driften och sänker TCO.

Lär dig hur.

07. Full stack NU

Junipers kombinerade lösningar förlitar sig på en kombination av telemetri, arbetsflödesautomation, DevOps och ML för att möjliggöra ett mer anpassningsbart och förutsägbart nätverk. Vår holistiska syn på AI i nätverk har lett till en mängd branschnyheter, inklusive:

Pålitlig anslutning för studenter, shoppare, patienter och anställda
Utöka och uppdatera Wi-Fi med smidighet

Identifiera och säkra mobiler och enheter med NAC

Trådbunden åtkomst
Pålitliga och säkra anslutningar för företag

Pålitlig anslutning för IoT, AP:er och trådbundna enheter

Anslut och skydda IoT och användare med mikrosegmentering
Identifiera och säkra enheter med NAC

Lokaliseringstjänster inomhus
Leverera insiktsbaserade personliga användarupplevelser

Engagera dig med studenter, kunder, patienter och anställda
Inomhus GPS och tillgångsplats
Platsbaserad analys

Säker åtkomst till filialen
Säker, pålitlig och sömlös anslutning för globala filialkontor

Säker SD-WAN/SASE
Distribuerat företag

Optimera WAN för molnappar

07. Full stack NU

Proaktiva AI-drivna RF-justeringar för optimala trådlösa upplevelser i olika miljöer
Dynamisk paketfångning i LAN och WAN, ger oöverträffad automatisering, synlighet och problemlösning
Automatisk rotorsaksanalys för att snabbt diagnostisera och åtgärda nätverksproblem, minska MTTR och eliminera de flesta problembiljetter

En AI-Native Digital Experience Twin för att förebyggande upptäcka och åtgärda potentiella problem med trådbundna, trådlösa och WAN-nätverk innan de påverkar användarna

Trogen sitt namn sträcker sig vår AI-Native Full Stack också bortom camposs och filial och vidare in i det distribuerade företaget. Till exempelampde:

En AI-Native VNA som revolutionerar datacenterdrift med proaktiva insikter och förenklade kunskapsbasfrågor genom ett intuitivt konversationsgränssnitt i kombination med ett avsiktsbaserat nätverkssystem (IBN), vilket förbättrar drifttiden och snabbar upp lösningar

Juniper Mist Routing Assurance utnyttjar AIOps för avancerade WAN-operationer, ger routingsynlighet och proaktiva insikter som förenklar felsökning, sänker MTTR/MTTI och automatiserar rotorsaksanalys på företagskanten
AI-Native Security säkerställer synlighet och tillämpning via rätt säker infrastruktur med klassens bästa hotskydd över Juniper-switchar, routrar och AP:er över camposs, filialer, datacenter och molnmiljöer, vilket ökar produktiviteten i nätverks- och säkerhetsteam

Full stack DÅ?

Stel:
Arkitektur lovar hög prestanda men kommer till korta; kullerstenslösningar

Besvärlig hantering:
Kräver flera hanteringsgränssnitt, ofta med komplexa CLI

Begränsade integrationer:
Saknar sömlösa integrationer över nätverksmiljöer och lösningar

Reaktiv:
Kräver manuella svar på problem efter att de uppstår

Full stack NU

Dynamisk:
Konstruerad för att möta dagens och morgondagens företagskrav

AI-Native management:
Enhetlig hantering, byggd med integrerad AI från grunden

Omfattande integrationer:
Enad plattform med ledande LAN, WAN, datacenter, platstjänster, säkerhet och en öppen API-arkitektur för sömlösa integrationer med ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra och mer

Proaktiv:
Kan identifiera problem och mildra dem innan de påverkar användarna

Fördelar ögonblicksbilder

En AI-Native full-stack-metod ger oöverträffad effektivitet till komplexa camposs och filialmiljöer. Här är bara några verkliga examples.

"Nätverksanvändarupplevelsen som Juniper erbjuder överträffar vida allt annat på marknaden. Junipers användarvänlighet och självläkande kapacitet, tillsammans med mätvärdena för användarupplevelsen, är enastående.”

Neil Holden, CIO, Halfords

8x snabbare nätverksuppdatering

George Washington University förbättrar upplevelser
Ett modernt, molnhanterat trådbundet och trådlöst nätverk förenklar nätverkshantering och felsökning, vilket leder till konsekvent bättre upplevelser för IT och användare.

Sparar över 500 XNUMX USD per år

London Borough of Brent ökar personalens produktivitet
Ett AI-Native-nätverk ger IT tydlig insyn i problem tillsammans med rekommenderade korrigeringar, vilket effektiviserar pågående hanteringsutmaningar.

90 %+ minskning av nätverksproblem

Halfords förlitar sig på AIOs för detaljhandelsomvandling
Genom att övergå till en molnbaserad, AI-Native-metod har Halfords förenklat hanteringsutmaningar samtidigt som det möjliggör nästa generations shoppinglösningar.

Handledning för nätverksåtgärder i full stack

Med tanke på den stora omfattningen av distributioner och utvecklingen av nätverksteknik fram till nyligen har komplexiteten länge dominerat camposs och filialnätverk. Introduktionen av AI-Native Networking förändrar allt.

Även om nätverket alltid växer eller förändras över camposs och filialmiljöer, en AI-Native Full Stack-metod ger en oöverträffad möjlighet att skära bort onödig komplexitet, såsom kontroller och fragmenterade hanteringsplattformar, och anpassa sig till de bästa lösningarna i IT-landskapet. Det kan också tillhandahålla den "precis rätt" nivån av AI-kapacitet som behövs för att leverera maximal produktion, och stödja exceptionella användar- och IT-upplevelser till lägsta TCO och OpEx.

Och som ett fint vin blir det bara bättre med tiden.

01. Identifiera en PoC-möjlighet
Identifiera en möjlighet i camposs och filial för att engagera sig i en PoC (t.ex. en ny webbplats eller apparatuppgradering).

02. Börja med en lågriskprövning
Testa AI on Us för att implementera med live produktionstrafik och se hur våra lösningar passar din organisation. Börja var som helst i full stack med valfri kombination av Wi-Fi, switching och/eller SD-WAN-lösningar.

03. Upplev skillnaden
Se hur en AI-Native-metod ger större enkelhet, produktivitet och tillförlitlighet.

04. Utöka din distribution
Bredda din räckvidd genom att införliva ytterligare områden som camposs, filialer, NAC, datacenter, brandväggar och Enterprise Edge.

Nästa steg

Utforska Juniper full stack
Gå djupare in i fullstack-möjligheter och lösningar för camposs och filial.
Utforska våra lösningar →
AI på oss →

Se Mist AI i aktion
Se hur ett modernt mikrotjänstmoln i Juniper Mist AI ger verklig synlighet, automatisering och säkerhet.
Se vår on-demand-demo →

Varför Juniper
Juniper Networks anser att anslutning inte är detsamma som att uppleva en bra anslutning. Junipers AI-Native Networking Platform är byggd från grunden för att utnyttja AI för att leverera exceptionella, mycket säkra och hållbara användarupplevelser från kanten till datacentret och molnet. Du kan hitta ytterligare information på juniper.net eller ansluta till Juniper på
X (tidigare Twitter), LinkedIn och Facebook.

Mer information
För att lära dig mer om Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack-lösning, kontakta din Juniper-representant eller partner, eller besök vår webwebbplats på: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Anteckningar och referenser
01. Nätverkshantering Megatrends 2024:
Skills Gaps, Hybrid och Multi-Cloud, SASE och AI-drivna operationer. EMA på begäran webINAR
02. Ibid.
03. Ibid.
04. NetOps Expert-podden, avsnitt 9: "AI/ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert", juli 2024.

Alla rättigheter reserverade.

Juniper Networks Inc.
1133 Innovation Way
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-SV oktober 2024
Juniper Networks Inc., Juniper Networks logotyp, Juniper.
net, Marvis och Mist AI är registrerade varumärken som tillhör Juniper Networks Incorporated, registrerade i USA och många regioner över hela världen. Andra produkt- eller tjänstenamn kan vara varumärken som tillhör Juniper Networks eller andra företag. Detta dokument är aktuellt från och med det första publiceringsdatumet och kan ändras av Juniper Networks när som helst. Alla erbjudanden är inte tillgängliga i alla länder där Juniper Networks är verksamt.

Specifikationer

Produktnamn: Full Stack Networking Solution
Tillverkare: Juniper
Funktioner: AI-native och moln-native full stack-lösningsportfölj

Fördelar: Mycket dynamiska och skalbara nätverk, AI och automationskapacitet, förenklad hantering, förbättrade användarupplevelser

Vanliga frågor (FAQ)

Vilka är de viktigaste fördelarna med Full Stack Networking Solution?

Lösningen erbjuder mycket dynamiska och skalbara nätverk, AI och automationskapacitet, förenklad hantering, förbättrade användarupplevelser och minskade kostnader.

Hur viktig är datainmatning för att maximera resultatet av AI-lösningar?

Datainmatning spelar en avgörande roll för att säkerställa effektiviteten hos AI-lösningar i IT-nätverk. Kvalitetsdataingångar leder till bättre resultat.

Dokument/resurser

Juniper Full Stack Input, Maximal Output [pdf] Användarhandbok
Full stack Ingång maximal utmatning, Stack Ingång maximal utdata, Ingång maximal utdata, maximal utdata, utdata

Referenser

Användarmanual

Juniper Full Stack Input, Maximal Output

Full stackingång, maximal uteffekt:

Att tänka om camposs och filialnätverk för AI-eran

max·i·mum output·output [substantiv]

Nyckelvägar

Det obestridliga löftet om AI i nätverk

04. Ingångsfrågor

05. Förbättra resultat

06. Beyond the tech

07. Full stack NU

07. Full stack NU

Full stack DÅ?

Full stack NU

Fördelar ögonblicksbilder

Nästa steg

Specifikationer

Vanliga frågor (FAQ)

Vilka är de viktigaste fördelarna med Full Stack Networking Solution?

Hur viktig är datainmatning för att maximera resultatet av AI-lösningar?

Dokument/resurser

Referenser

Lämna en kommentar

Avbryt svar