Juniper Full Stack Input, Pinakamataas na Output

GABAY NG USER

Full Stack Input, Maximum Output:

Paano Masulit ang AI sa Networking

Ginagamit ang kapangyarihan ng isang best-of-breed na buong networking stack upang maghatid ng mga pambihirang karanasan

 

Muling pag-iisip campsa amin at branch networking para sa panahon ng AI

Ang mga CEO sa buong mundo ay naglabas ng mga corporate directive na mag-deploy ng artificial intelligence (AI) sa buong negosyo. Layunin nilang baguhin ang mga operasyon at kunin ang mga nakatagong kita. At ang mga vendor sa lahat ng sektor, kabilang ang IT networking, ay sabik na samantalahin ang pagkakataon.

Para sa mga pinuno ng networking na namamahala sa kumplikado at mahal campsa amin at sa mga kapaligiran ng sangay, lumitaw ang mga mahahalagang katanungan:

• Ilang advantages makakapagdeliver ba talaga ang AI?
• Ano ang naaangkop na pagpapaubaya sa panganib?
• Ano ang pinakamahusay na paraan upang ma-optimize ang mga output?

Sa napakaraming opsyong magagamit para sa pag-deploy, ang mga katotohanang ipinakita ng pag-iintindi ng vendor, kakayahan, at kadalubhasaan ay mas mahalaga kaysa dati. At ang mga vendor na humahabol sa AI ay malamang na nahati sa ilang malawak na kategorya, kabilang ang:

• Siloed, niche vendor na may iba't ibang kakayahan sa AI na hindi makapaghatid ng buong stack campsa amin at pagsasama-sama ng sangay
• Mga vendor na nagtatampok ng iba't ibang bolt-on AI solutions na lumilikha ng ilusyon ng full stack operational efficiency
• Mga vendor na may napatunayang full stack architecture na idinisenyo mula sa simula hanggang sa gamitin ang buong potensyal ng AI

Matuto pa tungkol sa AI-Native at cloud-native full stack solution portfolio ng Juniper.
Matuto pa →

Ang huli ay kumakatawan sa isang mahalagang ebolusyon sa networking:

Ang mahigpit na pagsasama-sama sa pagitan ng pinakamahusay na lahi ng mga bahagi ng networking at mga makabagong tampok na AI-Native ay humahantong sa mas mahusay na mga karanasan sa operator at user—muling pagtukoy sa kung ano ang ibig sabihin ng terminong “full stack” sa modernong networking landscape.

Naniniwala si Juniper na ang mga nangungunang full stack network ngayon ay dapat na napaka-dynamic at nasusukat bilang suporta sa mga umuusbong na pangangailangan ng enterprise. At dapat nilang isama ang mga kakayahan ng AI at automation na nagpapasimple sa pamamahala at pagbabawas ng mga gastos habang pinapahusay at sinisiguro ang mga karanasan ng user mula simula hanggang matapos.

Sinasaklaw ng ebook na ito ang umuusbong na kuwento. Sinusuri nito ang papel ng data sa AI networking at ang halaga ng magkakaugnay na enterprise-class, full-stack na solusyon. Tinutuklas din nito ang kahalagahan ng mga de-kalidad na input ng data upang matiyak ang pinakamataas na output ng isang solusyon sa AI sa IT networking.

Magsimula tayo

max·i·mum output·put [pangngalan]

Ang pagkamit ng pinakamataas na pagganap at kahusayan sa mga pagpapatakbo ng network, na nailalarawan sa pamamagitan ng paghahatid ng pambihirang at secure na mga karanasan ng user sa mga LAN at WAN network. Kabilang dito ang transformational scale at liksi, mas mahusay na pakikipag-ugnayan, pinasimple na operasyon, at pagkamit ng pinakamababang TCO at OpEx

Mga susing takaway

Sa pamamagitan ng mga kakayahan tulad ng predictive analytics at maintenance, automation, at intelligent network monitoring, ang AI ay lumitaw bilang transformative force sa networking. Sa campsa amin at sa mga distributed branch environment, ang tamang "full stack" na diskarte ay higit na makakabawas sa pagiging kumplikado at gastos.

1. Ang tunay na buong stack ay higit pa sa "marchitecture"
Gumagamit ang isang modernong diskarte ng pinag-isang diskarte sa hardware at software (kabilang ang para sa AI), na pinagbabatayan ng 100% bukas na arkitektura ng API upang i-streamline ang mga operasyon at pagbutihin ang mga karanasan.

2. Ang AI sa networking ay mataas ang epekto, mababa ang panganib
Ang AI sa networking ay namumukod-tangi sa kakayahang maghatid ng mabilis, pare-pareho, at mahahalagang epekto sa mga user at IT.

3. Pinakamahusay na lahi, buong stack input ay nagpapalaki ng output
Ang pagkolekta at paggamit ng mga input mula sa LAN, WAN, seguridad, at higit pa para sa AI ay nagbibigay ng mga hindi pa nagagawang pagkakataon

4. Mahalaga ang foresight at maturity
Mahalagang maglapat ng mga mature at tuluy-tuloy na pag-aaral ng data science algorithm sa mga mahusay na na-curate na set ng data.

5. Ipinapaalam ng organisasyon ang patuloy na orkestrasyon
Higit pa sa mga layer ng teknolohiya, ang wastong organisasyon at orkestrasyon sa loob ng mga koponan ng vendor ay kritikal.

6. Ang AI-Native full stack ay higit na gumaganap
Nag-aalok ang Juniper ng nag-iisang AI-Native at cloudnative na full stack na solusyon ng industriya na maaaring magbago ng mga posibilidad sa networking.

Kasama sa pinakamalaking hadlang sa tagumpay ng NetOps ang isang shortage ng mga bihasang tauhan, masyadong maraming mga tool sa pamamahala, mahinang kalidad ng data ng network, at kakulangan ng cross-domain visibility, ayon sa isang pag-aaral ng EMA

Halos 25% ng mga network operations team ay gumagamit pa rin ng 11-25 tool para sa pagsubaybay, pamamahala, at pag-troubleshoot

30% ng mga problema sa network ay dahil sa mga manu-manong error

Ang hindi mapag-aalinlanganang pangako ng AI sa networking

Ngayong araw campkami at mga branch network ay nagsisilbing parehong circulatory at nervous system ng isang enterprise.
Dinadaluyan nila ang mahahalagang daloy ng data at pinapagana ang matulin, matalinong mga tugon.
Ang bawat koneksyon sa network ay pumuputok na may potensyal na humimok ng pagiging produktibo at pagbabago.
Ngunit pinapanatili itong magkakaugnay web ay hindi kailanman naging mas mahirap.

Ang mga IT team ay nakikipagbuno sa mabilis na umuusbong na mga pangangailangan sa negosyo. Sila ay nahaharap sa kahirapan ng pagprotekta sa patuloy na lumalawak na pag-atake sa ibabaw mula sa mga sopistikadong banta. At dapat silang makipaglaban sa isang mabangis na pagsalakay ng mga bagong device, mga uri ng koneksyon, at isang paglaganap ng mga application na nagtutulak ng mga pangangailangan sa bandwidth.

Ang pagbabalanse sa pangangailangang sukatin laban sa mga hadlang sa mapagkukunan at badyet at kakulangan ng mga espesyal na kasanayan ay nagpapalubha lamang sa pagiging kumplikado.

Sa landscape na ito, ang AI ay lumitaw bilang isang tunay na transformative force sa networking. Sa katunayan, ang pinaka-advanced na mga solusyon sa networking ng AI ay makabuluhang nababawasan at, sa ilang mga kaso, kahit na inaalis ang maraming real-world na mga punto ng sakit. Halampkasama ang:

• Predictive analytics at maintenance: Ang mga tool sa pamamahala ng network na pinapagana ng AI ay maaaring magsuri ng real-time na data at mahulaan ang mga potensyal na isyu bago mangyari ang mga ito. Nagbibigay-daan ito sa proactive na pagpapanatili at pinapaliit ang downtime. Kabilang dito ang pagtukoy sa mga potensyal na banta sa seguridad, pagtukoy ng mga anomalya, at pag-optimize ng pagganap ng network.
• Automation at orchestration: Binibigyang-daan ng AI-enhanced automation ang mga network na makapag-self-heal, makapag-configure sa sarili, at makapag-optimize sa sarili. Ang lahat ay humahantong sa pinababang manu-manong interbensyon at pagtaas ng pangkalahatang kahusayan habang pinapataas ang mga karanasan ng user at operator. Ang mga tool sa orkestrasyon na pinapagana ng AI ay maaari ding mag-automate ng mga kumplikadong proseso, gaya ng network provisioning at pamamahala ng pagbabago.
• Intelligent na pagsubaybay sa network at mga insight: Ang mga tool sa pagsubaybay na pinapagana ng AI ay nagbibigay ng real-time na visibility sa performance ng network at maaaring mag-alok ng mga naaaksyunan na insight at paganahin ang paggawa ng desisyon na batay sa data.

Ang analytics na hinimok ng AI ay maaaring tumukoy ng mga uso, makakita ng mga pattern, at magbigay ng mga rekomendasyon para sa pag-optimize, seguridad, at pagpaplano ng kapasidad.

Bagama't ang mga ganitong uri ng kakayahan ay umiiral ngayon, sila ang eksepsiyon at hindi ang pamantayan. Karamihan sa mga solusyon ay kulang sa integration at data na kailangan upang makabuluhang baguhin ang pang-araw-araw na operasyon.

“Kung gusto mong i-automate ang tier 2/tier 3 kung saan sumisid ka sa networking stack at subukang alamin kung nasaan ang [network] na problema at kung paano ito ayusin—maraming pangkalahatang layunin, ang domain-agnostic AIOps platforms ay hindi gawin iyan; hindi sila eksperto sa domain.”

Shamus McGillicuddy, Pangalawang Pangulo ng Pananaliksik, EMA

04. Mahalaga ang input

Ang maximum na output ay nagsisimula sa pinakamainam na input ng data

Pagdating sa pagkuha ng buong halaga mula sa AI at machine learning (ML) sa networking, ang dami, abot, kalidad, timing, at pagproseso—at mga mapagkukunan para pag-aralan at pagkilos ang data—ay kritikal. Pagkatapos ng lahat, ang mga epektibong pagkilos na pinagana ng AI ay nakasalalay sa isang komprehensibong pag-unawa sa kasalukuyang sitwasyon.

Ang tiyak na pag-alam kung ano ang nangyayari, kung saan ito nangyayari, at kung bakit ito nangyayari ay napakahalaga para sa pagpapaalam sa mga napapanahong at naaangkop na mga tugon. At ang kalidad ng data ay ang pundasyon ng lahat.

Kung paanong ang proseso ng paglikha ng isang pambihirang alak ay nakasalalay sa iba't ibang mga kadahilanan, ang pagbuo ng kalidad ng data para sa AI sa net working ay nagagawa rin. Katulad ng kung paano nangangailangan ang alak ng tamang mga ubas, lupa, at panahon ng pagtanda, ang kadalubhasaan sa networking, pagsusumikap, at pasensya ay mahalaga lahat sa pag-aalaga ng magkakaibang set ng data na may mahusay na label at masusing na-curate na impormasyon.

Sinuman ay maaaring mangolekta ng baseline data sa kalusugan ng network at i-feed ito sa isang AI engine. Gayunpaman, ang pagpapaunlad ng tunay na nakakaimpluwensyang AI na may kakayahang paganahin ang pambihirang karanasan ng user at pagliit ng mga maling positibo ay nagsasangkot ng maraming pagsasaalang-alang. Upang makamit ang mga layuning ito, dapat isaalang-alang ng mga vendor ang lahat mula sa istruktura ng organisasyon hanggang sa pag-develop ng hardware/software, data spectrum, at tool set. Higit pa rito, mahalagang ilapat ang mature at patuloy na pag-aaral ng mga algorithm ng data science sa mahusay na na-curate na mga set ng data.
Higit pa rito, ang pag-maximize ng output mula sa AI sa networking ay depende sa bilang at lawak ng mga input ng data. At dito mismo limitado ang karamihan sa mga solusyon sa networking ng AI. Sa kasalukuyan, ang ilang mga solusyon sa IT networking ay maaaring mangolekta ng data mula sa LAN, ang ilan mula sa WAN. Ngunit ilang mga solusyon ang maaaring magsama-sama at gumamit ng data mula sa parehong LAN at WAN (at higit pa) nang epektibo—na tinatawag nating "buong stack." Binibigyang-diin nito ang kritikal na pangangailangan ng pag-iintindi ng vendor sa pagtiyak ng pagsasama at interoperability.

Ang papel ng input vs output para sa mga pagpapabuti ng AI networking

Magandang LAN o WAN	Mas mahusay na LAN at WAN	Pinakamataas na LAN, WAN, seguridad, lokasyon, at higit pa na may mga kakayahan sa AI-Native
Nagbibigay ng pira-piraso view ng pagganap at seguridad ng networking	Nagsisimulang mag-alok ng mas holistic view ng mga pagpapatakbo ng network, na nagbibigay-daan sa mga AI system na gumawa ng mas matalinong mga desisyon	Naghahatid ng komprehensibong set ng data at nagbibigay ng panoramic view na nagbibigay-daan sa mga AI system na makamit ang kanilang buong potensyal
Snapshot ng mga benepisyo: Ang limitadong saklaw ay naghihigpit sa mga potensyal na benepisyo, nagbubunga ng mga pangunahing pagpapahusay sa kahusayan at pagtuklas ng pagbabanta	snapshot ng mga benepisyo: Sinusuportahan ang katamtamang mga pagpapabuti sa pamamahala ng network, pagbabawas ng downtime at pagtukoy ng mas kumplikadong isyu	snapshot ng mga benepisyo: • Binibigyan ng kapangyarihan ang AI na proactive na i-optimize ang performance ng network • Pinapahusay ang seguridad gamit ang predictive threat analysis • Naghahatid ng mga personalized na karanasan ng gumagamit

Higit pa sa tradisyonal at bagong dating na mga modelo ng AI networking ng karamihan sa mga vendor, kinakatawan ng AI-Native full stack na diskarte ng Juniper ang susunod na hangganan sa pagbabago ng network.

05. Pagpapabuti ng mga output

Paano ang isang AI-Native full stack approach ay nagsusulong sa networking

Sa ngayon, naitatag namin kung bakit ang kalidad ng data ay ang lifeblood para sa AI at kung bakit ang maximum na output sa networking ay kumukuha ng kalidad ng data mula sa buong network. Ang susunod na malaking tanong ay: Ano ang pinakamahusay na paraan upang makakuha at gumamit ng de-kalidad na data sa bawat antas upang mapabuti ang mga output ng networking?

Ang pinakamahusay na diskarte ay gumagamit ng isang pinag-isang diskarte sa pamamagitan ng nangunguna sa industriya na mga stack ng hardware at software—ang buong stack—pag-optimize ng performance, pag-streamline ng mga operasyon, at pagpapahusay sa mga karanasan at seguridad ng user. Ito ay pinagbabatayan ng microservices cloud at 100% open API architecture para i-extend sa iba pang nangungunang solusyon sa mga domain, gaya ng 5G, ITSM, mga platform ng komunikasyon, cybersecurity, at mobility.

Binabago ng Juniper ang tradisyonal na pagkolekta ng data sa networking sa pamamagitan ng pagtrato sa mga networking device bilang mga sensor, pagkuha ng komprehensibong range data mula sa buong LAN at WAN, pati na rin ang pagsasama ng seguridad at mga input na nakabatay sa lokasyon. Para kay exampAng mga pangunahing elemento ng aming diskarte ay kasama (tingnan ang pahina 12 para sa mas malaking larawan):

• Pinahusay na end-to-end telemetry: Pagsukat ng 150+ real-time na estado ng wireless user sa pamamagitan ng streaming telemetry mula sa mga router, switch, at firewall, na pinahusay ng Mist AI™ para sa predictive analytics
• Cloud-native, microservices architecture: Pagsuporta sa real-time na pagproseso ng AI data at pagpapagana ng mas nasusukat, nababanat, at mahusay na operasyon ng mga network management system
• Karaniwang AI engine: Pinag-iisa ang pagsusuri ng data ng network at mga proseso ng paggawa ng desisyon sa ilalim ng iisang, matalinong balangkas na pinapagana ng Mist AI na nagpapadali sa mga streamlined na operasyon, predictive na paglutas ng problema, at adaptive na pag-aaral sa buong network ecosystem

Sa pamamagitan ng tuluy-tuloy na pag-aaral ng karanasan ng user batay sa detalyadong data ng telemetry, isinasama ng Juniper ang data ng application kasama ng data ng network. Binibigyang-daan nito ang AI system na matutunan ang tungkol sa mga application na ginagamit at mahulaan ang mga potensyal na epekto sa karanasan sa aplikasyon ng isang user batay sa masamang kundisyon ng network.

Bukod pa rito, pinapasimple ng aming pangunguna na AI-Native Virtual Network Assistant, si Marvis™, ang pamamahala at pag-troubleshoot. Nagtatampok si Marvis ng interface ng pakikipag-usap para sa streamlined na paglutas ng problema at isang automated action framework, na nagtutulak sa patuloy na pagpapabuti ng network. Itinatampok din ni Marvis ang Marvis Minis, ang unang digital experience twin ng industriya. Proactive na tinutukoy ng Minis ang mga isyu sa connectivity bago mangyari ang mga ito, na higit na nagpoprotekta sa mga user mula sa nakakadismaya na mga karanasan sa network.

Sa malaking campsa amin at mga distributed branch environment, ang kumbinasyong ito ng mga kakayahan ay nagbabago ng laro. Epektibo nitong inaalis ang rollout, pag-troubleshoot, at mga hamon sa pagpapanatili na nagpapalaki ng mga gastos, umaabot sa mga IT team sa kanilang mga limitasyon, nakakasira sa mga karanasan ng user, at nakakapigil sa scalability at liksi. Magkasama, binubuo sila ng isang tunay na pagbabago sa diskarte sa networking ng enterprise na magpapatuloy lamang na mapabuti sa paglipas ng panahon.

Nakikita ang mas malaking larawan

Ang pundasyon ng isang modernong full-stack na network ay mahalaga sa pabago-bago nitong katangian at pagpapagana ng tuluy-tuloy na pagsasama sa mga bagong networking domain—at higit pa. Ang pagtaas ng kakayahang umangkop ay magiging harbinger ng isang bagong panahon sa IT networking, na nakakagambala sa mga tradisyonal na modelo ng TCO para sa mga naitatag na teknolohiya at nagbabago sa karanasan sa network para sa parehong mga operator at user. Narito ang ilang piling exampkaunting mga kakayahan na naglalarawan kung paano nire-reimagining ni Juniper ang buong stack na operasyon:

FIGURE 1
Ang suporta ng AI-Native ay patuloy na nagiging mas mahusay sa paglipas ng panahon: ang porsyento ng mga customer na IT network ticket ay aktibong nalutas sa AI sa loob ng ilang taon.

Pinagsamang mga serbisyo sa lokasyon

Mga wireless access point (AP) na gumagamit ng 16-element na Bluetooth® antenna array para sa automated na AP placement/orientation at tumpak na asset visibility at vBLE para sa tumpak at scalable na mga serbisyo ng lokasyon na maaaring magpapataas ng pakikipag-ugnayan ng user at mapahusay ang mga workflow sa mga industriya

Mataas ang pagganap ng SD-WAN
Isang tunnel-free, session-based na SD-WAN gamit ang Session Smart Networking para sa pinahusay na paggamit ng bandwidth at instant failover batay sa real-time na mga kondisyon ng network

Secure AI-Native Edge
Seguridad, WAN, LAN, at NAC (Network Access Control) sa iisang operational portal, na nag-aalok ng mahusay na saklaw para sa mga pagbabanta sa bilis ng wire, at isang mahalagang hakbang pasulong para sa AI-Native uZTNA at

Mga arkitektura na nakabatay sa SASE
Walang putol na pagsasama ng data center
Ang Industry-first Virtual Network Assistant (VNA) ay nagbibigay ng end-to-end na visibility at kasiguruhan sa lahat ng enterprise domain, mula sa campsa amin at sangay sa data center

Advanced Routing Assurance
AI-Native na automation at mga insight para sa tradisyonal na edge routing topologies

Nangunguna sa Wi-Fi 6E at Wi-Fi 7 hardware
Ang mga AP ay idinisenyo upang pasimplehin ang mga pagpapatakbo ng network habang pinapalaki ang sukat at liksi. High-power switch para sa Wi-Fi 7 na may proactive na sentralisadong power at pamamahala ng data para sa pagbuo ng mga system

06. Higit pa sa teknolohiya

Higit pa sa teknolohiya: ang kahalagahan ng istraktura ng organisasyon

Ang pagkamit ng maximum na output mula sa isang buong stack na diskarte sa networking ay hindi lamang nakadepende sa teknolohiyang na-deploy; malaki rin itong nakasalalay sa istruktura ng organisasyon.
Ang wastong organisasyon at orkestra sa iba't ibang layer ng teknolohiya at sa loob mismo ng mga koponan ay kritikal sa tagumpay.
Sa Juniper, gumawa kami ng isang collaborative na kapaligiran kung saan ang aming mga data science team at customer support team ay gumagana nang magkasabay. Pisikal at operational na nakahanay, ginagamit ng parehong team ang aming advanced na AIOps tool para manatiling naka-synchronize sa mga real-time na isyu at feedback ng customer.

Tinitiyak ng malapit na pakikipagtulungang ito na ang aming mga dalubhasa sa data science at domain specialist ay patuloy na naaayon sa umuusbong na mga pangangailangan ng customer at pag-prioritize ng mga solusyon, na patuloy na sumusulong sa pag-unlad.

Sa paglipas ng panahon, ang kabayaran ay higit at higit na granular na suporta, tulad ng pagsasama ng mga punto ng data mula sa mga solusyon tulad ng Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint, at Zebra upang aktibong mahulaan ang pagganap sa hinaharap para sa proactive na pag-troubleshoot hanggang sa isang partikular na feature. At ang pag-unlad ay magpapatuloy lamang.
Pinapabilis ng AIOps ng Juniper ang mga deployment, pinapasimple ang mga operasyon, at pinapababa ang TCO.

Alamin kung paano.

07. Buong stack NGAYON

Ang pinagsamang mga solusyon ng Juniper ay umaasa sa isang kumbinasyon ng telemetry, workflow automation, DevOps, at ML upang paganahin ang isang mas adaptive at predictable na network. Ang aming holistic na diskarte sa AI sa networking ay humantong sa isang host ng mga unang industriya, kabilang ang:

• Maaasahang koneksyon para sa mga mag-aaral, mamimili, pasyente, at empleyado
• Palawakin at i-refresh ang Wi-Fi nang may liksi
• Kilalanin at i-secure ang mga mobile at device gamit ang NAC

Wired access
Maaasahan at secure na mga koneksyon para sa negosyo

• Maaasahang koneksyon para sa IoT, AP, at wired na device
• Ikonekta at protektahan ang IoT at mga user gamit ang microsegmentation
• Kilalanin at i-secure ang mga device gamit ang NAC

Mga serbisyo sa panloob na lokasyon
Maghatid ng mga insight-based na personalized na karanasan ng user

• Makipag-ugnayan sa mga mag-aaral, mamimili, pasyente, at empleyado
• Panloob na GPS at lokasyon ng asset
• Ang analytics na nakabatay sa lokasyon

Ligtas na pag-access sa sangay
Secure, maaasahan, at tuluy-tuloy na koneksyon para sa mga pandaigdigang sangay na tanggapan

• Secure ang SD-WAN/SASE
• Naipamahagi na negosyo
• I-optimize ang WAN para sa cloud apps

07. Buong stack NGAYON

Ang pinagsamang mga solusyon ng Juniper ay umaasa sa isang kumbinasyon ng telemetry, workflow automation, DevOps, at ML upang paganahin ang isang mas adaptive at predictable na network. Ang aming holistic na diskarte sa AI sa networking ay humantong sa isang host ng mga unang industriya, kabilang ang:

• Proactive AI-Driven RF adjustments para sa pinakamainam na wireless na karanasan sa mga kapaligiran
• Dynamic na packet capture sa LAN at WAN, na nagbibigay ng walang kapantay na automation, visibility at paglutas ng isyu
• Automated root cause analysis upang mabilis na masuri at matugunan ang mga isyu sa network, bawasan ang MTTR at alisin ang karamihan sa mga trouble ticket
• Isang AI-Native Digital Experience Twin para maagang matukoy at matugunan ang mga potensyal na problema sa wired, wireless, at WAN network bago ito makaapekto sa mga user

Tama sa pangalan nito, ang aming AI-Native Full Stack ay lumalampas din sa campsa amin at sangay at higit pa sa ipinamahagi na negosyo. Para kay example:

• Isang AI-Native VNA na binabago ang mga operasyon ng data center na may mga proactive na insight at pinasimpleng mga query sa knowledgebase sa pamamagitan ng isang intuitive na interface ng pakikipag-usap kasabay ng isang intent-based networking (IBN) system, pagpapahusay ng uptime, at pagpapabilis ng mga resolution
• Ginagamit ng Juniper Mist Routing Assurance ang AIOps para sa mga advanced na operasyon ng WAN, na nagbibigay ng visibility sa pagruruta at mga proactive na insight na nagpapasimple sa pag-troubleshoot, pagpapababa ng MTTR/MTTI, at pag-automate ng root cause analysis sa enterprise edge
• Tinitiyak ng AI-Native Security ang visibility at pagpapatupad sa pamamagitan ng tamang secure na imprastraktura na may pinakamahusay na proteksyon sa pagbabanta sa lahat ng Juniper switch, router, at AP sa buong campsa amin, sangay, data center, at cloud environment, na nagpapalakas ng pagiging produktibo sa network at mga pangkat ng pagpapatakbo ng seguridad

Buong stack pagkatapos? 

matigas:
Ang Marchitecture ay nangangako ng mataas na pagganap ngunit kulang; pinagsama-samang solusyon

Masalimuot na pamamahala:
Nangangailangan ng maraming interface ng pamamahala, kadalasang may kumplikadong CLI

Mga limitadong pagsasama:
Walang magkatugmang pagsasama sa mga kapaligiran at solusyon sa networking

reaktibo:
Nangangailangan ng mga manu-manong tugon sa mga isyu pagkatapos mangyari ang mga ito

Buong stack NGAYON

Dynamic:
Ininhinyero upang matugunan ang mga pangangailangan ng negosyo ngayon at bukas

AI-Native na pamamahala:
Pinag-isang pamamahala, na binuo gamit ang pinagsamang AI mula sa simula

Mga komprehensibong pagsasama:
Pinag-isang platform na nagtatampok ng nangungunang LAN, WAN, data center, mga serbisyo sa lokasyon, seguridad, at isang bukas na arkitektura ng API para sa tuluy-tuloy na pagsasama sa ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, at higit pa

Proactive:
May kakayahang tumukoy ng mga isyu at mabawasan ang mga ito bago ito makaapekto sa mga user

Mga snapshot ng benepisyo

Ang isang AI-Native full stack na diskarte ay nagdudulot ng hindi pa nagagawang kahusayan sa kumplikadong campsa amin at sangay na kapaligiran. Narito ang ilan lamang sa totoong mundo na datingamples.

"Ang karanasan ng gumagamit sa network na inaalok ng Juniper ay higit na lumampas sa anumang bagay sa merkado. Ang kadalian ng operasyon ng Juniper at mga kakayahan sa pagpapagaling sa sarili, kasama ang mga sukatan ng karanasan ng gumagamit na ibinibigay nito, ay namumukod-tangi.

Neil Holden, CIO, Halfords

8x na mas mabilis na pag-refresh ng network

Pinahusay ng George Washington University ang mga karanasan
Pinapasimple ng isang moderno, cloud-managed wired at wireless network ang pamamahala sa network at pag-troubleshoot, na humahantong sa patuloy na mas magagandang karanasan para sa IT at mga user.

Higit sa US $500k na matitipid bawat taon

Ang London Borough of Brent ay nagpapataas ng produktibidad ng mga kawani
Ang isang AI-Native network ay nagbibigay sa IT ng malinaw na visibility sa mga isyu kasama ng mga inirerekomendang pag-aayos, pag-streamline ng mga patuloy na hamon sa pamamahala.

90%+ na pagbawas sa mga ticket ng problema sa network

Umaasa ang Halfords sa AIOps para sa retail transformation
Sa pamamagitan ng pag-pivot sa cloud-native, AI-Native na diskarte, pinasimple ng Halfords ang mga hamon sa pamamahala habang pinapagana ang mga susunod na henerasyong solusyon sa retail shopping.

Ang buong stack networking action guide

Dahil sa malawak na saklaw ng mga deployment at ebolusyon ng teknolohiya ng networking hanggang kamakailan, ang pagiging kumplikado ay matagal nang nangingibabaw sa campsa amin at sa branch networking. Ang pagpapakilala ng AI-Native Networking ay nagbabago sa lahat.

Bagama't ang network ay palaging lumalaki o nagbabago sa buong campsa amin at sa kapaligiran ng sangay, ang isang AI-Native Full Stack na diskarte ay nagbibigay ng isang hindi pa nagagawang pagkakataon upang maputol ang hindi kailangang kumplikado, tulad ng mga controller at pira-pirasong platform ng pamamahala, at ihanay sa mga pinakamahusay na solusyon sa buong IT landscape. Maaari rin itong magbigay ng "tama" na antas ng mga kakayahan ng AI na kailangan para makapaghatid ng maximum na output, na sumusuporta sa mga pambihirang karanasan ng user at IT sa pinakamababang TCO at OpEx.

At tulad ng isang masarap na alak, ito ay magiging mas mahusay sa paglipas ng panahon.

01. Tukuyin ang isang pagkakataon sa PoC
Tukuyin ang isang pagkakataon sa campsa amin at sangay upang makisali sa isang PoC (hal., isang bagong site o pag-upgrade ng appliance).

02. Magsimula sa isang pagsubok na mababa ang panganib
Subukan ang AI sa Amin upang mag-deploy nang may live na trapiko sa produksyon at makita kung paano umaangkop ang aming mga solusyon sa iyong organisasyon. Magsimula kahit saan sa buong stack gamit ang anumang kumbinasyon ng mga solusyon sa Wi-Fi, switching, at/o SD-WAN.

03. Damhin ang pagkakaiba
Tingnan kung paano naghahatid ang isang AI-Native na diskarte ng higit na pagiging simple, pagiging produktibo, at pagiging maaasahan.

04. Palawakin ang iyong deployment
Palawakin ang iyong abot sa pamamagitan ng pagsasama ng mga karagdagang lugar tulad ng campsa amin, mga lokasyon ng sangay, NAC, mga data center, firewall, at ang Enterprise Edge.

Mga susunod na hakbang

Galugarin ang buong stack ng Juniper
Pumunta nang mas malalim sa buong stack na posibilidad at mga solusyon para sa campkami at sangay.
Galugarin ang aming mga solusyon →
AI sa Amin →

Tingnan ang Mist AI na kumikilos
Tingnan kung paano naghahatid ang modernong microservices cloud sa Juniper Mist AI ng tunay na visibility, automation, at assurance.
Panoorin ang aming on-demand na demo →

 

Bakit Juniper
Naniniwala ang Juniper Networks na ang pagkakakonekta ay hindi katulad ng nakakaranas ng mahusay na koneksyon. Ang AI-Native Networking Platform ng Juniper ay binuo mula sa simula upang magamit ang AI upang maghatid ng pambihirang, lubos na secure, at napapanatiling karanasan ng user mula sa gilid hanggang sa data center at cloud. Makakahanap ka ng karagdagang impormasyon sa juniper.net o kumonekta sa Juniper sa
X (dating Twitter), LinkedIn, at Facebook.

Higit pang impormasyon
Upang matuto nang higit pa tungkol sa Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack solution, makipag-ugnayan sa iyong kinatawan ng Juniper o partner, o bisitahin ang aming website sa: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Mga tala at sanggunian
01. Network Management Megatrends 2024:
Mga Skills Gaps, Hybrid at Multi-Cloud, SASE, at AI-Driven Operations. EMA on-demand webpapasok
02. Ibid.
03. Ibid.
04. The NetOps Expert podcast, episode 9: “AI/ ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert,” Hulyo 2024.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

Lahat ng karapatan ay nakalaan.

Juniper Networks Inc.
1133 Paraan ng Pagbabago
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Oktubre 2024
Juniper Networks Inc., ang logo ng Juniper Networks, juniper.
net, Marvis, at Mist AI ay mga rehistradong trademark ng Juniper Networks Incorporated, na nakarehistro sa US at maraming rehiyon sa buong mundo. Ang ibang mga pangalan ng produkto o serbisyo ay maaaring mga trademark ng Juniper Networks o iba pang kumpanya. Ang dokumentong ito ay napapanahon sa unang petsa ng paglalathala at maaaring baguhin ng Juniper Networks anumang oras. Hindi lahat ng alok ay available sa bawat bansa kung saan nagpapatakbo ang Juniper Networks.

Mga pagtutukoy

• Pangalan ng Produkto: Full Stack Networking Solution
• Tagagawa: Juniper
• Mga Tampok: AI-Native at cloud-native full stack solution portfolio
• Mga Benepisyo: Highly dynamic at scalable network, AI at automation capabilities, pinasimpleng pamamahala, pinahusay na karanasan ng user

---

Mga Madalas Itanong (FAQ)

Ano ang mga pangunahing benepisyo ng Full Stack Networking Solution?

Ang solusyon ay nag-aalok ng lubos na dinamiko at nasusukat na mga network, AI at mga kakayahan sa automation, pinasimpleng pamamahala, pinahusay na karanasan ng user, at pinababang gastos.

Gaano kahalaga ang input ng data sa pag-maximize ng output ng mga solusyon sa AI?

Ang input ng data ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtiyak ng pagiging epektibo ng mga solusyon sa AI sa IT networking. Ang mga input ng data ng kalidad ay humahantong sa mas mahusay na mga resulta.

Mga Dokumento / Mga Mapagkukunan

Juniper Full Stack Input, Pinakamataas na Output [pdf] Gabay sa Gumagamit Full Stack Input Maximum Output, Stack Input Maximum Output, Input Maximum Output, Maximum Output, Output

Mga sanggunian

• User Manual