Juniper Full Stack Input, Đầu ra tối đa

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG

Đầu vào Full Stack, Đầu ra tối đa:

Làm thế nào để tận dụng tối đa AI trong mạng lưới

Tận dụng sức mạnh của một mạng lưới toàn diện tốt nhất để mang lại những trải nghiệm đặc biệt

 

Suy nghĩ lại campchúng tôi và mạng lưới chi nhánh cho kỷ nguyên AI

Các CEO trên toàn cầu đã ban hành chỉ thị của công ty để triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn doanh nghiệp. Họ hướng đến mục tiêu chuyển đổi hoạt động và khai thác doanh thu ẩn. Và các nhà cung cấp trên mọi lĩnh vực, bao gồm cả mạng lưới CNTT, đều háo hức tận dụng cơ hội này.

Đối với các nhà lãnh đạo mạng lưới quản lý các campchúng tôi và môi trường chi nhánh, những câu hỏi quan trọng đã xuất hiện:

• Có bao nhiêu advantagAI thực sự có thể mang lại điều gì?
• Mức độ chấp nhận rủi ro phù hợp là bao nhiêu?
• Cách tốt nhất để tối ưu hóa đầu ra là gì?

Với rất nhiều tùy chọn có sẵn để triển khai, thực tế được trình bày bởi tầm nhìn xa, khả năng và chuyên môn của nhà cung cấp quan trọng hơn bao giờ hết. Và các nhà cung cấp theo đuổi AI có thể được chia thành một số danh mục rộng, bao gồm:

• Các nhà cung cấp độc lập, thích hợp với nhiều khả năng AI khác nhau không thể cung cấp đầy đủ các giải phápampchúng tôi và tích hợp chi nhánh
• Các nhà cung cấp cung cấp nhiều giải pháp AI bổ sung tạo ra ảo giác về hiệu quả hoạt động toàn diện
• Các nhà cung cấp có kiến ​​trúc toàn diện đã được chứng minh được thiết kế từ đầu để khai thác hết tiềm năng của AI

Tìm hiểu thêm về danh mục giải pháp toàn diện gốc AI và gốc đám mây của Juniper.
Tìm hiểu thêm →

Cái sau thể hiện sự tiến hóa quan trọng trong mạng lưới:

Sự tích hợp chặt chẽ giữa các thành phần mạng tốt nhất và các tính năng AI-Native cải tiến đang mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người vận hành và người dùng, định nghĩa lại ý nghĩa của thuật ngữ “full stack” trong bối cảnh mạng hiện đại.

Juniper tin rằng các mạng full stack tiên tiến hiện nay phải có tính năng động cao và có khả năng mở rộng để hỗ trợ nhu cầu của doanh nghiệp đang thay đổi. Và chúng phải bao gồm các khả năng AI và tự động hóa giúp đơn giản hóa việc quản lý và cắt giảm chi phí trong khi cải thiện và bảo mật trải nghiệm của người dùng từ đầu đến cuối.

Sách điện tử này đề cập đến câu chuyện đang phát triển. Sách xem xét vai trò của dữ liệu trong mạng AI và giá trị của các giải pháp toàn diện, cấp doanh nghiệp. Sách cũng đi sâu vào tầm quan trọng của dữ liệu đầu vào chất lượng để đảm bảo đầu ra tối đa của giải pháp AI trong mạng CNTT.

Chúng ta hãy bắt đầu

đầu ra tối đa [danh từ]

Đạt được hiệu suất và hiệu quả cao nhất trong hoạt động mạng, đặc trưng bởi việc cung cấp trải nghiệm người dùng an toàn và đặc biệt trên các mạng LAN và WAN. Điều này bao gồm quy mô chuyển đổi và sự nhanh nhẹn, tương tác tốt hơn, hoạt động đơn giản hóa và đạt được TCO và OpEx thấp nhất

Những điểm chính

Thông qua các khả năng như phân tích và bảo trì dự đoán, tự động hóa và giám sát mạng thông minh, AI đã nổi lên như một lực lượng chuyển đổi trong mạng. Trong camptrong môi trường nhánh phân tán và chúng tôi, phương pháp “toàn diện” phù hợp có thể giảm thêm độ phức tạp và chi phí.

1. Full stack thực sự không chỉ là “marchitecture”
Chiến lược hiện đại sử dụng phương pháp tiếp cận phần cứng và phần mềm thống nhất (bao gồm cả AI), được hỗ trợ bởi kiến ​​trúc API mở 100% để hợp lý hóa hoạt động và cải thiện trải nghiệm.

2. AI trong mạng lưới có tác động cao, rủi ro thấp
AI trong mạng nổi bật với khả năng mang lại tác động nhanh chóng, nhất quán và có giá trị cho người dùng và CNTT.

3. Đầu vào tốt nhất, đầy đủ ngăn xếp tối đa hóa đầu ra
Việc thu thập và sử dụng dữ liệu đầu vào từ LAN, WAN, bảo mật và hơn thế nữa cho AI mang lại những cơ hội chưa từng có

4. Tầm nhìn xa và sự trưởng thành là quan trọng
Điều quan trọng là phải áp dụng các thuật toán khoa học dữ liệu tiên tiến và liên tục học hỏi vào các tập dữ liệu được quản lý tốt.

5. Tổ chức thông báo sự phối hợp đang diễn ra
Ngoài các lớp công nghệ, việc tổ chức và điều phối hợp lý trong các nhóm nhà cung cấp cũng rất quan trọng.

6. AI-Native full stack vượt trội hơn
Juniper cung cấp giải pháp toàn diện duy nhất trong ngành dựa trên AI và cloudnative có thể biến đổi khả năng kết nối mạng.

Rào cản lớn nhất đối với thành công của NetOps bao gồm một khoảng thời gian ngắntage của nhân sự có tay nghề cao, quá nhiều công cụ quản lý, chất lượng dữ liệu mạng kém và thiếu khả năng hiển thị liên miền, theo một nghiên cứu của EMA

Gần 25% nhóm vận hành mạng vẫn đang sử dụng từ 11-25 công cụ để giám sát, quản lý và khắc phục sự cố

30% sự cố mạng là do lỗi thủ công

Lời hứa không thể chối cãi của AI trong mạng lưới

Hôm nay campChúng tôi và mạng lưới chi nhánh đóng vai trò là hệ thống tuần hoàn và thần kinh của một doanh nghiệp.
Chúng dẫn luồng dữ liệu cần thiết và cho phép phản ứng nhanh chóng, thông minh.
Mỗi kết nối mạng đều có tiềm năng thúc đẩy năng suất và đổi mới.
Tuy nhiên vẫn duy trì sự kết nối này web chưa bao giờ khó khăn đến thế.

Các nhóm CNTT đang vật lộn với nhu cầu kinh doanh phát triển nhanh chóng. Họ phải đối mặt với khó khăn trong việc bảo vệ các bề mặt tấn công ngày càng mở rộng khỏi các mối đe dọa tinh vi. Và họ phải đối mặt với sự tấn công của các thiết bị mới, các loại kết nối và sự gia tăng của các ứng dụng thúc đẩy nhu cầu băng thông.

Việc cân bằng giữa nhu cầu mở rộng quy mô với những hạn chế về nguồn lực, ngân sách và tình trạng thiếu hụt các kỹ năng chuyên môn chỉ làm phức tạp thêm.

Trong bối cảnh này, AI đã nổi lên như một lực lượng thực sự mang tính chuyển đổi trong mạng lưới. Trên thực tế, các giải pháp mạng lưới AI tiên tiến nhất đã giảm đáng kể và trong một số trường hợp, thậm chí loại bỏ nhiều điểm đau trong thế giới thực. Ví dụampbao gồm:

• Phân tích dự đoán và bảo trì: Các công cụ quản lý mạng hỗ trợ AI có thể phân tích dữ liệu thời gian thực và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Điều này cho phép bảo trì chủ động và giảm thiểu thời gian chết. Nó bao gồm xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn, phát hiện các bất thường và tối ưu hóa hiệu suất mạng.
• Tự động hóa và điều phối: Tự động hóa được tăng cường bằng AI cho phép mạng tự phục hồi, tự cấu hình và tự tối ưu hóa. Tất cả đều dẫn đến việc giảm can thiệp thủ công và tăng hiệu quả tổng thể trong khi nâng cao trải nghiệm của người dùng và nhà điều hành. Các công cụ điều phối hỗ trợ AI cũng có thể tự động hóa các quy trình phức tạp, chẳng hạn như cung cấp mạng và quản lý thay đổi.
• Giám sát và phân tích mạng thông minh: Các công cụ giám sát hỗ trợ AI cung cấp khả năng hiển thị hiệu suất mạng theo thời gian thực và có thể đưa ra thông tin chi tiết hữu ích cũng như cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Phân tích dựa trên AI có thể xác định xu hướng, phát hiện các mô hình và đưa ra khuyến nghị về tối ưu hóa, bảo mật và lập kế hoạch năng lực.

Mặc dù những khả năng này hiện nay vẫn tồn tại, nhưng chúng là ngoại lệ chứ không phải chuẩn mực. Hầu hết các giải pháp đều thiếu sự tích hợp và dữ liệu cần thiết để chuyển đổi đáng kể các hoạt động hàng ngày.

“Nếu bạn muốn tự động hóa tầng 2/tầng 3, nơi bạn tìm hiểu sâu về ngăn xếp mạng và cố gắng tìm ra vấn đề [mạng] nằm ở đâu và cách khắc phục, thì nhiều nền tảng AIOps đa năng, không phụ thuộc vào miền không làm được điều đó; chúng không phải là chuyên gia về miền.”

Shamus McGillicuddy, Phó Chủ tịch Nghiên cứu, EMA

04. Đầu vào quan trọng

Đầu ra tối đa bắt đầu với dữ liệu đầu vào tối ưu

Khi nói đến việc khai thác toàn bộ giá trị từ AI và học máy (ML) trong mạng lưới, khối lượng, phạm vi tiếp cận, chất lượng, thời gian và xử lý—và các nguồn lực để phân tích và hành động dữ liệu—là rất quan trọng. Xét cho cùng, các hành động hiệu quả được hỗ trợ bởi AI phụ thuộc vào sự hiểu biết toàn diện về tình hình hiện tại.

Biết chính xác những gì đang xảy ra, xảy ra ở đâu và tại sao xảy ra là rất quan trọng để đưa ra phản hồi kịp thời và phù hợp. Và dữ liệu chất lượng là nền tảng của mọi thứ.

Cũng giống như quá trình tạo ra một loại rượu vang đặc biệt phụ thuộc vào nhiều yếu tố, việc tạo ra dữ liệu chất lượng cho AI trong hoạt động mạng cũng vậy. Tương tự như cách rượu vang đòi hỏi nho, đất và thời gian ủ phù hợp, chuyên môn về mạng lưới, làm việc chăm chỉ và kiên nhẫn đều cần thiết để nuôi dưỡng các tập dữ liệu đa dạng với thông tin được dán nhãn tốt và được tuyển chọn kỹ lưỡng.

Bất kỳ ai cũng có thể thu thập dữ liệu cơ sở về tình trạng mạng và đưa vào công cụ AI. Tuy nhiên, việc thúc đẩy AI thực sự có tác động có khả năng tạo ra trải nghiệm người dùng đặc biệt và giảm thiểu các kết quả dương tính giả liên quan đến nhiều cân nhắc. Để đạt được các mục tiêu này, các nhà cung cấp phải xem xét mọi thứ từ cấu trúc tổ chức đến phát triển phần cứng/phần mềm, phổ dữ liệu và bộ công cụ. Hơn nữa, điều quan trọng là phải áp dụng các thuật toán khoa học dữ liệu trưởng thành và liên tục học hỏi vào các tập dữ liệu được quản lý tốt.
Hơn nữa, việc tối đa hóa đầu ra từ AI trong mạng phụ thuộc vào số lượng và phạm vi dữ liệu đầu vào. Và đây chính xác là nơi mà hầu hết các giải pháp mạng AI bị hạn chế. Hiện tại, một số giải pháp mạng CNTT có thể thu thập dữ liệu từ LAN, một số từ WAN. Nhưng ít giải pháp nào có thể tổng hợp và sử dụng dữ liệu từ cả LAN và WAN (và hơn thế nữa) một cách hiệu quả—cái mà chúng tôi gọi là "full stack". Điều này nhấn mạnh nhu cầu quan trọng về tầm nhìn xa của nhà cung cấp trong việc đảm bảo tích hợp và khả năng tương tác.

Vai trò của đầu vào so với đầu ra để cải thiện mạng lưới AI

Mạng LAN hoặc WAN tốt	Mạng LAN và WAN tốt hơn	Tối đa hóa LAN, WAN, bảo mật, vị trí và nhiều hơn nữa với khả năng AI-Native
Cung cấp một phân mảnh view của hiệu suất mạng và bảo mật	Bắt đầu cung cấp một cách toàn diện hơn view của các hoạt động mạng, cho phép các hệ thống AI đưa ra quyết định sáng suốt hơn	Cung cấp một tập dữ liệu toàn diện và cung cấp một cái nhìn toàn cảnh view cho phép các hệ thống AI đạt được tiềm năng đầy đủ của chúng
Tóm tắt lợi ích: Phạm vi hạn chế hạn chế các lợi ích tiềm năng, mang lại những cải tiến cơ bản về hiệu quả và phát hiện mối đe dọa	Tóm tắt lợi ích: Hỗ trợ cải thiện vừa phải trong quản lý mạng, giảm thời gian chết và xác định các vấn đề phức tạp hơn	Tóm tắt lợi ích: • Trao quyền cho AI để chủ động tối ưu hóa hiệu suất mạng • Tăng cường bảo mật với phân tích mối đe dọa dự đoán • Mang lại trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa

Vượt xa các mô hình mạng AI truyền thống và mới ra đời của hầu hết các nhà cung cấp, giải pháp toàn diện AI-Native của Juniper đại diện cho ranh giới tiếp theo trong đổi mới mạng.

05. Cải thiện đầu ra

Cách tiếp cận toàn bộ ngăn xếp AI-Native thúc đẩy mạng lưới như thế nào

Cho đến nay, chúng ta đã xác định được lý do tại sao dữ liệu chất lượng là huyết mạch của AI và tại sao đầu ra tối đa trong mạng lại lấy dữ liệu chất lượng từ khắp mạng. Câu hỏi lớn tiếp theo là: Cách tốt nhất để có được và sử dụng dữ liệu chất lượng ở mọi cấp độ để cải thiện đầu ra mạng là gì?

Chiến lược tốt nhất sử dụng phương pháp tiếp cận thống nhất thông qua các ngăn xếp phần cứng và phần mềm hàng đầu trong ngành—toàn bộ ngăn xếp—tối ưu hóa hiệu suất, hợp lý hóa hoạt động và cải thiện trải nghiệm và bảo mật của người dùng. Nó được hỗ trợ bởi đám mây vi dịch vụ và kiến ​​trúc API mở 100% để mở rộng sang các giải pháp hàng đầu khác trên nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như 5G, ITSM, nền tảng truyền thông, an ninh mạng và tính di động.

Juniper đang chuyển đổi việc thu thập dữ liệu mạng truyền thống bằng cách xử lý các thiết bị mạng như các cảm biến, thu thập dữ liệu phạm vi toàn diện từ khắp mạng LAN và WAN, cũng như tích hợp các dữ liệu đầu vào dựa trên vị trí và bảo mật. Ví dụample, các yếu tố chính trong cách tiếp cận của chúng tôi bao gồm (xem trang 12 để biết bức tranh toàn cảnh):

• Đo từ xa đầu cuối được cải tiến: Đo hơn 150 trạng thái người dùng không dây theo thời gian thực thông qua đo từ xa phát trực tuyến từ bộ định tuyến, bộ chuyển mạch và tường lửa, được tăng cường bởi Mist AI™ để phân tích dự đoán
• Kiến trúc vi dịch vụ gốc trên nền tảng đám mây: Hỗ trợ xử lý dữ liệu AI theo thời gian thực và cho phép vận hành các hệ thống quản lý mạng có khả năng mở rộng, linh hoạt và hiệu quả hơn
• Công cụ AI chung: Hợp nhất các quy trình phân tích dữ liệu mạng và ra quyết định trong một khuôn khổ thông minh duy nhất được hỗ trợ bởi Mist AI giúp hợp lý hóa các hoạt động, giải quyết vấn đề mang tính dự đoán và học tập thích ứng trên toàn bộ hệ sinh thái mạng

Thông qua việc học hỏi kinh nghiệm người dùng liên tục dựa trên dữ liệu đo từ xa chi tiết, Juniper kết hợp dữ liệu ứng dụng cùng với dữ liệu mạng. Điều này cho phép hệ thống AI tìm hiểu về các ứng dụng đang được sử dụng và dự đoán tác động tiềm ẩn đến trải nghiệm ứng dụng của người dùng dựa trên các điều kiện mạng bất lợi.

Ngoài ra, Trợ lý mạng ảo AI-Native tiên phong của chúng tôi, Marvis™, giúp đơn giản hóa việc quản lý và khắc phục sự cố. Marvis có giao diện đàm thoại để giải quyết vấn đề hợp lý và khuôn khổ hành động tự động, thúc đẩy cải tiến mạng liên tục. Marvis cũng có Marvis Minis, bản sao trải nghiệm kỹ thuật số đầu tiên trong ngành. Minis chủ động xác định các sự cố kết nối trước khi chúng xảy ra, bảo vệ người dùng khỏi những trải nghiệm mạng gây khó chịu.

Trong c lớnampus và môi trường chi nhánh phân tán, sự kết hợp các khả năng này đang thay đổi cuộc chơi. Nó loại bỏ hiệu quả các thách thức về triển khai, khắc phục sự cố và bảo trì làm tăng chi phí, kéo dài nhóm CNTT đến giới hạn của họ, làm xói mòn trải nghiệm của người dùng và kìm hãm khả năng mở rộng và tính linh hoạt. Cùng nhau, chúng tạo nên một sự chuyển đổi thực sự trong phương pháp tiếp cận mạng doanh nghiệp sẽ chỉ tiếp tục cải thiện theo thời gian.

Nhìn thấy bức tranh lớn hơn

Nền tảng của mạng full-stack hiện đại rất quan trọng đối với bản chất năng động của nó và cho phép tích hợp liền mạch vào các miền mạng mới—và hơn thế nữa. Khả năng thích ứng ngày càng tăng sẽ là điềm báo cho một kỷ nguyên mới trong mạng CNTT, phá vỡ các mô hình TCO truyền thống đối với các công nghệ đã được thiết lập và chuyển đổi trải nghiệm mạng cho cả nhà khai thác và người dùng. Sau đây là một số ví dụ được chọnampCác khả năng minh họa cách Juniper đang tái thiết hoạt động của toàn bộ ngăn xếp:

HÌNH 1
Hỗ trợ AI-Native ngày càng tốt hơn theo thời gian: tỷ lệ các yêu cầu hỗ trợ về mạng CNTT của khách hàng được giải quyết chủ động bằng AI trong nhiều năm.

Dịch vụ định vị tích hợp

Điểm truy cập không dây (AP) tận dụng mảng ăng-ten Bluetooth® 16 phần tử để định vị/hướng AP tự động và khả năng hiển thị tài sản chính xác, cùng vBLE để cung cấp dịch vụ định vị chính xác và có thể mở rộng quy mô, giúp tăng cường sự tương tác của người dùng và cải thiện quy trình làm việc trong nhiều ngành

SD-WAN hiệu suất cao
Một SD-WAN không cần đường hầm, dựa trên phiên sử dụng Session Smart Networking để cải thiện việc sử dụng băng thông và chuyển đổi dự phòng tức thời dựa trên các điều kiện mạng thời gian thực

Edge gốc AI an toàn
Bảo mật, WAN, LAN và NAC (Kiểm soát truy cập mạng) trong một cổng hoạt động duy nhất, cung cấp phạm vi bảo vệ vượt trội cho các mối đe dọa ở tốc độ đường truyền và là bước tiến quan trọng cho uZTNA gốc AI và

Kiến trúc dựa trên SASE
Tích hợp trung tâm dữ liệu liền mạch
Trợ lý mạng ảo (VNA) đầu tiên trong ngành cung cấp khả năng hiển thị và đảm bảo toàn diện trên tất cả các miền doanh nghiệp, từ campchúng tôi và chi nhánh đến trung tâm dữ liệu

Đảm bảo định tuyến nâng cao
Tự động hóa và hiểu biết sâu sắc về AI-Native cho các cấu trúc định tuyến biên truyền thống

Phần cứng Wi-Fi 6E và Wi-Fi 7 tiên tiến
AP được thiết kế để đơn giản hóa hoạt động mạng trong khi tối đa hóa quy mô và tính linh hoạt. Thiết bị chuyển mạch công suất cao cho Wi-Fi 7 với quản lý dữ liệu và nguồn điện tập trung chủ động cho các hệ thống tòa nhà

06. Ngoài công nghệ

Ngoài công nghệ: tầm quan trọng của cơ cấu tổ chức

Để đạt được hiệu suất tối đa từ phương pháp tiếp cận mạng lưới toàn diện không chỉ phụ thuộc vào công nghệ được triển khai mà còn phụ thuộc đáng kể vào cơ cấu tổ chức.
Việc tổ chức và điều phối hợp lý giữa các lớp công nghệ khác nhau và trong chính các nhóm là rất quan trọng để thành công.
Tại Juniper, chúng tôi đã thiết kế một môi trường hợp tác nơi các nhóm khoa học dữ liệu và nhóm hỗ trợ khách hàng của chúng tôi làm việc song song. Được liên kết về mặt vật lý và hoạt động, cả hai nhóm đều sử dụng công cụ AIOps tiên tiến của chúng tôi để đồng bộ hóa với các vấn đề và phản hồi của khách hàng theo thời gian thực.

Sự hợp tác chặt chẽ này đảm bảo các chuyên gia khoa học dữ liệu và chuyên gia lĩnh vực của chúng tôi luôn đáp ứng được nhu cầu ngày càng thay đổi của khách hàng và ưu tiên các giải pháp, qua đó không ngừng thúc đẩy tiến độ.

Theo thời gian, phần thưởng là sự hỗ trợ ngày càng chi tiết hơn, chẳng hạn như tích hợp các điểm dữ liệu từ các giải pháp như Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint và Zebra để chủ động dự đoán hiệu suất trong tương lai nhằm khắc phục sự cố chủ động xuống một tính năng cụ thể. Và tiến trình sẽ chỉ tiếp tục.
AIOps của Juniper giúp triển khai nhanh hơn, đơn giản hóa hoạt động và giảm TCO.

Tìm hiểu cách thực hiện.

07. Full stack NGAY BÂY GIỜ

Các giải pháp kết hợp của Juniper dựa trên sự kết hợp của phép đo từ xa, tự động hóa quy trình làm việc, DevOps và ML để tạo ra một mạng lưới thích ứng và có thể dự đoán được hơn. Cách tiếp cận toàn diện của chúng tôi đối với AI trong mạng lưới đã dẫn đến một loạt các lần đầu tiên trong ngành, bao gồm:

• Kết nối đáng tin cậy cho sinh viên, người mua sắm, bệnh nhân và nhân viên
• Mở rộng và làm mới Wi-Fi một cách nhanh nhẹn
• Xác định và bảo mật thiết bị di động và thiết bị với NAC

Truy cập có dây
Kết nối đáng tin cậy và an toàn cho doanh nghiệp

• Kết nối đáng tin cậy cho IoT, AP và các thiết bị có dây
• Kết nối và bảo vệ IoT và người dùng bằng phân đoạn vi mô
• Xác định và bảo mật thiết bị bằng NAC

Dịch vụ định vị trong nhà
Cung cấp trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa dựa trên thông tin chi tiết

• Tương tác với sinh viên, người mua sắm, bệnh nhân và nhân viên
• GPS trong nhà và vị trí tài sản
• Phân tích dựa trên vị trí

Truy cập chi nhánh an toàn
Kết nối an toàn, đáng tin cậy và liền mạch cho các chi nhánh toàn cầu

• Bảo mật SD-WAN/SASE
• Doanh nghiệp phân tán
• Tối ưu hóa WAN cho ứng dụng đám mây

07. Full stack NGAY BÂY GIỜ

Các giải pháp kết hợp của Juniper dựa trên sự kết hợp của phép đo từ xa, tự động hóa quy trình làm việc, DevOps và ML để tạo ra một mạng lưới thích ứng và có thể dự đoán được hơn. Cách tiếp cận toàn diện của chúng tôi đối với AI trong mạng lưới đã dẫn đến một loạt các lần đầu tiên trong ngành, bao gồm:

• Điều chỉnh RF chủ động do AI điều khiển để có trải nghiệm không dây tối ưu trong nhiều môi trường
• Thu thập gói tin động trong LAN và WAN, cung cấp khả năng tự động hóa, khả năng hiển thị và giải quyết vấn đề vô song
• Phân tích nguyên nhân gốc rễ tự động để nhanh chóng chẩn đoán và giải quyết các sự cố mạng, giảm MTTR và loại bỏ hầu hết các phiếu yêu cầu hỗ trợ
• Một trải nghiệm kỹ thuật số gốc AI để phát hiện và giải quyết trước các sự cố tiềm ẩn về mạng có dây, không dây và WAN trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng

Đúng như tên gọi của nó, AI-Native Full Stack của chúng tôi cũng mở rộng ra ngoài campchúng tôi và chi nhánh và xa hơn nữa vào doanh nghiệp phân phối. Ví dụamplê:

• VNA gốc AI cách mạng hóa hoạt động của trung tâm dữ liệu với thông tin chi tiết chủ động và truy vấn cơ sở kiến ​​thức được đơn giản hóa thông qua giao diện đàm thoại trực quan kết hợp với hệ thống mạng dựa trên ý định (IBN), tăng cường thời gian hoạt động và đẩy nhanh quá trình giải quyết
• Juniper Mist Routing Assurance tận dụng AIOps cho các hoạt động WAN nâng cao, cung cấp khả năng hiển thị định tuyến và thông tin chi tiết chủ động giúp đơn giản hóa quá trình khắc phục sự cố, giảm MTTR/MTTI và tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ tại biên doanh nghiệp
• AI-Native Security đảm bảo khả năng hiển thị và thực thi thông qua cơ sở hạ tầng an toàn phù hợp với khả năng bảo vệ khỏi mối đe dọa tốt nhất trên các thiết bị chuyển mạch, bộ định tuyến và AP của Juniper trên toàn bộ campchúng tôi, chi nhánh, trung tâm dữ liệu và môi trường đám mây, thúc đẩy năng suất trên toàn bộ các nhóm hoạt động mạng và bảo mật

Vậy thì full stack là gì? 

Cứng nhắc:
Kiến trúc hứa hẹn hiệu suất cao nhưng không đạt yêu cầu; các giải pháp chắp vá

Quản lý cồng kềnh:
Yêu cầu nhiều giao diện quản lý, thường có CLI phức tạp

Tích hợp hạn chế:
Thiếu sự tích hợp liền mạch giữa các môi trường và giải pháp mạng

Hồi đáp nhanh:
Yêu cầu phản hồi thủ công các vấn đề sau khi chúng xảy ra

Full stack NGAY BÂY GIỜ

Năng động:
Được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp ngày nay và ngày mai

Quản lý AI-Native:
Quản lý thống nhất, được xây dựng bằng AI tích hợp ngay từ đầu

Tích hợp toàn diện:
Nền tảng hợp nhất có LAN, WAN, trung tâm dữ liệu, dịch vụ định vị, bảo mật hàng đầu và kiến ​​trúc API mở để tích hợp liền mạch với ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra, v.v.

Chủ động:
Có khả năng xác định các vấn đề và giảm thiểu chúng trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng

Ảnh chụp nhanh về lợi ích

Một phương pháp tiếp cận ngăn xếp đầy đủ AI-Native mang lại hiệu quả chưa từng có cho các c phức tạpampmôi trường của chúng tôi và chi nhánh. Đây chỉ là một vài ví dụ thực tếampđồng nghiệp.

“Trải nghiệm người dùng mạng mà Juniper cung cấp vượt xa bất kỳ sản phẩm nào khác trên thị trường. Khả năng dễ vận hành và tự phục hồi của Juniper, cùng với số liệu về trải nghiệm người dùng mà nó cung cấp, đều rất nổi bật.”

Neil Holden, Giám đốc thông tin, Halfords

Làm mới mạng nhanh hơn 8 lần

Đại học George Washington nâng cao trải nghiệm
Mạng có dây và không dây hiện đại, được quản lý bằng đám mây giúp đơn giản hóa việc quản lý mạng và khắc phục sự cố, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho CNTT và người dùng.

Tiết kiệm hơn 500 đô la Mỹ mỗi năm

Quận London Borough of Brent tăng năng suất của nhân viên
Mạng AI-Native cung cấp cho CNTT khả năng hiển thị rõ ràng các sự cố cùng với các bản sửa lỗi được đề xuất, hợp lý hóa các thách thức quản lý đang diễn ra.

Giảm 90%+ số phiếu yêu cầu hỗ trợ sự cố mạng

Halfords dựa vào AIOps để chuyển đổi bán lẻ
Bằng cách chuyển sang phương pháp tiếp cận dựa trên đám mây và AI, Halfords đã đơn giản hóa các thách thức trong quản lý đồng thời cho phép triển khai các giải pháp mua sắm bán lẻ thế hệ tiếp theo.

Hướng dẫn hành động mạng lưới toàn diện

Với phạm vi triển khai và sự phát triển của công nghệ mạng cho đến gần đây, tính phức tạp từ lâu đã thống trị campchúng tôi và mạng lưới chi nhánh. Sự ra đời của Mạng lưới AI-Native thay đổi mọi thứ.

Mặc dù mạng lưới luôn phát triển hoặc thay đổi trên khắp campus và môi trường chi nhánh, phương pháp tiếp cận AI-Native Full Stack cung cấp cơ hội chưa từng có để cắt giảm sự phức tạp không cần thiết, chẳng hạn như bộ điều khiển và nền tảng quản lý phân mảnh, và phù hợp với các giải pháp tốt nhất trong toàn bộ bối cảnh CNTT. Nó cũng có thể cung cấp mức độ khả năng AI "vừa phải" cần thiết để mang lại sản lượng tối đa, hỗ trợ trải nghiệm người dùng và CNTT đặc biệt ở mức TCO và OpEx thấp nhất.

Và giống như rượu vang ngon, nó sẽ ngày càng ngon hơn theo thời gian.

01. Xác định cơ hội PoC
Xác định một cơ hội trong campchúng tôi và chi nhánh tham gia vào PoC (ví dụ: nâng cấp trang web hoặc thiết bị mới).

02. Bắt đầu với một thử nghiệm có rủi ro thấp
Hãy thử AI on Us để triển khai với lưu lượng sản xuất trực tiếp và xem giải pháp của chúng tôi phù hợp với tổ chức của bạn như thế nào. Bắt đầu ở bất kỳ đâu trong toàn bộ ngăn xếp với bất kỳ sự kết hợp nào của các giải pháp Wi-Fi, chuyển mạch và/hoặc SD-WAN.

03. Trải nghiệm sự khác biệt
Xem cách tiếp cận AI-Native mang lại sự đơn giản, năng suất và độ tin cậy cao hơn.

04. Mở rộng triển khai của bạn
Mở rộng phạm vi tiếp cận của bạn bằng cách kết hợp các lĩnh vực bổ sung như campchúng tôi, địa điểm chi nhánh, NAC, trung tâm dữ liệu, tường lửa và Enterprise Edge.

Các bước tiếp theo

Khám phá toàn bộ Juniper
Đi sâu hơn vào các khả năng và giải pháp đầy đủ cho campchúng tôi và chi nhánh.
Khám phá các giải pháp của chúng tôi →
AI trên chúng ta →

Xem Mist AI hoạt động
Xem cách đám mây vi dịch vụ hiện đại trong Juniper Mist AI mang lại khả năng hiển thị, tự động hóa và đảm bảo thực sự.
Xem bản demo theo yêu cầu của chúng tôi →

 

Tại sao lại là Juniper
Juniper Networks tin rằng kết nối không giống với việc trải nghiệm kết nối tuyệt vời. Nền tảng mạng AI-Native của Juniper được xây dựng từ đầu để tận dụng AI nhằm mang lại trải nghiệm người dùng đặc biệt, bảo mật cao và bền vững từ biên đến trung tâm dữ liệu và đám mây. Bạn có thể tìm thêm thông tin tại juniper.net hoặc kết nối với Juniper trên
X (trước đây là Twitter), LinkedIn và Facebook.

Thông tin thêm
Để tìm hiểu thêm về giải pháp Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack, hãy liên hệ với đại diện hoặc đối tác Juniper của bạn hoặc truy cập trang web của chúng tôi webtrang web tại: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Ghi chú và tài liệu tham khảo
01. Các xu hướng lớn về quản lý mạng 2024:
Kỹ năng thiếu hụt, Đám mây lai và đa đám mây, SASE và Hoạt động do AI điều khiển. EMA theo yêu cầu webđầu vào
02. Như trên.
03. Như trên.
04. Podcast NetOps Expert, tập 9: “AI/ML và NetOps—Cuộc trò chuyện với EMA của Chuyên gia NetOps”, tháng 2024 năm XNUMX.

© Bản quyền Juniper Networks Inc. 2024.

Mọi quyền được bảo lưu.

Công ty Juniper Networks
1133 cách đổi mới
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Tháng 2024 năm XNUMX
Juniper Networks Inc., logo của Juniper Networks, juniper.
net, Marvis và Mist AI là các nhãn hiệu đã đăng ký của Juniper Networks Incorporated, được đăng ký tại Hoa Kỳ và nhiều khu vực trên toàn thế giới. Các tên sản phẩm hoặc dịch vụ khác có thể là nhãn hiệu của Juniper Networks hoặc các công ty khác. Tài liệu này có hiệu lực kể từ ngày công bố ban đầu và có thể được Juniper Networks thay đổi bất kỳ lúc nào. Không phải tất cả các sản phẩm đều có sẵn ở mọi quốc gia mà Juniper Networks hoạt động.

Thông số kỹ thuật

• Tên sản phẩm: Giải pháp mạng toàn diện
• Nhà sản xuất: Juniper
• Tính năng: Danh mục giải pháp toàn diện gốc AI và gốc đám mây
• Lợi ích: Mạng có khả năng mở rộng và năng động cao, khả năng AI và tự động hóa, quản lý đơn giản, cải thiện trải nghiệm người dùng

---

Những câu hỏi thường gặp (FAQ)

Những lợi ích chính của Giải pháp mạng toàn diện là gì?

Giải pháp này cung cấp mạng lưới có khả năng mở rộng và năng động cao, AI và khả năng tự động hóa, quản lý đơn giản, cải thiện trải nghiệm của người dùng và giảm chi phí.

Dữ liệu đầu vào quan trọng như thế nào trong việc tối đa hóa đầu ra của các giải pháp AI?

Dữ liệu đầu vào đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu quả của các giải pháp AI trong mạng CNTT. Dữ liệu đầu vào chất lượng dẫn đến kết quả tốt hơn.

Tài liệu / Tài nguyên

Juniper Full Stack Input, Đầu ra tối đa [tập tin pdf] Hướng dẫn sử dụng Đầu vào đầu ra tối đa của ngăn xếp đầy đủ, Đầu vào đầu ra tối đa của ngăn xếp, Đầu ra đầu vào tối đa, Đầu ra tối đa, Đầu ra

Tài liệu tham khảo

• Hướng dẫn sử dụng