Кіраўніцтва карыстальніка Juniper Full Stack Input, Maximum Output

Juniper Full Stack Input, Maximum Output User Guide

Juniper Full Stack Input, Maximum Output

КІРАЎНІЦТВА КАРЫСТАЛЬНІКА

Поўны ўваход у стэк, максімальны выхад:

Як максімальна выкарыстоўваць ШІ ў сетцы

Выкарыстанне магутнасці лепшага ў сваім родзе поўнага сеткавага стэка для забеспячэння выключных уражанняў

Максімальны выхад

 

Максімальны выхад

Пераасэнсаванне вampмы і філіяльныя сеткі для эпохі штучнага інтэлекту

Генеральныя дырэктары па ўсім свеце выдалі карпаратыўныя ўказанні па разгортванні штучнага інтэлекту (AI) ва ўсім бізнэсе. Яны накіраваны на трансфармацыю аперацый і атрыманне схаваных даходаў. І пастаўшчыкі ва ўсіх сектарах, уключаючы ІТ-сеткі, імкнуцца атрымаць выгаду з гэтай магчымасці.

Для сеткавых лідэраў, якія кіруюць складанымі і дарагімі campнас і філіяльных асяроддзях, узніклі асноўныя пытанні:

• Колькі авансtagці можа AI сапраўды даставіць?
• Якая адпаведная талерантнасць да рызыкі?
• Які лепшы шлях для аптымізацыі вынікаў?

З вялікай колькасцю варыянтаў, даступных для разгортвання, рэаліі, прадстаўленыя прадбачаннем, магчымасцямі і вопытам пастаўшчыка, важныя як ніколі. І пастаўшчыкі, якія імкнуцца да штучнага інтэлекту, магчыма, падзяліліся на некалькі шырокіх катэгорый, у тым ліку:

  • Ізаляваныя, нішавыя пастаўшчыкі з рознымі магчымасцямі штучнага інтэлекту, якія не могуць паставіць поўны стэк зampнас і філіяла інтэграцыі
  • Пастаўшчыкі, якія прадстаўляюць розныя рашэнні штучнага інтэлекту, якія ствараюць ілюзію поўнай эфектыўнасці працы стэка
  • Пастаўшчыкі з праверанымі архітэктурамі поўнага стэка, распрацаванымі з нуля, каб выкарыстоўваць увесь патэнцыял ІІ

Даведайцеся больш пра партфель рашэнняў Juniper з выкарыстаннем штучнага інтэлекту і поўнага стэка.
Даведайцеся больш →

Апошняе ўяўляе сабой важную эвалюцыю ў сеткі:

Цесная інтэграцыя паміж лепшымі ў сваім родзе сеткавымі кампанентамі і інавацыйнымі функцыямі AI-Native вядзе да паляпшэння аператарскага і карыстальніцкага досведу, пераасэнсоўваючы тое, што азначае тэрмін «поўны стэк» у сучасным сеткавым ландшафце.

Juniper лічыць, што сучасныя перадавыя сеткі з поўным стэкам павінны быць вельмі дынамічнымі і маштабаванымі ў адпаведнасці з патрабаваннямі прадпрыемстваў, якія развіваюцца. І яны павінны ўключаць магчымасці штучнага інтэлекту і аўтаматызацыі, якія спрашчаюць кіраванне і скарачаюць выдаткі, адначасова паляпшаючы і забяспечваючы карыстацкі досвед ад пачатку да канца.

Гэтая электронная кніга ахоплівае гісторыю, якая развіваецца. У ім разглядаецца роля даных у сетках штучнага інтэлекту і значэнне ўзаемазвязаных рашэнняў карпаратыўнага класа з поўным стэкам. У ім таксама разглядаецца важнасць якасных уводных даных для забеспячэння максімальнай прадукцыйнасці рашэння штучнага інтэлекту ў ІТ-сетках.

Давайце пачнем

максімальны выхад [назоўнік]

Дасягненне найвышэйшай прадукцыйнасці і эфектыўнасці сеткавых аперацый, якое характарызуецца прадастаўленнем выключнага і бяспечнага карыстальніцкага досведу ў сетках LAN і WAN. Гэта ўключае ў сябе маштаб трансфармацыі і манеўранасць, лепшае ўзаемадзеянне, спрошчаныя аперацыі і дасягненне самых нізкіх TCO і OpEx

Ключавыя вывады

Дзякуючы такім магчымасцям, як прагнастычная аналітыка і тэхнічнае абслугоўванне, аўтаматызацыя і інтэлектуальны маніторынг сеткі, штучны інтэлект стаў трансфармуючай сілай у сетцы. У вampнас і размеркаваных філіяльных асяроддзях, правільны падыход «поўнага стэка» можа яшчэ больш знізіць складанасць і выдаткі.

1. Сапраўдны поўны стэк - гэта больш, чым "архітэктура"
Сучасная стратэгія выкарыстоўвае ўніфікаваны апаратны і праграмны падыход (у тым ліку для штучнага інтэлекту), падмацаваны на 100% адкрытай архітэктурай API для аптымізацыі аперацый і паляпшэння вопыту.

2. ШІ ў сетках - гэта высокае ўздзеянне, нізкі рызыка
ШІ ў сетках вылучаецца сваёй здольнасцю аказваць хуткі, паслядоўны і каштоўны ўплыў на карыстальнікаў і ІТ.

3. Лепшы ў сваім родзе ўваходны поўны стэк павялічвае выхад
Збор і выкарыстанне ўваходных дадзеных з LAN, WAN, сістэмы бяспекі і не толькі для AI дае беспрэцэдэнтныя магчымасці

4. Прадбачлівасць і сталасць маюць значэнне
Вельмі важна прымяняць адпрацаваныя алгарытмы навукі аб даных, якія пастаянна навучаюцца, да добра падрыхтаваных набораў даных.

5. Арганізацыя паведамляе пра бягучую аркестроўку
Акрамя тэхналагічных узроўняў, правільная арганізацыя і ўзгодненасць у камандах пастаўшчыкоў мае вырашальнае значэнне.

6. AI-Native поўны стэк пераўзыходзіць
Juniper прапануе адзінае ў галіны рашэнне поўнага стэка з выкарыстаннем штучнага інтэлекту і воблака, якое можа змяніць сеткавыя магчымасці.

Самыя вялікія перашкоды для поспеху NetOps ўключаюць шорtagПаводле даследавання EMA, колькасць кваліфікаванага персаналу, занадта шмат інструментаў кіравання, нізкая якасць даных у сетцы і недастатковая бачнасць паміж даменамі

Амаль 25% сеткавых каманд па-ранейшаму выкарыстоўваюць 11-25 інструментаў для маніторынгу, кіравання і ліквідацыі непаладак

30% праблем з сеткай узнікаюць з-за памылак уручную

Бясспрэчная перспектыва штучнага інтэлекту ў сетках

Сённяшняя вampмы і філіяльныя сеткі служаць крывяноснай і нервовай сістэмамі прадпрыемства.
Яны накіроўваюць асноўны паток даных і забяспечваюць хуткія разумныя адказы.
Кожнае сеткавае злучэнне пульсуе патэнцыялам павышэння прадукцыйнасці і інавацый.
Тым не менш захоўваючы гэта ўзаемазвязана web ніколі не было больш складана.

ІТ-каманды змагаюцца з патрабаваннямі бізнесу, якія хутка змяняюцца. Яны сутыкаюцца з цяжкасцю абароны пастаянна пашыраюцца паверхняў нападаў ад складаных пагроз. І яны павінны змагацца з націскам новых прылад, тыпаў злучэнняў і распаўсюджваннем прыкладанняў, якія вызначаюць патрэбы ў прапускной здольнасці.

Баланс паміж неабходнасцю маштабавання і абмежаваннямі рэсурсаў і бюджэту і дэфіцытам спецыяльных навыкаў толькі ўскладняе складанасць.

У гэтым ландшафце штучны інтэлект стаў сапраўды трансфармуючай сілай у сетках. Фактычна, самыя перадавыя сеткавыя рашэнні штучнага інтэлекту ўжо значна памяншаюць, а ў некаторых выпадках нават ліквідуюць многія рэальныя болевыя моманты. напрыкладampўключаюць у сябе:

  • Прагнастычная аналітыка і тэхнічнае абслугоўванне: інструменты кіравання сеткай на базе штучнага інтэлекту могуць аналізаваць даныя ў рэжыме рэальнага часу і прагназаваць магчымыя праблемы да іх узнікнення. Гэта дазваляе актыўна абслугоўваць і мінімізуе час прастою. Яна ўключае ў сябе выяўленне патэнцыйных пагроз бяспекі, выяўленне анамалій і аптымізацыю прадукцыйнасці сеткі.
  • Аўтаматызацыя і аркестрацыя: аўтаматызацыя з дапамогай штучнага інтэлекту дазваляе сеткам самааднаўляцца, самастойна наладжвацца і самастойна аптымізавацца. Усё гэта вядзе да скарачэння ручнога ўмяшання і павышэння агульнай эфектыўнасці, адначасова паляпшаючы вопыт карыстальнікаў і аператараў. Інструменты аркестроўкі на базе штучнага інтэлекту таксама могуць аўтаматызаваць складаныя працэсы, такія як забеспячэнне сеткі і кіраванне зменамі.
  • Інтэлектуальны маніторынг сеткі і разуменне: інструменты маніторынгу на базе штучнага інтэлекту забяспечваюць бачнасць прадукцыйнасці сеткі ў рэжыме рэальнага часу і могуць прапанаваць дзейную інфармацыю і дазваляюць прымаць рашэнні на аснове даных.

Аналітыка на аснове штучнага інтэлекту можа вызначаць тэндэнцыі, выяўляць заканамернасці і даваць рэкамендацыі па аптымізацыі, бяспецы і планаванні магутнасці.

Хоць такія магчымасці існуюць сёння, яны з'яўляюцца выключэннем, а не нормай. Большасці рашэнняў не хапае інтэграцыі і дадзеных, неабходных для значнай трансфармацыі паўсядзённых аперацый.

«Калі вы хочаце аўтаматызаваць узровень 2/узровень 3, калі вы паглыбляецеся ў сеткавы стэк і спрабуеце высветліць, дзе праблема [сеткі] і як яе выправіць, многія платформы AIOps агульнага прызначэння, якія не залежаць ад дамена, гэтага не робяць. зрабіць гэта; яны не эксперты дамена.»

Шамус Макгілікадзі, віцэ-прэзідэнт па даследаваннях EMA

04. Уваход мае значэнне

Максімальны выхад пачынаецца з аптымальнага ўводу даных

Калі справа даходзіць да таго, каб атрымаць поўную каштоўнасць ад штучнага інтэлекту і машыннага навучання (ML) у сетках, аб'ём, ахоп, якасць, час і апрацоўка, а таксама рэсурсы для аналізу і прымянення дадзеных маюць вырашальнае значэнне. У рэшце рэшт, эфектыўныя дзеянні з падтрымкай штучнага інтэлекту залежаць ад поўнага разумення бягучай сітуацыі.

Дакладнае веданне таго, што адбываецца, дзе гэта адбываецца і чаму гэта адбываецца, мае вырашальнае значэнне для своечасовага і належнага рэагавання. А якасныя даныя - краевугольны камень усяго.

Падобна таму, як працэс стварэння выключнага віна залежыць ад розных фактараў, стварэнне якасных даных для штучнага інтэлекту ў сетцы таксама залежыць ад розных фактараў. Падобна таму, як віно патрабуе правільнага вінаграду, глебы і часу вытрымкі, сеткавы вопыт, працавітасць і цярпенне важныя для стварэння разнастайных набораў даных з добра пазначанай і старанна адабранай інфармацыяй.

Любы можа збіраць зыходныя даныя аб стане сеткі і перадаваць іх у механізм штучнага інтэлекту. Тым не менш, стварэнне сапраўды эфектнага штучнага інтэлекту, здольнага забяспечыць выключны карыстацкі досвед і звесці да мінімуму ілжывыя спрацоўванні, уключае шмат меркаванняў. Для дасягнення гэтых мэтаў пастаўшчыкі павінны ўлічваць усё: ад арганізацыйнай структуры да распрацоўкі апаратнага/праграмнага забеспячэння, спектру дадзеных і набораў інструментаў. Больш за тое, жыццёва важна прымяняць адпрацаваныя алгарытмы навукі аб дадзеных, якія пастаянна вывучаюцца, да добра падабраных набораў даных.
Акрамя таго, максімізацыя вываду штучнага інтэлекту ў сетках залежыць ад колькасці і аб'ёму ўваходных дадзеных. І гэта менавіта тое, дзе большасць сеткавых рашэнняў AI абмежаваныя. У цяперашні час некаторыя ІТ-сеткавыя рашэнні могуць збіраць даныя з лакальнай сеткі, некаторыя — з глабальнай сеткі. Але нешматлікія рашэнні могуць эфектыўна аб'ядноўваць і выкарыстоўваць дадзеныя з лакальнай і глабальнай сетак (і не толькі) — тое, што мы называем «поўны стэк». Гэта падкрэслівае крытычную неабходнасць прадбачання пастаўшчыкоў для забеспячэння інтэграцыі і ўзаемадзеяння.

Роля ўводу супраць вываду для паляпшэння сетак штучнага інтэлекту

Добрая LAN або WAN Лепш LAN і WAN Максімальная лакальная сетка, WAN, бяспека, месцазнаходжанне і многае іншае з магчымасцямі штучнага інтэлекту
Забяспечвае фрагментаваны view сеткавай прадукцыйнасці і бяспекі Пачынае прапаноўваць больш цэласны view сеткавых аперацый, што дазваляе сістэмам штучнага інтэлекту прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні Забяспечвае поўны набор даных і забяспечвае панарамны выгляд view што дазваляе сістэмам штучнага інтэлекту цалкам рэалізаваць свой патэнцыял
Здымак пераваг: абмежаваны аб'ём абмяжоўвае патэнцыйныя перавагі, забяспечваючы асноўныя паляпшэнні эфектыўнасці і выяўлення пагроз Здымак пераваг: падтрымлівае ўмераныя паляпшэнні ў кіраванні сеткай, скарачаючы час прастою і выяўляючы больш складаныя праблемы Здымак пераваг:
• Дае магчымасць штучнаму інтэлекту актыўна аптымізаваць прадукцыйнасць сеткі
• Павышае бяспеку з дапамогай прагнознага аналізу пагроз
• Забяспечвае персаналізаваны карыстацкі досвед

Выходзячы за рамкі традыцыйных сеткавых мадэляў штучнага інтэлекту, якія толькі зараджаюцца, у большасці пастаўшчыкоў, падыход Juniper да поўнага стэка AI-Native уяўляе сабой наступны рубеж у сеткавых інавацыях.

05. Паляпшэнне выхадаў

Як AI-Native поўны стэк прасоўвае падыход да сеткі

Да гэтага часу мы высветлілі, чаму якасныя даныя з'яўляюцца крыніцай жыцця для штучнага інтэлекту і чаму максімальная прадукцыйнасць у сетцы бярэ якасныя даныя з усёй сеткі. Наступнае вялікае пытанне: які найлепшы спосаб атрымаць і выкарыстоўваць якасныя даныя на ўсіх узроўнях для паляпшэння сеткавых вынікаў?

Найлепшая стратэгія выкарыстоўвае ўніфікаваны падыход з дапамогай вядучых у галіны апаратных і праграмных стэкаў — поўнага стэка — для аптымізацыі прадукцыйнасці, аптымізацыі аперацый і паляпшэння карыстальніцкага досведу і бяспекі. Ён падмацоўваецца воблакам мікрасэрвісаў і на 100% адкрытай архітэктурай API для распаўсюджвання на іншыя вядучыя рашэнні ў розных даменах, такія як 5G, ITSM, камунікацыйныя платформы, кібербяспека і мабільнасць.

Juniper трансфармуе збор традыцыйных сеткавых даных, разглядаючы сеткавыя прылады як датчыкі, захопліваючы ўсебаковыя даныя з лакальнай і глабальнай сетак, а таксама інтэгруючы бяспеку і ўваходныя дадзеныя на аснове месцазнаходжання. Напрыкладample, ключавыя элементы нашага падыходу ўключаюць (гл. старонку 12 для больш шырокай карціны):

  • Палепшаная скразная тэлеметрыя: вымярэнне 150+ станаў карыстальнікаў бесправадной сеткі ў рэжыме рэальнага часу з дапамогай струменевай перадачы тэлеметрыі з маршрутызатараў, камутатараў і брандмаўэраў, пашыранай Mist AI™ для прагназуючай аналітыкі
  • Воблачная архітэктура мікрасэрвісаў: падтрымка апрацоўкі даных штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу і забеспячэнне больш маштабаванай, устойлівай і эфектыўнай працы сістэм кіравання сеткай
  • Агульны механізм штучнага інтэлекту: аб'яднанне працэсаў аналізу сеткавых даных і прыняцця рашэнняў у рамках адзінай інтэлектуальнай структуры на аснове штучнага інтэлекту Mist, якая палягчае рацыяналізаваныя аперацыі, прагназуючае рашэнне праблем і адаптыўнае навучанне ва ўсёй сеткавай экасістэме.

Дзякуючы бесперапыннаму вывучэнню карыстальніцкага досведу на аснове падрабязных тэлеметрычных даных, Juniper уключае даныя прыкладанняў разам з данымі сеткі. Гэта дазваляе сістэме штучнага інтэлекту даведацца пра прыкладанні, якія выкарыстоўваюцца, і прагназаваць патэнцыйнае ўздзеянне на карыстальніцкае карыстанне праграмамі на аснове неспрыяльных сеткавых умоў.

Акрамя таго, наш піянерскі памочнік віртуальнай сеткі Marvis™ на базе штучнага інтэлекту спрашчае кіраванне і ліквідацыю непаладак. Marvis мае гутарковы інтэрфейс для аптымізаванага вырашэння праблем і аўтаматызаваную сістэму дзеянняў, што спрыяе бесперапыннаму паляпшэнню сеткі. У Marvis таксама ёсць Marvis Minis, першы ў індустрыі лічбавы двайнік. Minis актыўна выяўляе праблемы з падключэннем да таго, як яны ўзнікнуць, дадаткова абараняючы карыстальнікаў ад расчаравання ў сетцы.

У вялікіх вampнас і размеркаваных галіновых асяроддзяў, гэта спалучэнне магчымасцей змяняе гульню. Ён эфектыўна здымае праблемы з разгортваннем, ліквідацыяй непаладак і абслугоўваннем, якія павялічваюць выдаткі, напружваюць ІТ-каманды да канца, пагаршаюць карыстацкі досвед і душаць маштабаванасць і манеўранасць. Разам яны складаюць сапраўдную трансфармацыю падыходу да карпаратыўных сетак, якая з часам будзе толькі ўдасканальвацца.

Бачачы больш шырокую карціну

The foundation of a modern full-stack network is critical to its dynamic nature and enabling seamless integration into new networking domains—and beyond. Increasing adaptability will be the harbinger of a new era in IT networking, disrupting traditional TCO models for established technologies and transforming the network experience for both operators and users. Here are a few select exampмагчымасці, якія ілюструюць, як Juniper пераасэнсоўвае аперацыі поўнага стэка:

ФІГУРА 1
Падтрымка штучнага інтэлекту з цягам часу паляпшаецца: працэнт кліентаў у ІТ-сетцы, якія былі актыўна вырашаны з дапамогай штучнага інтэлекту на працягу некалькіх гадоў.

Максімальны выхад

Інтэграваныя службы вызначэння месцазнаходжання

Бесправадныя кропкі доступу (AP), якія выкарыстоўваюць 16-элементную антэнную рашотку Bluetooth® для аўтаматызаванага размяшчэння/арыентацыі AP і дакладнай бачнасці актываў, і vBLE для дакладных і маштабаваных службаў вызначэння месцазнаходжання, якія могуць павялічыць узаемадзеянне карыстальнікаў і палепшыць працоўныя працэсы ў розных галінах

Высокапрадукцыйная SD-WAN
Сесійная SD-WAN без тунэляў з выкарыстаннем Session Smart Networking для паляпшэння выкарыстання паласы прапускання і імгненнага пераключэння пасля адмовы на аснове ўмоў сеткі ў рэжыме рэальнага часу

Бяспечны AI-Native Edge
Бяспека, WAN, LAN і NAC (кантроль доступу да сеткі) у адзіным аперацыйным партале, які прапануе лепшае пакрыццё ад пагроз на хуткасці праваднога злучэння і важны крок наперад для AI-Native uZTNA і

Архітэктуры на аснове SASE
Беспраблемная інтэграцыя цэнтра апрацоўкі дадзеных
Першы ў галіны Virtual Network Assistant (VNA) забяспечвае скразную бачнасць і гарантыю ва ўсіх даменах прадпрыемства, ад вampнас і філіял да цэнтра апрацоўкі дадзеных

Пашыранае забеспячэнне маршрутызацыі
Аўтаматызацыя і разуменне AI-Native для традыцыйных тапалогій краявой маршрутызацыі

Перадавое абсталяванне Wi-Fi 6E і Wi-Fi 7
AP распрацаваны, каб спрасціць сеткавыя аперацыі пры максімізацыі маштабу і манеўранасці. Магутныя камутатары для Wi-Fi 7 з актыўным цэнтралізаваным кіраваннем харчаваннем і дадзенымі для будаўнічых сістэм

06. Па-за тэхналогіямі

Па-за тэхналогіяй: важнасць арганізацыйнай структуры

Дасягненне максімальнай прадукцыйнасці сеткавага падыходу з поўным стэкам не залежыць толькі ад разгорнутай тэхналогіі; гэта таксама істотна залежыць ад арганізацыйнай структуры.
Правільная арганізацыя і ўзгадненне розных узроўняў тэхналогій і ў саміх камандах маюць вырашальнае значэнне для поспеху.
У Juniper мы стварылі асяроддзе для сумеснай працы, дзе нашы групы па апрацоўцы даных і службы падтрымкі кліентаў працуюць у тандэме. Фізічна і аператыўна ўзгодненыя, абедзве каманды выкарыстоўваюць наш пашыраны інструмент AIOps, каб падтрымліваць сінхранізацыю з праблемамі кліентаў і зваротнай сувяззю ў рэжыме рэальнага часу.

Такое цеснае супрацоўніцтва гарантуе, што нашы эксперты па навуцы даных і спецыялісты ў даменных галінах пастаянна адпавядаюць змяняючымся патрэбам кліентаў і вызначаюць прыярытэты рашэнняў, пастаянна прасоўваючы прагрэс.

Максімальны выхад

З цягам часу выйгрышам з'яўляецца ўсё больш дэталёвая падтрымка, напрыклад, інтэграцыя пунктаў даных з такіх рашэнняў, як Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint і Zebra, для актыўнага прагназавання будучай прадукцыйнасці для актыўнага пошуку і ліквідацыі непаладак у канкрэтнай функцыі. І прагрэс будзе толькі працягвацца.
AIO ад Juniper паскарае разгортванне, спрашчае працу і зніжае TCO.

Даведайцеся як.

Максімальны выхад

07. Поўны стэк ЗАРАЗ

Камбінаваныя рашэнні Juniper абапіраюцца на камбінацыю тэлеметрыі, аўтаматызацыі працоўных працэсаў, DevOps і ML для стварэння больш адаптыўнай і прадказальнай сеткі. Наш цэласны падыход да штучнага інтэлекту ў сетках прывёў да мноства першых у галіны, у тым ліку:

  • Надзейная сувязь для студэнтаў, пакупнікоў, пацыентаў і супрацоўнікаў
  • Спрытна пашырайце і абнаўляйце Wi-Fi
  • Ідэнтыфікуйце і абараняйце мабільныя прылады і прылады з дапамогай NAC

Правадной доступ
Надзейныя і бяспечныя злучэнні для бізнесу

  • Надзейнае падключэнне для IoT, кропак доступу і правадных прылад
  • Падключайце і абараняйце IoT і карыстальнікаў з дапамогай мікрасегментацыі
  • Ідэнтыфікуйце і абараняйце прылады з дапамогай NAC

Службы вызначэння месцазнаходжання ў памяшканнях
Забяспечце персаналізаваны карыстацкі досвед на аснове разумення

  • Узаемадзейнічайце са студэнтамі, пакупнікамі, пацыентамі і супрацоўнікамі
  • Унутраны GPS і месцазнаходжанне актываў
  • Аналітыка на аснове месцазнаходжання

Бяспечны доступ да аддзялення
Бяспечнае, надзейнае і бясшвоўнае злучэнне для глабальных філіялаў

  • Бяспечны SD-WAN/SASE
  • Размеркаванае прадпрыемства
  • Аптымізацыя WAN для хмарных праграм

Максімальны выхад

07. Поўны стэк ЗАРАЗ

Камбінаваныя рашэнні Juniper абапіраюцца на камбінацыю тэлеметрыі, аўтаматызацыі працоўных працэсаў, DevOps і ML для стварэння больш адаптыўнай і прадказальнай сеткі. Наш цэласны падыход да штучнага інтэлекту ў сетках прывёў да мноства першых у галіны, у тым ліку:

  • Актыўныя карэкціроўкі ВЧ з дапамогай штучнага інтэлекту для аптымальнай бесправадной сувязі ў розных асяроддзях
  • Дынамічны захоп пакетаў у LAN і WAN, забяспечваючы беспрэцэдэнтную аўтаматызацыю, бачнасць і рашэнне праблем
  • Аўтаматызаваны аналіз асноўных прычын для хуткай дыягностыкі і ліквідацыі праблем з сеткай, зніжэння MTTR і ліквідацыі большасці заявак аб праблемах
  • AI-Native Digital Experience Twin для прэвентыўнага выяўлення і ліквідацыі патэнцыйных праблем правадной, бесправадной і WAN-сеткі, перш чым яны паўплываюць на карыстальнікаў

У адпаведнасці са сваёй назвай, наш AI-Native Full Stack таксама выходзіць за межы campнас і філіял і далей у размеркаванае прадпрыемства. Напрыкладampль:

  • VNA з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, які рэвалюцыянізуе працу цэнтра апрацоўкі дадзеных з дапамогай актыўнага разумення і спрошчаных запытаў да базы ведаў праз інтуітыўна зразумелы гутарковы інтэрфейс у спалучэнні з сеткавай сістэмай на аснове намераў (IBN), павялічваючы час бесперабойнай працы і паскараючы рашэнні
  • Juniper Mist Routing Assurance выкарыстоўвае AIO для пашыраных аперацый WAN, забяспечваючы бачнасць маршрутызацыі і праактыўную інфармацыю, спрашчаючы пошук непаладак, зніжаючы MTTR/MTTI і аўтаматызуючы аналіз асноўных прычын на мяжы прадпрыемства
  • AI-Native Security забяспечвае бачнасць і правапрымяненне праз правільную бяспечную інфраструктуру з лепшай у сваім класе абаронай ад пагроз на камутатарах, маршрутызатарах і кропках доступу Juniper праз campнас, філіялы, цэнтр апрацоўкі дадзеных і воблачныя асяроддзя, павышаючы прадукцыйнасць сетак і аперацый па бяспецы

Максімальны выхад

Поўны стэк ТАДЫ? 

Жорсткі:
Marchitecture абяцае высокую прадукцыйнасць, але не дацягвае; камбінаваныя рашэнні

Грувасткае кіраванне:
Патрабуецца некалькі інтэрфейсаў кіравання, часта са складаным CLI

Абмежаваныя інтэграцыі:
Не хапае бясшвоўнай інтэграцыі ў сеткавыя асяроддзя і рашэнні

Рэактыўны:
Патрабуецца ручное рэагаванне на праблемы пасля іх узнікнення

Поўны стэк ЗАРАЗ

Дынамічны:
Створаны для задавальнення патрабаванняў прадпрыемства сёння і заўтра

Уласнае кіраванне AI:
Уніфікаванае кіраванне, пабудаванае з інтэграваным штучным інтэлектам з нуля

Комплексная інтэграцыя:
Уніфікаваная платформа з найноўшай сеткай LAN, WAN, цэнтрам апрацоўкі дадзеных, службамі вызначэння месцазнаходжання, бяспекай і адкрытай архітэктурай API для бесперабойнай інтэграцыі з ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra і інш.

Актыўны:
Здольны выяўляць праблемы і ліквідаваць іх да таго, як яны паўплываюць на карыстальнікаў

Карысць здымкаў

Падыход поўнага стэка AI-Native забяспечвае беспрэцэдэнтную эфектыўнасць комплексу campнас і галіновых асяроддзях. Вось толькі некалькі былых у рэальным свецеampлес.

«Карыстальніцкі досвед сеткі, які прапануе Juniper, значна перавышае ўсё астатняе на рынку. Прастата працы і магчымасці самааднаўлення Juniper, а таксама паказчыкі карыстацкага досведу, якія ён забяспечвае, надзвычайныя».

Ніл Холдэн, ІТ-дырэктар, Halfords

У 8 разоў хутчэйшае абнаўленне сеткі

Універсітэт Джорджа Вашынгтона паляпшае вопыт
Сучасная правадная і бесправадная сетка з воблачным кіраваннем спрашчае кіраванне сеткай і ліквідацыю непаладак, забяспечваючы нязменна лепшы вопыт для ІТ і карыстальнікаў.

Эканомія больш за 500 тысяч долараў ЗША ў год

Лонданскі раён Brent павялічвае прадукцыйнасць персаналу
Сетка AI-Native дае ІТ-аддзелу дакладную бачнасць праблем разам з рэкамендаванымі выпраўленнямі, упарадкоўваючы бягучыя праблемы кіравання.

Зніжэнне на 90% больш колькасці заявак аб праблемах з сеткай

Halfords робіць стаўку на AIOps для трансфармацыі рознічнага гандлю
Перайшоўшы да воблачнага падыходу з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, Halfords спрасціў задачы кіравання, у той жа час забяспечыўшы рашэнні для рознічных пакупак наступнага пакалення.

Поўнае кіраўніцтва па сетцы стэка

Улічваючы велізарны аб'ём разгортвання і эвалюцыю сеткавых тэхналогій да нядаўняга часу, складанасць доўгі час дамінавала ўampнас і філіяльнай сеткі. Увядзенне AI-Native Networking змяняе ўсё.

Нягледзячы на ​​​​тое, што сетка заўсёды расце або змяняецца ў campУ нас і ў філіялах, падыход AI-Native Full Stack дае беспрэцэдэнтную магчымасць пазбавіцца ад непатрэбнай складанасці, напрыклад, кантролераў і фрагментаваных платформаў кіравання, і прыстасавацца да лепшых у сваім родзе рашэнняў у ІТ-ландшафце. Ён таксама можа забяспечыць «самы правільны» ўзровень магчымасцей штучнага інтэлекту, неабходных для дасягнення максімальнай прадукцыйнасці, падтрымліваючы выключны вопыт карыстальнікаў і ІТ пры самых нізкіх TCO і OpEx.

І, як добрае віно, з часам яно стане толькі лепш.

01. Вызначце магчымасць PoC
Вызначыць магчымасць у вampнас і філіяла для ўдзелу ў PoC (напрыклад, новы сайт або абнаўленне прылады).

02. Пачніце з выпрабавання з нізкім узроўнем рызыкі
Паспрабуйце штучны інтэлект з намі для разгортвання з жывым працоўным трафікам і паглядзіце, наколькі нашы рашэнні адпавядаюць вашай арганізацыі. Пачніце з любога месца ў поўным стэку з любой камбінацыі рашэнняў Wi-Fi, камутацыі і/або SD-WAN.

03. Адчуйце розніцу
Паглядзіце, як уласны падыход AI забяспечвае большую прастату, прадукцыйнасць і надзейнасць.

04. Пашырце сваё разгортванне
Пашырце свой ахоп, уключыўшы дадатковыя вобласці, такія як campнас, размяшчэнне філіялаў, NAC, цэнтры апрацоўкі дадзеных, брандмаўэры і Enterprise Edge.

Наступныя крокі

Даследуйце поўны стэк Juniper
Паглыбіцеся ў магчымасці поўнага стэка і рашэнні для campнас і філіял.
Даследуйце нашы рашэнні →
AI на нас →

Максімальны выхад

Глядзіце Mist AI у дзеянні
Паглядзіце, як сучаснае воблака мікрасэрвісаў у Juniper Mist AI забяспечвае сапраўдную бачнасць, аўтаматызацыю і ўпэўненасць.
Глядзіце нашу дэманстрацыю па запыце →

Максімальны выхад

 

Чаму Ядловец
Juniper Networks лічыць, што сувязь - гэта не тое ж самае, што адчуванне выдатнай сувязі. Сеткавая платформа Juniper AI-Native створана з нуля, каб выкарыстоўваць штучны інтэлект для забеспячэння выключнага, вельмі бяспечнага і ўстойлівага карыстальніцкага досведу ад краю да цэнтра апрацоўкі дадзеных і воблака. Вы можаце знайсці дадатковую інфармацыю на juniper.net або звязацца з Juniper на
X (раней Twitter), LinkedIn і Facebook.

Дадатковая інфармацыя
Каб даведацца больш пра рашэнне Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack, звярніцеся да свайго прадстаўніка або партнёра Juniper або наведайце наш webсайт па адрасе: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Заўвагі і даведкі
01. Мегатрэнды сеткавага кіравання 2024:
Прабелы ў навыках, гібрыдныя і шматвоблачныя, SASE і аперацыі, якія кіруюцца штучным інтэлектам. EMA па запыце webінар
02. Там жа.
03. Там жа.
04. Падкаст NetOps Expert, эпізод 9: «AI/ML і NetOps — размова з EMA ад NetOps Expert», ліпень 2024 г.

© Аўтарскія правы Juniper Networks Inc. 2024.

Усе правы абароненыя.

Кампанія Juniper Networks Inc.
1133 Інавацыйны шлях
Санівейл, Каліфорнія 94089
7400201-001-EN Кастрычнік 2024 г
Juniper Networks Inc., лагатып Juniper Networks, ядловец.
net, Marvis і Mist AI з'яўляюцца зарэгістраванымі гандлёвымі маркамі Juniper Networks Incorporated, зарэгістраванымі ў ЗША і многіх рэгіёнах свету. Іншыя назвы прадуктаў ці паслуг могуць быць гандлёвымі маркамі Juniper Networks або іншых кампаній. Гэты дакумент актуальны на момант пачатковай публікацыі і можа быць зменены Juniper Networks у любы час. Не ўсе прапановы даступныя ў кожнай краіне, дзе працуе Juniper Networks.

Тэхнічныя характарыстыкі

  • Назва прадукту: Full Stack Networking Solution
  • Вытворца: Ядловец
  • Характарыстыкі: Партфель рашэнняў для поўнага стэка AI-Native і воблака
  • Перавагі: высокадынамічныя і маштабуемыя сеткі, магчымасці штучнага інтэлекту і аўтаматызацыі, спрошчанае кіраванне, паляпшэнне карыстальніцкага досведу

Часта задаюць пытанні (FAQ)

Якія асноўныя перавагі сеткавага рашэння Full Stack?

Рашэнне прапануе высокадынамічныя і маштабуемыя сеткі, магчымасці штучнага інтэлекту і аўтаматызацыі, спрошчанае кіраванне, паляпшэнне карыстальніцкага досведу і зніжэнне выдаткаў.

Наколькі важны ўвод даных для максімальнай прадукцыйнасці рашэнняў штучнага інтэлекту?

Увод даных адыгрывае вырашальную ролю ў забеспячэнні эфектыўнасці рашэнняў штучнага інтэлекту ў ІТ-сетках. Якасныя ўваходныя дадзеныя прыводзяць да лепшых вынікаў.

Дакументы / Рэсурсы

PDF thumbnailFull Stack Input, Maximum Output
User Guide · Full Stack Input Maximum Output, Stack Input Maximum Output, Input Maximum Output, Maximum Output, Output

Задайце пытанне

Use this section to ask about setup, compatibility, troubleshooting, or anything missing from this manual.

Задайце пытанне

Ask a question about setup, compatibility, troubleshooting, or anything missing from this manual.