Uingizaji wa Rafu Kamili wa Juniper, Utoaji wa Juu Zaidi

MWONGOZO WA MTUMIAJI

Ingizo Kamili ya Rafu, Upeo wa Pato:

Jinsi ya Kufaidi AI katika Mitandao

Kutumia uwezo wa mkusanyiko bora zaidi wa mtandao ili kutoa matumizi ya kipekee

 

Kutafakari upya campsisi na mitandao ya tawi kwa enzi ya AI

Wakurugenzi wakuu kote ulimwenguni wametoa maagizo ya shirika kupeleka akili bandia (AI) kote biashara. Wanalenga kubadilisha utendakazi na kuingia katika mapato yaliyofichwa. Na wachuuzi katika sekta zote, ikiwa ni pamoja na mitandao ya IT, wana hamu ya kutumia fursa hiyo.

Kwa viongozi wa mitandao wanaosimamia tata na ghali campsisi na mazingira ya tawi, maswali muhimu yameibuka:

• Advan ngapitagJe, AI inaweza kutoa kweli?
• Je, ni uvumilivu gani unaofaa wa hatari?
• Ni ipi njia bora zaidi ya kuboresha matokeo?

Kwa chaguo nyingi zinazopatikana kwa ajili ya kupelekwa, hali halisi inayowasilishwa na mtizamo wa mbele wa muuzaji, uwezo, na utaalam ni muhimu zaidi kuliko hapo awali. Na wachuuzi wanaofuata AI bila shaka wamegawanyika katika makundi machache mapana, ikiwa ni pamoja na:

• Siloed, wachuuzi walio na uwezo tofauti wa AI ambao hawawezi kutoa rundo kamili campsisi na ushirikiano wa tawi
• Wachuuzi walio na suluhu mbalimbali za bolt-on za AI ambazo huunda udanganyifu wa ufanisi kamili wa utendaji kazi.
• Wachuuzi walio na usanifu kamili uliothibitishwa ulioundwa kutoka chini hadi kutumia uwezo kamili wa AI.

Pata maelezo zaidi kuhusu AI-Native ya Juniper na kwingineko ya suluhisho la rafu kamili ya asili ya wingu.
Jifunze zaidi →

Mwisho unawakilisha mageuzi muhimu katika mitandao:

Uunganishaji mkali kati ya vipengee bora zaidi vya mtandao na vipengele bunifu vya AI-Native husababisha matumizi bora ya waendeshaji na watumiaji—kufafanua upya maana ya neno “rundo kamili” katika mazingira ya kisasa ya mtandao.

Mreteni anaamini kwamba mitandao inayoongoza ya kisasa ya rafu inapaswa kuwa na nguvu nyingi na yenye kiwango kikubwa katika kuunga mkono mahitaji ya biashara yanayobadilika. Na zinapaswa kujumuisha AI na uwezo wa otomatiki ambao hurahisisha usimamizi na gharama za kufyeka huku ukiboresha na kupata matumizi ya mtumiaji kutoka mwanzo hadi mwisho.

Kitabu hiki cha mtandaoni kinashughulikia hadithi inayoendelea. Inachunguza dhima ya data katika mitandao ya AI na thamani ya kuunganisha kiwango cha biashara, suluhu za rundo kamili. Pia inachunguza umuhimu wa pembejeo za ubora wa data ili kuhakikisha pato la juu la suluhisho la AI katika mitandao ya IT.

Hebu tuanze

max·i·mum out·put [nomino]

Mafanikio ya utendakazi na ufanisi wa hali ya juu zaidi katika utendakazi wa mtandao, unaojulikana kwa kutoa hali ya matumizi ya kipekee na salama kwenye mitandao ya LAN na WAN. Hii ni pamoja na kiwango cha mabadiliko na wepesi, ushirikiano bora, utendakazi uliorahisishwa, na kufikia TCO na OpEx ya chini zaidi.

Takaways muhimu

Kupitia uwezo kama vile uchanganuzi wa kutabiri na matengenezo, otomatiki, na ufuatiliaji wa mtandao wa akili, AI imeibuka kama nguvu ya mabadiliko katika mitandao. Katika campsisi na mazingira yaliyosambazwa ya tawi, mbinu sahihi ya "rundo kamili" inaweza kupunguza zaidi utata na gharama.

1. Rundo kamili la kweli ni zaidi ya "usanifu"
Mkakati wa kisasa unatumia mbinu iliyounganishwa ya maunzi na programu (ikiwa ni pamoja na AI), inayoungwa mkono na usanifu wa API ulio wazi 100% ili kurahisisha utendakazi na kuboresha matumizi.

2. AI katika mitandao ina athari kubwa, hatari ndogo
AI katika mitandao inajitokeza kwa uwezo wake wa kutoa athari za haraka, thabiti na muhimu kwa watumiaji na TEHAMA.

3. Aina bora zaidi, ingizo la rafu kamili huongeza pato
Kukusanya na kutumia pembejeo kutoka kwa LAN, WAN, usalama, na kwingineko kwa AI hutoa fursa ambazo hazijawahi kutokea.

4. Mtazamo wa mbele na ukomavu ni jambo
Ni muhimu kutumia algoriti za sayansi ya data iliyokomaa na inayoendelea kujifunza kwa seti za data zilizoratibiwa vyema.

5. Shirika hujulisha okestra inayoendelea
Zaidi ya tabaka za teknolojia, mpangilio sahihi na upangaji ndani ya timu za wauzaji ni muhimu.

6. Mrundikano kamili wa AI-Native hupita ukamilifu
Mreteni hutoa suluhisho pekee la AI-Native na lisilo na wingu la tasnia ambalo linaweza kubadilisha uwezekano wa mitandao.

Vizuizi vikubwa vya mafanikio ya NetOps ni pamoja na shortage ya wafanyakazi wenye ujuzi, zana nyingi za usimamizi, ubora duni wa data ya mtandao, na ukosefu wa mwonekano wa kikoa tofauti, kulingana na utafiti wa EMA.

Takriban 25% ya timu za uendeshaji wa mtandao bado zinatumia kati ya zana 11-25 za ufuatiliaji, usimamizi na utatuzi.

30% ya matatizo ya mtandao ni kutokana na makosa ya mwongozo

Ahadi isiyopingika ya AI katika mitandao

Leo campsisi na mitandao ya tawi hutumika kama mifumo ya mzunguko na ya neva ya biashara.
Huelekeza mtiririko muhimu wa data na kuwezesha majibu ya haraka na ya busara.
Kila muunganisho wa mtandao unasukuma na uwezo wa kuendesha tija na uvumbuzi.
Bado kudumisha hii iliyounganishwa web haijawahi kuwa changamoto zaidi.

Timu za IT zinapambana na mahitaji ya biashara yanayokua kwa kasi. Wanakabiliwa na ugumu wa kulinda nyuso za mashambulizi zinazopanuka kutoka kwa vitisho vya hali ya juu. Na lazima zikabiliane na mashambulizi ya vifaa vipya, aina za muunganisho, na ongezeko la programu zinazoendesha mahitaji ya kipimo data.

Kusawazisha hitaji la kupima dhidi ya vikwazo vya rasilimali na bajeti na uhaba wa ujuzi maalum huchanganya tu utata.

Katika mazingira haya, AI imeibuka kama nguvu ya kweli ya kuleta mabadiliko katika mitandao. Kwa kweli, ufumbuzi wa juu zaidi wa mtandao wa AI tayari unapunguza kwa kiasi kikubwa na, wakati mwingine, hata kuondoa pointi nyingi za maumivu ya ulimwengu halisi. Kwa mfanoamples ni pamoja na:

• Uchanganuzi na matengenezo ya kutabiri: Zana za usimamizi wa mtandao zinazoendeshwa na AI zinaweza kuchanganua data ya wakati halisi na kutabiri matatizo yanayoweza kutokea kabla hayajatokea. Hii huwezesha matengenezo ya haraka na kupunguza muda wa kupungua. Inajumuisha kutambua matishio ya usalama yanayoweza kutokea, kugundua hitilafu, na kuboresha utendaji wa mtandao.
• Uendeshaji otomatiki na upangaji: Uendeshaji otomatiki ulioboreshwa na AI huwezesha mitandao kujiponya, kujipanga na kujiboresha. Yote husababisha uingiliaji mdogo wa mwongozo na kuongezeka kwa ufanisi wa jumla huku kuinua uzoefu wa mtumiaji na waendeshaji. Zana za ochestration zinazoendeshwa na AI pia zinaweza kuotosha michakato changamano, kama vile utoaji wa mtandao na usimamizi wa mabadiliko.
• Ufuatiliaji na maarifa ya mtandao mahiri: Zana za ufuatiliaji zinazoendeshwa na AI hutoa mwonekano wa wakati halisi katika utendakazi wa mtandao na zinaweza kutoa maarifa yanayoweza kutekelezeka na kuwezesha kufanya maamuzi yanayotokana na data.

Uchanganuzi unaoendeshwa na AI unaweza kutambua mitindo, kugundua ruwaza, na kutoa mapendekezo ya uboreshaji, usalama na upangaji wa uwezo.

Ingawa aina hizi za uwezo zipo leo, ni tofauti na sio kawaida. Suluhu nyingi hazina muunganisho na data inayohitajika ili kubadilisha shughuli za kila siku kwa kiasi kikubwa.

"Ikiwa unataka kubadilisha kiwango cha 2/tier 3 ambapo unaingia kwenye safu ya mitandao na ujaribu kujua shida ya [mtandao] iko wapi na jinsi ya kuisuluhisha - madhumuni mengi ya jumla, majukwaa ya AIOps ya kikoa hayafanyi kazi. fanya hivyo; sio wataalam wa kikoa."

Shamus McGillicuddy, Makamu wa Rais wa Utafiti, EMA

04. Mambo ya pembejeo

Upeo wa matokeo huanza na ingizo bora la data

Inapokuja suala la kupata thamani kamili kutoka kwa AI na ujifunzaji wa mashine (ML) katika mitandao, kiasi, ufikiaji, ubora, muda na uchakataji—na rasilimali za kuchanganua na kuchukua hatua data—ni muhimu. Baada ya yote, vitendo vyema vya kuwezeshwa na AI hutegemea uelewa wa kina wa hali ya sasa.

Kujua kwa usahihi kile kinachotokea, mahali kinatendeka, na kwa nini kinafanyika ni muhimu kwa kutoa taarifa za majibu kwa wakati unaofaa. Na data ya ubora ndio msingi wa kila kitu.

Kama vile mchakato wa kuunda divai ya kipekee inategemea mambo anuwai, utengenezaji wa data ya ubora wa AI katika kufanya kazi kwa wavu hufanya vile vile. Sawa na jinsi divai inavyohitaji zabibu, udongo na wakati wa kuzeeka, utaalamu wa mitandao, bidii na subira ni muhimu katika kukuza seti mbalimbali za data zilizo na taarifa zilizowekwa lebo na zilizoratibiwa kwa uangalifu.

Mtu yeyote anaweza kukusanya data ya msingi kuhusu afya ya mtandao na kuilisha kwenye injini ya AI. Walakini, kukuza AI yenye athari kweli inayoweza kuwezesha uzoefu wa kipekee wa mtumiaji na kupunguza chanya za uwongo kunahusisha mambo mengi ya kuzingatia. Ili kufikia malengo haya, wachuuzi lazima wazingatie kila kitu kuanzia muundo wa shirika hadi ukuzaji wa maunzi/programu, wigo wa data na seti za zana. Zaidi ya hayo, ni muhimu kutumia algoriti za sayansi ya data kukomaa na kuendelea kwa seti za data zilizoratibiwa vyema.
Zaidi ya hayo, kuongeza pato kutoka kwa AI katika mitandao inategemea idadi na upana wa pembejeo za data. Na hapa ndipo ambapo suluhisho nyingi za mitandao ya AI ni mdogo. Hivi sasa, baadhi ya suluhu za mitandao ya TEHAMA zinaweza kukusanya data kutoka kwa LAN, zingine kutoka kwa WAN. Lakini masuluhisho machache yanaweza kujumlisha na kutumia data kutoka kwa LAN na WAN (na kwingineko) ipasavyo—kile tunachokiita “lundo kamili.” Hii inasisitiza hitaji muhimu la maono ya mbele ya muuzaji katika kuhakikisha ujumuishaji na mwingiliano.

Jukumu la pembejeo dhidi ya pato kwa uboreshaji wa mtandao wa AI

LAN nzuri au WAN	LAN bora na WAN	Upeo wa juu wa LAN, WAN, usalama, eneo, na zaidi ukitumia uwezo wa AI-Native
Hutoa kugawanyika view ya utendaji na usalama wa mitandao	Huanza kutoa jumla zaidi view ya uendeshaji wa mtandao, kuwezesha mifumo ya AI kufanya maamuzi sahihi zaidi	Hutoa seti ya data ya kina na hutoa panoramic view ambayo huwezesha mifumo ya AI kufikia uwezo wao kamili
Muhtasari wa Manufaa: Upeo mdogo unazuia faida zinazowezekana, uboreshaji wa msingi katika ufanisi na utambuzi wa vitisho.	Muhtasari wa faida: Inasaidia maboresho ya wastani katika usimamizi wa mtandao, kupunguza muda wa kupumzika na kutambua suala ngumu zaidi.	Muhtasari wa faida: • Huwezesha AI ili kuboresha utendaji wa mtandao kikamilifu • Huimarisha usalama kwa uchanganuzi wa vitisho unaotabirika • Hutoa uzoefu wa mtumiaji uliobinafsishwa

Kusonga zaidi ya mifano ya jadi na changa ya mitandao ya AI ya wachuuzi wengi, mbinu kamili ya mrundikano wa Juniper ya AI-Native inawakilisha mipaka inayofuata katika uvumbuzi wa mtandao.

05. Kuboresha matokeo

Jinsi mfumo kamili wa AI-Native unavyoboresha mtandao

Kufikia sasa, tumegundua ni kwa nini data ya ubora ndiyo uhai wa AI na kwa nini matokeo ya juu zaidi katika mitandao huchukua data ya ubora kutoka kote mtandao. Swali kuu linalofuata ni: Ni ipi njia bora ya kupata na kutumia data bora katika kila ngazi ili kuboresha matokeo ya mitandao?

Mkakati bora hutumia mbinu ya umoja kupitia maunzi na programu zinazoongoza katika sekta—lundi kamili—kuboresha utendakazi, kurahisisha shughuli, na kuboresha matumizi na usalama wa watumiaji. Inaungwa mkono na wingu la huduma ndogo ndogo na usanifu wa API wazi 100% ili kupanua kwa suluhisho zingine kuu katika vikoa, kama vile 5G, ITSM, majukwaa ya mawasiliano, usalama wa mtandao, na uhamaji.

Juniper inabadilisha mkusanyiko wa data wa mitandao ya kitamaduni kwa kutibu vifaa vya mtandao kama vitambuzi, kunasa data kamili ya anuwai kutoka kote LAN na WAN, na vile vile kuunganisha usalama na pembejeo zinazotegemea eneo. Kwa mfanoampna, vipengele muhimu vya mbinu yetu ni pamoja na (tazama ukurasa wa 12 kwa picha kubwa zaidi):

• Telemetry iliyoimarishwa ya mwisho-hadi-mwisho: Kupima hali 150+ za wakati halisi za watumiaji wasiotumia waya kupitia utiririshaji wa telemetry kutoka kwa vipanga njia, swichi na ngome, iliyoimarishwa na Mist AI™ kwa uchanganuzi wa kubashiri.
• Usanifu wa asili wa wingu, huduma ndogo: Kusaidia uchakataji wa wakati halisi wa data ya AI na kuwezesha utendakazi hatari zaidi, ustahimilivu, na ufanisi zaidi wa mifumo ya usimamizi wa mtandao.
• Injini ya kawaida ya AI: Kuunganisha uchanganuzi wa data ya mtandao na michakato ya kufanya maamuzi chini ya mfumo mmoja wenye akili unaoendeshwa na Mist AI ambayo hurahisisha utendakazi, utatuzi wa matatizo ya ubashiri, na ujifunzaji wa kubadilika katika mfumo mzima wa mtandao.

Kupitia ujifunzaji wa uzoefu wa mtumiaji unaoendelea kulingana na data ya kina ya telemetry, Juniper hujumuisha data ya programu pamoja na data ya mtandao. Hii huwezesha mfumo wa AI kujifunza kuhusu programu zinazotumiwa na kutabiri athari zinazoweza kutokea kwa matumizi ya mtumiaji kulingana na hali mbaya za mtandao.

Zaidi ya hayo, Msaidizi wetu wa AI-Native Virtual Network, Marvis™, hurahisisha usimamizi na utatuzi wa matatizo. Marvis ina kiolesura cha mazungumzo cha utatuzi wa matatizo uliorahisishwa na mfumo wa kiotomatiki wa vitendo, unaoendesha uboreshaji wa mtandao unaoendelea. Marvis pia anaangazia Marvis Minis, pacha wa kwanza wa tasnia ya uzoefu wa kidijitali. Minis hutambua matatizo ya muunganisho kabla hayajatokea, hivyo kuwalinda watumiaji dhidi ya matumizi ya mtandao yanayokatisha tamaa.

Kwa kiasi kikubwa campsisi na kusambazwa kwa mazingira ya tawi, mchanganyiko huu wa uwezo unabadilisha mchezo. Huondoa kikamilifu changamoto za uchapishaji, utatuzi na urekebishaji unaoongeza gharama, kunyoosha timu za TEHAMA hadi kikomo chao, kudhoofisha matumizi ya watumiaji, na kukandamiza kasi na wepesi. Kwa pamoja, zinajumuisha mabadiliko ya kweli katika mbinu ya mitandao ya biashara ambayo itaendelea kuboreka baada ya muda.

Kuona picha kubwa zaidi

Msingi wa mtandao wa kisasa wa mrundikano kamili ni muhimu kwa asili yake inayobadilika na kuwezesha ujumuishaji usio na mshono katika vikoa vipya vya mitandao—na zaidi.asinUwezo wa kubadilika utakuwa ishara ya enzi mpya katika mitandao ya TEHAMA, ukivuruga mifumo ya kitamaduni ya TCO kwa teknolojia zilizoanzishwa na kubadilisha uzoefu wa mtandao kwa waendeshaji na watumiaji. Hapa kuna baadhi ya mifano ya zamani iliyochaguliwa.ampuwezo mdogo ambao unaonyesha jinsi Juniper inafikiria tena shughuli kamili za safu:

KIELELEZO 1
Usaidizi wa AI-Native unaendelea kuboreka kadiri muda unavyopita: asilimia ya tikiti za mtandao wa TEHAMA za mteja zinazotatuliwa kwa ufanisi na AI katika kipindi cha miaka kadhaa.

Huduma za eneo zilizojumuishwa

Sehemu za ufikiaji zisizo na waya (APs) ambazo hutumia safu ya antena ya Bluetooth® ya vipengele 16 kwa uwekaji/mwelekeo otomatiki wa AP na mwonekano sahihi wa kipengee na vBLE kwa huduma sahihi na hatari za eneo ambazo zinaweza kuongeza ushiriki wa watumiaji na kuboresha utiririshaji wa kazi kwenye tasnia.

SD-WAN ya utendaji wa juu
SD-WAN isiyo na handaki, inayotumia vipindi kwa kutumia Session Smart Networking kwa utumiaji ulioboreshwa wa kipimo data na kushindwa papo hapo kulingana na hali ya mtandao ya wakati halisi.

Ukingo salama wa AI-Native
Usalama, WAN, LAN, na NAC (Udhibiti wa Ufikiaji wa Mtandao) katika lango moja ya uendeshaji, inayotoa ulinzi wa hali ya juu kwa vitisho kwa kasi ya waya, na hatua muhimu ya kusonga mbele kwa AI-Native uZTNA na

Usanifu wa msingi wa SASE
Muunganisho wa kituo cha data bila mshono
Msaidizi wa Mtandao wa Mtandao wa Kwanza wa Kiwanda (VNA) hutoa mwonekano wa mwisho hadi mwisho na hakikisho katika vikoa vyote vya biashara, kutoka c.ampsisi na tawi kwa kituo cha data

Uhakikisho wa Hali ya Juu wa Njia
Uendeshaji otomatiki wa AI-Native na maarifa kwa topolojia za jadi za uelekezaji

Maunzi ya Wi-Fi 6E na Wi-Fi 7 ya ubora wa juu
AP zimeundwa kurahisisha utendakazi wa mtandao huku zikiongeza kiwango na wepesi. Swichi zenye nguvu nyingi za Wi-Fi 7 zilizo na nishati ya kati na usimamizi wa data wa mifumo ya ujenzi

06. Zaidi ya teknolojia

Zaidi ya teknolojia: umuhimu wa muundo wa shirika

Kufikia upeo wa matokeo kutoka kwa mbinu kamili ya mtandao wa rafu hakutegemei tu teknolojia iliyotumika; pia inategemea sana muundo wa shirika.
Mpangilio sahihi na upangaji katika tabaka tofauti za teknolojia na ndani ya timu zenyewe ni muhimu kwa mafanikio.
Huko Juniper, tumeunda mazingira ya kushirikiana ambapo timu zetu za sayansi ya data na timu za usaidizi kwa wateja hufanya kazi sanjari. Zikiwa zimepangiliwa kimwili na kiutendaji, timu zote mbili hutumia zana yetu ya kina ya AIOps ili kusawazisha matatizo ya wateja na maoni ya wakati halisi.

Ushirikiano huu wa karibu unahakikisha kwamba wataalam wetu wa sayansi ya data na wataalamu wa kikoa wanapatanishwa mara kwa mara na mahitaji ya wateja yanayobadilika na kuweka vipaumbele vya suluhu, na hivyo kuendeleza maendeleo.

Baada ya muda, malipo yanakuwa usaidizi wa punjepunje zaidi na zaidi, kama vile kuunganisha pointi za data kutoka kwa suluhu kama vile Zoom, Timu, ServiceNow, Cradlepoint, na Zebra ili kutabiri kikamilifu utendakazi wa siku zijazo kwa utatuzi makini hadi kwenye kipengele mahususi. Na maendeleo yataendelea tu.
AIOps za Juniper huharakisha utumaji, kurahisisha utendakazi, na kupunguza TCO.

Jifunze jinsi gani.

07. Mkusanyiko kamili SASA

Suluhisho zilizojumuishwa za Juniper zinategemea mchanganyiko wa telemetry, otomatiki ya mtiririko wa kazi, DevOps, na ML ili kuwezesha mtandao unaobadilika zaidi na unaotabirika. Mbinu yetu ya jumla kwa AI katika mitandao imesababisha idadi kubwa ya tasnia, pamoja na:

• Muunganisho wa kuaminika kwa wanafunzi, wanunuzi, wagonjwa, na wafanyikazi
• Panua na uonyeshe upya Wi-Fi kwa wepesi
• Tambua na uimarishe usalama wa simu na vifaa kwa NAC

Ufikiaji wa waya
Miunganisho ya kuaminika na salama kwa biashara

• Muunganisho wa kuaminika kwa IoT, APs, na vifaa vya waya
• Unganisha na ulinde IoT na watumiaji na ujumuishaji mdogo
• Tambua na uimarishe usalama wa vifaa kwa NAC

Huduma za eneo la ndani
Toa hali ya utumiaji iliyobinafsishwa kulingana na maarifa

• Shirikiana na wanafunzi, wanunuzi, wagonjwa, na wafanyikazi
• GPS ya ndani na eneo la mali
• Uchanganuzi unaotegemea eneo

Salama ufikiaji wa tawi
Muunganisho salama, unaotegemeka na usio na mshono kwa ofisi za tawi za kimataifa

• Salama SD-WAN/SASE
• Biashara iliyosambazwa
• Boresha WAN kwa programu za wingu

07. Mkusanyiko kamili SASA

Suluhisho zilizojumuishwa za Juniper zinategemea mchanganyiko wa telemetry, otomatiki ya mtiririko wa kazi, DevOps, na ML ili kuwezesha mtandao unaobadilika zaidi na unaotabirika. Mbinu yetu ya jumla kwa AI katika mitandao imesababisha idadi kubwa ya tasnia, pamoja na:

• Marekebisho ya AI-Inayoendeshwa na RF kwa matumizi bora ya pasiwaya katika mazingira
• Ukamataji wa pakiti mahiri katika LAN na WAN, ukitoa otomatiki usio na kifani, mwonekano na utatuzi wa suala
• Uchambuzi wa sababu za kiotomatiki ili kutambua kwa haraka na kushughulikia maswala ya mtandao, kupunguza MTTR na kuondoa tikiti nyingi za shida.
• Pacha wa Uzoefu wa Kidijitali wa AI ili kugundua na kushughulikia kwa hiari matatizo ya mtandao ya waya, pasiwaya na WAN kabla hayajaathiri watumiaji.

Kwa mujibu wa jina lake, AI-Native Full Stack yetu pia inaenea zaidi ya campsisi na tawi na zaidi katika biashara iliyosambazwa. Kwa mfanoample:

• AI-Native VNA ambayo inabadilisha utendakazi wa kituo cha data kwa maarifa tendaji na hoja zilizorahisishwa za msingi wa maarifa kupitia kiolesura angavu cha mazungumzo kwa kushirikiana na mfumo wa mtandao unaozingatia dhamira (IBN), kuongeza muda, na kuharakisha maazimio.
• Uhakikisho wa Njia ya Juniper Mist huongeza AIOps kwa utendakazi wa hali ya juu wa WAN, kutoa mwonekano wa uelekezaji na maarifa madhubuti kurahisisha utatuzi, kupunguza MTTR/MTTI, na uchanganuzi wa sababu za mizizi kiotomatiki kwenye ukingo wa biashara.
• Usalama wa AI-Native huhakikisha mwonekano na utekelezaji kupitia miundombinu salama iliyo na ulinzi bora wa kiwango cha tishio kwenye swichi za Juniper, vipanga njia na AP kote c.ampsisi, tawi, kituo cha data na mazingira ya wingu, na hivyo kuongeza tija kwenye timu za uendeshaji wa mtandao na usalama

Msururu kamili BASI? 

Imara:
Marchitecture inaahidi utendaji wa juu lakini inapungua; ufumbuzi wa cobbled-pamoja

Usimamizi mbaya:
Inahitaji miingiliano mingi ya usimamizi, mara nyingi na CLI changamano

Muunganisho mdogo:
Inakosa miunganisho isiyo na mshono katika mazingira na suluhisho za mitandao

Inayotumika tena:
Inahitaji majibu ya mikono kwa masuala baada ya kutokea

Rafu kamili SASA

Nguvu:
Imeundwa ili kukidhi mahitaji ya biashara ya leo na kesho

Usimamizi wa AI:
Usimamizi wa umoja, uliojengwa na AI iliyojumuishwa kutoka chini kwenda juu

Muunganisho wa kina:
Jukwaa lililounganishwa lililo na LAN ya mbele, WAN, kituo cha data, huduma za eneo, usalama, na usanifu wazi wa API kwa miunganisho isiyo na mshono na ServiceNow, Timu/Zoom, Cradlepoint, Zebra, na zaidi.

Inayotumika:
Ina uwezo wa kutambua matatizo na kuyapunguza kabla hayajaathiri watumiaji

Picha za faida

Mbinu kamili ya mrundikano wa AI-Native huleta utendakazi usio na kifani kwa tata campsisi na mazingira ya tawi. Hawa ni baadhi tu wa zamani wa ulimwengu halisiampchini.

"Uzoefu wa watumiaji wa mtandao ambao Juniper hutoa unazidi kitu kingine chochote kwenye soko. Urahisi wa kufanya kazi na uwezo wa kujiponya wa Juniper, pamoja na metriki za uzoefu wa mtumiaji hutoa, ni bora.

Neil Holden, CIO, Halfords

8x uonyeshaji upya wa mtandao kwa kasi zaidi

Chuo Kikuu cha George Washington huongeza uzoefu
Mtandao wa kisasa, unaodhibitiwa na wingu na usiotumia waya hurahisisha usimamizi na utatuzi wa mtandao, na hivyo kusababisha matumizi bora ya IT na watumiaji.

Zaidi ya akiba ya US $500k kwa mwaka

London Borough of Brent huongeza tija ya wafanyakazi
Mtandao wa AI-Native huipa IT mwonekano wazi katika masuala pamoja na marekebisho yanayopendekezwa, kurahisisha changamoto zinazoendelea za usimamizi.

90%+ kupunguza tiketi za matatizo ya mtandao

Halfords hutegemea AIOps kwa mabadiliko ya rejareja
Kwa kugeukia mbinu ya asili ya wingu, AI-Native, Halfords imerahisisha changamoto za usimamizi huku kuwezesha masuluhisho ya ununuzi wa rejareja ya kizazi kijacho.

Mwongozo kamili wa hatua wa mtandao wa rafu

Kwa kuzingatia wigo mkubwa wa upelekaji na mageuzi ya teknolojia ya mitandao hadi hivi majuzi, utata umetawala kwa muda mrefu.ampsisi na matawi ya mtandao. Kuanzishwa kwa Mtandao wa AI-Native hubadilisha kila kitu.

Ingawa mtandao unakua kila wakati au unabadilika kote campsisi na mazingira ya tawi, mbinu ya AI-Native Full Stack inatoa fursa ambayo haijawahi kushuhudiwa ya kukata utata usiohitajika, kama vile vidhibiti na majukwaa ya usimamizi yaliyogawanyika, na kuoanisha na suluhu bora zaidi katika mazingira ya IT. Inaweza pia kutoa kiwango cha "sahihi" cha uwezo wa AI unaohitajika ili kutoa matokeo ya juu zaidi, kusaidia uzoefu wa kipekee wa mtumiaji na IT katika TCO na OpEx ya chini kabisa.

Na kama divai nzuri, itakuwa bora tu baada ya muda.

01. Tambua fursa ya PoC
Tambua fursa katika campsisi na tawi ili kujihusisha na PoC (kwa mfano, tovuti mpya au uboreshaji wa kifaa).

02. Anza na jaribio la hatari ndogo
Jaribu AI on Us ili utumie na trafiki ya uzalishaji wa moja kwa moja na uone jinsi masuluhisho yetu yanavyolingana na shirika lako. Anzisha popote kwenye rafu kwa mchanganyiko wowote wa Wi-Fi, swichi na/au suluhu za SD-WAN.

03. Jifunze tofauti
Tazama jinsi mbinu ya AI-Native inavyoleta urahisi zaidi, tija, na kutegemewa.

04. Panua upelekaji wako
Panua ufikiaji wako kwa kujumuisha maeneo ya ziada kama vile campsisi, maeneo ya tawi, NAC, vituo vya data, firewalling, na Enterprise Edge.

Hatua zinazofuata

Gundua mrundikano kamili wa Mreteni
Nenda ndani zaidi katika uwezekano kamili wa rafu na suluhu za campsisi na tawi.
Chunguza masuluhisho yetu →
AI juu yetu →

Tazama Mist AI inavyofanya kazi
Tazama jinsi wingu la kisasa la huduma ndogo katika Juniper Mist AI linavyoleta mwonekano wa kweli, uwekaji otomatiki na uhakikisho.
Tazama onyesho letu unapohitaji →

 

Kwa nini Juniper
Mitandao ya Juniper inaamini kuwa muunganisho sio sawa na kupata muunganisho mzuri. Jukwaa la Mitandao la AI-Native la Juniper limejengwa kutoka chini hadi kuongeza AI ili kutoa uzoefu wa kipekee, salama sana, na endelevu wa mtumiaji kutoka ukingo hadi kituo cha data na wingu. Unaweza kupata maelezo ya ziada kwenye juniper.net au ungana na Juniper on
X (zamani Twitter), LinkedIn, na Facebook.

Taarifa zaidi
Ili kujifunza zaidi juu ya suluhisho la Mitandao ya Juniper AI-Native Networking Full Stack, wasiliana na mwakilishi au mshirika wako wa Juniper, au tembelea yetu. webtovuti kwa: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Vidokezo na marejeleo
01. Megatrends ya Usimamizi wa Mtandao 2024:
Mapungufu ya Ujuzi, Mseto na Wingu nyingi, SASE, na Uendeshaji Unaoendeshwa na AI. EMA inapohitajika webndani
02. Ibid.
03. Ibid.
04. Podikasti ya Mtaalamu wa NetOps, kipindi cha 9: “AI/ML na NetOps—Mazungumzo na EMA na Mtaalamu wa NetOps,” Julai 2024.

© Hakimiliki Juniper Networks Inc. 2024.

Haki zote zimehifadhiwa.

Juniper Networks Inc.
1133 Njia ya Ubunifu
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Oktoba 2024
Juniper Networks Inc., nembo ya Mitandao ya Juniper, juniper.
net, Marvis, na Mist AI ni chapa za biashara zilizosajiliwa za Juniper Networks Incorporated, zilizosajiliwa Marekani na maeneo mengi duniani kote. Majina mengine ya bidhaa au huduma yanaweza kuwa chapa za biashara za Juniper Networks au kampuni zingine. Hati hii ni ya sasa tangu tarehe ya kwanza ya kuchapishwa na inaweza kubadilishwa na Mitandao ya Juniper wakati wowote. Sio matoleo yote yanayopatikana katika kila nchi ambayo Mitandao ya Juniper inafanya kazi.

Vipimo

• Jina la Bidhaa: Suluhisho Kamili la Mitandao ya Stack
• Mtengenezaji: Juniper
• Vipengele: Jalada la AI-Asili na la asili la wingu
• Manufaa: Mitandao yenye nguvu na hatari, AI na uwezo wa otomatiki, usimamizi uliorahisishwa, uzoefu ulioboreshwa wa watumiaji.

---

Maswali Yanayoulizwa Mara Kwa Mara (FAQ)

Je, ni faida gani kuu za Suluhisho Kamili la Mtandao wa Stack?

Suluhisho hutoa mitandao yenye nguvu na hatari, AI na uwezo wa otomatiki, usimamizi uliorahisishwa, uzoefu ulioboreshwa wa watumiaji, na gharama zilizopunguzwa.

Uingizaji data ni muhimu kwa kiasi gani katika kuongeza matokeo ya suluhisho za AI?

Uingizaji data una jukumu muhimu katika kuhakikisha ufanisi wa suluhisho za AI katika mitandao ya TEHAMA. Uingizaji data wa ubora husababisha matokeo bora.

Nyaraka / Rasilimali

Uingizaji wa Rafu Kamili wa Juniper, Utoaji wa Juu Zaidi [pdf] Mwongozo wa Mtumiaji Ingizo Kamili ya Rafu ya Kiwango cha Juu cha Pato, Kiwango cha Juu cha Ingizo la Randa, Pato la Juu la Ingizo, Upeo wa Pato, Pato

Marejeleo

• Mwongozo wa Mtumiaji