Juniper Full Stack Input, Maximum Output User Guide

Juniper Full Stack մուտքագրում, առավելագույն ելք

ՕԳՏԱԳՈՐԾողի ՈՒՂԵՑՈՒՅՑ

Full Stack մուտքագրում, առավելագույն ելք.

Ինչպես առավելագույնս օգտվել AI-ից ցանցերում

Օգտագործելով լավագույն ցեղատեսակի ամբողջական ցանցի հզորությունը՝ բացառիկ փորձառություններ մատուցելու համար

 

Վերամտածում գampմեզ և մասնաճյուղային ցանցեր AI դարաշրջանի համար

Ամբողջ աշխարհում գործադիր տնօրենները կորպորատիվ հրահանգներ են տվել՝ արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) տեղակայելու բիզնեսում: Նրանք նպատակ ունեն փոխակերպել գործառնությունները և օգտագործել թաքնված եկամուտներ: Եվ բոլոր ոլորտների վաճառողները, ներառյալ ՏՏ ցանցերը, ցանկանում են օգտվել այդ հնարավորությունից:

Ցանցային առաջնորդների համար, որոնք կառավարում են բարդ և թանկ գampմեզ և ճյուղային միջավայրերում առաջացել են առանցքային հարցեր.

• Քանի ադվանtagԱրդյո՞ք AI-ն իսկապես կարող է մատուցել:
• Ո՞րն է ռիսկի համապատասխան հանդուրժողականությունը:
• Ո՞րն է արդյունքները օպտիմալացնելու լավագույն ճանապարհը:

Տեղակայման համար հասանելի շատ տարբերակների առկայության դեպքում վաճառողի հեռատեսության, հնարավորությունների և փորձի կողմից ներկայացված իրողությունները ավելի կարևոր են, քան երբևէ: Եվ AI-ի հետամուտ վաճառողները, անշուշտ, բաժանվել են մի քանի լայն կատեգորիաների, այդ թվում՝

• Սիլոսավորված, խորշ վաճառողներ՝ տարբեր AI հնարավորություններով, ովքեր չեն կարողանում մատուցել ամբողջական փաթեթ campմեզ և մասնաճյուղերի ինտեգրումը
• Վաճառողներ, որոնք ներկայացնում են տարբեր AI լուծումներ, որոնք ստեղծում են ամբողջական փաթեթի գործառնական արդյունավետության պատրանք
• Վաճառողներ՝ ապացուցված ամբողջական փաթեթային ճարտարապետություններով, որոնք նախագծված են ի սկզբանե՝ AI-ի ողջ ներուժն օգտագործելու համար

Իմացեք ավելին Juniper-ի AI-Native և cloud-native full stack լուծումների պորտֆելի մասին:
Իմացեք ավելին →

Վերջինս ներկայացնում է ցանցային գործունեության կարևոր զարգացում.

Ցանցային լավագույն բաղադրիչների և AI-Native նորարարական հատկանիշների միջև ամուր ինտեգրումը հանգեցնում է օպերատորների և օգտատերերի ավելի լավ փորձառությունների՝ վերաիմաստավորելով, թե ինչ է նշանակում «լրիվ փաթեթ» տերմինը ժամանակակից ցանցային լանդշաֆտում:

Juniper-ը կարծում է, որ այսօրվա առաջատար ցանցերը պետք է լինեն շատ դինամիկ և լայնածավալ՝ աջակցելու զարգացող ձեռնարկությունների պահանջներին: Եվ դրանք պետք է ներառեն AI և ավտոմատացման հնարավորություններ, որոնք հեշտացնում են կառավարումը և կրճատում ծախսերը՝ միաժամանակ բարելավելով և ապահովելով օգտատերերի փորձը սկզբից մինչև վերջ:

Այս էլեկտրոնային գիրքն ընդգրկում է զարգացող պատմությունը: Այն ուսումնասիրում է տվյալների դերը արհեստական ​​ինտելեկտի ցանցում և փոխկապակցված ձեռնարկությունների դասի, ամբողջական փաթեթային լուծումների արժեքը: Այն նաև խորանում է որակյալ տվյալների մուտքագրման կարևորության մեջ՝ ՏՏ ցանցում AI լուծումների առավելագույն արդյունքն ապահովելու համար:

Սկսենք

առավելագույն ելք [գոյական]

Ցանցային գործառնություններում ամենաբարձր կատարողականության և արդյունավետության ձեռքբերումը, որը բնութագրվում է LAN և WAN ցանցերում օգտագործողների բացառիկ և անվտանգ փորձառությունների մատուցմամբ: Սա ներառում է տրանսֆորմացիոն մասշտաբներ և շարժունություն, ավելի լավ ներգրավվածություն, պարզեցված գործողություններ և ամենացածր TCO-ի և OpEx-ի ձեռքբերում:

Հիմնական տարողություններ

Հնարավորությունների միջոցով, ինչպիսիք են կանխատեսող վերլուծությունը և սպասարկումը, ավտոմատացումը և ցանցի խելացի մոնիտորինգը, AI-ն հայտնվել է որպես փոխակերպող ուժ ցանցերում: Ք.աampմեզ և բաշխված ճյուղերի միջավայրերը, ճիշտ «լրիվ փաթեթ» մոտեցումը կարող է հետագայում նվազեցնել բարդությունն ու ծախսերը:

1. Իրական ամբողջական փաթեթը ավելին է, քան «ճարտարագիտությունը»
Ժամանակակից ռազմավարությունը օգտագործում է ապարատային և ծրագրային ապահովման միասնական մոտեցում (ներառյալ AI-ի համար), որը հիմնված է 100% բաց API ճարտարապետությամբ՝ գործառնությունները պարզեցնելու և փորձը բարելավելու համար:

2. AI-ն ցանցերում բարձր ազդեցություն ունի, ցածր ռիսկայնություն
AI-ն ցանցերում աչքի է ընկնում օգտատերերի և ՏՏ-ի վրա արագ, հետևողական և արժեքավոր ազդեցություններ հաղորդելու իր ունակությամբ:

3. Լավագույն ցեղատեսակի, ամբողջական փաթեթի ներդրումը առավելագույնի է հասցնում արդյունքը
LAN-ից, WAN-ից, անվտանգությունից և դրանից դուրս մուտքեր հավաքելը և օգտագործելը AI-ի համար աննախադեպ հնարավորություններ է տալիս

4. Հեռատեսությունը և հասունությունը կարևոր են
Կարևոր է կիրառել տվյալների գիտության հասուն և շարունակաբար սովորող ալգորիթմներ լավ մշակված տվյալների հավաքածուներում:

5. Կազմակերպությունը տեղեկացնում է ընթացիկ նվագախմբին
Տեխնոլոգիական շերտերից դուրս, վաճառողների թիմերում պատշաճ կազմակերպումը և կազմակերպումը կարևոր է:

6. AI-Native full stack-ը գերազանցում է
Juniper-ն առաջարկում է արդյունաբերության միակ AI-Native և cloudnative ամբողջական փաթեթային լուծումը, որը կարող է փոխակերպել ցանցային հնարավորությունները:

NetOps-ի հաջողության ամենամեծ խոչընդոտները ներառում են շորtagԸստ EMA-ի ուսումնասիրության՝ հմուտ անձնակազմի, չափազանց շատ կառավարման գործիքների, ցանցի տվյալների վատ որակի և միջդոմենային տեսանելիության պակասի մասին:

Ցանցային օպերացիոն թիմերի գրեթե 25%-ը դեռ օգտագործում է 11-25 գործիքներ մոնիտորինգի, կառավարման և անսարքությունների վերացման համար։

Ցանցային խնդիրների 30%-ը պայմանավորված է ձեռքի սխալներով

AI-ի անվիճելի խոստումը ցանցերում

Այսօրվա քampմեզ և մասնաճյուղերի ցանցերը ծառայում են որպես ձեռնարկության և՛ շրջանառության, և՛ նյարդային համակարգեր:
Նրանք ուղղորդում են տվյալների հիմնական հոսքը և հնարավորություն են տալիս արագ, խելացի պատասխաններ տալ:
Ցանցային յուրաքանչյուր միացում ունի արտադրողականություն և նորարարություն խթանելու ներուժ:
Այնուամենայնիվ, պահպանելով այս փոխկապակցվածությունը web երբեք ավելի դժվար չի եղել:

ՏՏ թիմերը պայքարում են արագ զարգացող բիզնես պահանջների հետ: Նրանք բախվում են անընդհատ ընդլայնվող հարձակման մակերեսները բարդ սպառնալիքներից պաշտպանելու դժվարության հետ: Եվ նրանք պետք է դիմագրավեն նոր սարքերի, կապի տեսակների և թողունակության կարիք առաջացնող հավելվածների մեծացմանը:

Ռեսուրսների և բյուջեի սահմանափակումների և մասնագիտացված հմտությունների սակավության հետ սանդղակի անհրաժեշտության հավասարակշռումը միայն բարդացնում է բարդությունը:

Այս լանդշաֆտում AI-ն ի հայտ է եկել որպես ցանցային ցանցերում իսկապես փոխակերպող ուժ: Իրականում, արհեստական ​​ինտելեկտի ցանցի ամենաառաջադեմ լուծումներն արդեն զգալիորեն նվազեցնում են և, որոշ դեպքերում, նույնիսկ վերացնում են իրական աշխարհի շատ ցավոտ կետեր: Օրինակ՝ampդրանք ներառում են.

• Կանխատեսող վերլուծություն և սպասարկում. AI-ով աշխատող ցանցի կառավարման գործիքները կարող են վերլուծել իրական ժամանակի տվյալները և կանխատեսել հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա թույլ է տալիս ակտիվ սպասարկում և նվազագույնի է հասցնում պարապուրդը: Այն ներառում է անվտանգության հնարավոր սպառնալիքների բացահայտում, անոմալիաների հայտնաբերում և ցանցի աշխատանքի օպտիմալացում:
• Ավտոմատացում և խմբավորում. AI-ի ընդլայնված ավտոմատացումը ցանցերին հնարավորություն է տալիս ինքնաբուժվել, ինքնակազմավորվել և ինքնօպտիմալացվել: Այս ամենը հանգեցնում է ձեռքով միջամտության նվազեցմանը և ընդհանուր արդյունավետության բարձրացմանը՝ միաժամանակ բարձրացնելով օգտվողների և օպերատորների փորձը: AI-ով աշխատող նվագախմբային գործիքները կարող են նաև ավտոմատացնել բարդ գործընթացները, ինչպիսիք են ցանցի ապահովումը և փոփոխությունների կառավարումը:
• Խելացի ցանցի մոնիտորինգ և պատկերացումներ. AI-ով աշխատող մոնիտորինգի գործիքները իրական ժամանակում տեսանելի են ցանցի աշխատանքին և կարող են առաջարկել գործնական պատկերացումներ և թույլ տալ տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել:

AI-ի վրա հիմնված վերլուծությունը կարող է բացահայտել միտումները, հայտնաբերել օրինաչափությունները և առաջարկներ տրամադրել օպտիմալացման, անվտանգության և կարողությունների պլանավորման համար:

Թեև այս տիպի հնարավորությունները կան այսօր, դրանք բացառություն են և ոչ նորմ: Լուծումների մեծ մասում բացակայում են ինտեգրումը և տվյալները, որոնք անհրաժեշտ են ամենօրյա գործողությունները զգալիորեն փոխակերպելու համար:

«Եթե ցանկանում եք ավտոմատացնել մակարդակ 2/3-րդ մակարդակը, որտեղ դուք սուզվում եք ցանցային կույտի մեջ և փորձում եք պարզել, թե որտեղ է [ցանցային] խնդիրը և ինչպես շտկել այն, շատ ընդհանուր նշանակության, տիրույթի ագնոստիկ AIOps պլատֆորմները դա չեն անում: դա անել; նրանք տիրույթի փորձագետներ չեն»:

Շամուս ՄակԳիլիկուդի, EMA-ի հետազոտությունների փոխնախագահ

04. Ներածման հարցերը

Առավելագույն ելքը սկսվում է օպտիմալ տվյալների մուտքագրմամբ

Երբ խոսքը վերաբերում է AI-ից և մեքենայական ուսուցումից (ML) ցանցերում ամբողջական արժեք կորզելուն, ծավալը, հասանելիությունը, որակը, ժամկետները և մշակումը, և տվյալների վերլուծության և գործողությունների ռեսուրսները կարևոր են: Ի վերջո, AI-ի միջոցով արդյունավետ գործողությունները կախված են ներկա իրավիճակի համապարփակ ըմբռնումից:

Ճշգրիտ իմանալը, թե ինչ է տեղի ունենում, որտեղ է դա տեղի ունենում և ինչու է դա տեղի ունենում, շատ կարևոր է ժամանակին և համապատասխան արձագանքներ տալու համար: Իսկ որակյալ տվյալները ամեն ինչի հիմնաքարն են:

Ինչպես բացառիկ գինու ստեղծման գործընթացը կախված է մի շարք գործոններից, այնպես էլ ցանցային աշխատանքում արհեստական ​​ինտելեկտի համար որակյալ տվյալների ստեղծումը նույնպես: Ինչպես գինին պահանջում է ճիշտ խաղող, հող և հնեցման ժամանակ, ցանցային փորձը, քրտնաջան աշխատանքը և համբերությունը բոլորն էլ կարևոր են տարբեր տվյալների հավաքածուներ լավ պիտակավորված և մանրակրկիտ մշակված տեղեկություններով սնուցելու համար:

Յուրաքանչյուրը կարող է հավաքել ելակետային տվյալներ ցանցի առողջության վերաբերյալ և դրանք սնուցել AI շարժիչի մեջ: Այնուամենայնիվ, իսկապես ազդեցիկ արհեստական ​​ինտելեկտի խթանումը, որը կարող է հնարավորություն տալ օգտատերերի բացառիկ փորձառությանը և նվազագույնի հասցնել կեղծ դրական արդյունքները, ներառում է բազմաթիվ նկատառումներ: Այս նպատակներին հասնելու համար վաճառողները պետք է հաշվի առնեն ամեն ինչ՝ կազմակերպչական կառուցվածքից մինչև ապարատային/ծրագրային ապահովման մշակում, տվյալների սպեկտր և գործիքների հավաքածու: Ավելին, կենսական նշանակություն ունի տվյալների գիտության հասուն և շարունակաբար սովորող ալգորիթմները լավ մշակված տվյալների հավաքածուներում կիրառելը:
Ավելին, ցանցում AI-ի արդյունքի առավելագույնի հասցնելը կախված է տվյալների մուտքագրման քանակից և լայնությունից: Եվ հենց այստեղ է AI ցանցային լուծումների մեծ մասը սահմանափակված: Ներկայումս ՏՏ ցանցային որոշ լուծումներ կարող են տվյալներ հավաքել LAN-ից, որոշները՝ WAN-ից: Բայց մի քանի լուծումներ կարող են արդյունավետ կերպով համախմբել և օգտագործել ինչպես LAN-ից, այնպես էլ WAN-ից (և դրանից դուրս) տվյալներ, ինչը մենք անվանում ենք «լրիվ փաթեթ»: Սա ընդգծում է մատակարարների հեռատեսության կարևոր անհրաժեշտությունը ինտեգրումն ու փոխգործունակությունն ապահովելու համար:

Ներածման և ելքի դերը AI ցանցի բարելավման համար

Լավ LAN կամ WAN	Ավելի լավ LAN և WAN	Առավելագույն LAN, WAN, անվտանգություն, տեղադրություն և ավելին՝ AI-Native հնարավորություններով
Ապահովում է մասնատված view ցանցի կատարման և անվտանգության մասին	Սկսում է առաջարկել ավելի ամբողջական view ցանցային գործառնություններ՝ թույլ տալով AI համակարգերին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել	Ապահովում է տվյալների համապարփակ հավաքածու և ապահովում է համայնապատկեր view որը թույլ է տալիս AI համակարգերին հասնել իրենց ողջ ներուժին
Օգուտների նկար. Սահմանափակ շրջանակը սահմանափակում է պոտենցիալ օգուտները, որոնք տալիս են արդյունավետության և սպառնալիքների հայտնաբերման հիմնական բարելավումներ	Օգուտների նկար. Աջակցում է ցանցի կառավարման չափավոր բարելավումներին՝ նվազեցնելով պարապուրդի ժամանակը և բացահայտելով ավելի բարդ խնդիրները	Առավելությունների պատկերը. • ԱԻ-ին հնարավորություն է տալիս ակտիվորեն օպտիմալացնել ցանցի աշխատանքը • Բարձրացնում է անվտանգությունը կանխատեսող սպառնալիքների վերլուծությամբ • Ապահովում է անհատականացված օգտատերերի փորձառություններ

Շարժվելով վաճառողների մեծամասնության ավանդական և նորածին AI ցանցային մոդելներից դուրս՝ Juniper-ի AI-Native full stack մոտեցումը ներկայացնում է ցանցի նորարարության հաջորդ սահմանը:

05. Արդյունքների բարելավում

Ինչպես է AI-Native ամբողջական ստաք մոտեցումը զարգացնում ցանցը

Առայժմ մենք պարզել ենք, թե ինչու են որակյալ տվյալները արհեստական ​​ինտելեկտի համար կենսական աղբյուրը, և ինչու ցանցում առավելագույն արդյունքը վերցնում է որակյալ տվյալներ ամբողջ ցանցից: Հաջորդ մեծ հարցն այն է. ո՞րն է ցանկացած մակարդակում որակյալ տվյալներ ստանալու և օգտագործելու լավագույն միջոցը՝ ցանցային արդյունքները բարելավելու համար:

Լավագույն ռազմավարությունը կիրառում է միասնական մոտեցում՝ արդյունաբերության առաջատար ապարատային և ծրագրային փաթեթների միջոցով՝ ամբողջական փաթեթով, օպտիմիզացնելով կատարողականությունը, պարզեցնելով գործողությունները և բարելավելով օգտվողների փորձառությունն ու անվտանգությունը: Այն հիմնված է միկրոծառայությունների ամպով և 100% բաց API ճարտարապետությամբ՝ տարածվելու այլ առաջատար լուծումների վրա՝ տիրույթներում, ինչպիսիք են 5G-ը, ITSM-ը, հաղորդակցման հարթակները, կիբերանվտանգությունը և շարժունակությունը:

Juniper-ը փոխակերպում է ավանդական ցանցային տվյալների հավաքագրում՝ ցանցային սարքերը դիտարկելով որպես սենսորներ, ընդգրկելով համապարփակ տիրույթի տվյալներ LAN-ից և WAN-ից, ինչպես նաև ինտեգրելով անվտանգության և տեղորոշման վրա հիմնված մուտքերը: ՆախampՄեր մոտեցման հիմնական տարրերը ներառում են (տե՛ս էջ 12՝ ավելի մեծ պատկերի համար).

• Ընդլայնված ծայրից ծայր հեռաչափություն. իրական ժամանակում 150+ անլար օգտատերերի վիճակների չափում երթուղիչներից, անջատիչներից և firewalls-ի հոսքային հեռաչափության միջոցով, որը բարելավվել է Mist AI™-ով` կանխատեսելի վերլուծության համար:
• Cloud-native, microservices ճարտարապետություն. Աջակցում է AI տվյալների իրական ժամանակում մշակմանը և հնարավորություն ընձեռում ցանցի կառավարման համակարգերի ավելի լայնածավալ, ճկուն և արդյունավետ շահագործմանը:
• Ընդհանուր AI շարժիչ. միավորում է ցանցի տվյալների վերլուծությունը և որոշումների կայացման գործընթացները մեկ, խելացի շրջանակի ներքո, որը սնուցվում է Mist AI-ի կողմից, որը հեշտացնում է պարզեցված գործողությունները, կանխատեսող խնդիրների լուծումը և հարմարվողական ուսուցումը ամբողջ ցանցային էկոհամակարգում:

Հեռուստաչափության մանրամասն տվյալների վրա հիմնված օգտատերերի փորձի շարունակական ուսուցման միջոցով Juniper-ը ցանցային տվյալների հետ մեկտեղ ներառում է հավելվածի տվյալները: Սա թույլ է տալիս AI համակարգին ծանոթանալ օգտագործվող հավելվածների մասին և կանխատեսել պոտենցիալ ազդեցությունները օգտագործողի կիրառական փորձի վրա՝ հիմնվելով ցանցի անբարենպաստ պայմանների վրա:

Բացի այդ, մեր առաջնակարգ AI-Native վիրտուալ ցանցի օգնականը՝ Marvis™-ը, հեշտացնում է կառավարումը և խնդիրների վերացումը: Marvis-ն առանձնանում է խոսակցական ինտերֆեյսով խնդիրների պարզեցված լուծման համար և գործողությունների ավտոմատացված շրջանակ, որը խթանում է ցանցի շարունակական բարելավումը: Marvis-ը նաև ներկայացնում է Marvis Minis-ը՝ արդյունաբերության առաջին թվային փորձառության երկվորյակը: Մինիները ակտիվորեն հայտնաբերում են կապի հետ կապված խնդիրները՝ նախքան դրանք տեղի ունենալը, հետագայում պաշտպանելով օգտատերերին ցանցային փորձառություններից:

Մեծ քampմեզ և բաշխված ճյուղային միջավայրերում, հնարավորությունների այս համադրությունը փոխվում է խաղի մեջ: Այն արդյունավետորեն վերացնում է ներդրման, անսարքությունների վերացման և սպասարկման մարտահրավերները, որոնք բարձրացնում են ծախսերը, ձգում են ՏՏ թիմերը մինչև իրենց սահմանները, քայքայում են օգտվողների փորձը և խեղդում մասշտաբայնությունն ու շարժունությունը: Նրանք միասին կազմում են ձեռնարկությունների ցանցային մոտեցման իրական վերափոխում, որը ժամանակի ընթացքում միայն կշարունակի բարելավվել:

Տեսնելով ավելի մեծ պատկերը

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 exampՀնարավորությունների երևույթներ, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչպես է Juniper-ը վերաիմաստավորում ամբողջ փաթեթի գործողությունները.

ՆԿԱՐ 1
AI-Native աջակցությունը ժամանակի ընթացքում գնալով ավելի լավանում է՝ հաճախորդների ՏՏ ցանցի տոմսերի տոկոսը, որոնք պրոակտիվ կերպով լուծվել են AI-ի միջոցով մի քանի տարիների ընթացքում:

Ինտեգրված տեղորոշման ծառայություններ

Անլար մուտքի կետեր (APs), որոնք օգտագործում են 16-տարրից բաղկացած Bluetooth® ալեհավաքի զանգված՝ AP-ի ավտոմատ տեղադրման/կողմնորոշման և ակտիվների ճշգրիտ տեսանելիության համար, և vBLE՝ ճշգրիտ և մասշտաբային տեղորոշման ծառայությունների համար, որոնք կարող են մեծացնել օգտատերերի ներգրավվածությունը և բարելավել աշխատանքային հոսքերը ոլորտներում:

Բարձր կատարողական SD-WAN
Թունելից զերծ, նիստերի վրա հիմնված SD-WAN, որն օգտագործում է Session Smart Networking՝ թողունակության բարելավված օգտագործման և ակնթարթային ձախողման համար՝ հիմնված իրական ժամանակի ցանցի պայմանների վրա:

Ապահովեք AI-Native Edge-ը
Անվտանգություն, WAN, LAN և NAC (Ցանցային մուտքի վերահսկում) մեկ գործառնական պորտալում, որն առաջարկում է բարձրագույն ծածկույթ լարերի արագությամբ սպառնալիքների համար և կարևոր քայլ առաջ AI-Native uZTNA-ի և

SASE-ի վրա հիմնված ճարտարապետություններ
Անխափան տվյալների կենտրոնի ինտեգրում
Արդյունաբերության առաջին վիրտուալ ցանցի օգնականը (VNA) ապահովում է ծայրից ծայր տեսանելիություն և երաշխիք բոլոր ձեռնարկությունների տիրույթներում՝ սկսած ք.ampմեզ և մասնաճյուղ դեպի տվյալների կենտրոն

Ընդլայնված երթուղիների ապահովում
AI-Native ավտոմատացում և պատկերացումներ ավանդական եզրային երթուղային տոպոլոգիաների համար

Առաջատար Wi-Fi 6E և Wi-Fi 7 սարքավորում
ԱԵԱ-ները նախագծված են ցանցի գործառնությունները պարզեցնելու համար՝ միաժամանակ առավելագույնի հասցնելով մասշտաբը և շարժունությունը: Բարձր էներգիայի անջատիչներ Wi-Fi 7-ի համար՝ պրոակտիվ կենտրոնացված էներգիայով և շենքերի համակարգերի տվյալների կառավարմամբ

06. Տեխ

Տեխնոլոգիաներից դուրս. կազմակերպչական կառուցվածքի կարևորությունը

Ամբողջական ստեկ ցանցային մոտեցման արդյունքում առավելագույն արդյունքի հասնելը կախված չէ միայն կիրառվող տեխնոլոգիայից. այն նաև զգալիորեն կախված է կազմակերպչական կառուցվածքից:
Պատշաճ կազմակերպումը և կազմակերպումը տարբեր տեխնոլոգիական շերտերում և հենց թիմերի ներսում կարևոր նշանակություն ունեն հաջողության համար:
Juniper-ում մենք ստեղծել ենք համագործակցային միջավայր, որտեղ մեր տվյալների գիտության թիմերը և հաճախորդների աջակցման թիմերը աշխատում են տանդեմում: Ֆիզիկապես և գործառնականորեն համապատասխանեցված՝ երկու թիմերն էլ օգտագործում են մեր առաջադեմ AIOps գործիքը՝ իրական ժամանակում հաճախորդների խնդիրների և հետադարձ կապի հետ համաժամանակյա մնալու համար:

Այս սերտ համագործակցությունը երաշխավորում է, որ տվյալների գիտության մեր փորձագետները և տիրույթի մասնագետները հետևողականորեն համահունչ են հաճախորդների զարգացող կարիքներին և լուծումների առաջնահերթությանը, շարունակաբար առաջընթացի առաջընթացին:

Ժամանակի ընթացքում արդյունքն ավելի ու ավելի մանրակրկիտ աջակցություն է, ինչպես օրինակ՝ Zoom-ի, Teams-ի, ServiceNow-ի, Cradlepoint-ի և Zebra-ի նման լուծումներից տվյալների կետերի ինտեգրումը՝ ակտիվորեն կանխատեսելու ապագա կատարողականը պրոակտիվ խնդիրների լուծման համար մինչև որոշակի գործառույթ: Իսկ առաջընթացը միայն կշարունակվի։
Juniper-ի AIO-ները արագացնում են տեղակայումները, պարզեցնում են գործառնությունները և իջեցնում TCO-ն:

Իմացեք, թե ինչպես:

07. Լրիվ բուրգ ՀԻՄԱ

Juniper-ի համակցված լուծումները հիմնված են հեռաչափության, աշխատանքային հոսքի ավտոմատացման, DevOps-ի և ML-ի համակցության վրա՝ ավելի հարմարվող և կանխատեսելի ցանց ստեղծելու համար: Ցանցում AI-ի նկատմամբ մեր ամբողջական մոտեցումը հանգեցրել է արդյունաբերության մի շարք առաջինների, այդ թվում՝

• Հուսալի կապ ուսանողների, գնորդների, հիվանդների և աշխատակիցների համար
• Ընդարձակեք և թարմացրեք Wi-Fi-ը արագաշարժությամբ
• Բացահայտեք և ապահովեք բջջային հեռախոսներն ու սարքերը NAC-ով

Լարային մուտք
Հուսալի և անվտանգ կապեր բիզնեսի համար

• Հուսալի կապ IoT-ի, AP-երի և լարային սարքերի համար
• Միացրեք և պաշտպանեք IoT-ն ու օգտվողներին միկրոսեգմենտացիայով
• Նույնականացրեք և ապահովեք սարքերը NAC-ով

Ներքին տեղորոշման ծառայություններ
Տրամադրել պատկերացումների վրա հիմնված անհատականացված օգտատերերի փորձառություններ

• Զբաղվեք ուսանողների, գնորդների, հիվանդների և աշխատակիցների հետ
• Ներքին GPS և ակտիվների գտնվելու վայրը
• Տեղադրության վրա հիմնված վերլուծություն

Ապահովեք մասնաճյուղի մուտքը
Ապահով, հուսալի և անխափան միացում համաշխարհային մասնաճյուղերի համար

• Ապահովեք SD-WAN/SASE
• Բաշխված ձեռնարկություն
• Օպտիմալացնել WAN-ը ամպային հավելվածների համար

07. Լրիվ բուրգ ՀԻՄԱ

Juniper-ի համակցված լուծումները հիմնված են հեռաչափության, աշխատանքային հոսքի ավտոմատացման, DevOps-ի և ML-ի համակցության վրա՝ ավելի հարմարվող և կանխատեսելի ցանց ստեղծելու համար: Ցանցում AI-ի նկատմամբ մեր ամբողջական մոտեցումը հանգեցրել է արդյունաբերության մի շարք առաջինների, այդ թվում՝

• Նախաձեռնող AI-ի վրա հիմնված ռադիոհաճախականության կարգավորումներ՝ միջավայրում օպտիմալ անլար փորձառությունների համար
• Փաթեթների դինամիկ գրավում LAN և WAN-ում, ապահովելով անզուգական ավտոմատացում, տեսանելիություն և խնդիրների լուծում
• Արմատային պատճառների ավտոմատ վերլուծություն՝ ցանցի խնդիրները արագ ախտորոշելու և լուծելու համար՝ նվազեցնելով MTTR-ն և վերացնելով անսարքությունների տոմսերի մեծ մասը
• AI-Native Digital Experience Twin՝ կանխարգելիչ կերպով հայտնաբերելու և լուծելու հնարավոր լարային, անլար և WAN ցանցերի խնդիրները, նախքան դրանք ազդեն օգտատերերի վրա:

Հավատարիմ իր անվանը՝ մեր AI-Native Full Stack-ը նույնպես տարածվում է քampմեզ և մասնաճյուղ և հետագայում բաշխված ձեռնարկությունում: Նախampլե:

• AI-Native VNA-ն, որը հեղափոխում է տվյալների կենտրոնի գործառնությունները՝ ակտիվ պատկերացումներով և պարզեցված գիտելիքների բազայի հարցումներով՝ ինտուիտիվ խոսակցական ինտերֆեյսի միջոցով՝ նպատակաուղղված ցանցային (IBN) համակարգի հետ համատեղ՝ ավելացնելով գործարկման ժամանակը և արագացնելով լուծումները:
• Juniper Mist Routing Assurance-ն օգտագործում է AIOps-ը առաջադեմ WAN գործառնությունների համար՝ ապահովելով երթուղիների տեսանելիություն և ակտիվ պատկերացումներ՝ պարզեցնելով անսարքությունների վերացումը, իջեցնելով MTTR/MTTI-ն և ավտոմատացնելով հիմնական պատճառների վերլուծությունը ձեռնարկության եզրին:
• AI-Native Security-ն ապահովում է տեսանելիություն և կիրառում ճիշտ անվտանգ ենթակառուցվածքի միջոցով՝ դասի լավագույն սպառնալիքներից պաշտպանված Juniper անջատիչների, երթուղիչների և ԱԵԱ-ների միջոցով ամբողջ գ.ampմեզ, մասնաճյուղի, տվյալների կենտրոնի և ամպային միջավայրերի՝ բարձրացնելով արտադրողականությունը ցանցի և անվտանգության օպերացիոն թիմերում

Լրիվ կույտ ՀԵՏՈ? 

Կոշտ:
Ճարտարապետությունը խոստանում է բարձր կատարողականություն, բայց թերանում է. սալաքարային լուծումներ

Ծանր կառավարում.
Պահանջում է բազմաթիվ կառավարման միջերեսներ, հաճախ բարդ CLI-ով

Սահմանափակ ինտեգրումներ.
Ցանցային միջավայրերի և լուծումների միջև անխափան ինտեգրման բացակայություն

Ռեակտիվ:
Պահանջում է ձեռքով պատասխաններ խնդիրներին դրանք առաջանալուց հետո

Ամբողջական բուրգ ՀԻՄԱ

Դինամիկ:
Նախագծված է այսօրվա և վաղվա ձեռնարկությունների պահանջները բավարարելու համար

AI-Մայրենի կառավարում.
Միասնական կառավարում, որը կառուցված է ի սկզբանե ինտեգրված AI-ով

Համապարփակ ինտեգրումներ.
Միասնական հարթակ, որն ունի առաջատար LAN, WAN, տվյալների կենտրոն, տեղորոշման ծառայություններ, անվտանգություն և բաց API ճարտարապետություն ServiceNow-ի, Teams/Zoom-ի, Cradlepoint-ի, Zebra-ի և այլնի հետ անխափան ինտեգրման համար:

Նախաձեռնող:
Կարող է բացահայտել խնդիրները և մեղմել դրանք՝ նախքան դրանք ազդել օգտատերերի վրա

Նպաստների պատկերներ

AI-Native full stack մոտեցումը բերում է աննախադեպ արդյունավետություն բարդ քampմեզ և մասնաճյուղային միջավայրերը: Ահա ընդամենը մի քանի իրական նախկին նախկիններamples.

«Ցանցի օգտատերերի փորձը, որն առաջարկում է Juniper-ը, զգալիորեն գերազանցում է ցանկացած այլ բան շուկայում: Juniper-ի գործառնությունների հեշտությունը և ինքնաբուժման հնարավորությունները, ինչպես նաև օգտագործողի փորձի ցուցանիշները, որոնք նա տրամադրում է, ակնառու են»:

Նիլ Հոլդեն, CIO, Halfords

8 անգամ ավելի արագ ցանցի թարմացում

Ջորջ Վաշինգտոնի համալսարանը մեծացնում է փորձը
Ժամանակակից, ամպի միջոցով կառավարվող լարային և անլար ցանցը պարզեցնում է ցանցի կառավարումը և անսարքությունների վերացումը՝ հանգեցնելով ՏՏ-ի և օգտատերերի համար հետևողականորեն ավելի լավ փորձառությունների:

Տարեկան ավելի քան 500 հազար ԱՄՆ դոլար խնայողություն

Լոնդոնի Brent թաղամասը բարձրացնում է անձնակազմի արտադրողականությունը
AI-Native ցանցը ՏՏ-ին տալիս է խնդիրների հստակ տեսանելիություն, ինչպես նաև առաջարկվող ուղղումներ՝ պարզեցնելով ընթացիկ կառավարման մարտահրավերները:

Ցանցի անսարքության տոմսերի 90%+ կրճատում

Halfords-ը հիմնվում է AIOps-ների վրա մանրածախ փոխակերպման համար
Անդրադառնալով ամպային բնիկ, AI-Native մոտեցմանը, Halfords-ը պարզեցրել է կառավարման մարտահրավերները՝ միաժամանակ հնարավորություն տալով հաջորդ սերնդի մանրածախ գնումների լուծումներ:

Ամբողջական փաթեթի ցանցային գործողությունների ուղեցույց

Հաշվի առնելով ցանցային տեխնոլոգիաների տեղակայման հսկայական շրջանակը և զարգացումը մինչև վերջերս, բարդությունը երկար ժամանակ գերիշխում է գ.ampմեզ և մասնաճյուղերի ցանց: AI-Native Networking-ի ներդրումը փոխում է ամեն ինչ:

Չնայած ցանցը միշտ աճում կամ փոփոխվում է քampմեզ և մասնաճյուղերի միջավայրում, AI-Native Full Stack մոտեցումը աննախադեպ հնարավորություն է ընձեռում կտրելու անհարկի բարդությունը, ինչպիսիք են վերահսկիչները և մասնատված կառավարման հարթակները, և համապատասխանեցնելու ՏՏ լանդշաֆտի լավագույն լուծումներին: Այն կարող է նաև ապահովել AI կարողությունների «ճիշտ» մակարդակը, որն անհրաժեշտ է առավելագույն արդյունք ապահովելու համար՝ աջակցելով օգտագործողների և ՏՏ բացառիկ փորձառություններին ամենացածր TCO-ում և OpEx-ում:

Եվ ինչպես լավ գինին, այն ժամանակի ընթացքում միայն կլավանա:

01. Բացահայտեք PoC հնարավորությունը
Բացահայտեք հնարավորությունը քampմեզ և մասնաճյուղ՝ PoC-ում ներգրավվելու համար (օրինակ՝ նոր կայք կամ սարքի արդիականացում):

02. Սկսեք ցածր ռիսկային փորձարկումից
Փորձեք AI-ն Us-ում, որպեսզի գործարկվի կենդանի արտադրական տրաֆիկով և տեսեք, թե ինչպես են մեր լուծումները համապատասխանում ձեր կազմակերպությանը: Սկսեք ամբողջ փաթեթի ցանկացած կետից՝ Wi-Fi-ի, միացման և/կամ SD-WAN լուծումների ցանկացած համակցությամբ:

03. Զգացեք տարբերությունը
Տեսեք, թե ինչպես է AI-Native մոտեցումն ապահովում ավելի մեծ պարզություն, արտադրողականություն և հուսալիություն:

04. Ընդարձակեք ձեր տեղակայումը
Ընդլայնեք ձեր հասանելիությունը՝ ներառելով լրացուցիչ ոլորտներ, ինչպիսիք են քampմեզ, մասնաճյուղերի վայրերը, NAC-ը, տվյալների կենտրոնները, firewalling-ը և Enterprise Edge-ը:

Հաջորդ քայլերը

Բացահայտեք Juniper-ի ամբողջական փաթեթը
Խորացեք ամբողջական փաթեթի հնարավորությունների և լուծումների մեջ campմեզ և մասնաճյուղ.
Բացահայտեք մեր լուծումները →
AI-ն մեր վրա →

Տեսեք Mist AI-ն գործողության մեջ
Տեսեք, թե ինչպես է Juniper Mist AI-ի ժամանակակից միկրոծառայությունների ամպը ապահովում իրական տեսանելիություն, ավտոմատացում և երաշխիք:
Դիտեք մեր պահանջով ցուցադրությունը →

 

Ինչու Juniper
Juniper Networks-ը կարծում է, որ կապը նույնը չէ, ինչ հիանալի կապի փորձը: Juniper-ի AI-Native Networking Platform-ը ստեղծվել է ի սկզբանե՝ AI-ն օգտագործելու համար՝ ապահովելու բացառիկ, բարձր անվտանգ և կայուն օգտատերերի փորձառություններ՝ ծայրից մինչև տվյալների կենտրոն և ամպ: Լրացուցիչ տեղեկություններ կարող եք գտնել juniper.net կայքում կամ կապվել Juniper-ի հետ
X (նախկինում Twitter), LinkedIn և Facebook:

Լրացուցիչ տեղեկություններ
Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack լուծման մասին ավելին իմանալու համար դիմեք ձեր Juniper ներկայացուցչին կամ գործընկերոջը կամ այցելեք մեր webկայք՝ https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Նշումներ և հղումներ
01. Ցանցի կառավարման մեգաթրենդներ 2024:
Հմտությունների բացեր, հիբրիդային և բազմաամպային, SASE և AI-ի վրա հիմնված գործողություններ: EMA ըստ պահանջի webինար
02. Նույն տեղում:
03. Նույն տեղում:
04. NetOps Expert փոդքաստ, դրվագ 9. «AI/ML and NetOps — EMA-ի հետ NetOps փորձագետի զրույց», հուլիս 2024:

© Հեղինակային իրավունք Juniper Networks Inc. 2024:

Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են:

Juniper Networks Inc.
1133 նորարարության ուղի
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-EN Հոկտեմբեր 2024 թ
Juniper Networks Inc., Juniper Networks-ի լոգոն, juniper.
net, Marvis և Mist AI-ն Juniper Networks Incorporated-ի գրանցված ապրանքային նշաններն են, որոնք գրանցված են ԱՄՆ-ում և աշխարհի շատ տարածաշրջաններում: Այլ ապրանքների կամ ծառայությունների անվանումները կարող են լինել Juniper Networks-ի կամ այլ ընկերությունների ապրանքանիշերը: Այս փաստաթուղթը գործող է հրապարակման սկզբնական ամսաթվի դրությամբ և ցանկացած ժամանակ կարող է փոփոխվել Juniper Networks-ի կողմից: Ոչ բոլոր առաջարկներն են հասանելի յուրաքանչյուր երկրում, որտեղ գործում է Juniper Networks-ը:

Տեխնիկական պայմաններ

• Ապրանքի անվանումը՝ Full Stack Networking Solution
• Արտադրող՝ Juniper
• Առանձնահատկություններ. AI-Native և cloud-native full stack լուծումների պորտֆոլիո
• Առավելությունները՝ բարձր դինամիկ և մասշտաբային ցանցեր, AI և ավտոմատացման հնարավորություններ, պարզեցված կառավարում, բարելավված օգտատերերի փորձառություններ

---

Հաճախակի տրվող հարցեր (ՀՏՀ)

Որո՞նք են Full Stack Networking Solution-ի հիմնական առավելությունները:

Լուծումն առաջարկում է շատ դինամիկ և մասշտաբային ցանցեր, AI և ավտոմատացման հնարավորություններ, պարզեցված կառավարում, բարելավված օգտվողների փորձառություններ և նվազեցված ծախսեր:

Որքանո՞վ է կարևոր տվյալների մուտքագրումը AI լուծումների արդյունքը առավելագույնի հասցնելու համար:

Տվյալների մուտքագրումը վճռորոշ դեր է խաղում ՏՏ ցանցերում AI լուծումների արդյունավետությունն ապահովելու գործում: Որակյալ տվյալների մուտքագրումը հանգեցնում է ավելի լավ արդյունքների: