Juniper Full Stack Input, Maximum Output

NAVODILA ZA UPORABO

Vnos celotnega sklada, največji izhod:

Kako kar najbolje izkoristiti AI v omrežju

Izkoriščanje moči najboljšega polnega omrežnega sklada za zagotavljanje izjemnih izkušenj

 

Ponovno razmišljanje campnas in mreženje podružnic za dobo umetne inteligence

Izvršni direktorji po vsem svetu so izdali korporativne direktive za uvedbo umetne inteligence (AI) v celotnem podjetju. Njihov namen je preoblikovati poslovanje in pridobiti skrite prihodke. In prodajalci v vseh sektorjih, vključno z omrežji IT, želijo izkoristiti priložnost.

Za voditelje mreženja, ki upravljajo zapletene in drage campnas in podružnic, so se pojavila ključna vprašanja:

• Koliko advantagali lahko AI res doseže?
• Kakšna je ustrezna toleranca tveganja?
• Katera je najboljša pot naprej za optimizacijo rezultatov?

S toliko možnostmi, ki so na voljo za uvedbo, so realnosti, ki jih predstavljajo predvidevanje, zmogljivosti in strokovno znanje prodajalca, pomembnejše kot kdaj koli prej. In prodajalci, ki si prizadevajo za AI, so se verjetno razdelili v nekaj širokih kategorij, vključno z:

• Ločeni, nišni prodajalci z različnimi zmogljivostmi umetne inteligence, ki ne morejo zagotoviti celotnega sklada camppovezovanje nas in podružnic
• Prodajalci, ki ponujajo različne rešitve AI, ki ustvarjajo iluzijo operativne učinkovitosti celotnega sklada
• Prodajalci s preverjenimi arhitekturami polnega sklada, zasnovanimi od začetka, da izkoristijo polni potencial umetne inteligence

Izvedite več o Juniperjevem portfelju rešitev s polnim skladom AI-Native in Cloud-Native.
Več o tem →

Slednje predstavlja pomemben razvoj v mreženju:

Tesna integracija med najboljšimi omrežnimi komponentami in inovativnimi funkcijami AI-Native vodi k boljšim operaterskim in uporabniškim izkušnjam – na novo definira, kaj pomeni izraz »poln sklad« v sodobni omrežni pokrajini.

Juniper verjame, da bi morala biti današnja vrhunska omrežja s polnim skladom zelo dinamična in razširljiva v podporo razvijajočim se zahtevam podjetij. Vključevati morajo umetno inteligenco in zmogljivosti avtomatizacije, ki poenostavijo upravljanje in zmanjšajo stroške, hkrati pa izboljšujejo in zagotavljajo uporabniško izkušnjo od začetka do konca.

Ta e-knjiga pokriva razvijajočo se zgodbo. Preučuje vlogo podatkov v omrežju z umetno inteligenco in vrednost prepletenih celovitih rešitev poslovnega razreda. Poglablja se tudi v pomen kakovostnih vnosov podatkov za zagotavljanje največje učinkovitosti rešitve AI v omrežju IT.

Začnimo

maksimalni izhod [samostalnik]

Doseganje najvišje zmogljivosti in učinkovitosti v omrežnih operacijah, za katero je značilno zagotavljanje izjemnih in varnih uporabniških izkušenj v omrežjih LAN in WAN. To vključuje transformacijski obseg in agilnost, boljše sodelovanje, poenostavljeno delovanje ter doseganje najnižjega TCO in OpEx

Ključni odvzemi

Z zmogljivostmi, kot so napovedna analitika in vzdrževanje, avtomatizacija in inteligentno spremljanje omrežja, se je umetna inteligenca pojavila kot transformativna sila v omrežju. V campnas in porazdeljenih podružničnih okolij lahko pravi pristop »polnega sklada« dodatno zmanjša zapletenost in stroške.

1. Pravi polni sklad je več kot "marhitektura"
Sodobna strategija uporablja enoten pristop strojne in programske opreme (vključno za AI), podprt s 100-odstotno odprto arhitekturo API za racionalizacijo operacij in izboljšanje izkušenj.

2. Umetna inteligenca v omrežju ima velik vpliv in nizko tveganje
Umetna inteligenca v omrežju izstopa po svoji sposobnosti zagotavljanja hitrih, doslednih in dragocenih učinkov na uporabnike in IT.

3. Najboljši, vnos celotnega sklada poveča izhod
Zbiranje in uporaba vnosov iz omrežij LAN, WAN, varnosti in drugod za AI zagotavlja priložnosti brez primere

4. Predvidevanje in zrelost sta pomembni
Bistvenega pomena je uporaba zrelih algoritmov znanosti o podatkih, ki se nenehno učijo, za dobro urejene nize podatkov.

5. Organizacija obvešča o tekoči orkestraciji
Poleg tehnoloških plasti sta ključnega pomena ustrezna organizacija in usmerjanje znotraj skupin prodajalcev.

6. AI-Native full stack je boljši
Juniper ponuja edino AI-Native in Cloud-native celovito rešitev v industriji, ki lahko preoblikuje omrežne možnosti.

Največje ovire za uspeh NetOps vključujejo shortage kvalificiranega osebja, preveč orodij za upravljanje, slaba kakovost omrežnih podatkov in pomanjkanje vidnosti med domenami, glede na študijo EMA

Skoraj 25 % ekip za omrežne operacije še vedno uporablja orodja 11-25 za spremljanje, upravljanje in odpravljanje težav

30 % težav z omrežjem je posledica ročnih napak

Nesporna obljuba umetne inteligence v mreženju

Današnji campmi in podružnice služimo kot krvni in živčni sistem podjetja.
Usmerjajo bistveni pretok podatkov in omogočajo hitre in inteligentne odzive.
Vsaka omrežna povezava utripa s potencialom za spodbujanje produktivnosti in inovacij.
Kljub temu ohranjanje medsebojne povezanosti web še nikoli ni bilo bolj zahtevno.

Ekipe IT se spopadajo s hitro razvijajočimi se poslovnimi zahtevami. Soočajo se s težavo zaščite vedno večjih napadalnih površin pred sofisticiranimi grožnjami. Poleg tega se morajo boriti z navalom novih naprav, vrst povezav in širjenja aplikacij, ki povzročajo potrebe po pasovni širini.

Uravnoteženje potrebe po obsegu z omejitvami virov in proračuna ter pomanjkanjem specializiranih znanj samo še poveča zapletenost.

V tej pokrajini se je umetna inteligenca izkazala kot resnično transformativna sila v mreženju. Pravzaprav najnaprednejše omrežne rešitve AI že bistveno zmanjšujejo in v nekaterih primerih celo odpravljajo številne boleče točke v resničnem svetu. nprampvključujejo:

• Prediktivna analitika in vzdrževanje: orodja za upravljanje omrežja, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko analizirajo podatke v realnem času in napovejo morebitne težave, preden se pojavijo. To omogoča proaktivno vzdrževanje in zmanjša čas izpadov. Vključuje prepoznavanje potencialnih varnostnih groženj, odkrivanje nepravilnosti in optimizacijo delovanja omrežja.
• Avtomatizacija in orkestracija: Avtomatizacija, izboljšana z umetno inteligenco, omogoča omrežjem samozdravljenje, samokonfiguracijo in samooptimizacijo. Vse to vodi k zmanjšanju ročnega posredovanja in povečani splošni učinkovitosti, hkrati pa izboljšuje uporabniško in upravljavsko izkušnjo. Orodja za orkestracijo, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko tudi avtomatizirajo kompleksne procese, kot sta zagotavljanje omrežja in upravljanje sprememb.
• Inteligentno spremljanje omrežja in vpogledi: orodja za spremljanje, ki jih poganja AI, zagotavljajo vpogled v delovanje omrežja v realnem času in lahko ponudijo uporabne vpoglede ter omogočijo odločanje na podlagi podatkov.

Analitika, ki jo poganja AI, lahko prepozna trende, zazna vzorce in zagotovi priporočila za optimizacijo, varnost in načrtovanje zmogljivosti.

Čeprav te vrste zmogljivosti obstajajo danes, so izjema in ne pravilo. Večini rešitev manjka integracija in podatki, ki so potrebni za znatno preoblikovanje vsakodnevnih operacij.

»Če želite avtomatizirati stopnjo 2/nivo 3, kjer se potopite v omrežni sklad in poskušate ugotoviti, kje je [omrežna] težava in kako jo odpraviti – veliko splošnih platform AIOps, ki niso odvisne od domene, tega ne storijo. naredi to; niso strokovnjaki za področje.«

Shamus McGillicuddy, podpredsednik raziskave, EMA

04. Vložek je pomemben

Največja proizvodnja se začne z optimalnim vnosom podatkov

Ko gre za pridobivanje polne vrednosti iz umetne inteligence in strojnega učenja (ML) v omrežju, so obseg, doseg, kakovost, časovni razpored in obdelava – ter viri za analizo in ukrepanje podatkov – ključnega pomena. Navsezadnje so učinkoviti ukrepi, ki jih podpira AI, odvisni od celovitega razumevanja trenutne situacije.

Natančno vedenje, kaj se dogaja, kje se dogaja in zakaj se dogaja, je ključnega pomena za obveščanje o pravočasnih in ustreznih odzivih. In kakovostni podatki so temelj vsega.

Tako kot je proces ustvarjanja izjemnega vina odvisen od različnih dejavnikov, je tudi ustvarjanje kakovostnih podatkov za AI v omrežju. Podobno kot vino zahteva pravo grozdje, zemljo in čas staranja, so strokovno znanje in izkušnje v mreženju, trdo delo in potrpežljivost bistveni pri negovanju raznolikih nizov podatkov z dobro označenimi in natančno urejenimi informacijami.

Vsakdo lahko zbira osnovne podatke o zdravju omrežja in jih vnese v motor AI. Vendar spodbujanje resnično učinkovite umetne inteligence, ki je sposobna omogočiti izjemno uporabniško izkušnjo in čim bolj zmanjšati lažne pozitivne rezultate, vključuje veliko premislekov. Da bi dosegli te cilje, morajo prodajalci upoštevati vse, od organizacijske strukture do razvoja strojne/programske opreme, podatkovnega spektra in naborov orodij. Poleg tega je ključnega pomena uporaba zrelih algoritmov znanosti o podatkih, ki se nenehno učijo, za dobro urejene nize podatkov.
Poleg tega je povečanje učinka umetne inteligence v omrežju odvisno od števila in obsega vnosa podatkov. In ravno tu je večina omrežnih rešitev AI omejena. Trenutno lahko nekatere IT omrežne rešitve zbirajo podatke iz LAN, nekatere iz WAN. Toda le malo rešitev lahko učinkovito združi in uporabi podatke tako iz omrežja LAN kot WAN (in širše) – kar imenujemo »celoten sklad«. To poudarja kritično potrebo po predvidevanju prodajalca pri zagotavljanju integracije in interoperabilnosti.

Vloga vnosa v primerjavi z izhodom za izboljšave omrežij z umetno inteligenco

Dober LAN ali WAN	Boljša LAN in WAN	Največji LAN, WAN, varnost, lokacija in več z zmogljivostmi AI-Native
Zagotavlja razdrobljeno view omrežne zmogljivosti in varnosti	Začne ponujati bolj celostno view omrežnih operacij, kar omogoča sistemom umetne inteligence sprejemanje bolj informiranih odločitev	Zagotavlja obsežen nabor podatkov in zagotavlja panoramo view ki omogoča sistemom AI, da dosežejo svoj polni potencial
Posnetek prednosti: Omejen obseg omejuje potencialne koristi, kar prinaša osnovne izboljšave učinkovitosti in odkrivanja groženj	Posnetek prednosti: podpira zmerne izboljšave pri upravljanju omrežja, skrajšuje čas izpadov in odkriva bolj zapletene težave	Posnetek prednosti: • Omogoča AI za proaktivno optimizacijo delovanja omrežja • Izboljša varnost s predvideno analizo groženj • Zagotavlja prilagojene uporabniške izkušnje

Če presega tradicionalne in nastajajoče omrežne modele AI večine prodajalcev, Juniperjev AI-Native poln sklad predstavlja naslednjo mejo v omrežnih inovacijah.

05. Izboljšanje rezultatov

Kako AI-Native full stack pristop napreduje v omrežju

Doslej smo ugotovili, zakaj so kakovostni podatki življenjska sila za umetno inteligenco in zakaj največji izhod v omrežju zahteva kakovostne podatke iz vsega omrežja. Naslednje veliko vprašanje je: Kateri je najboljši način za pridobivanje in uporabo kakovostnih podatkov na vseh ravneh za izboljšanje omrežnih rezultatov?

Najboljša strategija uporablja enoten pristop prek vodilnih skladov strojne in programske opreme v panogi – celotnega sklada – za optimizacijo delovanja, racionalizacijo operacij ter izboljšanje uporabniške izkušnje in varnosti. Podprta je z oblakom mikrostoritev in 100-odstotno odprto arhitekturo API-jev za razširitev na druge vodilne rešitve v različnih domenah, kot so 5G, ITSM, komunikacijske platforme, kibernetska varnost in mobilnost.

Juniper preoblikuje tradicionalno zbiranje omrežnih podatkov tako, da omrežne naprave obravnava kot senzorje, zajema obsežne podatke iz omrežij LAN in WAN ter integrira varnostne in lokacijske vnose. Na primerample, ključni elementi našega pristopa vključujejo (glejte stran 12 za večjo sliko):

• Izboljšana telemetrija od konca do konca: Merjenje več kot 150 brezžičnih uporabniških stanj v realnem času prek pretočne telemetrije iz usmerjevalnikov, stikal in požarnih zidov, izboljšano z Mist AI™ za napovedno analitiko
• Arhitektura mikrostoritev, ki izvira iz oblaka: podpira obdelavo podatkov AI v realnem času in omogoča bolj razširljivo, prožno in učinkovito delovanje sistemov za upravljanje omrežja
• Skupni mehanizem umetne inteligence: poenotenje analize omrežnih podatkov in procesov odločanja v enotnem, inteligentnem ogrodju, ki ga poganja umetna inteligenca Mist, ki omogoča poenostavljeno delovanje, napovedno reševanje problemov in prilagodljivo učenje v celotnem omrežnem ekosistemu

Z nenehnim učenjem uporabniške izkušnje, ki temelji na podrobnih telemetričnih podatkih, Juniper poleg omrežnih podatkov vključuje tudi podatke o aplikaciji. To omogoča sistemu umetne inteligence, da se seznani z aplikacijami, ki se uporabljajo, in na podlagi neugodnih omrežnih pogojev predvidi možne vplive na uporabniško izkušnjo z aplikacijami.

Poleg tega naš pionirski AI-Native Virtual Network Assistant, Marvis™, poenostavlja upravljanje in odpravljanje težav. Marvis ima pogovorni vmesnik za poenostavljeno reševanje problemov in okvir avtomatiziranih dejanj, ki spodbuja nenehno izboljševanje omrežja. Marvis vključuje tudi Marvis Minis, prvega dvojčka digitalne izkušnje v industriji. Minis proaktivno odkrije težave s povezljivostjo, preden se zgodijo, in še dodatno zaščiti uporabnike pred frustrirajočimi omrežnimi izkušnjami.

V velikem campnas in porazdeljenih podružnic, ta kombinacija zmogljivosti spreminja igro. Učinkovito odpravlja izzive uvajanja, odpravljanja težav in vzdrževanja, ki povečujejo stroške, raztezajo ekipe IT do njihovih meja, zmanjšujejo uporabniško izkušnjo ter dušijo razširljivost in agilnost. Skupaj sestavljata resnično preobrazbo pristopa k povezovanju v podjetja, ki se bo sčasoma samo izboljševala.

Videti širšo sliko

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 exampzmožnosti, ki ponazarjajo, kako Juniper na novo predstavlja operacije celotnega sklada:

SLIKA 1
Podpora AI-Native se sčasoma izboljšuje: odstotek strankinih omrežnih vstopnic IT, proaktivno rešenih z AI v več letih.

Integrirane lokacijske storitve

Brezžične dostopne točke (AP), ki izkoriščajo 16-elementni antenski niz Bluetooth® za avtomatizirano postavitev/usmerjanje AP in natančno vidljivost sredstev ter vBLE za natančne in razširljive lokacijske storitve, ki lahko povečajo sodelovanje uporabnikov in izboljšajo delovne tokove v panogah

Visoko zmogljiv SD-WAN
SD-WAN brez predorov, ki temelji na sejah in uporablja Session Smart Networking za izboljšano izkoriščenost pasovne širine in takojšen preklop na podlagi omrežnih pogojev v realnem času

Varen AI-Native Edge
Varnost, WAN, LAN in NAC (nadzor omrežnega dostopa) v enem delujočem portalu, ki ponuja vrhunsko pokritost za grožnje pri žični hitrosti in pomemben korak naprej za AI-Native uZTNA in

Arhitekture, ki temeljijo na SASE
Brezhibna integracija podatkovnega centra
Prvi v panogi Virtual Network Assistant (VNA) zagotavlja vidnost in zagotovilo od konca do konca v vseh domenah podjetja, od campnas in podružnico v podatkovnem centru

Napredno zagotavljanje usmerjanja
AI-Native avtomatizacija in vpogled v tradicionalne robne topologije usmerjanja

Vrhunska strojna oprema Wi-Fi 6E in Wi-Fi 7
AP-ji so zasnovani za poenostavitev omrežnih operacij ob hkratnem povečanju obsega in agilnosti. Visokozmogljiva stikala za Wi-Fi 7 s proaktivnim centraliziranim upravljanjem napajanja in podatkov za gradbene sisteme

06. Onkraj tehnologije

Onstran tehnologije: pomen organizacijske strukture

Doseganje največjega izhoda iz omrežnega pristopa s polnim skladom ni odvisno samo od uporabljene tehnologije; pomembno je odvisno tudi od organizacijske strukture.
Ustrezna organizacija in usmerjanje med različnimi tehnološkimi plastmi in znotraj samih ekip sta ključnega pomena za uspeh.
Pri Juniperju smo zasnovali okolje za sodelovanje, v katerem naše ekipe za podatkovno znanost in ekipe za podporo strankam delujejo v tandemu. Fizično in operativno usklajeni obe ekipi uporabljata naše napredno orodje AIOps, da ostaneta sinhronizirani s težavami in povratnimi informacijami strank v realnem času.

To tesno sodelovanje zagotavlja, da so naši strokovnjaki za podatkovno znanost in strokovnjaki za področje dosledno usklajeni z razvijajočimi se potrebami strank in prednostnim razvrščanjem rešitev ter nenehno napredujejo pri napredku.

Sčasoma je izkupiček vse bolj podrobna podpora, kot je integracija podatkovnih točk iz rešitev, kot so Zoom, Teams, ServiceNow, Cradlepoint in Zebra, za aktivno napovedovanje prihodnje uspešnosti za proaktivno odpravljanje težav do določene funkcije. In napredek se bo samo nadaljeval.
Juniperjevi AIO-ji pospešijo uvedbe, poenostavijo delovanje in znižajo TCO.

Naučite se, kako.

07. Cel kup ZDAJ

Juniperjeve kombinirane rešitve temeljijo na kombinaciji telemetrije, avtomatizacije delovnega toka, DevOps in ML, da omogočijo bolj prilagodljivo in predvidljivo omrežje. Naš celostni pristop k umetni inteligenci v omrežju je privedel do številnih novosti v industriji, vključno z:

• Zanesljiva povezljivost za študente, kupce, bolnike in zaposlene
• Razširite in osvežite Wi-Fi z agilnostjo
• Prepoznajte in zavarujte mobilne in naprave z NAC

Žični dostop
Zanesljive in varne povezave za podjetja

• Zanesljiva povezljivost za IoT, dostopne točke in žične naprave
• Povežite in zaščitite IoT in uporabnike z mikrosegmentacijo
• Prepoznajte in zavarujte naprave z NAC

Lokacijske storitve v zaprtih prostorih
Zagotovite na vpogledu temelječe prilagojene uporabniške izkušnje

• Sodelujte s študenti, kupci, bolniki in zaposlenimi
• Notranji GPS in lokacija sredstev
• Lokacijska analitika

Varen dostop do podružnice
Varna, zanesljiva in brezhibna povezljivost za globalne podružnice

• Zaščitite SD-WAN/SASE
• Porazdeljeno podjetje
• Optimizirajte WAN za aplikacije v oblaku

07. Cel kup ZDAJ

Juniperjeve kombinirane rešitve temeljijo na kombinaciji telemetrije, avtomatizacije delovnega toka, DevOps in ML, da omogočijo bolj prilagodljivo in predvidljivo omrežje. Naš celostni pristop k umetni inteligenci v omrežju je privedel do številnih novosti v industriji, vključno z:

• Proaktivne RF prilagoditve, ki jih poganja umetna inteligenca, za optimalno brezžično izkušnjo v vseh okoljih
• Dinamično zajemanje paketov v LAN in WAN, ki zagotavlja neprimerljivo avtomatizacijo, vidljivost in reševanje težav
• Avtomatizirana analiza vzroka za hitro diagnosticiranje in odpravljanje težav z omrežjem, zmanjšanje MTTR in odpravljanje večine prijav za težave
• AI-Native Digital Experience Twin za preventivno odkrivanje in reševanje morebitnih težav z žičnim, brezžičnim in WAN omrežjem, preden prizadenejo uporabnike

V skladu s svojim imenom se naš AI-Native Full Stack razteza tudi onkraj campnas in podružnice ter naprej v porazdeljeno podjetje. Na primerample:

• AI-Native VNA, ki revolucionira operacije podatkovnih centrov s proaktivnimi vpogledi in poenostavljenimi poizvedbami v bazi znanja prek intuitivnega pogovornega vmesnika v povezavi z omrežnim sistemom na podlagi namena (IBN), ki izboljšuje čas delovanja in pospešuje rešitve
• Juniper Mist Routing Assurance izkorišča AIOps za napredne operacije WAN, zagotavlja vidljivost usmerjanja in proaktivne vpoglede, ki poenostavljajo odpravljanje težav, znižajo MTTR/MTTI in avtomatizirajo analizo temeljnih vzrokov na robu podjetja.
• AI-Native Security zagotavlja vidnost in uveljavljanje prek prave varne infrastrukture z najboljšo zaščito pred grožnjami v svojem razredu prek stikal, usmerjevalnikov in dostopnih točk Juniper v campnas, podružnice, podatkovna središča in okolja v oblaku, kar povečuje produktivnost v omrežju in ekipah za varnostne operacije

POTEM poln kup? 

Togo:
Marchitecture obljublja visoko zmogljivost, vendar ne uspe; sestavljene rešitve

Okorno upravljanje:
Zahteva več vmesnikov za upravljanje, pogosto s kompleksnim CLI

Omejene integracije:
Nima brezhibnih integracij v omrežnih okoljih in rešitvah

Reaktivno:
Zahteva ročne odgovore na težave, potem ko se pojavijo

Poln sklad ZDAJ

dinamično:
Zasnovan za izpolnjevanje današnjih in jutrišnjih zahtev podjetij

AI-Native upravljanje:
Enotno upravljanje, zgrajeno z integrirano umetno inteligenco od začetka

Celovite integracije:
Enotna platforma z vrhunskim LAN, WAN, podatkovnim centrom, lokacijskimi storitvami, varnostjo in odprto arhitekturo API za brezhibne integracije s ServiceNow, Teams/Zoom, Cradlepoint, Zebra in drugimi

Proaktivno:
Sposoben prepoznati težave in jih ublažiti, preden prizadenejo uporabnike

Prednosti posnetkov

Pristop celotnega sklada AI-Native prinaša izjemno učinkovitost v kompleksne campnas in podružničnih okolij. Tukaj je le nekaj bivših iz resničnega svetaamples.

»Uporabniška izkušnja omrežja, ki jo ponuja Juniper, daleč presega vse ostalo na trgu. Juniperjeva enostavnost delovanja in zmožnosti samozdravljenja, skupaj z meritvami uporabniške izkušnje, ki jih zagotavlja, so izjemne.«

Neil Holden, CIO, Halfords

8x hitrejše osveževanje omrežja

Univerza George Washington izboljša izkušnje
Sodobno žično in brezžično omrežje, ki ga upravlja oblak, poenostavlja upravljanje omrežja in odpravljanje težav, kar vodi do dosledno boljših izkušenj za IT in uporabnike.

Več kot 500 $ prihranka na leto

Londonsko okrožje Brent povečuje produktivnost zaposlenih
Omrežje AI-Native daje IT-ju jasen vpogled v težave skupaj s priporočenimi popravki, kar poenostavlja tekoče izzive upravljanja.

90 %+ zmanjšanje prijav za težave z omrežjem

Halfords se pri transformaciji maloprodaje zanaša na AIOps
Halfords je s prehodom na izvorni pristop v oblaku in AI-Native poenostavil izzive upravljanja, hkrati pa omogočil rešitve za maloprodajno nakupovanje naslednje generacije.

Celoten vodnik za delovanje v omrežju

Glede na velik obseg uvajanj in razvoj omrežne tehnologije do nedavnega je kompleksnost dolgo prevladovala vampnas in mreženje podružnic. Uvedba AI-Native Networking spremeni vse.

Čeprav omrežje vedno raste ali se spreminja v campZa nas in podružnice, pristop AI-Native Full Stack ponuja priložnost brez primere za odpravo nepotrebne zapletenosti, kot so krmilniki in razdrobljene platforme za upravljanje, in uskladitev z najboljšimi rešitvami v IT krajini. Prav tako lahko zagotovi »ravno pravo« raven zmogljivosti umetne inteligence, ki je potrebna za zagotavljanje največjega učinka, podpira izjemne uporabniške in IT izkušnje pri najnižjih TCO in operativnih stroških.

In kot dobro vino bo sčasoma le še boljši.

01. Prepoznajte priložnost PoC
Prepoznajte priložnost v campnas in podružnice, da se vključimo v PoC (npr. novo spletno mesto ali nadgradnja naprave).

02. Začnite s preskušanjem z nizkim tveganjem
Preizkusite AI pri nas za uvajanje s prometom v živo in si oglejte, kako naše rešitve ustrezajo vaši organizaciji. Začnite kjer koli v celotnem naboru s katero koli kombinacijo rešitev Wi-Fi, preklapljanja in/ali SD-WAN.

03. Izkusite razliko
Oglejte si, kako pristop AI-Native zagotavlja večjo preprostost, produktivnost in zanesljivost.

04. Razširite svojo uporabo
Razširite svoj doseg z vključitvijo dodatnih področij, kot je campnas, lokacije podružnic, NAC, podatkovne centre, požarni zid in Enterprise Edge.

Naslednji koraki

Raziščite celoten sklad Juniper
Poglobite se v možnosti celotnega sklada in rešitve za campnas in podružnice.
Raziščite naše rešitve →
AI pri nas →

Oglejte si Mist AI v akciji
Oglejte si, kako sodoben oblak mikrostoritev v Juniper Mist AI zagotavlja resnično vidljivost, avtomatizacijo in zagotovilo.
Oglejte si našo predstavitev na zahtevo →

 

Zakaj Juniper
Juniper Networks verjame, da povezljivost ni enaka izkušnji odlične povezave. Juniperjeva AI-Native Networking Platform je zgrajena od začetka, da izkoristi AI za zagotavljanje izjemnih, zelo varnih in trajnostnih uporabniških izkušenj od roba do podatkovnega centra in oblaka. Dodatne informacije najdete na juniper.net ali se povežite z Juniper na
X (prej Twitter), LinkedIn in Facebook.

Več informacij
Če želite izvedeti več o rešitvi Juniper Networks AI-Native Networking Full Stack, se obrnite na svojega Juniperjevega predstavnika ali partnerja ali obiščite našo webspletno mesto na: https://www.juniper.net/us/en/campus-and-branch.html

Opombe in reference
01. Megatrendi upravljanja omrežja 2024:
Vrzeli v spretnostih, hibridni in večoblačni, SASE in operacije, ki jih poganja umetna inteligenca. EMA na zahtevo webvdihniti
02. Ibid.
03. Ibid.
04. Podcast NetOps Expert, epizoda 9: »AI/ML and NetOps—A Conversation with EMA by the NetOps Expert,« julij 2024.

© Copyright Juniper Networks Inc. 2024.

Vse pravice pridržane.

Juniper Networks Inc.
1133 Inovacijska pot
Sunnyvale, CA 94089
7400201-001-SL oktober 2024
Juniper Networks Inc., logotip Juniper Networks, brin.
net, Marvis in Mist AI so registrirane blagovne znamke družbe Juniper Networks Incorporated, registrirane v ZDA in številnih regijah po svetu. Druga imena izdelkov ali storitev so lahko blagovne znamke družbe Juniper Networks ali drugih podjetij. Ta dokument je veljaven od prvega datuma objave in ga lahko Juniper Networks kadar koli spremeni. Vse ponudbe niso na voljo v vseh državah, v katerih deluje Juniper Networks.

Specifikacije

• Ime izdelka: Full Stack Networking Solution
• Proizvajalec: Juniper
• Lastnosti: AI-native in cloud-native full stack portfelj rešitev
• Prednosti: zelo dinamična in razširljiva omrežja, umetna inteligenca in zmogljivosti avtomatizacije, poenostavljeno upravljanje, izboljšana uporabniška izkušnja

---

Pogosto zastavljena vprašanja (FAQ)

Katere so ključne prednosti omrežne rešitve Full Stack?

Rešitev ponuja zelo dinamična in razširljiva omrežja, zmogljivosti umetne inteligence in avtomatizacije, poenostavljeno upravljanje, izboljšano uporabniško izkušnjo in znižane stroške.

Kako pomemben je vnos podatkov pri maksimiranju rezultatov rešitev AI?

Vnos podatkov igra ključno vlogo pri zagotavljanju učinkovitosti rešitev AI v omrežju IT. Kakovostni vnosi podatkov vodijo do boljših rezultatov.

Dokumenti / Viri

Juniper Full Stack Input, Maximum Output [pdf] Uporabniški priročnik Vnos polnega sklada Največji izhod, Vnos sklada Največji izhod, Vhod Največji izhod, Največji izhod, Izhod

Reference

• Uporabniški priročnik