KI-gestützte Betriebsabläufe (AIOps)

Top-Leistung für Sie Transformation der IT mit KI und ML

Die Menge an Daten und Geräten im Netzwerk ist heutzutage überwältigend. All das zu verwalten war noch nie so komplex wie heute. Aber das muss nicht so sein.

Fordern Sie ein Self-Driving Network, das künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzt, um Störungen im Netzwerk, Helpdesk-Tickets und Besuche vor Ort zu reduzieren – alles ohne menschliche Intervention.

Mit Juniper AIOps erhalten Sie datenbasierte Insights, eine beschleunigte Fehlerbehebung und die bestmögliche Sicherheit für Ihre Mitarbeitenden – vom Client bis zur Cloud.

Ein Leader im Magic Quadrant

Gartner bezeichnet Juniper 2021 Gartner® Magic Quadrant™ für Enterprise Wired and Wireless LAN-Infrastruktur als das Unternehmen mit der besten Vision und der besten Umsetzung.

Erfahren Sie, was unser Portfolio unterscheidet.

So unterstützt Sie Juniper

Mit Juniper AIOps sparen Sie Zeit und Geld, während Sie den Wert Ihrer Netzwerkinfrastruktur kontinuierlich maximieren können.

Vereinheitlichte kabelgebundene und kabellose Abläufe

Mist AI™ von Juniper integriert Intelligenz in kabelgebundenen Zugriffs-, Wi-Fi-, WAN- und SD-WAN-Umgebungen, um in Echtzeit Einblicke in spezifische Benutzer-, Geräte- und Anwendungserfahrungen zu liefern. Die von Mist AI-gesteuerten, Cloud-basierten Assurance-Services überprüfen kontinuierlich, ob die Erfahrungen die Erwartungen und Service-Level-Agreements (SLAs) erfüllen oder übertreffen.

Abfragen in natürlicher Sprache

Der virtuelle Netzwerkassistent Marvis bringt dialogorientierte KI in den IT-Betrieb. Marvis lernt kontinuierlich mehr über das Netzwerk, wenn er Daten aufnimmt, und kontextualisiert Anfragen für automatisierte, vorausschauende Maßnahmen. Stellen Sie Marvis einfache Fragen wie: „Hat dieses AP irgendwelche Kapazitäten?“ oder “Wie richtete ich das Radio Resource Management (RRM) ein?“ und Sie werden explizite Antworten erhalten.

Diagnose des Netzwerkstatus

ML durchdringt das Juniper Portfolio für kritische Netzwerkfunktionen. Das Tool Paragon Insights bietet beispielsweise eine aggregierte und abstrahierte Ansicht des Netzwerkstatus, indem der Telemetrie-Rohdatenstrom in eine mehrdimensionale Ansicht Ihrer Infrastruktur und Workloads, einschließlich aller prognostizierten Risiken, korreliert wird.

Intent-based Networking

Juniper AIOps ermöglicht Intent-based Networking und Closed-Loop-Assurance in herstellerübergreifenden Umgebungen, sodass Sie sicher sind, dass Ihr Netzwerk Ihre gewünschten Geschäftsziele erreicht.

Netzwerkintegrierte Sicherheit

KI-gestützte Sicherheit, die durchgängig in Ihre Netzwerkinfrastruktur integriert ist, liefert in Echtzeit umsetzbare Informationen, Anomalieerkennung und -minderung und mehr, um vor Netzwerk-, Anwendungs- und Datenverletzungen zu schützen.

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Dartmouth transformiert die Campus-Erfahrung mit KI Insights

Universitäten stehen unter Druck, die Erwartungen der Studierenden in Bezug auf einen schnellen, überall möglichen und zuverlässigen Zugriff auf Anwendungen zu erfüllen, die diese unabhängig von ihrem jeweiligen Aufenthaltsort auf dem Campus benötigen. Um eine herausragende Erfahrung mit dem Service zu ermöglichen, richtete Dartmouth ein Netzwerk auf Basis von Juniper Mist KI und Automatisierung ein. 

Dartmouth-Bild
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Automatisierung

Juniper integriert die Automatisierung in alle seine Produkte, um die Programmierbarkeit zu gewährleisten, und bietet eine Reihe von Tools, mit denen Sie von der Automatisierung in Ihrer Umgebung profitieren können. Wir sind der Ansicht, dass die Bereitstellung einer gesichterten Erfahrung die erste (und wichtigste) Voraussetzung für Ihre NetOps- und DevOps-Teams ist.

AI in Action Live in Vegas
Join us in Las Vegas on June 14 & 15 for AI in Action - where innovation meets execution.
See Mist AI in action
Join our weekly demo to see how we deliver the industry’s best access-layer experience for wired and wireless networks.

Gartner Magic Quadrant for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure, Mike Toussaint, Christian Canales, Tim Zimmerman, 15. November 2021.

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