Juniper Networks, azienda specializzata nelle reti sicure AI native, annuncia le principali innovazioni della Mist AI-native networking platform, che offrono maggiori insight e garanzie a clienti e partner di reti wired, wireless e WAN.
Il miglioramento di Marvis Minis estende il digital twinning dell’esperienza in tutta la WAN globale, raggiungendo ambienti e applicazioni cloud sia pubblici sia privati. Una nuova dashboard self-driving Marvis Actions semplifica le operazioni di rete, identificando e risolvendo i problemi senza interruzioni e ottimizzando continuamente l’esperienza e le prestazioni della rete senza l’intervento manuale dell’operatore.
Inoltre, un migliorato Marvis mobile client estende le operazioni AI native (AIOps) di Mist, che l’azienda definisce tra le più avanzate del settore, ai dispositivi degli utenti finali. Con queste ultime innovazioni di Mist, Juniper vuole continuare a essere in prima linea nel settore AIOps dal client al cloud, offrendo agli operatori un livello superiore di visibilità e controllo delle esperienze degli utenti.
“La piattaforma Mist di networking AI nativa è stata creata appositamente per far convergere l’intelligenza artificiale e il networking e offrire esperienze eccezionali agli operatori e agli utenti finali”, dichiara Sudheer Matta, Senior Vice President, Products, Campus and Branch di Juniper Networks. “Questi miglioramenti spostano il paradigma dall’osservabilità tradizionale a un modello AI nativo per comprendere realmente l’esperienza dell’utente e renderla scalabile. Consideriamo i nuovi Marvis Minis come un milione di Minis, gemelli digitali dell’esperienza che lavorano in sinergia per identificare, apprendere e agire proattivamente prima che i problemi influenzino l’utente. Con Marvis Minis, Juniper continua a fornire automazione, insight e assurance all’avanguardia, ponendo le basi per un passaggio fondamentale all’agentic AI nel settore del networking”.
Con questo miglioramento – spiega Juniper Networks –, le funzionalità di digital twinning dell’esperienza di Marvis Minis analizzano ora in modo proattivo le esperienze degli utenti end-to-end, dal client al cloud, per individuare con precisione i punti in cui le prestazioni delle applicazioni possono essere in sofferenza. Marvis Minis offre ora nuove SLE (Service Level Expectations) per fornire una maggiore visibilità sulle prestazioni delle applicazioni a vari livelli, ad esempio a livello di sito, tra siti, regioni e all’interno di un ISP (Internet Service Provider), rendendo la risoluzione dei problemi più rapida ed efficiente.
Grazie al monitoraggio end-to-end, Marvis Minis offre una soluzione completa per identificare e risolvere i problemi prima che questi abbiano un impatto negativo sull’esperienza dell’utente finale. A differenza degli strumenti di osservabilità tradizionali che richiedono agenti, sensori o un’implementazione lato cliente, Marvis Minis offre un’esperienza continua alimentata dall’AI.
In linea con la visione di Juniper delle self-driving network, l’assistente AI Marvis risolve in modo proattivo i problemi di rete come le configurazioni errate delle VLAN e i loop di rete, ottimizza l’RRM (Radio Resource Management) e automatizza le attività di routine (come l’aggiornamento delle policy di conformità del firmware), aumentando l’efficienza complessiva. La nuova vista Marvis Actions offre il pieno controllo su quando e come attivare questo tipo di operazioni di rete self-driving. Fornisce inoltre una cronologia dettagliata di tutte le azioni proattive, sia quelle completamente autonome sia quelle assistite, insieme a informazioni sul modo in cui l’assistente AI Marvis ha identificato e risolto ogni problema, consentendo ai clienti di gestire la rete alle loro condizioni.
Marvis Client, estensione migliorata dell’assistente AI Marvis, utilizza la telemetria client-side dei dispositivi Android, Windows e macOS per fornire informazioni approfondite sulle esperienze degli utenti. Dati ricchi come il tipo di dispositivo, il sistema operativo, l’hardware radio, il firmware e le metriche di connettività sono trasmessi quasi in tempo reale al cloud Mist, dove l’assistente AI Marvis li elabora per generare informazioni utili. Quando queste informazioni sono ulteriormente integrate dai dati raccolti dagli Access Point, router, switch e firewall Juniper, i team IT possono affrontare in modo proattivo i problemi relativi alle prestazioni, migliorare il troubleshooting e garantire un’esperienza utente di qualità costantemente elevata. Il tutto senza la necessità di sensori software o hardware aggiuntivi, riducendo così al minimo i costi e la complessità e massimizzando il valore.
“Per superare la crescente complessità delle reti altamente distribuite, le organizzazioni devono adottare reti self-driving e tecnologie di agentic AI”, conclude Bob Laliberte, Principal Analyst di theCUBE Research. “Questi miglioramenti consentiranno di aumentare l’efficienza operativa, migliorare l’esperienza dei clienti e accedere a più puntuali business insight, partendo da una comprensione completa e granulare dell’ambiente di rete, degli utenti e delle applicazioni. Sfruttando una piattaforma di networking AI nativa innovativa e consolidata, Juniper continua ad elevare il livello di visibilità end-to-end e di controllo proattivo negli ambienti di rete moderni”.
