IA Explicável

Com a proliferação de usuários, dispositivos, aplicativos e nuvens, além da crescente complexidade das redes, está se tornando impossível operar redes pelas abordagens tradicionais. Saiba como a Juniper usa o processamento de linguagem natural (NLP) para que problemas de rede possam ser resolvidos em minutos em vez de dias.

Um cabo defeituoso é um ótimo exemplo de problema de rede de difícil localização, que consome muito tempo para ser resolvido. Veja como a Juniper usa algoritmos de árvore de decisão para analisar dados em cabos, como erros de quadro e tráfego unidirecional, para determinar se uma conexão a cabo está apresentando baixa qualidade, que provavelmente está prejudicando as experiências dos usuários finais.

Apesar do planejamento inicial, veremos alterações no desempenho do Wi-Fi ao longo do tempo, devido a variações nas características de radiofrequência (RF) do local. A Juniper usa o aprendizado por reforço para otimizar a RF em tempo real de forma inteligente e dinâmica, visando proporcionar a melhor cobertura, capacidade e conectividade possíveis de Wi-Fi.

Pode ser muito difícil conseguir uma visão profunda e útil sobre o estado e comportamento de uma rede. A Juniper utiliza o algoritmo de informação mútua para que você possa identificar os recursos de rede que mais impactam a falha ou o sucesso das suas métricas de expectativa de nível de serviço (SLEs).

Problemas de latência de rede, gerenciamento de largura de banda e conectividade são comuns em aplicativos como o Zoom e o Microsoft Teams. Veja como a SHAP ajuda as equipes de TI a melhorarem suas experiências com os aplicativos, fornecendo visões claras e interpretáveis dos modelos de IA usados para o gerenciamento de rede.

Engenheiros e arquitetos de rede, além do pessoal de NetOps, muitas vezes precisam consultar documentação para realizarem suas tarefas do dia a dia. Saiba como o Marvis usa LLMs e a geração aumentada de recuperação (RAG) para extrair rapidamente informações úteis necessárias para os técnicos de rede. 

Saiba como o Large Experience Model (LEM) da Juniper aproveita bilhões de pontos de dados para prever problemas de desempenho em aplicativos como Zoom ou Teams quase que instantaneamente.

Saiba como o Marvis, o assistente de rede virtual da Juniper, utiliza técnicas como RAG para garantir precisão e relevância ao integrar novas informações de fontes externas. 

Descubra como a Juniper Mist usa várias técnicas de IA e aprendizado de máquina para otimizar o desempenho da rede e aprimorar as experiências de usuário.