Self-Driving Networkへの移行

Self-Driving Networkへの最初の重要なステップは、適切なデータをそろえることです。適切な高品質のデータがAIモデルをトレーニングし、より意味のある正確なインサイトを生み出します。10年以上にわたり、ジュニパーはアクセスポイント、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、およびサードパーティアプリケーションからテレメトリを収集し、Marvis® AI engineのトレーニングに活用してきました。このデータは拡張性の高いマイクロサービスクラウドで一元管理され、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームであるMist™を支える原動力となり、事前対応型のインサイト、規範的な推奨事項、自動運転アクションなど、運用を効率化して成果を高める最先端のAIOpsを実現しています。

適切なデータを有用なインサイトに変換することで、IT運用チームはネットワークパフォーマンスの可視性を高めてコンテキストを把握できます。この段階で、Marvisはユーザーエクスペリエンスに関するインサイトを提供し、問題発生時には根本的原因をすばやく特定します。これにより、IT運用チームは問題を事前に見つけて迅速に解決できるようになるため、トラブルシューティングにかかる時間を短縮し、エンドユーザーエクスペリエンスへの影響を未然に防ぐことができます。

データドリブンのインサイトをさらにレベルアップさせるのが、ネットワークパフォーマンスの改善に向けて実践的な提案をする推奨事項の機能です。ジュニパーのMarvis® AI Assistantは、すべてのネットワーキングドメインにわたる迅速な問題解決のための根本的原因分析とアクションの推奨で比類のない能力を発揮します。Marvis Actionsは、ネットワークにおいて最も重大なパフォーマンスの問題をフラグ付けし、IT運用チームが注力すべきことを正確かつ直感的に優先付けできるようにします。

この段階で、ネットワークは人の手を介さずに問題を解決し始めます。Marvis AI Assistantがすでにこれを実現しています。許可を与えられれば、MarvisはVLANの誤設定やネットワークループに自律的に対処し、ポリシーの更新やファームウェアのコンプライアンスなどのタスクを自動化できます。この自動修復機能により、ダウンタイムが減少してITリソースの負担が軽減され、IT運用チームはより優先度の高いタスクに注力することができます。

最終段階では、人の介入なしで自動的に稼働する、完全に自律的なSelf-Driving Networkが実現します。問題を自律的に解決してパフォーマンスを自動的に最適化し、ユーザーの接続時には常に卓越したエクスペリエンスを提供します。運用タスクのほとんどを処理し、ネットワークの問題を軽減して事前に解決することで、IT運用チームはより戦略的な取り組みに集中できるようになり、飛躍的な付加価値がビジネスにもたらされます。