アプリ/サービス認識と影響分析

アプリ/サービス認識と影響分析は、Apstraクラウドサービススイートに属する補完的なAIネイティブアプリケーションです。データセンターのネットワークアシュアランスをアプリケーションアシュアランスへと拡張するうえで役立ちます。アプリ/サービス認識を利用すると、アプリとサービスがデータセンターネットワークのどこに接続しているか、ネットワーク内でどのように通信しているか、どのリソースを消費しているかなど、理解を深めることができます。影響分析では、機械学習の利用によってネットワークの問題がアプリケーションへの影響にマッピングされ、アラートによる疲弊の軽減、トラブルシューティングの迅速化、アプリケーションパフォーマンスと可用性の高さの確保を実現できます。

主な特長


  • AIネイティブのクラウドベースアーキテクチャ
  • アプリケーションからネットワークまでを可視化
  • アプリケーション認識型のトラブルシューティングと影響分析
  • 機械学習アルゴリズムによって問題を影響にマッピング
  • 異なる時間軸の間でネットワークとアプリケーションの状態を比較
  • マルチベンダーサポート

特長とメリット

ネットワーク内で実行中のアプリケーションの状態を把握します。アプリ/サービス認識は、アプリケーションとサービスのデータをJuniper Apstraネットワークのナレッジグラフと組み合わせることで、アプリとサービスがネットワークのどこに接続しているか、ネットワーク内でどのように通信しているか、どのリソースを消費しているかについて、把握できるようにします。

ジュニパーのサービス認識ユーザーインターフェイスのトポロジービュー

障害通知のアラートによる疲弊を軽減し、真の問題を特定します。影響分析では、機械学習の活用によって問題をマッピングし、どの問題がアプリケーションに影響し、どれが無関係であるかが明確に把握できるようにします。問題と影響を明確に理解することで、より迅速に問題を解決し、アプリケーションの高パフォーマンスと可用性を確保できるようになります。

時間別の状態の比較

問題の原因を突き止めるには過去に戻る必要があります。影響分析を使用すると、時系列でネットワークとアプリケーションの状態を確認できるため、一時的な問題を特定して解決できる可能性が高くなります。

マルチベンダーの互換性

アプリ/サービス認識と影響分析は、Apstraと連携します。Apstraは本質的にはマルチベンダーインテントベースネットワーク構築プラットフォームであり、導入しているスイッチングベンダーに関係なく、同じ機能とメリットを提供します。

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データセンターネットワーク

自動化された最新のデータセンターで、運用を簡素化し、信頼性を確保します。ジュニパーは、ネットワークのライフサイクル全体を自動化し、継続的に検証することで、設計、導入、運用を容易にします。

AIデータセンター

ハイパフォーマンスのAIトレーニング、推論、ストレージのクラスターを迅速かつ柔軟に導入します。ジュニパー検証済み設計では信頼性とスピードに優れ、信頼性が最大10倍向上します。

MistドリブンAIOps

ジュニパーは、Mist AIと仮想ネットワークアシスタントでIT運用を変革し、自動運転機能とAIネイティブのサポートを実現します。Mist AIは、クライアントからクラウドにいたるユーザーエクスペリエンスを最適化し、WLAN、LAN、WAN全体のIT運用を簡素化します。 

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