ソリューションブリーフ：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

こうした難題には、新機能、AIなどを付加することで、対処できます。長期的な戦略を見据えることが必要です。

ジュニパーは、AIを最大限活用し、すべての接続を大切にすることを目的として、業界初のAIネイティブネットワーキングプラットフォームを一から構築しました。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は、業界で唯一真の意味のAIOpsを提供します。共通のクラウド内において、ネットワーク全体にエンドツーエンドで比類のない信頼性をもたらします。現在抱えている管理上の課題を大幅に効率化しつつ、あらゆる接続の信頼性、測定性、安全性を確保できます。あるいは、ミッションクリティカルなAIワークロードの接続性、データ量、迅速性の要件に合わせて最適化された、ハイパフォーマンスな適応型のネットワークインフラストラクチャを構築できます。

エクスペリエンスファーストアプローチに戦略転換することからすべてが始まります。このアプローチでは、ネットワークオペレーターとエンドユーザーの双方にとって最善のエクスペリエンスを提供するために適切な質問（表1）を確認することに重点を置きます。適切なエクスペリエンスを提供する能力は、3つの基本的な柱に基づいて構築されます。

• 適切なデータ
• リアルタイムでの適切な応答
• 適切でセキュアなインフラストラクチャ

従来のネットワークインフラストラクチャにおいて、接続したと きに接続状態を示す青信号は状況の一部しか示していません。実際には、メールを読み込めないユーザーや、ビデオ会議が途切れて不満を持つユーザーがいます。これはほんの一例です。

ネットワークの問題にきめ細かく対処する解決策としてAIを使用することは論理的な進歩ですが、アプローチが適していなければ、目標達成とはいきません。高品質なデータが不可欠なのです。ジュニパーは、適切な質問項目で適切なデータを得ることを行った、業界初のテクノロジープロバイダです。こうした質問の目的は、接続の状態に関する基本事項ではなく、ユーザーエクスペリエンスに関する情報と、ネットワークに関わる重要な問題を見つけることです。

ジュニパーは7年以上かけて、高品質な分析情報を提供しつつ誤検知を最小限に抑えるAI（人工知能） と ML （機械学習）のアルゴリズムを開発し、利用してきました。適切なデータを得るプロセスのスタートは、ソリューションの構築を担当するジュニパーの組織とチームです。ジュニパーのカスタマーサクセスチームは、ネットワークエクスペリエンスを強化する過程において、データサイエンティストと緊密に連携します。ジュニパーのデータサイエンティストは、お客様の最も差し迫った課題に関する分析情報を得ると、情報提供とAIツールキットの駆動を目的としたAIプリミティブを開発します。アルゴリズムのトレーニングを目的としたリアルタイムのテレメトリデータを、ルーター、スイッチ、アクセスポイント、ファイアウォールから抽出します。

適切なデータという概念は、ネットワーク自体にまで及ぶことは注目に値します。ジュニパーは、ユーザーエクスペリエンスの継続的な学習を通して、アプリケーションのデータとネットワークのデータを組み込みます。AIシステムは、使用中のアプリケーションについて学習し、ネットワークの悪条件を基にしてユーザーのアプリケーションエクスペリエンスへの影響を予測します。

ネットワーク運用チームは、障害対応チケットの対応や、ネットワーク問題のトラブルシューティングに常に追われています。AIネイティブネットワーキングは、事前対応で問題の検知と解決を継続的に行うことで、チームが戦略上最も重要な優先事項に集中できるようにします。ジュニパーのAIモデルは、異常検知、サービスレベル、イベント関連付けのコンテキストに基づいてトレーニングされ、ITチームにリアルタイムでの適切な応答を提供するごとに継続的に改善されています。

たとえば、ジュニパーのMist^™ AIは、お客様のネットワークに数か月間影響を与えていたネットワークの問題と異常を検出しました。ジュニパーのお客様がAIを使用したリアルタイムでの適切な応答を実現した事例をいくつかご紹介します。

• 自動RRM（無線リソース管理）：ジュニパーの自動RRMは、強化学習を活用して、アクセスポイントのチャネルと電力をリアルタイムで自律的に調整して、特定のエリアや建物全体のWi-Fiカバレッジを最適化しました。
• 仮想ネットワークアシスタント「Marvis^®」：Marvisは、ネットワークITチームによるネットワーキングインフラストラクチャ管理に革命を起こしました。IT運用担当者は、チャットインターフェイスを通して、自然言語によるプロンプトとコマンドを使用し、問題のトラブルシューティングや基になる問題の発見ができます。Marvisは、ユーザーエクスペリエンスに影響する問題をリアルタイムに事前対応型で特定して、簡単に理解できるGUI（グラフィカルユーザーインターフェイス）で出力します。IT運用担当者は、「不満を持っているユーザーがいますか？」や「本日午後のKumarのZoomをトラブルシューティングして」などの質問をするだけです。
• Marvis Mini： 「デジタルエクスペリエンスツイン」とも呼ばれ、ネットワーク上のユーザーとアプリケーションをシミュレーションします。週末や夜など、ユーザーがネットワークに活発にアクセスしていないときでも継続的に監視して、ユーザーエクスペリエンスに影響する構成の問題やその他の潜在的な問題を特定します。
• SLE（サービスレベル期待値）：SLEは、Wi-Fi、有線アクセス、WAN、アプリケーションにおける、指定された期間の実際のエンドユーザーエクスペリエンスを視覚化します。SLEの最上位には、エクスペリエンスの状況が正確に記載されています。ダブルクリックすることで、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えている詳細事項に絞り込むことができます。他のイベントや問題との関連付け、「影響の到達範囲」の説明など、詳細をリアルタイムで確認できます。

今までにない唯一のAIネイティブ仮想ネットワークアシスタント「Marvis」は、ネットワークの問題へのリアルタイムの事前対応により、ネットワークITチームの運用を簡素化します。IT運用担当者は、問題を手動でトラブルシューティングするのではなく、Marvisにサポートを依頼するか、現在の問題や提案アクションの要約をMarvis Actionsフレームワークで確認するだけです。Marvisの主な特長は次のとおりです。

• 対話型インターフェイス：Marvisは、NLP（自然言語処理）とともに自然言語理解とナレッジグラフを使用して、ユーザーのインテントと目標を理解します。質問をコンテキスト化して特定の結果を返します。ユーザーのフィードバックに基づいてアクションを実行することもできます。
• Marvis Actions：Mist AIエンジンを活用して、WLAN、LAN、WAN、セキュリティの領域全体の問題について根本原因を特定し、自動的に修正するか（セルフドライビング）、有効性の高いアクションを推奨します（ドライブアシスト）。
• Marvis Mini：業界唯一のAIネイティブネットワーキングデジタルエクスペリエンスツインです。デジタルでユーザーの接続を事前対応でシミュレートし、ネットワークの構成を迅速に検証して、人間の介入なしで問題を検知します。Miniのデータは継続的にMist AIエンジンにフィードバックされ、インサイトの追加ソースを提供して最善のAIOps対応を実現します。
• 異常検知：Marvisにより、SLEフレームワークに異常検知機能が追加されます。管理者はサービスに影響するイベントを事前識別して、問題の根本原因をすぐに判断し解決できます。
• データ関連付け：Marvisが幅広いナレッジベースの情報を関連付けて、問題の影響範囲と規模を判断します。
• 根本原因を正確に解析：ジュニパーのデータサイエンスツールボックスが、ベイズ推定を使用して、ネットワークの問題の原因として最も可能性が高いものを特定します。
  
  

デバイスからオペレーティングシステム、ハードウェア、ソフトウェアにいたるまで、ジュニパーは業界で最も拡張性が高いインフラストラクチャを保有しており、ネットワーキングプラットフォームを支え、サポートしています。真の意味でのクラウドネイティブでAPIに接続したアーキテクチャは、膨大なデータを処理し、ゼロトラストに対応し、適切な応答をリアルタイムで返すように構築されています。

Juniper Mist Cloudは、Juniper Mist AIエンジンのバックボーンです。データと、拡張性および柔軟性の高いAIコンピューティングの一元化により、AIのトレーニングとAI推定を実行します。更新、機能リリース、バグ修正、脅威パッチ、デバイスサポートなどをリアルアイムで提供し、ネットワークの運用が中断することはありません。オンプレミスのハードウェアやソフトウェアの追加は煩わしいものですが、これが必要ないため、運用が簡素化されます。

適切でセキュアなインフラストラクチャもまたジュニパーの機能を網羅しており、AIクラスターに必要とされる特定のネットワーキングインフラストラクチャを提供します。ジュニパーは、堅牢、ハイパフォーマンス、スタンダードベースのインフラストラクチャの提供において実績があります。AIトレーニング、ストレージ、推定用のデータセンターを構築する企業のニーズを、イーサネットベースのネットワークで満たします。

当初は無線LANで業界をリードしてきたジュニパーは、AIOpsをネットワークのすべての部分に拡大し続けています。

業界唯一のAIドリブン、クラウドネイティブなキャンパスと支社/拠点のソリューションは、キャンパスと支社/拠点のネットワーキングを変革します。予測可能で信頼性が高く、測定可能なエンドユーザーエクスペリエンスを低いTCO（総所有コスト）で提供します。AIネイティブのフルスタックソリューションが、無線、有線アクセスからコア、SD-WAN、屋内ロケーションサービス、NAC（ネットワークアクセス制御）までに対応するAIOpsを提供して、画期的なAIドリブンフルスタックエクスペリエンスをクライアントからクラウドにいたるまで実現します（図4を参照）。具体的なユースケースは次のとおりです。

• AIドリブンフルスタック
• SD-WAN
• SD-Branch
• エンタープライズエッジ
• SASE
• アセットの追跡
• モバイルエンゲージメント
• 有線/無線アクセス
• Wi-Fiアクセス
• 有線アクセス
• キャンパスファブリック
• プライベート5G

ITチームは、ハイブリッドクラウドおよびAIの変革と、セキュアな最新のデータセンターにより、簡単かつ確実にイノベーションを拡張できるようになります。Juniper Apstra^®ソフトウェアとMarvisによる、インテントベースのデータセンター自動化と、Day 0からDay 2以降の継続的な検証により、運用が簡素化されます。ユースケースは次のとおりです。

• データセンターの自動化
• データセンターファブリック
• データセンターエッジとWANゲートウェイ
• ゼロトラストデータセンター
• データセンターの相互接続

自動化されたWANを簡単に拡張して最適なエクスペリエンスを実現し、ネットワークの心配をしなくてもよくなります。

Juniper Mist Cloudは、最新のマイクロサービスをベースにした設計により、比類のない俊敏性、拡張性、耐障害性を実現します。このため、ネットワークを中断することなく、新しい機能の追加と削除、新しい拡張機能の実装、バグの修正がほぼ毎週、簡単に実行できます。サービスは柔軟にスケールアップおよびスケールダウンでき、モノリシックなハードウェアのコストと複雑さを排除します。さらに、1つのサービスで障害が発生しても他のサービスに影響しないため、本質的に耐障害性を備えています。

ジュニパーのAIデータセンターソリューションは、AIのトレーニングと推定に適した、拡張性に優れたハイパフォーマンスのネットワークを非常に迅速かつ簡単に実現します。独自のインテントベースの運用、AIネイティブの仮想ネットワークアシスタント、ジュニパー検証済み設計により、AIデータセンターネットワークの設計、展開、トラブルシューティングを簡略化して、より少ないITリソースでより多くの成果を達成できます。

Apstraは、テンプレート化されたブループリント、継続的な検証、事前対応型のトラブルシューティングにより、マルチベンダー環境全体にわたるインテントベースネットワーク構築を可能にします。仮想ネットワークアシスタント「Marvis」とも連携して、データセンターの運用に関するAIドリブンの解析と分析情報を出力します。

Juniper Networks^® QFXシリーズスイッチとPTXシリーズルーターは、広帯域幅、ロスレス、低遅延、拡張性に優れたイーサネットの接続を提供する、AIデータセンターネットワーキングに最適なテクノロジーです。ベンダーとスタンダードの多様なエコシステムをイーサネットで活用して、コスト削減とイノベーションを促進します。

PTXシリーズルーターは、スパインまたは、スーパースパインアーキテクチャ向け高密度800GbEプラットフォームで、数千のGPUを非常に高速でサポートします。ジュニパーは、さまざまなサイズと構成のAIクラスター向け検証済み設計と、包括的なセキュリティソリューション、サードパーティベンダーとの統合も提供しています。

ジュニパーは、アシュアランスをネットワークの先のアプリケーションとサービスに拡張するために、オープンAPIエコシステムを使用しています。その始まりは、Zoomのエクスペリエンスが良くない原因を把握するために、Zoomのデータとネットワークのデータを加えて、ユーザーエクスペリエンスの継続的な学習プロセスを使用したことでした（図6を参照）。学習した内容を使用して、ユーザーが接続する前に問題に対処できるようにし、ネットワークの先のアプリケーションとサービスにまで、エンドツーエンドのアシュアランスを効果的に拡張しました。

AIネイティブと持続可能性のイニシアチブは、深く関連しています。AIOpsは、リモートでの迅速なトラブルシューティングにより、二酸化炭素を多く排出する拠点への訪問を最大85%削減しています。さらに、ジュニパーのネットワーキングインフラストラクチャは、将来を見据えて設計されています。つまり、電力効率とモジュラー設計を優先することで、修理を簡略化して電子廃棄物を削減すると同時に、製品のライフタイムも伸ばしています。持続可能性を念頭に置いて設計された包装で製品を出荷して、廃棄物と配送時の二酸化炭素排出量を削減します。

ジュニパーは数年前に、豊富なネットワークデータの抽出を可能にする製品の構築を見据え、AIネイティブネットワーキングプラットフォームの基盤を構築しました。ジュニパーのデータを、運用担当者とエンドユーザーの継続的なエクスペリエンス向上に関する質問の回答に使用して、それをジュニパーのビジョンに組み込む機能を構築して、業界の新たな基準を打ち立てました。しかし、成功に安住するつもりはありません。優れたエンドツーエンドユーザーエクスペリエンスを実現すると同時に、ネットワークの課題を簡略化してセキュリティを確保することを目指す企業が、現在と未来の接続すべてを重視するために必要としているのは、まさにジュニパーなのです。

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について詳しく説明しています。

3510815 - 001 - JP 2024年1月