Mist AI 和云

借助人工智能原生运维和支持实现 IT 转型

Mist AI 是瞻博网络人工智能原生网络平台的重要组成部分,利用人工智能(包括机器学习和数据科学)优化无线接入有线接入SD-WANWAN 边缘数据中心安全域的用户体验,并简化运维。

从众多来源(包括瞻博网络 Mist 接入点交换机Session Smart 路由器WAN 边缘路由器防火墙)中提取数据,以获取对用户体验的端到端见解。这些设备与 Mist AI 协同工作,以优化从客户端到云端的用户体验,包括自动事件关联、根本原因识别、自我驱动型网络™操作、网络保证、主动异常检测等。

瞻博网络还利用 Mist AI 提供下一代客户支持。这是 Marvis(业界第一款由 AI 驱动的虚拟网络助手)背后的基础元素,通过自然语言对话界面为 IT 员工提供广泛的洞察和指导。

借助 Mist AI,运营商可以更快地解决问题并减少现场访问,从而节省时间和金钱。用户将从更加可预测、可靠和可测量的网络基础设施中受益。

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瞻博网络 Wi-Fi Assurance 云服务截图

瞻博网络 Wi-Fi Assurance 云服务由 Marvis AI 引擎提供支持,可以自动进行故障排除和运维,令无线网络变得可预测、可靠且可衡量,同时提供近乎实时的服务级别可见性。

Screenshot of Juniper Mist Routing Assurance router SLEs

瞻博网络路由保证利用 Marvis AI 引擎,帮助 IT 团队通过极简运维管理企业 WAN 部署,专注优化 WAN 和边缘域体验。

瞻博网络 Mist Wired Assurance 云服务截图

瞻博网络 Wired Assurance 服务将 AI 引入接入层交换。它通过人工智能原生运维和自动化,树立了新的网络管理标准,从而改善通过瞻博网络 EX 系列交换机将设备连接到资源的体验。

WAN 保证界面屏幕截图

瞻博网络 WAN 保证可简化运维,提高最终用户体验可见性,缩短 SD-WAN 的平均修复时间。

MARVIS 故障排除详细信息屏幕截图

我们的 Marvis AI 助手是首个人工智能原生虚拟网络助手,也是 Marvis AI 引擎的对话界面。它通过主动采取行动和自我驱动型网络运维优化用户体验。自然语言对话界面可以提供简单无缝的交互,使 Marvis AI 助手可以成为任何 IT 团队的一体化成员。

显示客户端和 SLE 洞察的瞻博网络 Mist 高级分析服务仪表板屏幕截图

瞻博网络高级分析是一种基于云的订阅服务,提供端到端网络可观察性,为 IT 和业务线用户提供独特的网络和位置洞察。

描绘瞻博网络用户参与云服务的图片

瞻博网络用户参与采用虚拟蓝牙 LE (vBLE) 阵列技术以及基于云的机器学习,有助降低部署成本,并提高从寻路到基于位置的邻近通知等实时室内定位服务的准确性。

瞻博网络资产可见性云服务截图

借助瞻博网络资产可见性,您可以轻松查找关键资产和人员,随时进行详细的位置分析。

瞻博网络 Mist IoT Assurance 云服务截图

瞻博网络 Mist IoT Assurance 云服务简化 IT 运维,同时保障无外设物联网设备和 BYOD 设备的网络连接安全无虞。它将多预共享密钥 (MPSK) 或私有预共享密钥 (PPSK) 模式用作新型身份与策略媒介,为载入的客户端设备提供简单而全面的路径,无需依赖客户端 MAC 地址。

瞻博网络 Mist Access Assurance 策略云服务截图

瞻博网络 Access Assurance 是我们基于云的网络访问控制 (NAC) 服务,可通过简单的策略创建和实施来简化用户和设备的入网流程,解决设计、部署和第 0/1/2 天运维难题,同时确保网络边缘安全。

Marvis Minis with a floor plan in the background.

Marvis Minis 会主动以数字方式模拟用户连接,通过无监督机器学习来学习网络配置,并主动指出网络问题。Minis 与 Mist 平台协同工作,主动模拟用户连接,即时验证网络配置,并及时发现/检测问题,以免对最终用户体验造成负面影响。

Marvis 数据中心 AI 助手

Marvis 数据中心 AI 助手是 Juniper Data Center Assurance 的一部分,将自然语言界面与强大的 GenAI 框架相结合,能够回答有关网络状态的紧急问题,提供主动操作建议,以及更快地完成任务。

瞻博网络为何能够在竞争中一马当先

如果您需要增建网络,不妨看看这份有线和无线 LAN 比较指南。了解由 Marvis AI 引擎驱动的瞻博网络 Mist 平台与 Cisco 相比有何优势。

了解 Marvis AI 引擎的实际应用

观看我们的演示,了解我们如何为有线和无线网络提供业界最佳的接入层体验。

Mist AI 常见问题解答

Mist AI 是什么?

Mist AI 是瞻博网络人工智能原生网络平台的核心组成部分,运用人工智能、机器学习和数据科学技术,改善用户体验,简化跨多网络域的运维,包括 Wi-Fi 以及园区和分支机构有线访问、SD-WAN、WAN 边缘、数据中心和安全性。

Marvis 是什么?它如何利用 Mist AI?

Marvis 是业界首款人工智能原生虚拟网络助手,利用 Mist AI 为 IT 员工提供深度洞察和指导。它通过自然语言对话界面运行,简化了网络相关问题的管理和故障排除。

我可以通过哪些方式试用 Mist AI?

您可以通过多种方式试用 Mist AI。符合条件的参与者可免费获得一个瞻博网络接入点和 Mist 云服务 90 天试用。亲自体验 Mist AI 的优势。立即申请您还可以通过 Mist AI 产品展示试用 Mist AI

AI 安全性和数据使用常见问题解答

瞻博网络 Mist AI 如何保护用户数据?

保护最终用户的数据是瞻博网络的第一要务,我们采取了许多措施来确保客户数据的安全:

  • 云安全性:Mist AI 位于通过行业标准认证的主机代管 1 级数据中心,配备最先进的物理和网络安全架构,设计十分可靠。
  • 加密:网络管理员、基础架构硬件/软件、最终用户和瞻博网络 Mist 云之间的数据通信采用行业标准加密,存储的数据则进行分组加密。
  • 数据收集:瞻博网络 Mist AI 仅收集提供网络运行状况相关洞察所需的数据。瞻博网络最大限度减少了数据收集和保留,从而简化了数据主体的响应和处理。

 

如需详细了解瞻博网络如何保护用户数据,请参阅 Mist AI 云服务说明

Mist AI 收集并处理哪些数据?

瞻博网络默认仅收集特定的设备数据,不收集应用、网络设备、物联网 (IoT) 设备或个体设备最终用户的有效负载数据。通过收集并分析设备数据,瞻博网络能够提供对特定网络、IoT 或用户设备行为的洞察,并对各类设备进行分析,从而主动检测和解决网络问题。如需详细了解处理设备数据类型,请参阅 Mist AI 云服务说明

瞻博网络 Mist AI 如何避免 AI 漏洞?

  • 安全测试:瞻博网络对从开发到生产的整个过程进行网络安全测试。瞻博网络会定期扫描是否存在 SQL 注入、跨站点脚本 (XSS) 以及其他 700 多种漏洞,包括 OWASP Top 10 十大风险名单所列的网络风险。
  • 网络事件:瞻博网络网络事件响应团队 (CIRT) 负责管理漏洞报告,并为安全事件提供支持。

 

如需详细了解瞻博网络如何保护用户数据,请参阅 Mist AI 云服务说明

瞻博网络 Mist AI 如何确保流程和治理符合道德要求?

我的数据是如何被“围”在瞻博网络 Mist AI 引擎内的?

瞻博网络 Mist AI 将每家公司的数据隔离开来,因此组织之间无法看到彼此的信息。如需详细了解瞻博网络如何保护用户数据,请参阅 Mist AI 云服务说明

瞻博网络 Mist AI 如何处理数字主权?

瞻博网络通过多种方式确保客户对其数据拥有数字主权:

  • 数据存储位置:瞻博网络赋予了客户管理数据所在位置的数字主权。最终用户可以根据自身监管要求选择美国、英国、欧盟、加拿大或澳大利亚托管。
  • 数据所有权:获得许可的实体或最终用户保留对其客户数据的所有权。最终用户使用云服务时,瞻博网络根据瞻博网络隐私政策收集并使用经处理的数据。瞻博网络使用处理过的数据来实现、优化并提供云服务,支持最终用户,改善瞻博网络云服务整体质量。 
  • 数据保护:保护最终用户的数据是瞻博网络的第一要务,我们采取了许多措施来确保客户数据的安全性,包括云安全和加密等一系列技术,最大限度减少数据收集和保留。

 

如需详细了解瞻博网络如何保护用户数据,以及如何为最终用户提供数据控制权,请参阅 Mist AI 云服务说明

瞻博网络可解释的人工智能常见问题解答

Mist AI 使用哪些 AI 技术?

Mist AI 综合利用人工智能、机器学习和数据科学技术,以优化用户体验并简化运维。

以下是瞻博网络 AI 数据科学工具箱所提供的几项技术:

  • 贝叶斯推理,用于进行精确的根本原因分析
  • 强化学习,用于无线资源管理
  • 交互信息算法,用于服务级别预期 (SLE),以确定哪些网络功能对是否符合 SLE 影响最大
  • 决策树算法,用于查找故障电缆
  • 当然,还有 Marvis 对话界面,利用自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU)、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI (GenAI),对故障问题提供针对性解答,获取用户体验洞察,以及查找文档和支持

 

如需详细了解瞻博网络 Mist AI 背后的逻辑,请参阅我们可解释的人工智能 (XAI) 网页

瞻博网络如何训练 AI 模型?Mist AI 是否主要依赖监督式或无监督机器学习?

瞻博网络 Mist AI 使用监督式、无监督和强化机器学习。例如:

  • 无监督学习用于提供室内定位服务。人工智能引擎学习网络中每台设备的路径损耗模型,从而更好地估算位置。 
  • 监督式学习通过分析过往数据预测用户体验。例如,这可以支持 Mist AI 通过 Zoom 和 Microsoft Teams 体验检测异常状况并预测用户体验。 
  • 强化学习用于实现人工智能原生无线资源管理 (RRM)。RRM 通过实时自动调整发射功率或信道使用情况,优化单个接入点的连接,从而优化整个站点的无线覆盖范围和容量。 

 

如需详细了解瞻博网络 Mist AI 背后的逻辑,请参阅我们可解释的人工智能 (XAI) 网页,并观看以下关于 AI 开发和训练的短视频:Bob Friday 知识分享:编码思维Bob Friday 知识分享:字节流露智慧,揭开 AI 画布的神秘面纱。AI 入门。

瞻博网络 Mist AI 是 可解释的人工智能 (XAI) 吗?

是的,瞻博网络的 AI 技术是可解释的。为了加强用户对我们的 AI 的信赖和信心,我们明确披露使用 AI/ML 工具的方式。

如需详细了解瞻博网络 Mist AI 背后的逻辑,请参阅我们可解释的人工智能 (XAI) 网页

自然语言处理 (NLP) 是 Mist AI 功能的关键组成部分吗?

是的,瞻博网络 Mist AI 利用自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU)、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI (GenAI),为 Marvis 虚拟网络助手提供支持。

我们还将 ChatGPT 集成到 Marvis 中,提供更多类人类对话功能,特别是在文档和支持问题方面。

Mist AI 是否与第三方工具集成?

是的,Mist AI 通过 100% 开放式 API 与第三方工具实现无缝集成。主要集成合作伙伴包括 ServiceNow、Zoom、Microsoft Teams、Cradlepoint 和 Zebra。

如需了解详情,请参阅我们的博客文章:端到端保证:构建一个改革园区和分支机构的生态系统