AI spiegabile

Con la proliferazione di utenti, dispositivi, applicazioni e cloud, insieme alla sempre maggiore complessità delle reti, sta diventando impossibile utilizzare le reti tramite approcci tradizionali. Scopri come Juniper utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per risolvere i problemi di rete in pochi minuti, anziché giorni.

La presenza di un cavo difettoso è un esempio da manuale di problema di rete difficile da individuare e la cui risoluzione richiede parecchio tempo. Scopri come Juniper utilizza gli algoritmi ad albero decisionale per analizzare i dati sui cavi, come gli errori di frame e di traffico unidirezionale, per determinare se un cavo presenta o meno una qualità scarsa tale da influire sulle esperienze degli utenti finali.

Nonostante la pianificazione iniziale, le prestazioni del Wi-Fi cambiano nel tempo a causa di variazioni nelle caratteristiche della frequenza radio (RF) di un sito. Juniper utilizza l'apprendimento per rinforzo per ottimizzare in modo intelligente e dinamico la radiofrequenza in tempo reale per offrire la migliore copertura, capacità e connettività Wi-Fi possibile.

Ottenere informazioni approfondite e utilizzabili sullo stato e sul comportamento di una rete può essere difficile. Juniper utilizza un algoritmo di informazione reciproca per determinare quali funzionalità di rete hanno un maggiore impatto sul fallimento o sul successo delle metriche relative alle aspettative di livello di servizio.

I problemi di latenza di rete, di gestione della larghezza di banda e di troubleshooting della connettività sono comuni quando si utilizzano applicazioni come Zoom e Microsoft Teams. Scopri come SHAP aiuta i team IT a migliorare le esperienze applicative fornendo informazioni chiare e interpretabili sui modelli di intelligenza artificiale utilizzati per la gestione della rete.

Ingegneri di rete, architetti e addetti alle attività NetOps spesso devono consultare la documentazione per svolgere le proprie attività quotidiane. Scopri come Marvis utilizza le LLM e la generazione aumentata di recupero (RAG) per estrarre rapidamente le informazioni necessarie ai tecnici di rete. 

Addestrato su miliardi di punti dati, il modello LEM di Juniper prevede le prestazioni delle app e identifica i problemi, come quelli che causano la latenza, in pochi secondi.

Scopri come Marvis, l'assistente di rete virtuale di Juniper, utilizza l'NLP e gli LLM per migliorare le AIOps.

Scopri come Juniper Mist utilizza varie tecniche di machine learning e intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni di rete e migliorare le esperienze degli utenti.