Marvis仮想ネットワークアシスタント

Marvis Virtual Network Assistant (VNA) は、Mist AIを活用して、ITチームが企業ネットワークに関わる方法を変革します。Marvis VNAは、自然言語処理(NLP)、会話型インターフェイス、規定のアクション、Self-Driving Network™オペレーションおよび内蔵されたヘルプデスク機能により、クライアントからクラウドまで、すなわち無線アクセス、有線アクセス、ならびにSD-WANの各領域で、運用を効率化し、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。

Marvisは単なる「便利な」ツールではありません。卓越した洞察力と自動化を提供する、お客様のITチームに欠かせないアイテムとなります。ジュニパー独自のAIドリブンサポートモデルの一環として、データが取り込まれるにつれて継続的に学習し、増大した知識を活用して問題をリアルタイムで発生前に修正したり、問題が発生する前に予測したり、トラブルチケットを解決します。

主な特長


  • 自然な言語でユーザーの意図を理解する会話型インターフェイス
  • Marvisが自動的に処理を実行または推奨事項を出力して、ユーザーが気づく前に事前に問題を解決
  • Androidクライアントを使い、デバイスの視点でネットワークの外部/内部を閲覧可能
  • Mist AIで検証されたAIドリブンサポートにより、ユーザーによって作成されるチケットを最大90%減少させることが可能
  • リアルタイムのインサイトと、クライアント、デバイス、およびサイトレベルでのトラブルシューティングを簡素化することで、サービス品質を向上

特長とメリット

Marvisの対話型インターフェイスは、 高度な自然言語処理(NLP)を使用して、ユーザーの意図と目的を把握します。質問をコンテキスト化して特定の結果を返し、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に意図を説明すると、Marvisは変更を実装するためのアクションを実行します。ユーザーは特定のダッシュボードやCLIコマンドを覚えておく必要はありません。

Client SDK

現在のところ、利用できるのはAndroidに限られます。デバイスの視点でネットワークを詳細に可視化します。デバイスのWi-Fiエクスペリエンスを詳細に可視化する機能に加え、Wi-Fi環境がデバイスからどう見えているかを把握できるようになりました。

Marvisにより、サービスレベル期待値(SLE)内に異常検知機能が追加されるため、サービスに影響を与えるイベントを事前に特定して、問題の根本原因をすぐに判断して解決できます。

Marvisは、ベイズ推定を用いて、ネットワーク上で起きている問題に関係する可能性が最も高い原因を識別します。このアプローチにより根本原因分析の精度が向上し、問題の特定と解決が迅速化します。

Marvisは、WLAN、LAN、WAN、セキュリティドメインを含む、幅広いナレッジベースの情報を関連付け、問題の影響範囲と規模を判断します。このような関連付けにより、問題に優先順位を付け、リソースを効率的に割り当て、サポートチームへのプレッシャーを軽減することができます。

Marvis Actionsは、Self-Driving Network™の機能のひとつで、Mist AIを使ってITドメイン(WLAN、LAN、WAN、セキュリティ)における問題の根本原因を特定します。ジュニパードメイン外の接続システムについては、高い有効性で自動的に、問題を解決または処理を推奨(ドライブアシストモード)します。

Marvisは、Wi-Fi保証、有線保証、および WAN保証を補完して、あらゆる優れた対処をユーザーに通知します。ファームウェアのアップグレードを管理し、失われたVLANを追加し、ネゴシエーションの不一致を発見し、輻輳したWAN回線を特定できます。

Magic Quadrant Leader

Gartnerが2020年度『Magic Quadrant for Wired and Wireless LAN Access Infrastructure』の『リーダー』にジュニパーを選出

レポートを読む

お客様の導入事例

Gap Inc.、ネットワークに AI を導入して店舗内 Wi-Fi の操作性を変革

技術によって小売業は変革を遂げ、消費者がお気に入りのブランド商品を購入する方法も様変わりしています。Gap Inc. は、店舗内 Wi-Fi の操作性を大幅に向上するには、AI を活用したネットワークが最適だと判断しました。

Gapの画像

Juniper Mistファミリーが提供するサービス

Marvis VNA

企業のWLAN、LAN、およびWAN向けにMist AIを搭載した初の仮想ネットワークアシスタント(VNA)となるMarvisをご紹介します。これにより、ネットワーク運用が、事後対応型のトラブルシューティングから、自動運転処理による事前対応型の障害対応へと根本的に変わります。

技術的な特長
  • 自然な言語でユーザーの意図を理解する会話型インターフェイス
  • Marvisが自動的に処理を実行または推奨事項を出力して、ユーザーが気づく前に事前に問題を解決
  • Androidクライアントを使い、デバイスの視点でネットワークの外部/内部を閲覧可能
  • Mist AIで検証されたAIドリブンサポートにより、ユーザーによって作成されるチケットを最大90%減少させることが可能
  • リアルタイムのインサイトと、クライアント、デバイス、およびサイトレベルでのトラブルシューティングを簡素化することで、サービス品質を向上
表示中
Wi-Fi Assurance

Wi-Fi Assuranceは、機械学習をベースに、Mist AIドリブンのクラウドサービスです。手動のトラブルシューティング作業を自動化された無線操作に置き換えることで、Wi-Fiの予測、信頼性、および測定を可能にし、ユーザーのサービスレベルを独自に可視化します。

技術的な特長
  • 無線パフォーマンスのプロアクティブな最適化が可能
  • シンプルでセキュアなリソースアクセス
  • トラブルシューティングの動的パケットキャプチャ
  • プロアクティブな根本原因の究明
  • APIによるネットワーク自動化
Wired Assurance

Juniper Mist Wired Assuranceサービスが、Mist AIをアクセスレイヤースイッチングに提供します。AIドリブンの運用と自動化により新たにネットワーク管理標準を設定し、ジュニパーEXシリーズイーサネットスイッチを使用してリソースに接続されたデバイスのエクスペリエンスを改善します。

技術的な特長
  • ジュニパーMistクラウドのジュニパーEXシリーズスイッチをオンボーディング、設定、および管理
  • サードパーティの統合全体の自動化にオープンAPIを活用
  • AIドリブンのインサイトでスイッチのパフォーマンスを正確に把握
  • テンプレートとポートプロファイルを使用してサイトとスイッチを設定
  • 根本原因を事前に特定し自動運転アクションを取得
ジュニパーのクラウドサービスファミリーをご覧ください
ジュニパーが競合企業の先をいく理由
ジュニパーのMist AI機能が競合他社の機能を上回っている理由をご紹介します。
Mist AIデモ
ウィークリーデモに参加して、当社がどのようにして有線および無線ネットワークで業界最高のアクセスレイヤーエクスペリエンスを提供しているのかをご覧ください。
これらのソリューションでMarvis VNAを検索
Mist AIが導く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による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までのユーザーエクスペリエンスを最適化し、WLAN、LAN、およびWANにわたるIT運用を簡素化します。 

無線アクセス

今後の10年は、無線の進化、AIドリブンによる自動化、実用的なインサイト、マイクロサービスクラウドの俊敏性と弾力性により、エンタープライズネットワークには革命がもたらされるでしょう。

有線アクセス

有線ポートフォリオは、無線と連携することで、規模に応じてパフォーマンスとシンプルさを組み合わせ、AIドリブンのインサイトと自動化によりユーザーやデバイスに最適化されたエクスペリエンスを提供します。

Gartner Magic Quadrant for Wired and Wireless LAN Access Infrastructure、ビル・メネセス、クリスチャン・カナレス、ティム・ジマーマン、マイク・トゥーサン、2020年11月4日。

Gartnerは、同社の調査資料に記載されているベンダー、製品、サービスを支持することはありません。また、これらのベンダーのみに最高の評価やその他の称号を与えてテクノロジーユーザーに推奨することはありません。Gartnerの調査発行物はGartner調査部門の意見を表したものであり、事実を記したものではありません。Gartnerは、明示的か黙示的かを問わず、商品性や特定目的への適合性の保証を含め、この調査に関する保証は一切行いません。

GARTNERは、Gartner, Inc.ならびに米国および各国における関連会社の登録商標およびサービスマークであり、同社の許可を得て使用されています。全著作権所有