Juniper Mist Wi-Fi Assurance

Wi-Fi Assurance는 머신러닝 기반의 Mist AI로 구동되는 클라우드 서비스입니다. 수동 문제 해결 작업을 자동화된 무선 운영으로 교체하여 Wi-Fi를 예측 가능하고 안정적이며 측정 가능한 상태로 만들고 사용자 서비스 수준에 대한 고유한 가시성을 제공합니다.연결 시간, 용량, 커버리지, 처리량과 같은 주요 무선 기준(연결 전 및 연결 후 메트릭)을 설정하고 추적합니다. 이상징후 탐지는 이벤트 상관관계 분석을 위해 패킷을 자동으로 캡처하고 클라이언트 레벨의 RRM(Radio Resource Management)을 통해 네트워크 인텔리전스를 구축합니다.

주요 기능


  • 무선 성능을 선제적으로 최적화하는 기능
  • 리소스에 대한 간편하고 안전한 액세스
  • 문제 해결을 위한 dPCAP(Dynamic Packet Capture)
  • 선제적 근본 원인 식별
  • API를 통한 네트워크 자동화

기능 + 이점

주요 Wi-Fi 성능 메트릭에 대한 SLE(Service Level Expectation)를 설정하고 모니터링하고 적용합니다.

Juniper Mist는 데이터 사이언스와 누적 SLE 성능을 사용하여 성능을 보장하기 위한 무선 설정을 학습하고 최적화하는 동시에 간헐적 외부 간섭에도 즉시 대응할 수 있습니다.

AI 기반 RRM 화면AI 기반 RRM은 고객 경험(SLE 메트릭)에 기반한 커버리지 및 용량 이상 징후를 파악하여 해당 정보를 RRM 의사 결정에 능동적으로 제공합니다. 이로써 RF 플래닝이 오늘날 디지털 업무 공간에 자주 발생하는 변화 속에서 지속적으로 개선하고 적응할 수 있도록 지원합니다.

시스템이 인증 실패와 같은 주요 문제를 감지하면 Juniper Mist 클라우드 아키텍처에서 문제 해결을 위한 패킷을 캡처합니다.

문제 해결이 필요한 권한 부여 실패 등의 주요 문제가 감지될 때 확장 가 능한 Juniper Mist 클라우드 아키텍 처에서 패킷 캡처링에 액세스합니다.

이 기능을 사용하면 문제의 근본 원인을 빠르고 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한, 스니퍼를 사용하는 현장 기술자 파견 비용을 절감합니다.

PACE(Proactive Analytics and Correlation Engine)를 사용하면 문제의 근본 원인을 사전에 파악하고 해결할 수 있습니다.

Juniper Mist Wi-Fi Assurance 서비스는 최대 30일의 데이터를 분석할 수 있는 기본 기능을 제공하여 전사적인 데이터에서 네트워크 인사이트를 추출하는 프로세스를 단순화합니다.

이 기능을 사용하면 리소스를 변화하는 요구사항에 더 잘 맞출 수 있습니다. Premium Analytics 서비스를 구독하여 다음의 고급 기능을 사용할 수 있습니다. 네트워크 인사이트를 추가로 확장하여 최대 1년의 데이터 세트에 대한 분석을 수행할 수 있고, 맞춤형 보고 기능이 있으며, 타사 데이터 요소의 텔레메트리를 가져올 수 있습니다.

Juniper Mist 플랫폼은 완전한 자동화를 위해 개방형 API를 사용하여 100% 프로그래밍 가능하며 여러 보완 제품과 원활하게 통합됩니다.

복잡하고 비용이 많이 드는 VLAN 및 ACL에 더 이상 의존할 필요가 없습니다. Mist는 WxLAN을 통해 마우스 클릭 또는 미리 할당된 정책을 사용하여 Wi-Fi 사용자에게 네트워크 리소스(예: 서버 및 프린터)를 할당하고 우선순위를 지정할 수 있도록 해줍니다.

WxLAN은 사용자, 모바일 디바이스, IoT 디바이스를 자동으로 분류하여 트래픽을 보호하고 우선 순위를 지정합니다. Juniper Mist Wi-Fi 고객인 기업은 추가 비용이 드는 레거시 솔루션의 프로파일러 또는 정책 실행 엔진(하드웨어 및 소프트웨어) 없이도 IoT 디바이스를 비롯한 네트워크 에지에서 네트워크 가시성 및 정책 실행 기능을 사용할 수 있습니다.

Juniper Mist는 업계에서 가장 확장성이 탁월한 다음과 같은 게스트 액세스 솔루션과 유연한 옵션을 제공합니다: 여러 언어 지원, 맞춤형 브랜딩, 소셜 로그인, 외부 캡티브 포털 통합 및 AAA/RADIUS 통합.

또한, Juniper Mist 플랫폼에는 고유한 Personal WLAN 확장 기능이 적용되어 VLAN 없이도 안전하게 암호화된 세그먼테이션이 가능합니다. 게스트 트래픽은 로컬로 브리징하거나, 전용 게스트 이더넷 포트에 연결하 거나, 액세스 포인트에서 중앙 컨센트 레이터로 터널링할 수 있습니다.

매직쿼드런트 리더

Gartner가 주니퍼를 2020년 매직쿼드런트 유무선 LAN 액세스 인프라 부문 리더로 선정했습니다.

보고서 보기

고객 성공 사례

AI에 기반한 인사이트와 자동화로 캠퍼스 환경을 혁신한 다트머스 대학

오늘날 대학은 학생들이 캠퍼스 내 어디서나 필요한 애플리케이션에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있도록 지원해야 합니다. 놀라운 서비스 경험을 제공하기 위해 Dartmouth는 Mist AI와 자동화를 활용한 네트워크로 눈을 돌렸습니다. 

다트머스 이미지

Juniper Mist 제품군의 서비스

Wi-Fi Assurance

Wi-Fi Assurance는 머신러닝 기반의 Mist AI로 구동되는 클라우드 서비스입니다. 수동 문제 해결 작업을 자동화된 무선 운영으로 교체하여 Wi-Fi를 예측 가능하고 안정적이며 측정 가능한 상태로 만들고 사용자 서비스 수준에 대한 고유한 가시성을 제공합니다.

기술적 특징
  • 무선 성능을 선제적으로 최적화하는 기능
  • 리소스에 대한 간편하고 안전한 액세스
  • 문제 해결을 위한 dPCAP(Dynamic Packet Capture)
  • 선제적 근본 원인 식별
  • API를 통한 네트워크 자동화
현재 보기
Wired Assurance

액세스 레이어 스위칭에 Mist AI를 적용하는 주니퍼 Mist Wired Assurance 서비스. 이 서비스는 AI 기반 운영 및 자동화를 통해 새로운 네트워크 관리 표준을 설정하며, 주니퍼 EX 시리즈 이더넷 스위치 리소스에 연결된 디바이스 경험을 개선합니다.

기술적 특징
  • 주니퍼 Mist 클라우드를 통한 주니퍼 EX 시리즈 스위치 온보드, 구성 및 관리
  • 인텐트에 기반하여 몇 분 만에 캠퍼스 패브릭 아키텍처를 구축 및 배포
  • 멀티벤더 환경 전반에서 타사 통합 및 자동화를 위해 개방형 API 활용
  • AI 기반 인사이트를 사용하여 스위치가 어떻게 작동하는지 정확히 파악
  • 템플릿 및 포트 프로필을 사용하여 사이트 및 스위치 구성
  • 사전 예방적 근본 원인 식별 및 자율 실행 조치 활성화
Marvis VNA

엔터프라이즈 WLAN, LAN 및 WAN을 위해 Mist AI로 구축된 최초의 맞춤형 가상 네트워크 도우미(VNA)인 Marvis를 만나보십시오. 이는 네트워크 운영을 사후 대응적 문제 해결에서 셀프드라이빙 조치를 통한 사전 예방적 해결로 근본적으로 전환합니다.

기술적 특징
  • 대화형 인터페이스는 자연어를 사용하여 사용자의 인텐트를 이해합니다.
  • Marvis로 자동으로 조치를 취하거나 사용자가 문제가 존재함을 알기 전에 사전 예방적으로 해결할 수 있는 권장 사항 제공
  • Android 클라이언트로 디바이스의 관점에서 네트워크를 외부에서 볼 수 있도록 지원
  • Mist AI로 검증된 AI 기반 지원으로 사용자 생성 티켓을 최대 90% 줄일 수 있습니다.
  • 클라이언트, 디바이스 및 사이트 수준에서 실시간 인사이트와 단순화된 문제 해결을 지원하여 서비스 품질을 향상합니다.
모든 클라우드 서비스 제품을 보시겠습니까?
주니퍼가 경쟁에서 앞서는 이유
주니퍼 Mist AI 기능 및 성능이 어떤 경쟁 우위를 보유하고 있는지 알아보십시오.
Mist AI 기능 작동 살펴보기
주간 데모에 참여하여 당사가 어떻게 유무선 네트워크에 대한 업계 최고의 엑세스 레이어 경험을 제공하는지 알아보십시오.
다음 솔루션에서 Wi-Fi Assurance를 만나보실 수 있습니다
무선 액세스

AI 기반 자동화 및 인사이트는 마이크로서비스 클라우드의 민첩성 및 안정성과 결합되어 무선 액세스 경험을 최적화하고 네트워크 운영을 간소화합니다.

Gartner 매직 쿼드런트 유무선 LAN 액세스 인프라 부문, Bill Menezes, Christian Canales, Tim Zimmerman, Mike Toussaint, 2020년 11월 4일.

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