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Finanzierung und Services werden in bestimmten Ländern von Hewlett-Packard Financial Services Company und ihren Tochtergesellschaften und verbundenen Unternehmen (zusammen als HPFSC bezeichnet) angeboten. Kreditgewährung und Ausfertigung der HPFSC Standarddokumentation vorausgesetzt. Die Gebühren und Bedingungen basieren auf der Kreditwürdigkeit des Kunden, der Angebotsart, der Art der Services und/oder des Gerätetyps sowie zugehörigen Optionen. Möglicherweise kommen diese Angebote nicht für alle Kunden in Frage. Nicht alle Services oder Angebote sind in allen Ländern verfügbar. Möglicherweise gelten weitere Einschränkungen. HPFSC behält sich das Recht vor, das Programm jederzeit ohne Vorankündigung zu ändern oder einzustellen.
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Juniper® Data Center Assurance ist eine Suite Cloud-basierter AIOps-Anwendungen, die auf der Marvis® AI Engine, dem Herzstück von Mist™, der KI-nativen Netzwerkplattform von Juniper, basieren. Data Center Assurance bewältigt eine Reihe von Herausforderungen beim Betrieb von Datencentern für Private Cloud-Betreiber, und seine Absicherungsfunktionen erweitern sich vom Netzwerk auf Anwendungen. Data Center Assurance arbeitet mit Apstra Data Center Director zusammen, um überragende Einblicke, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit für den Betrieb von Datencenter-Netzwerken zu bieten.
AIOps-Funktionen in Data Center Assurance bieten KI-native Einblicke im Gegensatz zu jeder anderen Lösung und helfen Ihnen dabei, Probleme proaktiv vorherzusagen und zu verhindern, die Identifizierung und Lösung von Grundursachen zu beschleunigen und von der reaktiven Fehlerbehebung zu einer proaktiven Sicherung sowohl in Datencenter-Netzwerken als auch in Unternehmensanwendungen überzugehen. Maschinelles Lernen ermöglicht Einblicke in die Anwendungen und Services in Ihrem Datencenter-Netzwerk und hilft Ihnen zu verstehen, wie Netzwerkprobleme sich auf Anwendungen und die Endbenutzererfahrung auswirken können. KI-native Vorhersagen helfen Ihnen, zukünftige Probleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie auftreten. Und leistungsstarke agentische KI-Funktionen ermöglichen es Ihnen, einen immer größeren Teil Ihrer täglichen Aufgaben zu erledigen, indem Sie einfach mit dem dialogorientierten Marvis AI Assistant for Data Center sprechen, einem wichtigen Schritt auf dem Weg zu selbstfahrenden Datencenter-Netzwerken.
Aufbauend auf Mist, der KI-nativen Netzwerkplattform von Juniper
Marvis AI Assistant for Data Center mit natürlichsprachiger Konversationsschnittstelle und agentischer KI
Marvis Minis für Datencenter für agentengesteuerte proaktive Fehlerbehebung
Visibilität zwischen Anwendungen und Netzwerken
Anwendungsbewusste Fehlerbehebung und Auswirkungsanalyse
Vorausschauende Sicherung für Optik, Switches und Netzwerkkapazität
Marvis AI Assistant for Data Center
Marvis AI Assistant for Data Center ist der branchenweit einzige KI-native dialogorientierte virtuelle Assistent für den Rechenzentrumsbetrieb. Marvis AI Assistant nutzt ein leistungsstarkes agentisches KI-Framework und arbeitet mit dem Apstra Data Center Director zusammen, um proaktive und präskriptive Maßnahmen für Rechenzentren bereitzustellen, um die Problemlösung zu beschleunigen. Die Marvis Konversationsschnittstelle ermöglicht es Netzwerkbetreibern, alltägliche Aufgaben zu erledigen, indem sie einfach mit Marvis AI Assistant sprechen.
Marvis Minis für Datencenter
Marvis Minis für Datencenter bringen proaktive Intelligenz in Ihr Datencenter-Netzwerk. Heute stellen Marvis Minis proaktiv Kernservices für Rechenzentren für eine ununterbrochene Anwendungsverfügbarkeit sicher. In Zukunft wird Marvis Minis for Data Center auf andere Anwendungsfälle ausgeweitet und als autonome Agenten fungieren, die die vollständige „Erfahrung“ von Anwendungen simulieren, die im Rechenzentrum ausgeführt werden.
Anwendungserkennung
Application Awareness fügt Anwendungs- und Servicedaten zum Kontextgraphen des Data Center Director hinzu und sorgt so für eine verbesserte Transparenz von Anwendung zu Netzwerk. Anwendungsbewusstsein verbessert Ihr Verständnis dafür, wo Anwendungen und Services angeschlossen sind, wie sie im gesamten Netzwerk kommunizieren und welche Ressourcen sie verbrauchen, und bietet direkte Einblicke und unterstützt Tools zur Anwendungssicherung wie Impact Analysis.
Auswirkungsanalyse
Impact Analysis baut auf dem Anwendungsbewusstsein auf, um eine schnellere Fehlerbehebung und Problemlösung sowie eine verbesserte Anwendungssicherheit zu ermöglichen. Machine Learning Maps identifizieren Probleme mit Auswirkungen und bieten ein klares Bild davon, welche Ursachen für Anwendungsauswirkungen verantwortlich sind und welche nicht miteinander in Zusammenhang stehen. Der Zustandsvergleich zwischen verschiedenen Zeitrahmen verbessert die Identifizierung und Lösung vorübergehender Probleme.
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