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Juniper® Data Center Assurance est une suite d'applications AIOps basées sur le cloud, alimentée par le moteur d'IA Marvis®, au cœur de Mist™, la plateforme réseau IA native de Juniper. Data Center Assurance répond à un large éventail de défis opérationnels liés aux datacenters pour les opérateurs de cloud privé, et ses capacités d’assurance s’étendent du réseau aux applications. Data Center Assurance collabore avec Apstra Data Center Director pour fournir des informations, une vitesse et une fiabilité supérieures pour les opérations réseau du datacenter.
Les fonctionnalités AIOps de Data Center Assurance fournissent des informations IA natives comme aucune autre solution, vous aidant à prédire et à prévenir proactivement les problèmes, à accélérer l’identification et la résolution des causes racines, et à passer d’un dépannage réactif à une assurance proactive sur les réseaux de datacenter et les applications d’entreprise. Le machine learning fournit des informations sur les applications et les services de votre réseau de datacenter et vous aide à comprendre comment les problèmes réseau peuvent affecter les applications et l’expérience utilisateur. Les prédictions IA natives vous aident à identifier les problèmes futurs et à les corriger avant qu’ils ne surviennent. De puissantes fonctionnalités d’IA agentique vous permettent d’effectuer une fraction de plus en plus importante de vos tâches quotidiennes en parlant simplement à l’assistant conversationnel d’IA Marvis pour datacenter, une étape majeure du parcours vers les réseaux de datacenter autonomes.
Basée sur Mist, la plateforme réseau IA native de Juniper
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Marvis Minis for Data Center pour une résolution proactive des problèmes pilotée par les agents
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Sensibilisation aux applications
Application Awareness ajoute des données d'application et de service au graphique contextuel de Data Center Director, offrant une meilleure visibilité de l'application au réseau. La sensibilisation aux applications améliore votre compréhension de l’emplacement des applications et des services, de la manière dont ils communiquent sur le réseau et des ressources qu’ils consomment, en fournissant des informations directes et en alimentant des outils d’assurance des applications tels que l’analyse d’impact.
Analyse d’impact
L’analyse d’impact s’appuie sur la sensibilisation aux applications pour accélérer le dépannage et la résolution des problèmes, et améliorer l’assurance des applications. Les cartes de machine learning identifient les problèmes liés aux impacts, fournissant une image claire des causes racines responsables des impacts sur les applications et des causes non liées. La comparaison des états entre les différents délais améliore l’identification et la résolution des problèmes transitoires.
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