Explainable AI

Mit der Verbreitung von Benutzern, Geräten, Anwendungen und Clouds sowie der zunehmenden Netzwerkkomplexität wird es unmöglich, Netzwerke mit herkömmlichen Ansätzen zu betreiben. Erfahren Sie, wie Juniper mit Natural Language Processing (NLP) Netzwerkprobleme innerhalb von Minuten statt Tagen löst.

Ein fehlerhaftes Kabel ist ein Paradebeispiel für ein zeitaufwändiges Needle-in-a-Haystack-Netzwerkproblem. Erfahren Sie, wie Juniper mit Entscheidungsbaumalgorithmen Kabeldaten wie Frame-Fehler und Einwegdatenverkehr analysiert, um zu ermitteln, ob ein Kabel eine schlechte Qualität aufweist, die sich wahrscheinlich auf die Endbenutzererfahrungen auswirkt.

Trotz anfänglicher Planung ändert sich die WLAN-Leistung im Laufe der Zeit aufgrund von Veränderungen der HF-Eigenschaften (Funk) eines Standorts. Juniper nutzt bestärkendes Lernen, um RF in Echtzeit intelligent und dynamisch zu optimieren, und die bestmögliche WLAN-Abdeckung, -Kapazität und -Konnektivität zu gewährleisten.

Es kann eine Herausforderung sein, tiefe und umsetzbare Einblicke in den Zustand und das Verhalten eines Netzwerks zu gewinnen. Juniper nutzt den Algorithmus für gegenseitige Informationen, um zu bestimmen, welche Netzwerkfunktionen den größten Einfluss auf den Erfolg oder das Ausbleiben Ihrer SLEs-Metriken haben.

Netzwerklatenzenz, Bandbreitenmanagement und Probleme bei der Fehlerbehebung bei der Konnektivität sind bei Anwendungen wie Zoom und Microsoft Teams häufig. Erfahren Sie, wie SHAP IT-Teams dabei hilft, die Anwendungserfahrungen zu verbessern, indem es klare, interpretierbare Einblicke in die KI-Modelle für das Netzwerkmanagement bietet.

Netzwerkingenieure, Architekten und NetOps-Mitarbeiter müssen häufig Dokumentationen konsultieren, um ihre täglichen Aktivitäten zu erledigen. Erfahren Sie, wie Marvis LLMs und Retrieval Augmented Generation (RAG) einsetzt, um schnell umsetzbare Informationen zu extrahieren, die von Netzwerktechnikern benötigt werden. 

Erfahren Sie, wie das Large Experience Model (LEM) von Juniper Milliarden von Datenpunkten nutzt, um Performance-Probleme bei Anwendungen wie Zoom oder Teams nahezu sofort vorherzusagen.

Erfahren Sie, wie Marvis, der virtuelle Netzwerkassistent von Juniper, Techniken wie RAG verwendet, um Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten, indem er neue Informationen aus externen Quellen integriert. 

Erfahren Sie, wie Juniper Mist Systems verschiedene KI- und maschinelle Lerntechniken einsetzt, um die Netzwerkleistung zu optimieren und die Benutzererfahrungen zu verbessern.