瞻博网络一直在进行大力投资，以期在快速发展的人工智能 (AI) 市场中保持领先地位，满足客户需求。
2024 年 1 月，我们推出了人工智能原生网络平台。该平台搭配运用合适的基础架构与正确的数据，可提供最佳用户体验与运维人员体验所需的正确响应。瞻博网络利用 AI 简化网络运维（“AI for Networking”），通过经 AI 优化的以太网交换矩阵实现卓越的 AI 工作负载和 GPU 性能（“Networking for AI”），助力客户和合作伙伴部署并运维高性能的 AI 训练和推理网络。就在 7 月，我们推出了 Ops4AI 解决方案。该解决方案为客户构建自己的 AI 数据中心基础架构提供了进一步的价值。
以应用为中心
现代应用由一系列松散耦合的微服务组成，其中每个服务都可以独立开发、部署和扩展。数据中心的存在归根结底是为了维护和交付这些应用，以满足最终用户的需求。
试想一下，就在您的首席营收官 (CRO) 即将参加重要客户会议的前几分钟，客户资源管理 (CRM) 应用突然崩溃。DevOps 团队告诉这名首席营收官，经排查应用端运行良好，所以问题一定出在网络端。作为网络运维主管，您接到了首席营收官打来的紧急电话。雪上加霜的是，您正巧在休假。在接下来的几个小时里，您和您的团队一起疯狂地排查问题，因而错过了与孩子们在海边玩耍的欢乐时光，而这段时光再也无法找回。
但设想一下另一种情况。您收到一条自动告警，提示交换机端口性能下降。还有一个光纤灰色故障。告警还显示，公司的 CRM 应用依赖于通过该端口运行的 Kafka 服务。您随即将流量重新路由至另一个端口。短短五分钟内，CRM 应用性能下降的问题便得到了解决。公司里甚至没人注意到这个小状况，而您还可以继续享受假期。
现在，瞻博网络的 AI 数据中心功能可以使数据中心网络运维人员稳定处于上述第二种场景，轻松应对关键业务应用。
基于意图的网络 + AIOps 为数据中心应用提供保证
今天，我们宣布推出 Juniper Apstra 云服务。这是一套全新的基于云且面向数据中心的人工智能原生应用，也是 Juniper Apstra 的最新 5.0 版本。我们坚持不懈地专注于数据中心，无论是传统的数据中心（基于 CPU），还是以 AI 为中心的数据中心（基于 GPU），我们的目标始终都是简化网络生命周期，从第 0 天的设计到第 1 天的部署，再到第 2 天及以后的持续运维。为了实现这一目标，我们采用了 Juniper Apstra 基于意图的网络 (IBN)。这款产品不仅支持多供应商，而且提供确定性控制、可预测性和网域背景信息。今年早些时候，我们开始纳入 AIOps，通过与瞻博网络微服务云和 Marvis™ 数据中心虚拟网络助手 (VNA) 进行集成来补强 IBN。AI 具有概率性，能够提供主动行动和自然语言界面。这对于客户在部署数据中心基础架构并在不可预测的野外环境中进行运维时特别有用。Marvis 与 Juniper Apstra 协同工作，为客户提供了两全其美的解决方案。
新的数据中心云服务代表着我们从数据中心网络保证向应用保证过渡的征途又迈进了一大步。这一征程始于今年 1 月，当时我们发布了 Apstra Flow，使其成为唯一一款具有内置应用和服务流监控功能的多供应商交换矩阵管理工具。我们推出的首款数据中心云服务是 Marvis 数据中心虚拟网络助手 (VNA)。该服务于 2024 年 4 月面向客户推出。今天，我们宣布推出两项新增功能——应用/服务感知和影响分析。
应用/服务感知和影响分析建立在 AI/ML 算法的基础上，围绕异常检测、预测和补救措施来帮助数据中心运维人员减少告警疲劳，缩短平均修复时间 (MTTR) 和平均恢复时间 (MTTI)。而其中，DevOps 团队可能会错误地将应用问题归咎于网络。面向数据中心的 Marvis 深入 Juniper Apstra 的各个许可层级，而应用/服务感知和影响分析则包含在高级层级中。
应用/服务感知
应用/服务感知可帮助数据中心网络运维人员确保最终用户的应用性能和可用性。这项功能可帮助运维人员了解应用和服务到资源的映射；也就是网络的物理和虚拟资源（端口、链路、虚拟路由功能等）对应支持的应用流。应用/服务感知可让客户了解其应用如何连接到网络以及如何使用网络资源。该功能揭示了网络基础架构如何支持特定的应用流量。这就好比看到汽车走哪条路可以到达不同的街区。
影响分析
影响分析建立在应用/服务感知的基础之上，可减少运维人员在管理网络异常情况时的认知负担，这在具有大量告警、对应用影响巨大的高压力事件中尤为重要。这项功能可以将大数据转化为大知识。
影响分析可以准确判定哪个应用受到了特定网络问题的影响，从而解决告警疲劳问题。是网络中存在瓶颈？是存储问题？还是交换矩阵出现了其他问题？影响分析揭示了答案，并且这种映射是双向的：
- 它能够告诉用户，在交换矩阵出现特定异常时，哪些应用会受到影响。
- 如果是应用问题，它会识别出交换矩阵中的哪些异常导致了这个问题。
例如，如果端口发生故障，客户现在可以了解事件中断的影响范围，并知道哪些服务和应用可能会出现问题。这样就能更快地解决中断问题，制定更稳健的应对措施，甚至可以从一开始就防止应用中断的发生。
成果斐然，未来可期
瞻博网络对 Apstra 的持续承诺扩大了我们在数据中心网络体验方面的领导地位，并进一步推动了 AIOps 的发展。
Juniper Apstra 5.0 包含 100 多项全新功能与能力，更能简化运维体验，其中包括：增强的 EVPN 分析，可使复杂的 EVPN 运维变得简单；基于意图的分析 (IBA) 简易按钮和可视化指南，可更快将原始数据转化为切实可行的洞见；简化的交换机端口验证，可减少特定供应商冲突；以及用户体验改进和特定背景的产品内帮助，可简化学习曲线并优化工作流程。
Juniper Apstra 5.0 还以重要的方式扩展了遥测收集，从而支持未来的 AIOps 应用。同时，更广泛地收集与交换机运行状况、光学性能、电源、风扇和温度相关的指标，可提供更全面的数据基线，从而支持未来的人工智能原生预测性和主动性维护，使运维人员能够提前更换组件，避免出现故障以及影响应用可用性。
数据中心 AIOps 独特的强大基础
瞻博网络人工智能原生网络平台建立在正确的数据之上。更好的数据意味着更好的 AI。更好的结构化数据意味着更佳、更高效的 AI 模型。Juniper Apstra 5.0 为数据中心的全新 AIOps 应用扩展了坚实的现有数据基础。
Apstra 建立在图形数据库之上，这使得瞻博网络在为数据中心开发新的 AIOps 时具有独特的优势。图形数据库采用“关系优先”的方法来存储和查询数据，非常适合处理连接的数据。图形可以促进依赖关系分析，并确定间接、非显性的关系——如关闭某条链路、将节点下线、进行策略更改等的影响。事件关联和根本原因分析得到显著改善——与输入结构化程度较低的数据集相比，将图形数据输入机器学习算法能够生成更准确的决策和更佳的结果。
简化运维 | 开放灵活性 | 经验证的解决方案性能
全新基于云的 AIOps 功能和新的 IBN 投资有助于为合作伙伴和客户提供兼具灵活设计与便捷管理的最佳数据中心网络。Juniper Apstra 数据中心保证客户在去年实现了 40% 以上的增长，而这只是个开始。点击此处了解更多。
