训练 AI 模型是一项特殊的挑战。开发 Llama 3.1 和 GPT 4.0 等基础大语言模型 (LLM) 需要大量的预算和资源，世界上只有为数不多的几家大型企业能够做到。这些 LLM 有数十亿到数万亿组参数，需要对复杂的数据中心交换矩阵进行调整，才能在合理的作业完成时间内完成训练。例如，GPT 4.0 使用了 1.76 万亿组参数！ 为了让这些数字更加直观，可以将每组参数想象成一张扑克牌。一副 52 张扑克牌的厚度大约为 1.91 厘米（0.75 英寸）。一百万张扑克牌堆起来比帝国大厦还高，十亿张扑克牌堆起来有 367 公里（228 英里），可以进入地球的热大气层，一万亿张扑克牌堆起来有 365,321 公里（227,000 英里），大约相当于到月球的距离。 充分利用
让我们先从显而易见的好处谈起吧：企业折扣计划简称 EDP，可为企业客户提供各家公共云提供商服务的折扣优惠，帮助客户节约成本。瞻博网络与 AWS、Google 和 Microsoft 的公共云合作伙伴关系为各大组织提供所需的灵活性和可扩展性，使其能够以经济高效的方式进行扩展和创新。例如，我们与 AWS 的合作提供了多种企业折扣计划，包括批量折扣、预留实例折扣和自定义定价协议。 通过签署 EDP，客户承诺在规定期限（通常为一至五年）内达到特定的最低消费额，无论其实际使用情况如何。EDP 非常适合打算继续长期依赖云基础架构或计划在未来将更多资源迁移到云端的组织。 充分利用 EDP 的节约效益、服务和可扩展性 如前所述，EDP 可为云服务提供大幅折扣，对于拥有大量用户的组织尤为适用。这项计划还可根据客户的消费承诺建立可预测的定价结构。以 AWS 为例，所有服务都会整合到一份协议中，从而简化了采购流程，其中还包括一个专门的 AWS 支持计划，以便及时提供帮助。 渠道合作伙伴 EDP 管理优势 当客户允许渠道合作伙伴对其 EDP 进行持续管理时，就意味着将与该计划相关的重要责任委托给了合作伙伴。此时客户可从多个方面受益，其中包括： 战略合作：渠道合作伙伴成为客户团队的延伸，通过紧密的合作来优化 EDP。这当中包括合同续签、合规性和支持，从而解放了客户的内部资源，使其能够专注于其他关键活动。 日常运维：合作伙伴负责处理日常任务，如监控使用情况、跟踪支出以及确保遵守 EDP
数据中心网络已然成为日渐重要的企业 IT 基础，但网络团队仍倾向于独立运作，与 IT 组织的其他部门“泾渭分明”。在面对最终用户的需求、IT 和应用环境以及网络管理的实际现状时，网络管理员往往会陷入两难境地。 瞻博网络在这一领域持续推动重大创新，在快速变化的数据中心市场中始终快人一步，提前考虑到客户的各种需求。上个月，我们发布了 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 的最新版本：5.0 版。 今天，我们推出了 Juniper Apstra ServiceNow PowerPack，通过与全球领先的企业 IT 管理平台 ServiceNow® 进行更紧密的集成，进一步简化网络管理和运维。这一全新功能可以改变组织处理网络事件的方式，使网络团队能够与 IT 组织中的其他部门开展更高效的协作。不止如此，该功能对于任何 Juniper Apstra 许可用户均免费开放，用户可以轻松从 GitHub 上下载安装。 在 IT 组织中，完成某项任务的总耗时大多浪费在等待其他团队完成工作上，实际执行工作的时间只占其中的一小部分。流程自动化可以有效解决这一问题，既可以节省时间，也可以减少网络工程师的工作量。此外，自动化不仅可以提升任务效率，而且能够更进一步，帮助不同部门协同一致，避免组织因无所作为而浪费数天或数周的时间，从而带来更切实、更可观的效益。 将网络团队与更大规模的 IT 组织联系在一起 虽然
AI 的兴起和 Wi-Fi 7 的推出正在迅速推动 IT 网络技术的发展，这也使得网络运维和扩展变得无限简单，同时还为最终用户提供了创新体验。对于 IT 团队而言，这一演变既带来了绝佳的机遇，也带来了新的考量和挑战。其中最重要的便是支持 Wi-Fi 7 终端 (AP47) 对更高功率的需求，从而实现可持续发展目标，同时改善网络 OpEx。而有线网络接入交换技术正是实现这些目标的核心。 瞻博网络在设计新型云原生高功率 EX4400-48MXP 和 EX4400-48XP 交换机时充分考虑到了这些需求。在无线世界准备迈向 Wi-Fi 7 的同时，这两款产品完全有能力满足现代企业网络对于功率和连接性的苛刻需求。 更可贵的是，二者都是人工智能原生产品，可帮助您简化网络运维。 无论是在高密度无线环境、智能建筑中部署，还是支持任务关键型企业应用，这些交换机都可以提供当前网络所需的性能、可持续性、灵活性和安全性。 其主要功能包括： 3600W PoE 预算，每个端口最高 90W
在连接日益紧密的世界中，安全效力已不再只是一个流行词，这一词汇已然成为各地组织不可或缺的关键要素。随着网络威胁日益复杂，组织必须确保从客户端边缘（即用户与应用交互的节点）到数据中心应用的安全性。 谈及持续提供卓越的效力很简单，但若无确凿证据则难以令人信服，此时第三方测试组织便可发挥作用。他们可通过提供支持，助力行业提升透明度，进而满足客户对卓越产品的追求。 瞻博网络一直是第三方测试的坚定拥护者，希望通过第三方独立验证我们产品效力，并且有赖客户推荐作为我们可信度的进一步证明。过去五年中，凭借来自权威测试组织（如 CyberRatings.org）的行业领先效力测试结果，客户可以信心满满地购买和部署瞻博网络的产品。因为他们知道，我们过去五年每一个版本的防火墙都经过严苛测试，所有配置均能提供 99% 以上的效力。最近在 2024 年 6 月的企业防火墙测试中，我们除了取得 99.54% 的效力之外，还斩获了零误报的佳绩。 了解安全效力 从根本上讲，安全效力指的是安全措施在预防、检测和应对威胁方面的表现。在典型环境中，安全始于客户端边缘的最终用户。这里的边缘是指员工使用设备并访问企业资源的位置。如果这一层的安全防护薄弱，所产生的影响便会层层递进，使数据中心的敏感数据面临风险。因此，“安全始于边缘”的理念不容小觑。 例如，一名员工打开了一封看似无害但实则含有恶意附件的电子邮件。如果终端设备缺乏足够的安全协议，就可能会导致安全漏洞，不仅危及用户设备的安全，还可能对整个网络构成潜在威胁。因此，组织必须采取整体式方法，确保从客户端边缘到数据中心应用的每一个组件都能得到强化，从而抵御威胁。 对于一致策略的需求 确保在网络层和应用层实施一致的安全策略至关重要。如果没有统一的安全策略，组织就需要努力应对网络犯罪分子急于利用的安全漏洞。瞻博网络深知这一需求，并且内置了安全策略引擎，为其整个产品组合提供强大的网络安全保障。换句话说，从边缘到数据中心，所有平台和所有位置均适用之前的配置和安全标准。这款引擎可确保从连接点一直到应用均能一致且动态地应用策略，从而支持零信任原则。 假设有一项策略强制规定每台设备必须具备某些安全功能，比如加密和健全的身份验证协议。如果贯彻执行这一策略，便可构建一个强大的框架，不仅能在各个层面保护数据，还能向网络团队和安全团队阐明期望。当大家意见一致时，出现误解的可能性就会降低，从而营造一个更加安全的环境。 通过协作消除困惑 传统上，网络团队与安全团队往往各自为政。网络团队专注于维护连接性和性能，而安全团队则负责保护这些连接以及通过这些连接传输的敏感数据。这种分工会导致混乱、相互指责，并且最终产生漏洞。当发生安全事件时，双方往往互相指责，网络团队认为安全团队做得不够，安全团队则认为是网络团队留下了安全漏洞。 这种分裂状态势必会带来严重后果。 而借助瞻博网络 Mist 新推出的 Secure AI-Native Edge 解决方案，团队之间可以有效促进协作。通过制定网络团队与安全团队通力合作的威胁检测和事件响应程序，公司可以确保在出现网络或安全相关问题时能够进行实时沟通并做出明智的决策。鉴于从网络边缘到数据中心核心的遥测数据的深度和广度，还可借助 Marvis 阻断威胁、快速评估异常，并且进行相应的报告或自动执行相应操作。
在当今瞬息万变的数字环境中，安全性已然从技术需求发展成为在市场中建立信任和保持敏捷性的基本要求。因此，IT 和业务领导者面临着巨大的压力，必须时刻确保组织实现安全运营，网络能够顺畅运行。但是，随着网络威胁变得越来越复杂、网络规模不断扩大，网络与安全团队之间的传统分工往往会阻碍成功。 瞻博网络 Secure AI-Native Edge 可以助您实现突破。这款解决方案提供强大的统一可见性，可在网络运维与安全运维之间建立无缝连接、消除孤岛，使团队能够更高效地展开协作。 打破各自为政的局面，提高安全性和性能 业界面临的最顽固的挑战之一就是网络团队与安全团队之间的隔阂。这些各自为政的“孤岛”，无论有意无意，都会造成盲点，拖慢威胁检测速度，并导致关键问题的解决出现延误。一直以来，业界缺少一种能从单一平台提供可见性的解决方案，让双方团队能够访问相同的数据，从而展开轻松、透明的协作。 这正是瞻博网络 Secure AI-Native Edge 的优势所在。这款解决方案提供横跨整个基础架构（从 WAN 到无线、有线和数据中心）的统一视图，使团队能够在问题升级之前迅速检测、诊断并加以解决。这种共享情报意味着网络和安全团队可以同时解决潜在威胁和网络性能问题，有助于实现更弹性、更便捷的运维。 统一网络和安全运维的成本效益 这种方法的可提供诸多运维优势，但最能引起高管们共鸣的往往是潜在的成本节约效益。将网络和安全可见性整合到由 AI 驱动的单一平台中，即可消除冗余工具、简化工作流程，并降低技术堆栈的整体复杂性。毕竟，在市场的各个环节中，复杂性往往被视为最大的安全风险。 通过利用瞻博网络的人工智能原生技术，监控和威胁检测等常规任务将实现自动化，从而使 IT 团队能够专注于更具战略性的关键业务项目。这种方法不仅提高了效率和创新能力，还简化了成本管理，不失为一项明智又面向未来的投资。 安全性：IT 与业务主管共同的优先事项 我们需要面对现实，安全性已不再只是 IT 部门关注的问题。安全问题已经成为各大组织业务主管的重要优先事项。安全漏洞或网络故障带来的影响可能是毁灭性的，从收入和品牌声誉到客户信任和合规性都会受到影响。正因如此，安全性已然成为一项需要不断改进和提高警惕的共同责任。 瞻博网络 Secure
了解一下瞻博网络 EX4100-H：瞻博网络面向户外和极端环境的云原生、人工智能原生交换机 各行各业对网络现代化的需求不断增加，面向未来的耐用型交换技术比以往任何时候都更加重要。瞻博网络的 EX4100-H 耐用型交换机几乎可以在任何环境中运行，提供经过验证的人工智能原生、云原生、无风扇且安全无虞的解决方案，即使在极端条件下也有出色表现。说到极端，我们绝不夸张——您可以在任何地方仰赖 EX4100-H！ 无论是酷热还是严寒，室内还是室外，那些需要稳定性能的组织和部署（如电动汽车充电站、工业自动化、远程监控、运输系统等）都可以仰赖这些交换机。那南极洲的远程研究哨所呢？依旧不在话下。 EX4100-H：专为极端环境而生 EX4100-H 的工作温度范围为 -40°C 至 +75°C，专为承受强烈的物理冲击和振动而设计，对于在性能和环境干扰方面拥有严格要求的场合，这款产品将是您的首选解决方案。无论是在恶劣环境中运作，还是在要求极高的工业或零售环境中运行，EX4100-H 都能始终如一地提供一流的网络服务。 脱颖而出的功能和优势 人工智能原生和云原生搭配 Mist AI 集成：当您通过瞻博网络 Mist Wired Assurance 将 EX4100-H 与无与伦比的人工智能原生和云原生管理相结合时，便可轻松实现更完善的运维、卓越的性能，以及更高的可扩展性和敏捷性。 自动化和全自动部署：全自动部署可以大幅缩短设置时间，避免耗费过多精力。模板可确保一致的大规模部署和经过验证的性能，最大限度减少错误，并确保顺利上线。 AIOps：利用瞻博网络的人工智能原生虚拟网络助手 Marvis™ VNA，提早发现潜在问题并加以解决。主动检测并解决问题，避免影响运维或用户体验。通过最少的人工干预确保最佳网络性能，网络相关的故障工单最高可减少 90%。
随着 Wi-Fi 7 的推出，以及 AI 和自动化在 Wi-Fi 等诸多领域推波助澜，网络规划正迎来真正令人激动的时代。凭借前所未有的速度、更低的延迟和增强的容量，Wi-Fi 7 为支持不断攀升的联网设备和日益增长的高带宽应用需求带来了至关重要的进步。 当然，在安全性方面，还有更多内容需要探讨。诚然，Wi-Fi 7 可以采用 WPA 3，但更多的设备、更高的带宽、容量和复杂性也为攻击者提供了更多机会。因此，在您的 Wi-Fi 7 之旅中，通过减少攻击面来加强安全防范就变得至关重要。 好消息是，只要将功能和访问控制有效组合在一起，就可以轻松且经济高效地管理 Wi-Fi 7 扩大的攻击面。此外，没有必要再继续观望，因为零信任方法已经成为适应动态和新兴威胁的关键。 让我们了解一下 Wi-Fi 7 面临的主要安全挑战，以及当您为即将到来的网络升级做好准备时，需要考虑哪些关键要素来完善整体安全防范。 Wi-Fi 7 的四大安全挑战 复杂的配置：诸如多链路操作
随着设备、应用和带宽需求的持续飙升，Wi-Fi 7 应运而生，这项新技术将助您更好地应对时代挑战。对于企业、高等教育、医疗保健和零售行业而言，新一代 802.11 标准吞吐量更大、延迟更低、覆盖范围更广、可靠性更佳，各方面表现全面超越之前的 Wi-Fi 技术。 对于 IT 领导层及其团队而言，随着市场竞相发挥 Wi-Fi 7 的全部潜力，还需应对一系列新的问题： 何时可以看到广泛的采用？ 关于设置和持续管理，需要提前了解什么？ 您的基础架构应为 Wi-Fi 7 做好哪些准备？ 您可以采取哪些步骤来保持弹性并满足未来几代 Wi-Fi 的需求？ 支持新一代用户设备势在必行，您应当为此做好准备。请继续阅读，了解有关 Wi-Fi 7 应用前景的深入见解，以及为什么现在是开启架构现代化之旅，继而扭转管理复杂性的关键时刻。 释放 Wi-Fi 7 的强大功能和扩展能力
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