简介 随着企业开始采用云原生技术和 Kubernetes，基础架构变得越来越复杂，保护难度呈现指数级增长。容器化的环境具有动态特性，传统的网络安全解决方案往往难以跟上其步伐。 挑战 东西向流量风险：采用微服务架构后，群集内服务之间的通信（东西向流量）会成为严重的安全风险。 快速变化的环境：Kubernetes 群集时常动态变化，因此很难实施传统的安全措施，维护上也存在相当的难度。 复杂的网络配置： 在 Kubernetes 中配置网络安全策略极具挑战性，而且容易出错。 解决方案：cSRX 和 SUSE Rancher 通过整合瞻博网络 cSRX 和 SUSE Rancher 的强大功能，您可以有效应对这些挑战，更好地保护您的云原生基础架构。 工作原理 利用 cSRX 进行微分段： a. 精细化控制：cSRX 支持在容器级别定义精细化安全策略，隔离工作负载并限制横向移动。
Atlantic Health 与全球最大型快餐连锁餐厅、牛津大学及 ServiceNow 有何共同之处？ 他们都放弃了现有网络供应商，转而投向瞻博网络。 瞻博网络的总预订量同比增幅达到了惊人的 28%，其中 AI 数据中心以及 Mist 园区和分支机构等关键领域的订单更是创下新高。 所有这些公司纷纷转向瞻博网络，很大程度上是因为我们的创新速度。以 AI for Networks 为例，这项 AI 技术对日常网络运维很有帮助。2024 年，我们凭借数字体验孪生 Marvis Minis、用于简化数据中心运维的 AIOps、安全保证和人工智能原生 Wi-Fi 7 等独具特色的新功能引领行业发展。同样地，我们还加强了 AI 网络解决方案，专注于帮助客户高效构建并部署 AI 工作负载。我们推出了业界首款
为了利用人工智能 (AI) 的最新技术创新，企业 IT 组织面临着“必须有所作为”的压力。生成式 AI 已经迅速从研发的边缘领域转变为各行各业董事会的当务之急。但大多数企业网络团队仍会感到无所适从。 虽然在为 AI 工作负载构建新数据中心时，琳琅满目的新技术和新协议让人眼花缭乱，但事实上，企业当前的大部分网络基础架构和专业知识仍然适用。与我们密切合作的许多公司都惊讶地发现了这一事实。 在瞻博网络，我们正在帮助客户应对与部署和运维新 AI 数据中心架构相关的独特挑战。事实上，我们在 7 月份推出 AI 数据中心（“Networking for AI”）解决方案时就强调了 Juniper™ Apstra 数据中心交换矩阵管理与自动化软件发挥的关键作用。实施复杂、专用的 AI 数据中心（如计划型交换矩阵）已然成为过去式。从第 0 天设计到第 1 天部署，再到第 2 天及以后的持续运维，Apstra
瞻博网络最近有幸举办了一场盛大的活动，众多高等教育网络领域的创新领导者纷纷出席了此次活动。 瞻博网络全球高等教育峰会为行业领导者和瞻博网络专家提供了全面的交流平台，让他们有机会分享与教育领域数字化转型相关的见解、挑战和创新解决方案。 可靠、简单、安全的高等教育 IT 网络连接是为高校学生和教师提供创新服务和体验的基础。近期人们对于网络 AI 应用的看法发生了重大转变，并且深刻认识到网络 AI 为教育机构带来的潜在好处。 新冠疫情带来的挑战仍在延续 新冠疫情似乎已成为遥远的记忆，两位来自英国机构的嘉宾分享了疫情如何让他们有机会从不同的角度思考用户体验。他们还在努力探索如何让自己的网络基础架构实现革命性的飞跃，从而支持新的应用和不断变化的需求，例如对可持续发展的全新关注。 雷丁大学运营主管 Kevin Mortimer 分享了他在管理 IT 基础架构运营方面的经验。Kevin 坦率地承认，由于过去缺乏投资，遗留的技术性难题带来了诸多挑战，他说：“自新冠疫情以来，我的职责一直相当具有挑战性……我面临着很多遗留的技术性难题。” 普利茅斯大学 IT 产品开发高级基础架构架构师 Alex Israel 也分享了自己的观点。他强调了技术基础架构更广泛的影响，并表示：“这不仅仅是 Wi-Fi 这么简单，更关乎员工、教师和学生的网络体验。” 这一观点强调了注重技术整体影响的重要性，而不只是关注基础架构本身。请观看这段有关 Alex 和普利茅斯大学的精彩视频，他在视频中说学生宁愿不用电灯也要用 Wi-Fi！
瞻博网络经历了激动人心的一年。抛开 HPE 对瞻博网络的收购意向（仍有望在 2025 年初完成），我们一直坚持不懈地对人工智能原生网络平台进行创新，不断在企业、服务提供商和云计算领域实现我们的产品上市目标。 瞻博网络 2024 年取得的成就让我感到无比自豪。我们的园区和分支机构、数据中心、WAN 路由和安全性产品一次又一次地证明，我们有能力为大型医院、酒店、学校、商店、园区、工厂和服务提供商提高 IT 生产力，并确保用户和运维人员获得卓越的体验。 因此，我想借此机会与大家一起回顾一下过去一年我们取得的成就，并让大家提前了解一下 2025 年我们即将推出的其他创新。 简化园区和分支机构运维 当今的网络日益复杂，为了跟上发展步伐，IT 团队面临着前所未有的压力，最终用户的期望值也达到了前所未有的高度。瞻博网络的 AIOps 简化了网络管理，使 IT 团队能够从被动应对转变为主动管理。 这种主动能力使您能够在问题影响网络体验之前提早发现并加以解决，从而令最终用户更加满意，故障工单也会减少达 90%。通过人工智能原生洞察和自动化，您可以有效地将 IT 团队从无休止的故障排除中解放出来，使其能够将精力投入到更具战略意义的业务方案上。 Mist AI™ 是我们 AI for
使用瞻博网络产品组合构建数据中心网络可以帮您降低成本。客户往往会在瞻博网络和其他供应商之间犹豫不决，我们为这些客户创建了不计其数的财务模型。当然，瞻博网络并非总是能赢得这些业务机会，但我们通常可以胜出。这篇文章将阐释其中的缘由。 想要大致了解瞻博网络如何帮助您降低成本，不妨抽出几分钟时间试用我们的在线数据中心 TCO 计算器。瞻博网络能为您带来诸多优势，TCO 计算器只是其中的一小部分。为了获得更深入的体验，请务必让瞻博网络客户经理知道：您希望为数据中心环境定制一个财务模型。想要了解数据中心的运营情况和经济效益，最好的方法就是构建详细的财务模型。最棒的是，我们会根据您的需求构建模型，运用我们多年来为数百家客户提供服务的经验，为您全面解读这一模型。下面让我们逐一了解决定数据中心网络成本的各项要素。 CapEx 我们可以将数据中心运营商的成本分为两类：CapEx 和 OpEx。CapEx 方面相对简单。对于我们的客户而言，CapEx 就是购买交换机以及管理交换机和整体交换矩阵时购买软件的初期成本（即价格）。（永久许可证通常视为 CapEx，而订阅许可证则视为 OpEx。无论是哪种许可证，瞻博网络均可提供。）事实上，不同供应商提供的很多交换机硬件在功能上都很相似。工程团队和运维团队负责敲定选择哪家供应商，然后将选择结果传达给采购部门。采购部门会与供应商反复磋商，直到获得最优惠的折扣。 然而，瞻博网络在硬件方面具有先天的优势，因为与竞争对手不同，我们采取了“芯片多样化”的战略。我们全面的交换机和路由器产品组合主要基于 Broadcom 的芯片，但我们同时也自行设计 ASIC。我们的 PTX 系列采用瞻博网络的 Express 芯片，广泛应用于全球众多数据中心。我们的 MX 系列则采用瞻博网络的 Trio 芯片，是面向服务提供商广域网 (WAN) 的主力产品。MX 也广泛应用于数据中心，尤其是在数据中心互连 (DCI) 用例中。我们的
作为一名 IT 主管，您不仅要努力提升网络性能、可靠性和可扩展性，使其发挥最大效用，更要简化运维并降低 OpEx。我们理解您的需求，而且同样关注这些事项。瞻博网络通过在 AI 和自动化领域不断创新，已将我们的无线、WAN 和数据中心解决方案提升到了全新高度，在超越竞争对手的同时，也让客户欣喜不已。 但是，如果您或您的团队持有 Cisco 路由、交换和安全认证，转而使用瞻博网络可能会让您望而生畏。那如果转换过程比您想象的更加顺畅、更加轻松呢？ 瞻博网络致力于提升用户和 IT 专业人员的网络体验。我们设计认证和培训计划时，同样力求简单、高效和卓越。 正因如此，我们才想与您分享这份简介，方便您了解瞻博网络为 Cisco 技术工程师提供的免费培训和优惠认证计划。该计划专为 Cisco 技术工程师量身打造，可帮助他们无缝过渡到瞻博网络技术，快速获得更高级别的瞻博网络认证。 让我们通过以下三点来证明为什么过渡到瞻博网络比您想象得更容易。 1) 免费培训，认证折扣力度大 无论您身处世界何处，都可以免费参加瞻博网络交换、路由和安全技术方面的自学培训课程。若想参加我们的特定迁移课程，只需拥有相关的 Cisco 认证即可。 2) 每个级别都有量身定制的计划供您选择 瞻博网络在路由、交换、安全性和无线方面提供与 Cisco 助理、高级工程师和专业人士级别认证相一致的培训。 Cisco
在本系列的第一篇博客中，我们介绍了训练 LLM 所面临的挑战。上一篇博客探讨了企业投资 AI 的 LLM 消费模型（开发者 (Maker)、采用者 (Taker)、塑造者 (Shaper) 和 RAG）。在本篇博客中，我们将探讨 AI 应用的部署模式以及每种模式的成本考量。 AI 的普及正在推动 AI 数据中心的增长和投资增势。曾经几乎完全被云提供商垄断的企业现在正通过私有数据中心扩大其 AI 数据中心的覆盖范围，希望通过这种方式对 AI 工作负载和应用施加更多控制。 充分利用 AI 数据中心投资 根据 IDC 的预测，到 2027 年，企业对
在本系列的第一篇博客中，我们探讨了开发基础大语言模型 (LLM) 的复杂性，以及将开发置于大多数企业之外所需的大量资源。现在，我们来了解一下所有企业可以利用这些基础 LLM 为自己的私有数据中心提供哪些选项。 即使是一个拥有 128 个 GPU 的小型 AI 数据中心，其部署成本也高达数百万美元，因此效率投资对于控制成本至关重要。瞻博网络所开创的“AI 数据中心 ABC”就是投资方法的驱动力：应用 (A)，构建 (B) vs. 购买 (B)、成本 (C)。在本篇博客中，我们将深入探讨应用需求如何影响企业 AI 投资的 AI 消费模型。 应用的复杂性 在规划 AI 投资时，首先必须了解 AI 应用的目标、目的和预期结果。您的用例是用于增强客户体验的通用用例，例如
无论是要改善设施使用者和访客体验，还是需要获得竞争优势和优化环保举措，对设施利用率和占用率的洞察之于零售商店、办公室、医院和教育机构而言都是极具价值的。然而，对于设施、房地产和业务管理者来说，通过高效、准确、非侵入式地长期跟踪建筑物的使用情况，以获得可行洞察，可谓知易行难。 本文将探讨传统设施管理分析的不足之处，并重点介绍瞻博网络 Mist™ 占用率分析的独特功能如何挖掘前所未有的深入洞察，帮助确保建筑物和场地的舒适、有序、安全和高效使用。 缺少了什么？ 传统设施管理分析的不足主要在于以下几个方面，限制了其空间利用和资源分配洞察的价值： 缺乏精细度：大多数分析只能提供不够详尽的高层级数据，不足以支持针对设施内特定区域的明智决策 依赖静态或孤立的数据：传统设施管理分析往往依赖静态或孤立数据源，缺乏捕捉空间使用情况实时动态变化的能力 在跟踪长期趋势方面缺乏灵活性：传统解决方案通常只能提供了解趋势的短期窗口，因此管理者很难准确识别趋势发展规律并进行长期主动规划 跨行业适应性有限：许多分析系统提供的洞察过于笼统，无法满足医疗保健、教育、零售和其他环境的独特需求 利用瞻博网络 Mist 占用率分析挖掘深层洞察 瞻博网络高级分析订阅服务中的占用率和参与度分析提供的不仅仅是高层级数据。这套解决方案以瞻博网络功能强大的 Wi-Fi 接入点所提供的数据为基础，并集成了蓝牙® LE (BLE)，能够深入洞察用户在设施内的行为和移动情况。 瞻博网络利用先进的技术，提供超越传统解决方案的详细分析，帮助您真正了解空间的利用情况，做出更明智的决策。无论您管理的是大型企业办公室、零售商店、医院还是大学校园，我们的数据驱动型分析都能提供您所需的信息和统计数据，以便您根据以下概念就空间利用做出明智决策： 人流量 停留时间 区域占用率 以零售商店为例，您可以跟踪全年顾客人流量的变化情况，并相应地调整人员配备或库存水平。在医院，了解患者的日常流动模式有助于优化等候时间，改善患者体验。教育机构可以深入了解学生在教学楼、图书馆和教室的使用规律，从而在整个学年内更好地进行校园和教学建筑高峰管理。 图 1. 按日/周/月观察总访客数和忠诚访客数 深入了解长期高客流量区域和停留时间 了解用户在设施内停留时间最长的区域，对于做出有关建筑平面规划和资源分配的明智决策至关重要。我们的控制面板可识别高客流量区域并提供长达 13 个月内的停留时间数据。这一功能在零售环境中尤其有用，可用于产品陈列调整；在办公环境中，可用于照明、暖通空调和警报编程；在医院和办公室中，可用于拥堵管理和用户流量优化。