Juniper Networks hat stark investiert, um den Kundenanforderungen auf dem sich schnell entwickelnden Markt für künstliche Intelligenz (KI) immer einen Schritt voraus zu sein.
Im Januar 2024 führte Juniper die KI-native Netzwerkplattform ein, welche die passenden Daten und die geeignete sichere Infrastruktur nutzt, um in Echtzeit die richtigen Antworten zu liefern, damit Benutzern und Betreibern eine optimale Erfahrung geboten wird. Durch den Einsatz von KI zur Simplifizierung des Netzwerkbetriebs („AI for Networking“) und KI-optimierten Ethernet-Fabrics für überragende KI-Workload- und GPU-Leistung („Networking for AI“) unterstützt Juniper Kunden und Partner bei Bereitstellung und Betrieb von leistungsstarken KI-Trainings- und Inferenznetzwerken. Im Juli haben wir unsere Lösung Ops4AI mit einem weiteren Mehrwert für Kunden, die ihre eigene KI-Datencenter-Infrastruktur aufbauen, vorgestellt.
Anwendungen sind das A und O
Moderne Anwendungen bestehen aus einer Reihe von lose verbundenen Microservices, wobei jeder Service selbstständig entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden kann. Datencenter sind letztlich dazu da, diese Anwendungen entsprechend der Anforderungen der Endbenutzer zu pflegen und bereitzustellen.
Stellen Sie sich vor, eine CRM-Anwendung (Customer Resource Management) fällt aus, wenige Minuten bevor Ihr CRO (Chief Revenue Officer) ein wichtiges Kundengespräch führen muss. Das DevOps-Team teilt dem CRO mit, dass die Anwendung von DevOps-Seite aus gut aussieht, sodass der Fehler im Netzwerk liegen muss. Als Leiter des Netzwerkbetriebsteams erhalten Sie einen empörten Anruf vom CRO. Und zu allem Überfluss sind Sie auch noch im Urlaub. Sie verbringen die nächsten Stunden mit Ihrem Team damit, das Problem zu beheben, und verpassen dabei die Zeit mit Ihren Kindern am Strand, die Sie nie wieder zurückbekommen werden.
Aber stellen Sie sich jetzt ein anderes Szenario vor. Sie erhalten eine automatische Warnmeldung, dass die Leistung eines Switch-Ports eingeschränkt ist. Ein weiterer grauer Optikfehler. Die Warnmeldung weist außerdem darauf hin, dass die CRM-Anwendung Ihres Unternehmens auf einen Kafka-Service angewiesen ist, der über diesen Port läuft. Innerhalb von Sekunden leiten Sie den Datenverkehr zu einem anderen Port um. Die Geschwindigkeit der CRM-App war weniger als fünf Minuten lang verringert. Niemand in Ihrer Firma hat es bemerkt, und Sie können Ihren Urlaub genießen.
Mit den KI-Funktionen für Datencenter von Juniper finden sich Betreiber von Datencenter-Netzwerken nun durchweg in diesem zweiten Szenario für geschäftskritische Anwendungen wieder.
Absichtsbasierte Netzwerke + AIOps für Application Assurance im Datencenter
Heute kündigen wir die Juniper Apstra Cloud Servicesan, eine neue Suite Cloud-basierter, KI-nativer Anwendungen für Datencenter, sowie die neueste Version von Juniper Apstra, Version 5.0. Unser unermüdlicher Fokus auf Datencenter, egal ob traditionell (CPU-basiert) oder KI-gestützt (GPU-basiert), war schon immer auf die Simplifizierung des Netzwerk-Lebenszyklus ausgerichtet, vom Day-0-Design über Day-1-Bereitstellung bis hin zum laufenden Betrieb ab Day 2. Um dies zu erreichen, verwenden wir das herstellerübergreifende Apstra Intent-based Networking (IBN) von Juniper, das deterministische Kontrolle, Vorhersagbarkeit und Domain-Kontext bietet. In diesem Jahr haben wir begonnen, IBN durch AIOps zu ergänzen, und zwar durch Integrationen in die Juniper Microservices Cloud und den virtuellen Netzwerkassistenten Marvis™ (VNA) für Datencenter. KI ist probabilistisch und bietet proaktive Aktionen und Schnittstellen mit Unterstützung natürlicher Sprache, die für Kunden bei der Bereitstellung von Datencenter-Infrastrukturen und deren Betrieb in den unvorhersehbaren Situationen der Geschäftswelt besonders nützlich sind. Marvis und Juniper Apstra arbeiten zusammen und bieten den Kunden das Beste aus beiden Welten.
Die neuen Datencenter-Cloud-Services sind ein weiterer Schritt auf unserem Weg von der Sicherung des Datencenter-Netzwerks zur Application Assurance. Diese Reise begann im Januar, als wir Apstra Flowauf den Markt brachten, das einzige herstellerübergreifende Fabric-Management-Tool mit integrierter Überwachung der Datenflüsse von Anwendungen und Services. Der erste DC-Cloud-Service, den wir eingeführt haben, war der virtuelle Netzwerkassistent Marvis (VNA) für Datencenter, der im April 2024 für Kunden veröffentlicht wurde. Heute stellen wir zwei Neuzugänge vor: App/Service Awareness und Impact Analysis.
Mithilfe von KI/ML-Algorithmen zur Anomalieerkennung, -vorhersage und -behebung helfen App/Service Awareness und Impact Analysis den Betreibern von Datencentern bei der Reduzierung von Warnmeldungen, der mittleren Zeit bis zur Reparatur (MTTR) und der mittleren Zeit bis zur Fehlerzuordnung (MTTI), während derer DevOps-Teams fälschlicherweise dem Netzwerk die Schuld für Anwendungsprobleme geben könnten. Marvis für Datencenter ist in allen Lizenzierungsstufen von von Juniper Apstra enthalten, App/Service Awareness und Impact Analysis nur in der Premium-Stufe.
App/Service Awareness
App/Service Awareness hilft Betreibern von Datencenter-Netzwerken, die Anwendungsleistung und -verfügbarkeit für Endbenutzer sicherzustellen. Es vermittelt den Betreibern ein Verständnis für die Zuordnung von Anwendungen und Services zu Ressourcen, d. h. welche physischen und virtuellen Ressourcen des Netzwerks (Ports, Links, virtuelle Routing-Funktionen usw.) welche Anwendungsflüsse unterstützen. Mit App/Service Awareness können Kunden sehen, wo sich ihre Anwendungen mit dem Netzwerk verbinden und wie sie Netzwerkressourcen nutzen. Es zeigt auf, wie die Netzwerkinfrastruktur den Datenverkehr spezifischer Anwendungen unterstützt. Es ist, als würde man sehen, welche Straßen die Autos nehmen, um verschiedene Stadtteile zu erreichen.
Impact Analysis
Impact Analysis baut auf App/Service Awareness auf, um die Betreiber bei der Verwaltung von Netzwerkanomalien kognitiv zu entlasten, was besonders bei stressigen Ereignissen mit vielen Warnmeldungen und großen Auswirkungen auf die Anwendungen wertvoll ist. Es verwandelt Big Data in „Big Knowledge“.
Impact Analysis löst das Problem der Warnmeldungs-Übersättigung, indem es genau feststellt, welche Anwendung von einem bestimmten Netzwerkproblem betroffen ist. Handelt es sich um einen Engpass im Netzwerk? Ein Speicherproblem? Etwas anderes, das in der Fabric vor sich geht? Impact Analysis bringt die Antworten ans Licht, und die Zuordnung erfolgt bidirektional:
- Dem Benutzer wird angezeigt, welche Anwendungen bei einer bestimmten Anomalie in der Fabric betroffen sind.
- Bei einem Anwendungsproblem wird ermittelt, welche Anomalien in der Fabric zu diesem Problem beitragen.
Wenn etwa ein Port ausfällt, können Kunden jetzt den Wirkungsradius des Ausfalls sehen und wissen, welche Services und Anwendungen Probleme haben könnten. Das Ergebnis ist eine schnellere Behebung von Ausfällen und die Entwicklung zuverlässigerer Reaktionen bis hin zur Vermeidung von Anwendungsausfällen.
Aber das ist noch nicht alles
Durch das kontinuierliche Engagement von Juniper für Apstra können wir unsere führende Position bei Datencenter-Netzwerken weiter ausbauen und AIOps weiter voranbringen.
Juniper Apstra 5.0 enthält über 100 neue Funktionen, die den Betrieb simplifizieren, darunter: verbesserte EVPN-Analysen zur Vereinfachung komplexer EVPN-Vorgänge, absichtsbasierte Analysen (IBA) mit einfachen Schaltflächen und Visualisierungen, um Rohdaten schneller als je zuvor in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, simplifizierte Switch-Port-Validierungen, um anbieterspezifische Konflikte zu reduzieren; sowie Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit und kontextspezifische produktinterne Hilfen, um die Lernkurve abzuflachen und Arbeitsabläufe zu optimieren.
Juniper Apstra 5.0 erweitert außerdem die Telemetrieerfassung in wichtigen Punkten, um zukünftige AIOps-Anwendungen zu ermöglichen. Eine breitere Abdeckung von Kennzahlen zum Zustand der Switches, zur Leistung der Optiken, zu Netzteilen, Lüftern und zur Temperatur bietet eine umfassendere Datenbasis, die eine zukünftige KI-native vorausschauende und proaktive Wartung ermöglicht, sodass Betreiber Komponenten ersetzen können, bevor sie ausfallen und die Anwendungsverfügbarkeit beeinträchtigen.
Eine einzigartig leistungsstarke Grundlage für DC-AIOps
Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper basiert auf den richtigen Daten. Bessere Daten bedeuten bessere KI. Aber besser strukturierte Daten bedeuten noch bessere und effizientere KI-Modelle. Juniper Apstra 5.0 erweitert die aktuelle grundsolide Datenbasis für neue AIOps-Anwendungen im Datencenter.
Apstra basiert auf einer Graphdatenbank, wodurch Juniper einen deutlichen Vorteil bei der Entwicklung neuer AIOps für Datencenter hat. Graphdatenbanken nutzen einen „Relationship first“-Ansatz bei der Speicherung und Abfrage von Daten und sind ideal für die Navigation in verknüpften Daten. Graphen erleichtern die Analyse von Abhängigkeiten und die Ermittlung indirekter, nicht offensichtlicher Beziehungen – z. B. die Auswirkungen des Abschaltens einer Verbindung, des Herunterfahrens eines Knotens oder einer Richtlinienänderung. Die Ereigniskorrelation und die Ursachenanalyse werden erheblich verbessert – die Einspeisung von Graphdaten in Algorithmen für maschinelles Lernen führt zu präziseren Entscheidungen und besseren Ergebnissen als die Einspeisung von weniger strukturierten Datensätzen.
Simplifizierte Abläufe | Offene Flexibilität | Nachgewiesene Performance der Lösung
Neue Cloud-basierte AIOps-Funktionen und die neuen Investitionen in IBN ermöglichen uns, unseren Partnern und Kunden die flexibelsten und am einfachsten zu verwaltenden Datencenter-Netzwerke zu bieten. Die Zahl der Kunden von Juniper Apstra Datencenter-Assurance ist im letzten Jahr um über 40 % gestiegen, und wir stehen erst am Anfang. Erfahren Sie hier mehr darüber.
