「大きく考えることが大きな成果につながる」
アメリカの作家、ウィルファード・ピーターソンの言葉からの引用ですが、ジュニパーが今年成し遂げた成果について考えたときに直ちに浮かんできたのがこの言葉です。
最近発表された『2022 Gartner Magic Quadrant for SD-WAN』において、ジュニパーネットワークスは2年連続でビジョナリーと評価された唯一のベンダーとなり、当社はこのことを誇りに思っています。
AIドリブンネットワーキングに対するジュニパーの先駆的なビジョンは、Mistをリリースした時から変わらず、実際ジュニパーはクラウドドリブンでAIOpsをWi-Fiに導入した初のベンダーとなりました。その際にジュニパーは、ユーザーエクスペリエンスに対する独自のインサイトをお客様とパートナーの皆様に提供し、事前対応型の自動化と組み合わせることでITのエクスペリエンスを最適化しました。ジュニパーによるMistの買収以降、このビジョンは有線LANの領域にまで拡張されました。今やジュニパーはこのビジョンを実践しており、大きく考えることが実際に大きな成果につながることを示し続けていると信じています。
では、このことがSD-WANとどう関係しているのでしょうか？ 数年前にジュニパーは128 Technology（128T）を買収し、フルスタックのAIドリブンネットワーキングというビジョンをSD-WANに拡張しました。128T独自のセッションスマートルーティング機能およびジュニパーのエッジセキュリティポートフォリオと組み合わせることで、魅力的な差別化要因としてこれをお客様とパートナーの皆さまに提供します。以下はその例です。
- Mist AI – 革新的なMist AIテクノロジーにより、ネットワーキングの予測可能性、信頼性、測定可能性を実現するとともに、ユーザーエクスペリエンスを高度に可視化できます。時間を要するIT部門の手作業がAIドリブンの事前対応型自動化機能と自己修復機能に置き換わるため、運用コストが減り、企業は時間とコストを大幅に節約できます。Mist AIを活用した業界初の仮想ネットワークアシスタントMarvisでシンプルなNLU（自然言語理解）を使用し、問題の特定と対処がこれまで以上に容易になります。
- クラウド型サービス – ジュニパーのクラウドサービスは、ネットワークとセキュリティの両方のドメインにわたり、運用のシンプルさはそのままに俊敏性と拡張性をお客様に提供します。ユーザー、デバイス、アプリケーション動作、トラフィックパターンに関する詳細なインサイトが提供され、加えてWAN Assuranceソリューションにより人工知能（AI）機械学習（ML）技術を独自に応用して、重要なタスクを自動化し、エンドユーザーのエクスペリエンスに影響が及ぶ前にネットワークの問題を事前対応で対処します。
- SSR（セッションスマートルーター） – SSRによって、ジュニパーはSoftware-DefinedルーティングとSD-WAN技術を次のレベルに引き上げます。SSRは、最も厳しい企業レベルのパフォーマンス、セキュリティおよび可用性の要件を満たす、アプリケーション認識型ネットワークファブリックを実現し、またエンドユーザーにとってこの上なく有益なネットワークエクスペリエンスを確保できるようにします。
- 包括的なセキュリティ – ジュニパーは、フルスタックのSD-WANおよびSSE（セキュアサービスエッジ）機能を提供します。これらの機能により、クラウドを活用したネットワークとセキュリティ両方のエクスペリエンスを最適化し、また単一ベンダーによる包括的なSASEソリューションの提供が可能になります。
ジュニパーのキャンパスおよびブランチポートフォリオ全体にわたって、ビジョンは変わりません。それは、AIOpsを活用してクライアントからクラウドまで最高のユーザーエクスペリエンスを提供することです。
ジュニパーはこの道のりの出発点にあたる有線および無線アクセスにおいて、リーダーの地位にすでに到達しています。現在は、ビジョナリーと評価されたセキュアなSD-WANにおいて、同じジュニパーチームで同じ道のりをたどっていると確信しています。
Gartnerチームには、最新のMagic QuadrantSD-WAN部門においてビジョナリーとの評価をいただいたことに感謝しております。また、企業計画の土台としてAIドリブンWANをすでに採用されているお客様およびパートナーの皆様にも感謝の気持ちをお伝えしたいと思います。しかし、私たちはまだ一歩を踏み出したばかりです。ビジョンの実現を目指すジュニパーの今後にぜひご注目ください。
免責事項
Gartner『Magic Quadrant for SD-WAN』ジョナサン・フォレスト、ナレッシュ・シン、アンドリュー・ラーナー、カレン・ブラウン著、2022年9月12日。
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