デバイス、アプリケーション、帯域幅に対するニーズが膨らみ続ける中、Wi-Fi 7がそうした難題に応える助けとなろうとしています。この次世代の802.11規格は、企業や高等教育機関、ヘルスケア、小売業にとって、これまでのバージョンのWi-Fiよりも、高スループット、低遅延、拡張された帯域幅、高信頼性をもたらすものになります。 市場がWi-Fi 7の可能性を最大限に活用しようと急ぐ中、IT責任者やチームには一連の新たな疑問が生じています。 広く導入されるのはいつになるのか？ セットアップと継続的な管理に関して知っておくべきことは？ Wi-Fi 7導入に向けたインフラ整備のためにするべきことは？ 柔軟性を維持し、次世代Wi-Fiに対する今後のニーズに応えるための対策は何か？ 次世代のユーザーデバイスに対応する必要性が生じるのはもはや時間の問題であり、今すぐにも備えるべきです。本記事では、Wi-Fi 7の持つ可能性と、今がアーキテクチャの最新化に向けた取り組みを開始し管理の複雑さという問題を解決していくのに重要な時期である理由と、そのインサイトを紹介していきます。 Wi-Fi 7のパワーとスケールを解き放つ Wi-Fiは今やビジネスクリティカルな公共設備になり、水道や電気と同じくらい重要なものだといえるでしょう。ユーザーがWi-Fiに期待することは、いつでも使えて、安定した信頼性があり、あらゆるデバイスとアプリケーションに確実に対応できることです。多くの重要な発展を遂げたWi-Fi 7により、スケール、ユーザーエクスペリエンス、効率性、技術的な可能性は大幅に向上するでしょう。Wi-Fi CERTIFIED 7™規格には次の新しい機能があります。 320 MHzの超広帯域幅：6 GHz帯でのみ利用可能で、この帯域によってスループットがWi-Fi 6の2倍になり、マルチギガビットのWi-Fiデバイススピードが実現 MLO（マルチリンクオペレーション）：リンク間トラフィックのより効率的なロードバランシングをサポートし、その結果スループットが向上し信頼性も強化 4K QAM：Wi-Fi 6の1024 QAMに比べて20%高い伝送速度を実現し、効率性が向上 Wi-Fi 7の速度と性能は、モバイルデバイスとIoTデバイス急増の次なる一波、アプリケーションの激増、マルチギガビットの速度を必要とする新しいユースケースにつながることが予想されています。これには、高解像度ビデオ、没入型3Dトレーニング、ハイブリッドワーク環境、産業用IoT、自動車用途、EPCS（緊急警報用優先アクセス）などが挙げられます。 Wi-Fi 7導入の取り組みをいつ始めるべきか？
ジュニパーネットワークスは、急速に変化する人工知能（AI）市場の顧客ニーズを先取りするため、多額の投資を行ってきました。 2024年1月、ジュニパーはAIネイティブネットワーキングプラットフォームを発表しました。このプラットフォームにより、安全かつ適切なインフラストラクチャで、適切なデータをリアルタイムに適切に応答することで、ユーザーと運用担当者に最適なエクスペリエンスを提供できるようになります。ジュニパーは、簡素化されたネットワーク運用のためのAI（AI for Networking）、および優れたAIワークロードとGPUパフォーマンスを実現するためのAI向けに最適化されたイーサネットファブリック（Networking for AI）を使用して、お客様とパートナーが高性能なAIトレーニングと推論のネットワークを導入および運用できるようサポートしています。また7月には、独自のAIデータセンターインフラストラクチャを構築しているお客様にさらなる価値を提供するOps4AIソリューションを発表しました。 すべてはアプリケーション次第 最新のアプリケーションは、疎結合されたマイクロサービスの集合体で構成されており、各サービスは個別に開発、導入、拡張することが可能です。データセンターは最終的には、エンドユーザーのニーズを満たすためにこれらのアプリケーションを維持および提供するために存在します。 たとえば、CRO（最高売上責任者）が重要なお客様との会議に向かう数分前に、CRM（顧客リソース管理）アプリケーションがダウンしたとします。DevOpsチームは、こちら側から見るとアプリケーションには問題がないようなので、ネットワークに問題があるはずだとCROに伝えます。そうなると、ネットワーク運用責任者がCROから電話で叱責されることになるでしょう。加えて、これが偶然にも運用責任者の休暇中に起こったとすれば、そのストレスに拍車がかかります。その後の数時間、運用責任者はチームと協力して必死にトラブルシューティングに取り組むことになります。その結果、子供たちとビーチで過ごす時間は失われ、その時間は二度と取り戻せません。 そこで、別のシナリオを想像してみてください。あるスイッチポートのパフォーマンスが低下していることが、自動アラートで示されます。別の光回線にも障害らしきものがみられます。さらに、社内のCRMアプリケーションがそのポートを介して実行されるKafkaサービスに依存していることも、アラートで示されます。トラフィックを別のポートに迂回させる対応は、数秒で行われます。CRMアプリケーションの遅延は、5分にも満たない時間で解決できました。この障害は社内の誰にも気づかれることはなく、運用責任者は引き続き休暇を楽しむことができます。 ジュニパーのAIデータセンターの機能を利用すると、データセンターネットワーク運用担当者は、ビジネスクリティカルなアプリケーションに対して確実に2番目のシナリオを適用させることができます。 インテントベースネットワーク構築＋AIOpsでデータセンターにおけるアプリケーションアシュアランスを実現 本日、ジュニパーは、データセンター向けのクラウドベースの新たなAIネイティブアプリケーションスイートであるJuniper Apstraクラウドサービス、およびJuniper Apstraの最新リリースであるバージョン5.0を発表しました。ジュニパーは、従来型（CPUベース）かAI重視型（GPUベース）かを問わず、データセンターに徹底的に注力し、Day 0の設計からDay 1の導入、Day 2+の継続的運用に至るまでのネットワークライフサイクルを簡素化することに常に重点を置いてきました。これを実現するために、決定論的な制御、予測可能性、ドメインコンテキストを提供するJuniper ApstraマルチベンダーIBN（インテントベースネットワーク構築）を使用します。今年の初めには、ジュニパーのマイクロサービスクラウドやデータセンター向けMarvis™ VNA（仮想ネットワークアシスタント）との統合を通じて、IBNを補完するAIOpsの追加を開始しました。AIは可能性に基づいて、事前対応のアクションと自然言語のインターフェイスをもたらします。これらは、データセンターインフラストラクチャを導入し、予測不可能な環境の中でそれを運用するお客様にとって特に有用です。MarvisとJuniper Apstraを連携させることで、お客様は双方の長所をメリットできます。 新しいデータセンタークラウドサービスは、データセンターネットワークアシュアランスからアプリケーションアシュアランスへと歩んできた道のりにおける、新たな一歩を示すものです。このジャーニーは、1月にApstra Flowをリリースしたときに始まりました。Apstra Flowは、アプリケーションとサービスのフローの監視が組み込まれた唯一のマルチベンダーファブリック管理ツールとなりました。ジュニパーが最初に発表したDCクラウドサービスが、2024年4月にリリースしたデータセンター向けMarvis VNA（仮想ネットワークアシスタント）です。本日、ジュニパーは「アプリ／サービス認識」と「影響分析」の2つの新機能を発表します。 異常検知、予測、修正に関するAI（人工知能）とML（機械学習）アルゴリズムを基盤とするアプリ／サービス認識と影響分析は、アラートによる疲弊、MTTR（平均修復時間）、MTTI（平均調査時間）を低減することで、データセンターの運用担当者をサポートします。DevOpsチームがアプリケーションの問題をネットワークが原因だと誤って判断する可能性があるためです。データセンター向けMarvisはすべてのJuniper Apstraライセンスレベルに含まれており、アプリ/サービス認識と影響分析はプレミアムレベルに含まれています。 アプリ／サービス認識 アプリ／サービス認識は、データセンターネットワーク運用担当者がエンドユーザーのアプリケーションパフォーマンスと可用性を確保するのに役立ちます。運用担当者は、アプリケーションおよびサービスとリソース間のマッピング、つまりネットワークのどの物理リソースと仮想リソース（ポート、リンク、仮想ルーティング機能など）がどのアプリケーションフローをサポートしているかを把握できるようになります。アプリ／サービス認識により、お客様は自分のアプリがどこでネットワークに接続しているか、ネットワークリソースをどのように使用しているかを確認できます。ネットワークインフラストラクチャが特定のアプリケーショントラフィックをどのようにサポートしているかが明らかになります。いわば、車がさまざまな目的地に到着するためにどの道を通っているのかを確認するようなものです。 影響分析
デジタル接続の複雑さが急速に拡大し続けるなか、企業全体において、場合によっては世界中で、ネットワーク運用は情報をシームレスに必要な場所に届けるための縁の下の力持ちのような役割を担っています。従来のツールや手法は有益であるものの、この新しい状況には完全に対応できていません。このような状況で活用できるのがAI（人工知能）の変革的なパワーであり、ネットワーク運用とサポートに対するアプローチを見直すうえで役立ちます。ジュニパーのAIネイティブネットワーキングソリューションとサービスは、この新たなフロンティアの最先端です。 当面の課題 今日のネットワーク運用のライフサイクルは、常に警戒が必要なものになっています。ネットワークがますます複雑になるなか、このようなデジタルエコシステムの維持、トラブルシューティング、最適化の作業を行うには、多大な労力が必要になる可能性があります。もはや稼働を維持するだけではなく、迅速、確実かつ安全にデータを移動させるための経路を確保しなければなりません。この課題を克服するためには、従来のツールを超える機能が必要です。 AIが必要な理由：実例の紹介 事後対応型だけではなく、事前対応型、あるいは予測型の新しいツールがもたらす影響について考えてみましょう。ツールは単に異常を警告するだけでなく、異常を予測し、ユーザーエクスペリエンスに悪影響が及ばないようにします。これがAIOps（ネットワーク運用におけるAI）の可能性です。 最近の事例を紹介します。インフラストラクチャの重要なセグメントで厄介なネットワーク遅延の問題が散発的に発生していると想像してください。担当者は問題の原因を特定するため、サポートに連絡します。従来のツールでは、手動によるログの確認、仮説の検証、場合によってはパケットキャプチャツールの導入が必要でした。こうした作業のために膨大な労力と貴重なリソースが費やされ、これに数日から数週間を要する場合があります。 ではここで、AIツールを活用したサポートエクスペリエンスを想像してみましょう。このツールは、長年にわたって何千ものネットワークから継続的に学習したことをベースに構築されています。このツールを利用すると、ほぼリアルタイムで根本原因を特定できるだけでなく、多くの場合、その可能性を予測して予防措置が提案されることで、人間がまったく介入することなく問題を解決できます。 これは実現不可能な夢物語だと思いますか？ 現実に可能なことであり、ジュニパーによって実現できます。 イノベーションに対するジュニパーの取り組み ジュニパーは、お客様が直面する課題について理解しています。お客様と同様、ジュニパーも複雑なネットワークトポグラフィーをナビゲートしながら、従来のトラブルシューティングツールや管理ツールの制約と向き合ってきました。しかし、AIはこうした課題を軽減するだけでなく、ネットワーク運用とサポートエクスペリエンスを効率性、信頼性、セキュリティの新時代へと進化させ、計り知れない可能性も見出しています。 Mist™ AIポートフォリオのための新しいジュニパーAIケアサービスは、AIネイティブのフルライフサイクルサポートソリューションを提供します。これは、最近発表したAIネイティブアクセラレーションのための設計図の重要なコンポーネントです。 ジュニパーは、カスタマーサポートのエクスペリエンスを変革し、事後対応型から事前対応型へと移行するプロセスの途上にあります。ジュニパーのAIケアサービスは、Day 2以降では従来の故障修理サポートを刷新します。Day 0では、設計レビュー、ベストプラクティス、最新のAIイノベーションの統合方法に関するパーソナライズされた継続的なガイダンスを提供します。Day 1では、これらの設計の検証と導入の自動化をサポートします。 さらに、AIケアサービスはMist AIを活用して、お客様がより効率的に運用を行い、サービスレベル期待値に基づいた提供ができるようサポートします。最上位のサービスである高水準のジュニパーAIケアサービスでは、事前対応の正常性チェックも提供しています。ジュニパーのエキスパートがユーザーのエクスペリエンスに影響を与える重大なネットワーク異常を特定した場合、お客様のチームと協力して迅速に解決し、Mist AIの価値の最適化につなげます。 ジュニパーのAIケアサービスは、エクスペリエンスファーストネットワーキングのビジョンを実現するサービスとして、受け身のスタンスからインサイトとアクションを提供するスタンスへと移行するうえでの重要なマイルストーンになります。 今後の道筋 ともにデジタルへの移行を進めていくなかで、AIの導入は業務的なシフトではなく、変革的なシフトです。つまり、それはAIを活用してスタッフのスキルと知識を強化することであり、チームがこれまで実現できなかった精度と規模で予測、トラブルシューティング、最適化を行えるようになるということです。 AIによってネットワーク運用とサポートエクスペリエンスをどのように変革できるのか、ともに探求しましょう。ジュニパーは未来を想像するだけでなく、未来を積極的に構築しています。それは、インテリジェントなAIネイティブのソリューションとサービスを同時に提供することによって実現します。 まとめ サポートエクスペリエンスへのAIの統合は、単なる進化のワンステップにとどまらず、デジタルインフラストラクチャの管理と最適化のサポートという点で見ると、飛躍的な進化といえるものです。ジュニパーのミッションは、最新のツール、テクノロジー、インサイトを活用し、またお客様がそれらを使用してネットワークライフサイクルのエクスペリエンス向上を実現できるようサポートすることです。お客様と協力し合うことで、お客様がネットワークの計画、導入、運用の方法を革新できるようサポートします。ぜひ、The NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）の詳細をご確認ください。
急速に進化する今日のデジタル環境において、ネットワーキングにAI（人工知能）のパワーを活用することはもはや贅沢なことではなく、必要不可欠なことになっています。ジュニパーネットワークスは、AIがもたらす課題と機会を理解しています。Mist AIの買収により、ジュニパーは業界をリードするAIとAIOpsの開発を進め、それは10年以上に渡って続けています。さらに、お客様が自信を持ってこの変革に対する取り組みを成功へと導けるよう、これまで以上に尽力していきます。 ジュニパーで始めるAI導入 最近発表したジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図には、企業のお客様がジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームの導入を開始する際に、お客様自身による学習が可能な、さまざまな学習機会が含まれています。 ジュニパーは、AI for Networking（AIのためのネットワーク）およびNetworking for AI（ネットワークのためのAI）に沿った、さまざまなクラスと実用的な認定を提供しています。これにより、お客様は自信を持ってAIの導入を始められます。 加えて、ジュニパーはこのほど、ビジネスリーダー向けのネットワーキングにおけるAIコースを開始しました。この非常に優れたコースでは、AIOpsを活用することでネットワーク運用を最適化し、時間、コスト、貴重なリソースを節約しながらビジネス価値を飛躍的に推進する方法について解説しています。以下は、取り上げているトピックです。 ネットワーキングにおけるAIの基礎知識 AIOpsの概要、およびAIOpsでネットワーク管理を革新する方法 ネットワーク運用チームの新しいメンバーとしてAIOpsを活用する方法 自然言語処理を利用するVNA（仮想ネットワークアシスタント）のメリット メリット 専門的なガイダンス：ジュニパーのAIエキスパートによるAIイノベーションの最前線から、豊富なエクスペリエンスとインサイトを提供します。エキスパートの知識と専門知識を共有して、AIを実践的に深く理解できるようになります。 認定：ジュニパーのクラスの修了時には、AIの熟練度が向上するだけでなく、価値のある認定の取得にもつながります。これらの認定はスキルとコミットメントの証となり、新たなキャリアとビジネスチャンスを生み出します。 AI導入の迅速化：AIを学び始めたばかりの方にも、すでに習得した能力の向上を目指している方にも、これらのクラスは学習の機会を促進できるよう設計されています。AIを効果的に運用業務に統合して、効率性、イノベーション、成長を促進する方法を学びます。 コミュニティとネットワーキング：同じ志を持ち、同じようにAIに対して熱意を持つプロフェッショナルのコミュニティに参加できます。ディスカッションへの参加、インサイトの共有、貴重なつながりの構築などにより、AIへの取り組みをサポートします。 エキサイティングなAIネイティブクラス ジュニパーは、AIにはビジネスを変革するパワーがあり、イノベーションを推進してあらゆる業界の幅広いユースケースで新たな価値を創造すると信じています。無料のAIネイティブネットワーキングクラスに参加いただくと、競合他社より優位に立ち、AI革命において知識のあるリーダーとしての地位を確立する重要な一歩を踏み出せます。 また、AIの導入により、組織は知識を高めるだけでなく、組織の内外で継続的に影響を及ぼすことができます。 詳細については、学習と認定のページをご覧ください。 AIとともに未来を切り開く準備を始めましょう。
ワクワクするような新しいアイデアやテクノロジーが登場すると、通常は大きな関心が寄せられ、誇大宣伝されるというサイクルが起こります。最終的には、こうした誇大宣伝によって新しいテクノロジーを試してみたいというユーザーや企業が出てきますが、成功への道は必ずしも明確ではありません。こうしたパターンは、最初のエンタープライズアプリケーションの登場からSaaS、そして現在のAI（人工知能）に至るまで、一貫しています。 AIの変革の可能性は疑う余地はありません。経済成長、生産性向上、雇用創出に有利な展望が示されています。しかし、この見通しには多くの課題が伴います。たとえば、スキルギャップ、実装の複雑さ、信頼できる包括的なソリューションの欠如、多くの企業が対応に苦慮している多大な導入コストなどです。 こうした課題に真正面から取り組むため、ジュニパーは「ジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図」を発表しました。この画期的なフレームワークは、業界をリードするAIネイティブネットワーキングプラットフォームの導入を簡素化および効率化するように設計されており、企業はAIのメリットをフル活用して、価値実現までの時間を9分の1に短縮できるようになります。ジュニパーの使命は、AIOpsを活用して運用担当者とエンドユーザーに最高のエクスペリエンスを保証する専用のソリューションによってAIネイティブネットワーキングプラットフォームにつながるすべての接続を大切にすることです。この設計図を使用することで、より多くの組織であらゆるユーザーエクスペリエンスを向上させることが、より簡単にできるようになります。 ジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図の柱 AIのような新しいテクノロジーを導入するのは大変なことですが、ジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図を利用することで、導入のあらゆるステップをよりスムーズに進めることができ、管理もしやすくなります。 習得：AIスキルのギャップに対処することは、あらゆる企業にとって基本的な優先事項です。ジュニパーは、運用者やビジネスリーダーにトレーニングへの無料アクセスを提供することで、この障壁を取り除きます。お客様は、AIネイティブネットワーキングの導入を成功させるために必要な知識とスキルを身につけることができるようになります。 トライアル：AIへの投資を最大限に活用していただくため、AIネイティブネットワーキングプラットフォーム全体にわたり、さまざまな無料トライアル、特別オファー、プロモーションバンドルを提供しています。これらの取り組みによって、企業がジュニパーのAIテクノロジーを検討し導入するための効果的かつコスト効率の高い機会が提供されます。 購入：ジュニパーはあらゆる組織に固有の財務上のニーズがあることを認識しています。標準ライセンスからエンタープライズ契約、NaaS（Network-as-a-Service）サービスなど、柔軟にオプションを用意して購入プロセスを効率化しています。 導入：ジュニパーには、徹底的にテストされたジュニパー検証済み設計（JVD）と専任の導入エキスパートチームがあるため、スムーズな導入プロセスを容易に実現できます。そのため、企業はソリューションの導入を今までより最大9倍の速さで確実に展開でき、ROI（投資収益率）の達成を加速することができます。 最適化：ジュニパーの取り組みは導入で終わるわけではありません。ジュニパーは、AIスペシャリストチームによる継続的な最適化作業を通じて、お客様のAIネイティブネットワークが常に最適なパフォーマンスと成果を発揮できるよう尽力しています。 AIの導入は複雑な道のりだといえます。しかし、ジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図があれば、今日の企業は、成功のための完全なガイドとツールキットをすぐに利用できます。ジュニパーは、ネットワークの遅れにつながる障害、複雑さ、煩雑さを排除し、AIのメリットを実現する、迅速かつ効率的で合理化されたプロセスを確保するため、このアプローチを採用しました。 AIの信頼できるパートナー AIを活用するまでの道のりには、大きな課題と大きなチャンスが満ちあふれています。適切なパートナーと戦略があれば、この状況への対応は大幅に簡素化でき、組織はネットワーキングにおけるAIのメリットをより迅速かつ容易に、そしてより少ない手間で、十分に実現できるようになります。ジュニパーはそれを全力でサポートします。ジュニパーは、ナビゲーションのためのロードマップだけでなく、成功を収めた持続可能で安全なAIネイティブの未来に向けてビジネスを加速するための戦略プランも提供します。 ネットワーキングでAIを活用することに関心のある方は、ジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図によって、どのようにビジネスを見直すことができ、またどのようにAIネイティブネットワークの時代への移行を確実に成功させて実りあるものにできるかを、ぜひご確認ください。 詳細については、「ジュニパーのAIネイティブアクセラレーションのための設計図」をご覧ください。 More resources Blog: Unlock Seamless Licensing Management with a Juniper Enterprise Agreement ブログ：ジュニパー検証済み設計：シームレスなネットワークの構築を保証 Blog: Bringing AI into
ジュニパーは、ソフトウェアとSaaSのライセンスを管理するうえで、お客様が複雑さという問題に直面していることを理解しています。ライセンスが分散しており、条件がそれぞれ異なり、実際にいくらコストがかかるのか予測ができないことが、効率的な運用を妨げ、大きな負担となっています。 ジュニパーはこうした課題に対処するため、ソフトウェアライセンスとSaaSの購入、使用、管理を簡単な一括契約で簡素化するEnterprise Agreement（EA）を開発しました。EAを利用するとこれらのプロセスが統合され、運用効率とROI（投資収益率）が向上します。 Juniper Enterprise Agreementから得られる数々のメリット EAには多数のメリットがあり、運用の効率化と柔軟性の向上に役立ちます。ライセンス管理が簡素化されると、運用が効率化し、ビジネスニーズの変化に迅速に対応できます。また、オプションも柔軟に用意されており、ジュニパーファイナンシャルサービスを利用した長期支払いも利用できます。 加えて、EAでは更新の管理が容易で、すべてのサブスクリプションを一括終了できるため、管理の負担が減り、ライセンスのニーズを常時把握しておくことも容易にできるようになります。 ジュニパーのEAには、コスト面でも大きなメリットがあります。ジュニパーケア、Juniper Mist AI促進サービスなど、エッセンシャルサービスの割引を受けられ、複数の製品の調達とユースケースを統合して発注プロセスを簡素化できます。 また、EAでは価格が保護されます。契約期間中の価格が固定されるため、コストを予算内に確実に収めて財務上のリスクを緩和できます。EAの長期ボリューム契約にするとコストが低下します。また、導入スケジュールの時間を調整でき、財務上の柔軟性がさらに向上します。 カスタム版かパッケージ版か：自由に選択 ジュニパーはお客様のさまざまなニーズに対応するため、EAのオプションとしてカスタム版とパッケージ版の両方をご用意しています。 カスタム版のEAは、お客様主導の導入スケジュールに合わせた内容で、高度にパーソナライズされたアプローチが可能になります。一方、パッケージ版のEAは、Wired AssuranceおよびWireless Assuranceを使用して導入し、簡素化されています。 どちらのオプションにも予期しない拡大に備えた交渉可能な条項が含まれており、財務上の柔軟性と安全性を丁寧にカバーしています。 Enterprise Agreementの導入事例 ジュニパーは、お客様のソフトウェアエコシステム管理を簡素化して強化する包括的なソリューションを提供し、運用上の効率性と財務上の安定性を確保できるようにする取り組みを行っています。さまざまな業界のお客様が、ジュニパーのEAから大きなメリットを得ています。 たとえば、ある製造業のお客様は、70か国、700か所の拠点全体でWi-Fiインフラストラクチャの調達と管理を効率化し、TCO（総所有コスト）を予測可能にして、すべてのライセンスを把握できるようにしました。 同様に、ある小売業のお客様は、800か所以上の店舗でJuniper SD-WANソリューションへの移行を進め、費用対効果の高い方法でライセンスを取得しました。必要に応じてサブスクリプションを柔軟に追加購入できるため、コスト全体が低減しました。 今後の展望 ジュニパーのEnterprise Agreementは、エンタープライズのお客様がソフトウェアとSaaSのライセンス管理の複雑さを解消できるように作られています。効率化されたプロセス、コスト面のメリット、個々のニーズに合わせた柔軟なオプションを提供するEAにより、企業は運用を効率化してニーズの変化に容易に適応できるようになります。ジュニパーは、お客様が戦略上の目標を達成し、今日の変化する市場で競争力を維持できるように、今後も継続的にお客様をサポートすることに専念します。 Enterprise Agreementの詳細については、ソフトウェアのWebページをご覧ください。
シームレスなエクスペリエンスを社内と社外の両方のユーザーに提供するうえでIT部門に大きなプレッシャーがかかっていることを、ジュニパーは理解しています。現代の企業、データセンター、サービスプロバイダの環境には複雑なネットワーキングテクノロジーは必須であり、そのテクノロジーは絶えず進化しています。経営陣、アーキテクト、ネットワークエンジニア、運用担当者は信頼性、拡張性、コスト効率の面での確実な成果を必要としています。 ジュニパーはこうしたニーズを満たすため、過去数か月にわたり、堅牢で成長し続けるジュニパー検証済み設計プログラムの開発に投資してきました。ジュニパー検証済み設計（JVD）は、認証済みのソリューションを提供します。高可用性、セキュリティ、信頼性、コスト効率がもたらされる一方で、実装のリスクが緩和されます。 このJVDプログラムにより、お客様はリソースを最低限に抑えながら、新たなビジネスチャンスをつかむことができます。JVDにはそれぞれに、詳細なテストレポートとソリューション概要が含まれ、一般的な業界のユースケースと設計に基づいたガイダンスとして利用できます。ジュニパーのエンジニアは、最適なパフォーマンスと安定性が確実に得られるように、これらのソリューションを厳格にテストし、文書化しています。そのため、JVDは最新のネットワーキングニーズに関する価値あるリソースとなっています。 ジュニパー検証済み設計は、キャンパスとブランチ、データセンター、セキュリティ、WANネットワークなど、多数のネットワーク領域にわたって実装を成功させるためのブループリントです。JVDに基づいた広範囲なテストは、運用担当者がパフォーマンスの期待値を設定し、速やかで信頼性の高い導入を確実に行うのに役立ちます。 JVDは、ベストプラクティスと実証済みのテクノロジーを組み込むことで、ネットワーク構築に関連する複雑さとリスクを緩和し、反復可能で信頼できるネットワーク設計を可能にします。 導入の迅速化および結果の信頼性と予測可能性 JVDの主なメリットの1つは、導入の成功が包括的なドキュメントでサポートされる点にあります。ラボのテストと実際の導入を通して教訓を得られることも、お客様にとって有益です。JVDによって提供される段階的なガイダンス、自動化、事前に構築された統合が、設置を簡素化し、導入を迅速化します。 さらに、JVDでは階層化されたテスト手法が使用されることで、信頼性と予測可能性が確保されます。機能、多機能、製品提供、エンドツーエンドのテストでは、実際のトラフィックとシナリオが使用されます。 ジュニパーの継続的な取り組み ジュニパーが継続的な改善に取り組んでいることは、JVDの内容を拡充する継続的なプログラムによって証明されています。現時点では、24[1]の検証済み設計があり、キャンパス・ブランチ、データセンター、セキュリティ、WANネットワークなど、さまざまな領域とテクノロジーにわたっています。 これらの設計は、さらに多くのお客様にご利用いただけるようアップデートと拡張が継続的に行われており、これによってジュニパーのソリューションは、業界のニーズの変化に対応するうえでの関連性と有効性が維持されています。ジュニパーは業界の標準やベストプラクティスに準拠することで、お客様が常に要件の変化や市場ダイナミクスに応じてネットワークを設計し、最適な方法で実行できるようにしています。 ジュニパー検証済み設計は、最新のネットワーク構築の複雑さに対応するための包括的で信頼性の高いソリューションです。詳細なドキュメント、厳格なテスト、ベストプラクティスのガイドラインを提供するJVDは、シームレスでハイパフォーマンスなネットワークを安心して提供できるよう、IT部門をサポートします。ジュニパーは、運用の効率性と成功を推進する革新的なソリューションにより、お客様をサポートすることをお約束します。 次のステップ：詳細情報 JVDをネットワークに組み込む際の詳細については、ジュニパー検証済み設計のWebページをご覧ください。このページでは、無料のトレーニングや無制限のフルアクセストレーニングパッケージを利用できます。私たちはお客様とともに、確かな品質と信頼性の未来のネットワークを構築します。 組み込みJVDの解説者
簡素化、生産性、信頼性 これらは単独でも優れたネットワークに欠かせないものです。しかし、ビジネスクリティカルなネットワークの管理に時間を費やしてきた人なら誰でも、これらを合わせた三位一体こそが、限られたITリソースで卓越したユーザーエクスペリエンスを実現するための本当のカギになると知っています。 ジュニパーがこの三位一体にどう取り組んでいるのかといえば、AIネイティブネットワーキングプラットフォームで実現しています。 これを基盤として、ジュニパーはあらゆる面でお客様をサポートします。卓越した高度なネットワークエクスペリエンスをエンドユーザーに提供しつつ、運用担当者の負担を軽減できます。これにより、新たな戦略イニシアチブや画期的なイノベーションを進めるなど、重要な案件に対応する余裕が生まれます。あるいは、家族とスポーツ観戦に行ける時間が取れるようになります。 AIネイティブの分析情報と自動化により、ネットワーク史上かつてない簡素化、生産性、信頼性（アシュアランス）がもたらされます。ダッシュボードで詳しく調べる必要がなくなります。トラブルシューティングの際に時間と苦労を重ねる必要もありません。ユーザーエクスペリエンスの向上につながらない変更もなくなります。これが、「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」です。今回のブログでは、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームの特徴を示す具体的な例を紹介しましょう。 規定アクションと事前対応型アクションで簡素化 ネットワークは複雑です。さまざまな場所に分散した多数のクライアントとアプリケーションをサポートするために多様化せざるを得ないからです。 さらに事態を悪化させるのが、ネットワークの稼働停止によってすべてがストップすることです。従業員は必要なデータにアクセスできません。学生はレポートを提出できません。遠隔医療は停止してしまいます。 ネットワークの複雑さを完全に解消できるとはいいません。しかし、ネットワークをもっとシンプルに、もっと直感的に管理や保守できるようにすることは可能だと言い切れます。 その方法はAIとクラウドの活用です。 ジュニパーでは、この9年間で取り扱っている、世界一複雑な複数の高性能ネットワークのデータを、さまざまなAI（人工知能）、ML（機械学習）、データサイエンスの手法を通じて、実用的な分析情報にリアルタイムで変換しています。これだけでも、混乱状態に大きな秩序がもたらされます。さらに、これらのデータへのアクセスとアクションをさらにシンプルにするために、業界初のAIネイティブ仮想ネットワークアシスタントを導入しました。それが「Marvis」です。 Marvisでは、簡単に質問するだけで、説明と指示を含む回答が得られます。たとえば、「今日はネットワークのどこが悪い？」と聞くと、「スイッチ5でポート12に不良ケーブルが接続されており、以下のユーザーに影響しています。ケーブルをテストして交換してください」というように答えてくれます。 お客様側のVNA（Virtual Network Assistant）では、問題を簡単に見つけることができます。見つけにくいような問題でも同様です。数え切れないほどのダッシュボードや終わりの見えないイベントログを詳しく調べる必要はありません。Marvisによってビッグデータがビッグインサイトに変換されるため、IT部門は最重要課題に取り組めます。これこそが、本当のビッグディールです。 運用担当者の生産性とエクスペリエンスを向上 簡素化と生産性は表裏一体です。ネットワークの問題を特定し、理解し、事前対応で修復できるようになると、戦術的な事後対応に費やす時間が減り、新機能の展開のような戦略的な施策に費やすことのできる時間が増えます。 たとえば、AIネイティブネットワーキングプラットフォームでは各ドメイン（有線、無線、WAN）のアクティビティが関連付けられるため、問題の発生場所、原因、修復方法が正確にわかります。間違った手がかりを追うことがなくなります。また、ほとんど再現できない断続的な問題を再現しようとする無駄な時間もなくなります。これに費やす時間は最も無駄な時間と言えます。 よくある例が、ZoomやTeamsでの問題です。問題はアプリケーションなのか？ コンピューターあるいはモバイルデバイスか？ 無線ネットワーク？ WAN？ もしかしたら誰かの飼い猫がキーボードの上でいたずらしているのかも？ ジュニパーのAIネイティブネットワークでは、イベント関連付けを使用して、問題を即座に特定し、どんな人間よりもはるかに速く根本原因を突き止めます。そこから必要な情報を得た運用チームは、頼られる存在になります。 ジュニパーは、データセンターへのAIOps導入とインテントベースネットワーク構築も手掛け、この分野での目覚ましい生産性向上を可能にしています。たとえば、新サービス展開時の設定ミスを回避したり、複数ベンダーのデバイスの管理に、信頼できる単一の情報源を使用することが可能です。つまり、始めから物事を正しく進められるため、ITの運用においても大きな時間の無駄を避けられます。 ユーザーエクスペリエンスを保証 ネットワークの信頼性は、あらゆるIT運用チームにとっての最優先課題ですが、その達成は必ずしも容易ではありません。
真に変革をもたらすテクノロジーの転換が生じるときは必ず、それにまつわる「かつて」と「今」の視点が生まれます。たとえば、携帯電話について考えてみましょう。道端でちょっとした助けが必要になったとします。「かつて」は、どうしていたでしょうか？ 最寄りの公衆電話まで歩いていって、ポケットの中に十分な小銭がありますようにと願っていました。では「今」は？ どこにいようと携帯電話を取り出して、即座に助けを呼ぶことができます。インターネットの出現から、クラウドコンピューティングやバイナリコードに至るまで、歴史上こうした例は数えきれません。それは文字通り、車輪の発明にまでさかのぼります。 おそらくお気づきと思いますが、現在、さらなる「かつて」や「今」の瞬間が到来しています。人工知能の飛躍的な進歩と幅広い用途や応用がそのことを示しています。特にその多大な影響を受けているのが、ネットワーキングです。かつては、つまりAI（人工知能）が登場する前は、どうだったでしょうか？ 手動によるプロセスは時間がかかり、IT運用チームは障害対応チケットに忙殺され、生産性は低下し、ネットワークの稼働停止によってビジネスチャンスは失われ、ダウンロードは遅く、電話会議は中断しがちでした。 「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」のご紹介 ジュニパーの新ブランドキャンペーンを、本日スタートしたことをお知らせいたします。「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」に重点を置き、業界初かつ唯一のAIネイティブネットワーキングプラットフォームを特集します。想像してください。ネットワークが自動で問題を検知し、自動で修復し、自動で設定を行うのです。AIモデルは、9年以上かけて蓄積してきた実用的なネットワークデータを使用して構築されています。対話型ネットワークインターフェイスは、自然言語処理を使用して事前対応でネットワークパフォーマンスを維持および最適化します。その結果、優れたユーザーエクスペリエンスが一貫して実現され、IT運用チームの生産性が向上し、コストが削減されます。 少し定量的に説明すると、ネットワークの導入期間が最大9分の1に短縮され、障害対応チケットの数が最大90%減少し、運用コストが最大85%削減され、ネットワークインシデントの解決に要する時間が最大50%短くなります。これが、ジュニパーが提供するAIネイティブのパワーです。 誤解のないようにお伝えしますと、これらは向上心にあふれた社内的な目標でもなければ、注目を集めるためのある種のマーケティングスタイルというわけでもありません。こうした数値と結果は、業界をリードする、ジュニパーのお客様がAIネイティブネットワーキング導入後の現在をご報告いただいた内容を正確に示したものです。こうしたお客様はネットワークを考察するうえで、ジュニパー導入前の「かつて」のパフォーマンスと、ジュニパー導入後の「今」のパフォーマンスを比較しています。 ネットワークのためにAIOpsを活用する場合でも、AIのための独自仕様の大規模言語モデルを開発するために最適なネットワークを構築する場合でも、ジュニパーは、運用の簡素化、生産性の向上、信頼できるパフォーマンスの大規模な実現に必要とされる俊敏性、自動化、アシュアランスを提供します。 AIネイティブネットワーキングの本質を具体化 今回のエキサイティングな新規広告キャンペーンを伝えてくれるもっともふさわしい人物を探すうえでいくつかの要件がありました。対象となる人物は、過去、現在、未来のすべてを表現できる必要がありました。「かつて」のやり方と明確につながっている一方で、「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」が示す価値（シンプルさ、生産性、信頼性）を強く求める傾向が明らかである人物です。モダンで今の時代にふさわしい、しかし時代を超越した昔ながらの人物です。わかりやすい目配せや相槌を忘れない、疑いなく信頼できる人物です。 多くの象徴的な役柄をこなし、活躍していることで知られる、クリスティナ・ヘンドリックスと仕事をするというチャンスをいただけたとき、最適な人物が見つかったと即座に考えました。愚か者には容赦しないカリスマ的なキャラクターを演じる彼女の評判は、ジュニパーが目指すパンチのきいた、オフビートなブランドのパーソナリティと完璧に合致していました。私たちは、ネットワーキングのAIやAIのネットワーキングに関しては極めて真面目になりますが、私たち自身に関してはそれほど真面目ではありません。 ジュニパーネットワークスのAIネイティブ新時代の始まり ジュニパーの新しいキャンペーンが皆様に公開される本日は、同様にジュニパーネットワークスの「かつて」と「今」の変革の節目となる日でもあります。さらに、AIネイティブプラットフォームの場合と同様に、ジュニパーはこれからも絶え間なくイノベーションを続け、ネットワーキングの可能性の境界を押し広げて、解決すべき問題の存在に誰もが気づく前にその解決に到達します。クリスティナが演じた象徴的なキャラクターの1人がかつて、次のように雄弁に語りました。「さまざまな物事について、それらが必要だと人々に知られる前に考えることが、私の仕事です」 ジュニパーの新しいCMは、こちらからご覧ください。 また、「NOW Way to Network（今すぐ使えるネットワークの構築）」の詳細についても、こちらでご確認いただけます。 今すぐ使えるネットワークの構築
2024年1月、ジュニパーはAIネイティブネットワーキングプラットフォームを発表しました。このプラットフォームにより、適切なインフラストラクチャで適切なデータを活用して適切な応答を実現し、ユーザーおよび運用担当者に最適なエクスペリエンスを提供できるようになります。AIによるネットワーク運用の簡素化（AI for Networking）や、AIで最適化されたイーサネットファブリックによるAIワークロードとGPUパフォーマンスの改善（Networking for AI）を通じて、ジュニパーはお客様にエクスペリエンスファーストネットワーキングを提供するというコミットメントを実現するための取り組みを進めています。 ジュニパーには、QFXスイッチ、PTXルーター、SRXファイアウォールで構成された高パフォーマンスの安全なデータセンターネットワークインフラストラクチャを長年にわたって提供してきた実績があります。そこに新たに加わったAIネイティブネットワーキングアーキテクチャにより、お客様はマルチベンダーのAIデータセンターをエンドツーエンドで運用できるようになります。ジュニパーが新たに提供するソリューションOps4AIには、お客様にさらに多くの価値をもたらすさまざまな機能強化が含まれています。Ops4AIでは、以下に挙げるジュニパーネットワークスのコンポーネントが独自に組み合わされています。 仮想ネットワークアシスタント「Marvis」を基盤とするデータセンターでのAIOps Juniper Apstraマルチベンダーデータセンターファブリック管理によるインテントベースの自動化 AIで最適化されたイーサネット機能（RoCEv2 for IPv4/v6、輻輳管理、効率的なロードバランシング、テレメトリなど） これらのコンポーネントがまとめて含まれているOps4AIにより、運用コストの削減とプロセスの効率化を同時に実現しながら、高性能AIデータセンターの導入期間を迅速に短縮できます。さらに、次のような拡張機能も新たに加わりました。お客様が自由に利用できる新しいマルチベンダーのJuniper Ops4AI Labでは、オープンソースかつプライベートのAIモデルおよびワークロードをテストできます。ジュニパー検証済み設計では、ジュニパー、NVIDIA、Broadcom、Intel、Weka、およびその他のパートナーを使用してAI向けのネットワーキング構成を確保できます。また、JunosソフトウェアとApstraの強化により、AIで最適化されたデータセンターネットワーキングを実現できます。 それでは、Junos®ソフトウェアとJuniper Apstraの新たに強化された機能について見ていきましょう。以下のような強化が行われています。 AI向けのファブリック自動調整 GPUのRDMA（リモートダイナミックメモリアクセス）は、AIネットワークで膨大な量のネットワークトラフィックを発生させます。ロードバランシングなどの輻輳回避手法を用いても輻輳を避けられない状況が存在します（複数のGPUからラストホップのスイッチにある単一GPUに向かうトラフィックなど）。このような状況で用いられるのが、DCQCN（データセンターの量子化輻輳通知）などの輻輳制御手法です。DCQCNは、ECN（明示的輻輳通知）やPFC（優先順位に基づくフロー制御）などの機能を使用してパラメーター設定を計算および構成することで、すべてのスイッチにわたってポートごと、キューごとに最適なパフォーマンスを提供します。すべてのスイッチにわたって数千ものキューを手動で設定するのは、困難であり手間がかかります。 この問題を解決するため、Apstraは各ポートの各キューから定期的にテレメトリを収集します。収集したテレメトリ情報に基づいて、各ポートの各キューについて、ECNとPFCの最適なパラメーター設定が計算されます。クローズドループ自動化により、ネットワーク内のすべてのスイッチに対して最適な設定が適用されます。 このソリューションが最適な輻輳制御設定を適用することで、運用が大幅に簡素化され、遅延とJCT（ジョブ完了時間）が低減されます。ジュニパーのお客様はAIインフラストラクチャに積極的に投資しているため、これらの機能はJuniper Apstraを導入することで追加コストなしで利用できるようにしています。詳細については、最新のCloud Field Dayのデモをご覧ください。また、このアプリケーションはGitHubにもアップロードしています。 図1：AI向けのファブリック自動調整 グローバルロードバランシング AIネットワークトラフィックには独自の特徴があります。それは、GPUのRDMAがトラフィックの大部分を占めている点です。このRDMAは、高帯域幅の少数かつ大規模なフロー（エレファントフロー）をもたらします。そのため、5タプルハッシュベースの静的ロードバランシングでは対応できません。複数のエレファントフローが同じリンクにマッピングされて輻輳が発生します。その結果、JCT（ジョブ完了時間）が長期化します。これは大規模にGPUに投資している環境にとっては大打撃となります。 この問題を解決するのが、DLB（ダイナミックロードバランシング）です。DLBでは、ローカルスイッチのアップリンクの状態が考慮されます。 DLBであれば、従来の静的ロードバランシングと比べて、ファブリックの帯域幅使用率を大幅に改善できます。ただし、DLBではローカルリンクの品質しか追跡できません。つまり、ingressノードからegressノードへのパス全体の品質を把握することはできません。たとえば、CLOSトポロジーにおいて、サーバー1とサーバー2がそれぞれフロー1とフロー2と呼ばれるデータを送信しようとしているとします。DLBの場合、リーフ1はローカルリンクの使用率しか把握できないため、ローカルスイッチの品質テーブルのみに基づいて判断を行うことになります（テーブルではローカルリンクの品質は最高水準かもしれません）。しかし、GLB（グローバルロードバランシング）の場合、スパイン／リーフレベルの輻輳が発生しているパス全体の品質を把握できます。 図2：フローのロードバランシング