인공지능(AI)은 오랫동안 존재해 왔으며, 처음으로 연구 분야로 돌입한 것은 1959년에 Dartmouth College(Juniper Mist 고객)에서였습니다.그러나 지난 몇 달 동안 ChatGPT와 LLM(Large Language Model)이 소개되면서 AI에 대한 관심이 엄청나게 증가했습니다.
LLM은 AI 분야에서의 엄청난 도약을 의미하지만, 이것이 Marvis와 같은 기존 AI 기반 가상 네트워크 어시스턴트의 필요성을 대체한다고 가정하는 것은 위험합니다. 물론 생성형 대화 인터페이스(generative conversational interface)는 사용하기 매우 쉽고 통찰력 있는 답변을 제공합니다. 하지만 답변은 특정 시점에 캡처된 데이터를 기반으로 하기 때문에 쉽게 영향을 받아 잘못된 답변을 제공할 수 있습니다. 따라서 현재로서는 실시간 인사이트와 문제 해결에 적합하지 않습니다.
가장 좋은 시나리오는 LLM을 사용하여 기존 가상 네트워크 어시스턴트(VNA)의 대화 기능을 보강하는 것입니다. 이것이 바로 오늘 주니퍼가 Mobility Field Day 9에서 발표한 내용입니다.
Marvis LLM 인터페이스는 영어 리소스 외에 자세한 정보를 위한 리소스도 인용합니다. 이를 통해 IT 관리자는 거의 즉각적인 응답 속도 내에서 필요한 정보를 얻을 수 있으므로 최상의 사용자 경험을 보장할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 실제 사례입니다.
Zoom에서 타사 레이블이 지정된 데이터 통합 – 더 많은 사용자 경험을 통해 학습하는 Marvis!
또한 주니퍼는 많은 엔터프라이즈 네트워크에서 흔히 발생하는 문제인 열악한 화상 회의 환경을 해결할 수 있도록 설계된 Marvis의 또 다른 획기적인 기능을 발표했습니다. 통화가 끊기거나 화소가 깨지는 근본 원인을 파악하기 어려운 경우가 너무 많습니다. Wi-Fi 간섭일까요? WAN 지연일까요? 노트북의 높은 CPU 사용률 때문일까요? 아니면 애플리케이션 자체의 문제일까요?
Marvis는 이제 Zoom과 통합되어 이러한 상황을 해결하는 데 도움을 줍니다. 보다 구체적으로 보면, Marvis는 Zoom 클라이언트와 Zoom 클라우드 모두에서 데이터를 가져와 네트워크별 인사이트와 상호 연관시켜 열악한 비디오 환경의 근본 원인을 파악합니다. 또한 Marvis는 시간이 지남에 따라 Zoom 환경이 불량해지는 원인을 학습하여 추세를 파악하고 이상 징후를 식별하여 선제적이고 예측 가능한 근본 원인 식별과 수정을 가능하게 합니다. 이를 통해 IT 팀은 평균 복구 시간(MTTR)을 단축할 수 있으며, 많은 경우 Zoom 지원 티켓을 완전히 줄일 수 있습니다.
Marvis의 대화형 인터페이스를 사용하여 Zoom 인사이트를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 아래 그림과 같이 Marvis에 모든 Zoom 사용자의 목록과 특정 Zoom 세션의 문제 해결을 요청할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 화상 통화를 원활하고 효과적으로 실행하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
주니퍼는 최고의 사용자 및 운영자 경험을 위해 새로운 데이터 사이언스와 데이터 소스를 활용하도록 Marvis를 지속적으로 확장하고 있습니다. LLM과 Zoom은 2018년에 Marvis가 처음 출시되었을 때로 거슬러 올라가는 오랜 VNA 발전의 역사에서 가장 최근의 결과물입니다. 자동화, 인사이트, 클라이언트-클라우드 간 보증을 위한 AIOps 활용과 관련하여 Marvis는 계속해서 네트워킹 업계의 표준을 수립하고 있습니다.
추가 리소스:
추신: 우리는 마술사가 아닙니다. 우리는 진정한 AI 기술을 제공합니다. AI가 어떻게 현실에서 활용되는지 자세히 살펴보세요 .
SOPD(Statement of Product Direction)
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