엔터프라이즈 IT 조직은 최신 인공지능(AI)의 발전을 활용하기 위해 ‘무언가를 해야 한다’는 압박을 받고 있습니다. 생성형 AI는 R&D의 부수적인 영역에서 산업 전반의 필수 요소로 빠르게 전환되었습니다. 하지만 대부분의 엔터프라이즈 네트워킹 팀은
주니퍼 포트폴리오로 구축된 데이터센터 네트워크는 비용이 저렴합니다. 저희는 주니퍼와 다른 벤더를 비교해 보고자 하는 고객을 위해 수많은 재무 모델을 만들었습니다. 물론 주니퍼가 항상 이러한 비즈니스 사례에서 승리하는 것은 아니지만, 일반적으로
최근 주니퍼는, 주니퍼 글로벌 대학 교육 서밋(Global Higher Education Summit) 이라는 행사를 치뤘고 해당 이벤트에는 대학 교육 네트워킹 분야의 혁신적인 리더들이 참석해 행사를 빛내 주었습니다. 주니퍼 네트웍스 글로벌 대학 교육
IT 리더는 네트워크 성능, 안정성, 확장성을 극대화하는 동시에 운영을 간소화하고 운영 비용을 절감하기 위해 노력합니다. 주니퍼 역시 그와 같은 목표에 집중하고 있습니다. 주니퍼는 AI 및 자동화 분야의 지속적인 혁신을 통해
입주자 및 방문자 경험 개선부터 경쟁력 확보 및 친환경 이니셔티브 최적화까지, 시설 활용도 및 점유율 인사이트는 소매점, 사무실, 병원, 교육 기관에서 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만 시설, 부동산 및 비즈니스
이 시리즈의 첫 번째 블로그에서는 LLM 학습의 과제를 다루었습니다. 두 번째 블로그에서는 AI에 투자하는 기업을 위한 LLM 소비 모델(메이커, 테이커, 셰이퍼, RAG)에 대해 살펴봤습니다. 해당 3편 에서는 AI 애플리케이션의 구축
이 시리즈의 첫 번째 블로그에서는 기본 LLM(대규모 언어 모델) 개발의 복잡성과 대부분의 기업에서 개발 범위를 벗어나는 방대한 리소스가 필요하다는 점을 살펴봤습니다. 이제 모든 기업이 자체 프라이빗 데이터센터에 이러한 기본 LLM을
오늘날의 엔터프라이즈에서 Wi-Fi 성능과 비즈니스 성과는 긴밀하게 연결되어 있다고 할 수 있습니다. 연결이 고르지 않으면 생산성이 저하될 뿐 아니라, 원활한 Wi-Fi 경험 보장을 위해 노력하는 IT 네트워크 관리자의 부담도 가중됩니다.
급변하는 오늘날 디지털 환경에서 네트워크 인프라가 그 어느 때보다도 중요합니다. 증가하는 수요를 충족하기 위해 기업은 확장성, 단순성, 민첩성을 갖추어야 합니다. 주니퍼 네트웍스는 레거시 WAN 인프라를 교체하는 데 따르는 어려움과 복잡성을
AI 모델을 학습시키는 것은 특별한 도전 과제입니다. Llama 3.1이나 GPT 4.0과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하려면 전 세계에서 소수의 대기업만 사용할 수 있는 막대한 예산과 리소스가 필요합니다. 이러한 LLM에는 수십억에서