Juniper Networks heeft fors geïnvesteerd om klantbehoeften in de snel ontwikkelende AI-markt vóór te blijven.
In januari 2024 introduceerden we het AI-native netwerkplatform, dat de juiste data via de juiste veilige infrastructuur gebruikt. Hierdoor kunnen de juiste realtime-acties worden ondernomen voor optimale gebruikers- en operatorervaringen. Met het gebruik van AI voor vereenvoudigde netwerkactiviteiten (‘AI for Networking’) en met AI verbeterde ethernetfabrics voor een superieure AI-workload en GPU-prestaties (‘Networking for AI’) helpt Juniper klanten en partners hoogwaardige AI-training en inferentienetwerken te implementeren en beheren. In juni introduceerden we nog onze Ops4AI-oplossing die meerwaarde levert aan klanten die de infrastructuur voor hun eigen AI-datacenter bouwen.
Alles draait om applicaties
Moderne applicaties zijn samengesteld uit verzamelingen losjes gekoppelde microservices, waarbij iedere service onafhankelijk kan worden ontwikkeld, geïmplementeerd en geschaald. Uiteindelijk ontlenen datacenters hun bestaansrecht aan het onderhoud van deze applicaties om aan de vraag van eindgebruikers te voldoen.
Beeld u zich eens in dat een CRM-applicatie uitvalt een paar minuten voordat uw CRO (Chief Revenue Officer) aan een belangrijk gesprek met klanten gaat beginnen. Het DevOps-team vertelt de CRO dat de applicatie er aan hun kant goed uitziet en dat het probleem daarom wel bij het netwerk moet liggen. Als verantwoordelijke voor het netwerk krijgt u een verhit telefoontje van de CRO. En dan bent u ook nog eens op vakantie. U bent de komende uren met uw team naarstig op zoek naar een oplossing voor het probleem, terwijl uw kinderen op het strand aan het spelen zijn. Dat is waardevolle tijd met uw gezin die u nooit meer terugkrijgt.
Maar stelt u zich ook eens een ander scenario voor. U krijgt een geautomatiseerde waarschuwing dat een switch-poort niet naar behoren functioneert. Weer een optische grijze storing. De waarschuwing geeft verder aan dat de CRM-applicatie van uw bedrijf rust op een Kafka-service die via die poort draait. In luttele seconden leidt u het verkeer om naar een andere poort. De CRM-app is minder dan vijf minuten wat traag geweest. Niemand in het bedrijf heeft iets in de gaten gehad en u kunt heerlijk verder genieten van uw vakantie.
Met de AI-datacenterfuncties van Juniper krijgen netwerkoperators van datacenters bij bedrijfskritieke applicaties nu gelukkig te maken met dit tweede scenario.
Intent-based netwerken + AIOps waarborgen de werking van applicaties in het datacenter
Vandaag kondigen we Apstra Cloud Services van Juniper aan, een nieuw pakket cloudgebaseerde, AI-native datacenterapplicaties, en de nieuwste versie van Juniper Apstra, versie 5.0. Onze onophoudelijke focus op datacenters, traditioneel (CPU-gebaseerd) of AI-gericht (GPU-gebaseerd), heeft altijd tot doel gehad de levenscyclus van het netwerk te vereenvoudigen, van dag 0 (ontwerp) tot dag 1 (implementatie), tot en met dag 2 en daarna (lopende activiteiten). Hiervoor maken we gebruik van Apstra multivendor intent-based netwerken (IBN) van Juniper voor meerdere leveranciers die voor vastomlijnd beheer, voorspelbaarheid en domeincontext zorgt. Eerder dit jaar begonnen we IBN aan te vullen met AIOps via integraties met de microservicecloud van Juniper en Marvis™ Virtual Network Assistant (VNA) for Data Center. AI is probabilistisch en zorgt voor proactieve acties en natuurlijke-taalinterfaces, die vooral handig zijn voor klanten wanneer ze datacenterinfrastructuur implementeren en deze in de onvoorspelbare praktijk toepassen. Marvis en Juniper Apstra werken samen en bieden klanten daarmee het beste van beide werelden.
De nieuwe cloudservices voor datacenters vertegenwoordigen een nieuwe stap in onze shift van een gegarandeerde werking van netwerken naar een gegarandeerde werking van applicaties in datacenters. Dit traject startte in januari met de introductie van Apstra Flow, de enige fabricbeheertool voor meerdere leveranciers met ingebouwde monitoring van applicatie- en servicestromen. In april 2024 kregen klanten de beschikking over Marvis Virtual Network Assistant (VNA) for Data Center, de eerste cloudservice voor datacenters. Vandaag kondigen we twee nieuwe uitbreidingen aan: App/Service Awareness en Impact Analysis.
Met AI/ML-algoritmes voor detectie, voorspelling en oplossing van onregelmatigheden als basis helpen App/Service Awareness en Impact Analysis operators van datacenters door de waarschuwingsmoeheid, de mean-time-to-repair (MTTR) en mean-time-to-innocence (MTTI) te verminderen in gevallen waarin DevOps-teams het netwerk onterecht de schuld geven bij problemen met applicaties. Marvis for Data Center is beschikbaar op alle licentieniveaus van Juniper Apstra, en App/Service Awareness en Impact Analysis zijn op Premium-niveau beschikbaar.
App/Service Awareness
App/Service Awareness helpt netwerkoperators van datacenters een gegarandeerde werking en beschikbaarheid van applicaties aan eindgebruikers te bieden. Operators krijgen meer inzicht in applicatie- en service-to-resourcemapping; ofwel welke fysieke en virtuele netwerkresources (poorten, links, functies voor virtuele routering, etc.) welke applicatiestromen ondersteunen. Met App/Service Awareness kunnen klanten zien waar hun apps met het netwerk verbinding maken en hoe ze gebruik maken van netwerkresources. Het schijnt meer licht over hoe netwerkinfrastructuur specifiek applicatieverkeer ondersteunt. Het is alsof u kunt zien welke wegen auto’s nemen om verschillende buurten te bereiken.
Impact Analysis
Impact Analysis vult App/Service Awareness aan door de cognitieve belasting van operators die onregelmatigheden van het netwerk moeten beheren, te verminderen. Dit komt vooral van pas tijdens stressvolle gebeurtenissen met veel waarschuwingen die veel impact op applicaties hebben. Hiermee leidt ‘big data’ tot ‘big knowledge’.
Impact Analysis lost het probleem van waarschuwingsmoeheid op door exact aan te geven welke applicatie te lijden heeft onder een bepaald netwerkprobleem. Is het een knelpunt in het netwerk? Een opslagprobleem? Is er iets anders gaande in de fabric? Impact Analysis vindt de antwoorden en de mapping gaat twee richtingen op:
- Het vertelt de gebruiker welke applicaties te maken hebben met een specifieke onregelmatigheid in de fabric.
- Bij een applicatieprobleem stelt Impact Analysis vast welke onregelmatigheden in de fabric hieraan bijdragen.
Als een poort bijvoorbeeld offline gaat, dan krijgen klanten nu inzicht in de reikwijdte van deze storing en weten ze welke services en apps problemen kunnen ondervinden. Het resultaat is dat storingen sneller worden opgelost en er robuustere responsen worden ontwikkeld, of dat wordt voorkomen dat applicaties überhaupt uitvallen.
Maar dat is nog niet alles
De voortdurende toewijding van Juniper aan Apstra versterkt ons leiderschap op het gebied van netwerkervaringen in datacenters en geeft AIOps meer mogelijkheden.
Juniper Apstra 5.0 omvat meer dan 100 nieuwe functies en capaciteiten gericht op het vereenvoudigen van de operationele ervaring, waaronder: verbeterde EVPN-analyse om complexe EVPN-bewerkingen te vereenvoudigen; gemakkelijke knoppen voor Intent-Based Analytics (IBA) en visuele richtlijnen om ruwe data sneller dan ooit om te zetten in toepasbare inzichten; vereenvoudigde validatie van switch-poorten om leverancierspecifieke conflicten te verminderen; en verbeterde gebruikerservaring en contextspecifieke ingebouwde hulp om de leercurve te vereenvoudigen en workflows te stroomlijnen.
Juniper Apstra 5.0 breidt de telemetrieverzameling op belangrijke manieren uit, waarmee toekomstige AIOps-appicaties mogelijk worden. Daarnaast zorgen meer cijfers over de gezondheid van switches, optische prestaties, stroomvoorziening, ventilatoren en temperatuur voor een volledigere databaseline die toekomstig AI-native, voorspellend en proactief onderhoud mogelijk kan maken, zodat operators onderdelen kunnen vervangen voordat deze storingen gaan vertonen en daarmee de beschikbaarheid van applicaties verbeteren.
Een bijzonder krachtige basis voor DC AIOps
Het AI-native netwerkplatform van Juniper is gebouwd op de juiste data. Betere data zorgen voor betere AI. Maar beter gestructureerde data zorgen voor nog betere en efficiëntere AI-modellen. Juniper Apstra 5.0 breidt de huidige solide databasis uit voor nieuwe AIOps-applicaties voor het datacenter.
Apstra is gebouwd op een grafiekdatabase, wat Juniper een bijzonder voordeel geeft bij de ontwikkeling van nieuwe AIOps voor het datacenter. Grafiekdatabases hebben een ‘relationship-first’-aanpak bij het opslaan en zoeken van data en zijn ideaal om door verbonden data te navigeren. Grafieken maken afhankelijkheidsanalyses en het bepalen van indirecte, niet voor de hand liggende relaties mogelijk: de impact van het afsluiten van een link, het uitschakelen van een knooppunt of het doorvoeren van een beleidsverandering, etc. Gebeurteniscorrelatie en de analyse van onderliggende oorzaken verlopen aanzienlijk beter. Het voeden van grafiekdata in algoritmes voor machine learning zorgt voor scherpere beslissingen en betere resultaten vergeleken met het voeden van algoritmes met minder gestructureerde datareeksen.
Vereenvoudigde activiteiten | Open flexibiliteit | Gevalideerde oplossingsprestaties
Nieuwe cloudgebaseerde AIOps-capaciteiten en de nieuwe investeringen in IBN helpen de meest flexibel te ontwerpen en eenvoudigst te beheren netwerken voor datacenters te leveren aan onze partners en klanten. Het afgelopen jaar steeg het aantal Juniper Apstra-klanten van datacentergarantie met ruim 40%, en dat is pas het begin. Meer informatie vindt u hier.
