Assim como um vinho excepcional começa com uvas excepcionais, a melhor IA requer os melhores dados. Uma rede com IA nativa tem como base os melhores dados certos. Neste post, investigamos o primeiro estágio da nossa jornada da Self-Driving Network™ : os dados, o ingrediente crítico para uma rede inteligente com IA.
Do tempo de atividade à experiência do usuário
O gerenciamento de rede tradicional costuma focar no monitoramento das métricas de base dos dispositivos da rede, como tempo de atividade, uso de CPU, memória e largura de banda. Na Juniper, acreditamos que isso é só uma parte da história. Vamos além de apenas manter a rede em funcionamento; o nosso foco é garantir experiências excepcionais desde o cliente até a nuvem, de ponta a ponta, para todos os usuários da rede. Não queremos saber apenas se a rede está funcionando. Perguntamos: “Como é a experiência dos usuários na rede?” Essa filosofia centrada no usuário orienta toda a nossa abordagem à coleta e análise de dados. Começamos com o registro das experiências dos usuários, capturando insights em tempo real, e, depois, usamos a ciência de dados para prever e otimizar essa experiência. Finalmente, o valor de uma rede está em sua capacidade de servir os usuários e gerar resultados de negócios. Isso é crítico para habilitar cada estágio posterior de uma jornada para a Self-Driving Network.
O poder da colaboração
Como a Juniper garante a coleta de dados relevantes para otimizar a experiência do usuário? Primeiro, temos cientistas de dados que trabalham junto com as nossas equipes de sucesso do cliente, que são os especialistas de domínio e representantes de nossos clientes empresariais. Ninguém entende melhor os desafios do mundo real enfrentados por nossos clientes do que as nossas equipes de sucesso do cliente — portanto, essa colaboração é essencial. Ao entendermos as dificuldades específicas de nossos clientes e seus casos de uso, podemos identificar os dados mais valiosos para treinar e refinar os nossos modelos de IA.
Essa compreensão profunda nos capacita a criar soluções realmente eficazes. Se as equipes de ciência de dados e sucesso do cliente de um fornecedor de IA não trabalharem juntas usando a sua própria solução de AIOps para a nuvem, é seguro dizer que ainda não começaram a sua jornada com a IA. Estão ignorando o elo essencial entre a tecnologia e sua aplicação no mundo real.
De dados a insights, tudo em tempo real
Com uma compreensão clara das necessidades do cliente, podemos nos concentrar em coletar dados avançados em tempo real dos dispositivos da rede que foram otimizados para enviar dados de telemetria para uma arquitetura de nuvem que executa microsserviços. Na Juniper, estamos coletando e refinando dados há mais de uma década — de pontos de acesso (APs), roteadores, switches, firewalls e dispositivos de clientes. Por exemplo, coletamos mais de 150 estados de usuário em tempo real por meio de telemetria de streaming a partir de APs. Esse fluxo constante de telemetria é agregado na nuvem e analisado pelo Mist AI™. É aí que a magia realmente acontece. Ao analisar esse conjunto de dados avançados, o Mist AI pode trazer insights úteis e imediatos para as equipes de TI. E, com o feedback de loop fechado do atendimento ao cliente, ele aprende e melhora continuamente, fornecendo insights e recomendações cada vez mais precisos.
Expansão do ecossistema de dados
Mas nós não paramos por aí. Com um ecossistema de parceiros sólido e 100% de APIs abertas, podemos reunir dados de várias fontes, aprimorando ainda mais a funcionalidade e ampliando os insights. Por exemplo, o Marvis® Application Experience Insights integra dados de reuniões do Zoom e do Microsoft® Teams com os dados de redes da Juniper para descobrir a causa-raiz de experiências de vídeo ruins — até mesmo prevendo a qualidade da chamada antes de seu início. Essa abordagem proativa não só garante experiências de colaboração excepcionais para os usuários mas também libera as equipes de TI para que se concentrem em iniciativas mais estratégicas.
O próximo passo: transformar dados em insights úteis
Quando você tiver os dados certos na nuvem, a verdadeira magia começa a acontecer: transformar esses dados em insights úteis. Em nosso próximo post, vamos investigar como transformamos dados brutos na inteligência que guia a Self-Driving Network, capacitando a resolução de problemas proativa, a alocação de recursos otimizada e, finalmente, uma experiência de usuário superior.
Onde a sua organização se situa nesta jornada para a Self-Driving Network? Onde quer que ela esteja, a Juniper pode ajudar você a dar o próximo passo.
Outros posts nesta série
Parte 1 (Visão geral): A jornada para a Self-Driving Network™ tem como base a confiança na IA
