Juniper發佈了一篇現代網路的人工智慧原生要求
在過去的30年中，科技和商業領域都發生了巨大的變革。回顧2000年之前的時光，PC上的1GHz記憶體還是新聞，筆記型電腦仍然是例外，連接到互聯網需要一系列的嗶嗶聲音，而56k的速度已經是極限。自那以來，科技領域發生了許多重大變革，塑造了我在IBM、NetApp和Palo Alto等公司工作的專業經驗，包括互聯網泡沫、電子商務、社交媒體、大數據、雲計算和移動技術。而現在，人工智能（AI）無疑已經成為科技領域最具變革性的運動之一（如果不是史上最具變革性的運動），並且以驚人的速度增長。這正是我加入Juniper Networks的原因，Juniper Networks的願景是利用這個快速發展的機器智能和網路自動化，開創新的機遇並確保卓越的使用體驗。
不到一年前，人工智能和機器學習才剛成為網路世界關注的焦點。但是，Juniper在過去的九年中一直在深入整合AI到我們的一切工作中。我們在AI方面的領先地位，既支持客戶在數據中心開發AI應用，也支持他們構建自動化網路，以實現可擴展性、簡單性和豐富的用戶體驗。想象一下，一個能夠自主檢測和解決問題的網路，而用戶永遠不會受到影響。這是一個沒有網路故障單、沒有網路中斷、沒有停機或性能問題，並且人類干預最小的世界。我們將如何實現這一目標呢？通過Juniper的AI原生網路平台，這是行業中第一個專為確保最佳操作員和最終用戶體驗而打造的平台。這個平台不僅是網路環境中AI的一大飛躍，也是部署高性能AI訓練和推理網路的最快、最有效的方式。無論是利用先進的AI來改進您的網路，還是構建最佳網路來開發自己的AI應用，Juniper都提供了行業中唯一真正的AIOps，全面覆蓋整個網路，端到端，共用一個雲端。AI原生不是虛構的，我們已經在這方面努力了九年，我們的客戶正在從它的實際能力中受益。
當我們談到AI原生網路時，我們必須考慮以下幾個關鍵方面：
自動化和智能：AI原生網路需要自動化和智能的結合。自動化是指網路操作的自動執行，而智能則是指網路的自我學習和優化能力。這兩者的結合可以實現更高效、更靈活的網路運營。
數據驅動：AI原生網路需要大量的數據來訓練和優化模型。這些數據可以來自網路設備、應用程序、用戶行為等多個來源。這些數據可以用於預測網路故障、優化網路性能、提高用戶體驗等。
安全性：AI原生網路需要具有強大的安全性，以保護網路免受威脅和攻擊。這包括數據隱私、身份驗證、入侵檢測等方面。
可擴展性：AI原生網路需要具有良好的可擴展性，以應對不斷增長的數據量和用戶需求。這包括網路設備、服務器、存儲等方面。
總之，AI原生網路是一個令人興奮且具有挑戰性的領域。它將改變我們的網路運營方式，並為我們帶來更好的用戶體驗和更高效的網路運營。
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