Trở thành AI-Naitve thực sự có ý nghĩa gì?

AI đang tiếp quản.

Khi ChatGPT của OpenAI xuất hiện vào tháng 11 năm 2022, giao diện trò chuyện giống con người và khả năng trả lời ngay cả những câu hỏi phức tạp nhất cuối cùng đã khiến AI trở thành hiện thực đối với nhiều người. Và khi nền tảng này đạt kỷ lục 1 triệu người dùng trong 5 ngày đầu tiên, một loạt các công ty bắt đầu tung ra các công cụ và sản phẩm được điều khiển bởi AI hoặc hỗ trợ bởi AI của riêng họ để thúc đẩy làn sóng.

Tôi tin rằng AI thực sự có khả năng biến đổi gần như mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. Và khi đám bụi cường điệu AI lắng xuống, chúng ta sẽ nhanh chóng thấy rằng một kỷ nguyên mới của máy tính, làm việc và sinh hoạt đã hình thành.

May mắn thay, tại Juniper, chúng tôi đã biết đến AI thực sự trong nhiều năm.

Giải pháp Mist AI của Juniper đã sử dụng kết hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, học máy và khoa học dữ liệu để thúc đẩy kết nối trải nghiệm đầu tiên cho khách hàng trên toàn thế giới kể từ năm 2015. Ví dụ: ServiceNow đã giảm 90% các vấn đề về mạng khi sử dụng Mist . Gap, Inc., đã giảm 85% lượng xe tải đến cửa hàng của họ nhờ Mist tự giải quyết các vấn đề về CNTT.

Hôm nay, Juniper sẽ đưa nó lên một tầm cao mới.

Với Nền tảng mạng gốc AI đầu tiên trong ngành, Juniper đang mở rộng AI trên toàn bộ danh mục đầu tư của mình để đảm bảo trải nghiệm và đơn giản hóa các hoạt động từ đầu đến cuối trên mọi miền mạng.

Nền tảng mạng gốc AI của Juniper là gì?

Tận dụng bảy năm nghiên cứu về AI, Nền tảng mạng AI-Native khép kín của chúng tôi mang lại sự đảm bảo từ đầu đến cuối trên các miền truy cập có dây, truy cập không dây, WAN, bảo mật và trung tâm dữ liệu với các Hoạt động AI được lưu trữ trên đám mây phổ biến (AIOps) và Virtual Trợ lý mạng (VNA), được gọi là Marvis.

Mạng AI-Native không chỉ là một cụm từ, khuôn khổ hay “kiến trúc thị trường” hoa mỹ. Đây là nền tảng thúc đẩy kết nối mạng ưu tiên trải nghiệm tốt hơn bất kỳ giải pháp nào khác trên thị trường vì AI thực sự đã được chứng minh đã được tích hợp vào kiến trúc sản phẩm ban đầu.

Những gì chúng ta có bây giờ là các mạng được xây dựng cho AI. Tối ưu hóa cho AI. Từ đầu.

Chúng ta sẽ xây dựng nền tảng này như thế nào?

Chúng ta bắt đầu bằng cách đặt những câu hỏi phù hợp về trải nghiệm đầu tiên. Ý tôi không phải là những câu hỏi như "Mạng có hoạt động không?"

Thay vào đó, những câu hỏi như "Làm cách nào để chúng tôi đảm bảo mọi người dùng, ở mọi địa điểm, đều có được trải nghiệm nhất quán?" hoặc “Mạng có thể thích ứng để khắc phục sự cố trước khi người dùng biết chúng tồn tại không?” hoặc “Mạng lưới có đáp ứng nhu cầu của tất cả các bên liên quan không?”

Bởi vì ngành của chúng ta đã tập trung quá lâu vào các số liệu như hiệu suất của thiết bị, trạng thái cơ sở hạ tầng mạng, tốc độ và thông lượng của thiết bị. Đây là những mảnh ghép quan trọng của câu đố, nhưng câu đố đã trở nên lớn hơn và phức tạp hơn nhiều trong vài năm qua. Và những người chiến thắng trong thập kỷ kết nối mạng tiếp theo sẽ là những người hiểu rằng trọng tâm phải xoay quanh việc mang lại những trải nghiệm hoàn hảo.

Bằng cách bắt đầu với những câu hỏi đầu tiên về trải nghiệm này, sau đó chúng tôi sẽ tiến hành trả lời chúng bằng cách có các thành phần kỹ thuật phù hợp, bao gồm các AIOps thực sự duy nhất trong ngành có khả năng chạy trên toàn bộ mạng đầu cuối.

Nhưng không phải tất cả AIOps đều được tạo ra như nhau. Tại Juniper, chúng tôi tin rằng AIOps đẳng cấp thế giới có ba khía cạnh chính.

Đầu tiên, đó là về việc có dữ liệu phù hợp. Bởi vì bạn không thể sửa chữa những gì bạn không biết cần sửa.

May mắn thay, cách đây nhiều năm, Juniper đã có tầm nhìn xa độc đáo để xây dựng các sản phẩm theo cách có thể trích xuất dữ liệu mạng phong phú từ chúng. Vì vậy, hiện tại, chúng tôi đang thu thập hàng núi dữ liệu phù hợp từ thiết bị chuyển mạch, điểm truy cập, bộ định tuyến và tường lửa cho phép các nhà khai thác mạng hiểu được những gì người dùng cuối đang trải qua.

Tất nhiên, chỉ thu thập đúng dữ liệu thôi là chưa đủ. Đó cũng là về những gì bạn làm với nó. Phản hồi theo thời gian thực phù hợp phải có tính khả thi và vượt xa các cảnh báo nhấp nháy. Bằng cách hiểu được sự hài lòng của mọi người dùng trên mạng, chúng tôi luôn giải quyết vấn đề cho khách hàng trước khi họ nhận ra có vấn đề.

Hãy xem, AIOps xấu sẽ cung cấp cho bạn đèn nhấp nháy và cảnh báo – thường là những cảnh báo sai mà cuối cùng quản trị viên CNTT sẽ bỏ qua. AIOps tốt – AIOps của Juniper – là về việc chủ động khắc phục sự cố trước khi chúng bắt đầu ảnh hưởng đến trải nghiệm.

Cuối cùng, điều này không thể thực hiện được nếu không có cơ sở hạ tầng an toàn phù hợp.

Juniper có cơ sở hạ tầng an toàn và có khả năng mở rộng nhất trong ngành cho kỷ nguyên AI—từ thiết bị, hệ điều hành đến phần cứng và phần mềm đám mây. Đó là cơ sở hạ tầng được xây dựng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và quan trọng là đạt được kết quả thay đổi trò chơi nhờ dữ liệu đó.

AI thực sự phụ thuộc vào ba thành phần này. Nó phải có ba thành phần sau: dữ liệu phù hợp. Câu trả lời đúng. Cơ sở hạ tầng phù hợp. Kết quả là sự linh hoạt, tự động hóa và đảm bảo tuyệt vời giúp giảm độ phức tạp, tăng năng suất và đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trên quy mô lớn.

Và đừng nhầm lẫn – đây không phải là một lộ trình. Nền tảng mạng gốc AI của Juniper đã được hình thành trong bảy năm và hiện đã có các sản phẩm thực sự trên nền tảng thực tế này.

Juniper thậm chí còn có một số cải tiến mới mà hãng sẽ giới thiệu hôm nay dưới sự bảo trợ của nó.

AI cho mạng

Đầu tiên, Juniper đang mở rộng và mở rộng Marvis, trợ lý mạng ảo nằm ở trung tâm giải pháp AIOps, theo hai cách quan trọng.

Marvis Minis mới về cơ bản là cặp song sinh trải nghiệm kỹ thuật số của Juniper, giúp tìm và giải quyết các vấn đề trước khi người dùng biết chúng tồn tại. Thông thường, hệ thống AI cần người dùng có mặt trên mạng và tạo dữ liệu để khắc phục và giải quyết mọi vấn đề nhất định. Với Marvis Minis, nhu cầu đó không còn nữa.

Juniper cũng sẽ đưa Marvis vào trung tâm dữ liệu, điều này sẽ mang lại mức độ tự động hóa chưa từng có trong miền này. Juniper® Apstra có thể tự động định cấu hình mạng dựa trên kết quả bạn chỉ định và sau đó liên tục xác thực rằng các hoạt động phù hợp với mục đích. Nhưng nếu có sự cố xảy ra trong trung tâm dữ liệu gây ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm của người dùng cuối thì đó chính là lúc Marvis xuất hiện. Và cũng giống như cách Marvis giảm các vé sự cố mạng trong khuôn viên trường và chi nhánh, chúng tôi kỳ vọng nó sẽ giải quyết các vấn đề một cách có ý nghĩa và giảm thời gian giải quyết trong trung tâm dữ liệu.

Và nói về trung tâm dữ liệu, khía cạnh quan trọng khác của AI nằm ở cách chúng tôi kiến trúc mạng trung tâm dữ liệu để hỗ trợ các yêu cầu mới to lớn nhằm đào tạo các mô hình AI và xử lý khối lượng công việc AI.

Chúng tôi gọi đây là…

Kết nối mạng cho AI

Như tôi đã viết trước đây, các cụm AI/ML hiện đại bao gồm hàng trăm hoặc đôi khi hàng nghìn GPU trong một trung tâm dữ liệu cung cấp sức mạnh tính toán song song, khổng lồ cần thiết để đào tạo các mô hình AI ngày nay. Việc phân phối khối lượng công việc trên các GPU rồi đồng bộ hóa chúng để huấn luyện mô hình AI yêu cầu một loại mạng mới có thể tăng tốc thời gian hoàn thành công việc (JCT) và giảm thời gian hệ thống chờ GPU cuối cùng đó hoàn thành tính toán (độ trễ đuôi).

Với bộ định tuyến PTX có khả năng 800G mới và bộ chuyển mạch QFX để bổ sung cho Apstra và Marvis trong trung tâm dữ liệu, Juniper đang cung cấp mã lực và trí thông minh cần thiết để đặt ra tiêu chuẩn về tính linh hoạt, đảm bảo và tự động hóa. Giờ đây, khách hàng sẽ có thể xây dựng và tận dụng các lợi ích của ứng dụng AI một cách hiệu quả hơn nữa đồng thời tiết kiệm đáng kể thời gian và tiền bạc.

Cái gì tiếp theo?

Hai mươi tám năm trước, Juniper đã đánh cược.

Internet gần như đạt đến điểm đột phá khi các công ty viễn thông ban đầu nhận thấy lưu lượng truy cập mạng tăng gấp đôi cứ sau ba tháng và cơ sở hạ tầng cơ bản không thể theo kịp. Khi đó, Juniper đã đánh cược rằng một loại bộ định tuyến mới với silicon chuyên dụng, thiết kế mô-đun và hệ điều hành có quy mô internet sẽ mở ra tương lai của Internet.

Juniper đã đúng. Và không quá lời khi nói rằng Internet sẽ không thể như ngày nay nếu không có Juniper.

Bây giờ, chúng ta đang ở một bước ngoặt khác với AI. Nhưng nó sẽ là một sự thay đổi lớn hơn Internet và sự thay đổi ở quy mô đó sẽ đòi hỏi chúng ta phải suy nghĩ lại về cách tiếp cận mạng.

Bởi vì tôi tưởng tượng một thế giới nơi đơn giản là không còn vé lỗi mạng nữa. Bất cứ nơi nào.

Không có thời gian ngừng hoạt động của ứng dụng hoặc vấn đề hiệu suất. Không có sự cố mất mạng. Thậm chí không ai biết rằng có một mạng lưới hoạt động đằng sau hậu trường. Không có một con người nào chạm vào sự kiểm soát của cơ sở hạ tầng. Trên thực tế, không có điều khiển hoặc giao diện người dùng nào cả… không cần thiết vì mọi thứ vẫn hoạt động và hoạt động tốt. Trên mỗi miền duy nhất.

Đây là tầm nhìn mà Juniper đã đặt ra để đạt được từ nhiều năm trước và Juniper đã đạt được tiến bộ thực sự trong vài năm qua. Và bây giờ, hãng đã sẵn sàng tất cả các phần với Nền tảng mạng AI-Native của mình để kết hợp tất cả lại với nhau và hiện thực hóa đầy đủ tầm nhìn này.

Giống như chúng ta gần ba thập kỷ trước, Juniper đã sẵn sàng đón nhận thời điểm này.

Kết luận

Để tìm hiểu thêm thông tin về các giải pháp của Juniper, vui lòng liên hệ với chúng tôi:

CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH

• Địa chỉ:Số 23E4 KĐT Cầu Diễn, Tổ 7, Phú Diễn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
• Điện thoại: 02432012368
• Hotline: 098 115 6699
• Email: info@datech.vn
• Website:https://datech.vn