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HPE推出全新Mist代理型AI原生技術,加速自主運行網路營運模式

2025-09-09
分類 : 新聞速寫
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HPE Juniper Networking產品組合透過代理型工作流程與更廣泛的數位體驗孿生技術,提供更多自主運行功能,進而簡化IT營運與提升使用者體驗

文/HPE

HPE宣布HPE Juniper Networking產品組合推出重大創新,進一步強化其Mist AI原生平台,透過代理型AIOps實現更加自主、智慧且主動的網路營運。全新功能包含代理型AI驅動的故障排除、擴展自主運行的可視性與控制力、通用大型體驗模型(Large Experience Model,LEM),以及專為資料中心設計的全新AIOps功能,協助企業降低IT複雜性,並確保客戶端至雲端的卓越使用者體驗。

這些功能強化了HPE GreenLake Intelligence的效能,該HPE次世代自主IT與代理型AIOps解決方案能在多層次IT架構中部署專屬的AI代理程式,支援網路、儲存和運算的即時問題解決、主動優化,及更智慧的決策。Juniper Mist中的代理型AI功能使IT從被動管理轉變為主動營運,為效能與效率的提升奠定基礎。

「現今的網路不僅需要連結,還必須具備理解、調適與行動的能力,」HPE Networking執行副總裁、總裁暨總經理Rami Rahim表示。「透過Juniper Mist的全新數位體驗孿生技術與代理型AI功能,我們持續推動網路成為IT前瞻合作夥伴,在問題影響使用者之前即主動解決。這是邁向自主運行網路的重要里程碑,可協助客戶簡化複雜度、降低成本,並在大規模環境中提供卓越的數位體驗。」

代理型AI:加速自主運行的網路營運

長久以來,HPE Juniper Networking持續引領雲端原生與AI原生的自主營運的轉型,並專注於客戶端至雲端的使用者體驗。Marvis AI可分析有線、無線、廣域網路(WAN)與資料中心領域的遙測資料,建立自動化工作流程,協助簡化營運並降低成本。AI驅動的技術支援能利用故障工單資料持續訓練並提升Marvis AI引擎效能。此外,透過百分百API驅動的模式,平台能與Zoom、Teams、ServiceNow等外部系統與應用程式整合,快速識別並修復問題的根本原因。  

Mist平台的最新功能建構於代理型AI的核心基礎上,為客戶與合作夥伴帶來更多的自動化洞察與保障。這些創新功能包括:

  • 進階的對話能力:Marvis AI助理具備更進階的對話功能,能即時協助排除故障。透過代理型AI框架,提供橫跨有線、無線、WAN、客戶端及應用程式領域的自主運行代理程式,為IT團隊帶來更精準的洞察。
  • 擴展的自主運行功能:Marvis Actions儀表板現可支援更多網路問題的自動化修復,包括連接埠設定錯誤、容量瓶頸與不合規硬體等,並提供完整的IT監控。
  • 通用的大型體驗模型(LEM):LEM是HPE Juniper Networking的獨家AI模型,可分析來自Zoom、Teams等應用平台的數十億筆資料,輕鬆排解常見協作工具的效能問題並預測潛在風險。透過結合模擬使用者體驗的Marvis Minis數位孿生技術,LEM能夠在無需應用程式即時資料的情況下,預測未來的應用體驗,並將模擬結果匯入到Marvis AI引擎,於使用者上線前就可採取自主運行以最佳化效能。
  • 資料中心營運AI化:Marvis AI Assistant for Data Center與Apstra情境式圖形資料庫整合,以提供智慧洞察並支援自主服務的部署。Marvis Minis亦進一步延伸至資料中心,持續驗證服務與保障資料中心網路相關的應用效能。

HPE具備獨特優勢,能在多廠商的全堆疊架構中應用AIOps與代理型AI,整合網路、運算、儲存、虛擬化、容器化與應用程式的效能,創造卓越的客戶價值。

Marvis的最新資料中心功能與HPE OpsRamp相輔相成。OpsRamp是AIOps驅動的IT營運管理(ITOM)平台,旨在簡化與自動化混合雲、多雲與地端IT環境的管理,不僅提供全堆疊可觀測性,更導入針對現代資料中心打造的先進代理型工作流程。

「現代網路日益分散且複雜,但高達93%的組織認為網路對業務成功至關重要。營運團隊需要能加速解決問題、提升效率並確保大規模使用者體驗的工具。數十年來,HPE Juniper Networking解決方案持續引領網路營運中的AI應用,加速實現自主運行網路的願景,」theCUBE Research首席分析師Bob Laliberte表示。「憑藉Marvis 在代理型 AI 與生成式 AI 的最新進展,HPE為客戶帶來真正的自主能力。透過預測性干預,營運團隊能在使用者察覺前解決問題。」

這些創新延續HPE長久以來在網路AI的領導地位,協助企業、雲端服務供應商與電信業者持續提升效率、可靠性與使用者滿意度。

標籤: HPELEM代理型AI
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