文／HPE
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
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%1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。
立即報名參加HPE於2025年9月16日舉辦的「安全AI原生網路新時代」線上活動，深入探索AIOps與代理型AI的最新進展，了解HPE如何運用統一的次世代方法，引領AI原生網路的未來。
