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EX4100-H线的以太网交换机数据表
随着网络变得越来越复杂和分布，IT专业人员面临跨越多个领域的不断发展的安全挑战。网络和安全团队必须在安装压力的情况下保护信息，基础架构和服务免受遗产和新兴威胁。他们的任务是通过在所有细分市场中保持一致的姿势，适应不断变化的威胁景观，管理增加的流量而不损害绩效，确保监管合规性和实施零信任模型，并避免运营中断，从而避免了绩效，他们的任务是部署有效的安全解决方案。
Juniper Paragon自动化安装和升级指南
Paragon Automation提供自定义的容器化MGD（CMGD）用户外壳，称为Paragon Shell。系统管理员可以使用Paragon Shell部署和配置Paragon自动化群集。使用OVA或OVF捆绑包在VMware ESXI服务器上创建VM之后，已安装了Paragon Shell CLI。OVA或OVF捆绑包被预先包装，并使用创建节点VM并部署Paragon Automation群集所需的所有软件包。帕拉贡外壳安装在基本操作系统上。
使用Juniper AI护理服务最大化雾ROI
AI Care Services是该行业的第一个AI-NENITAGE服务组合，它提供了Juniper的专业知识和最佳实践，并结合了AI的运营情报。
Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
Juniper-Partner-Advantage-Program Guide.pdf
与Juniper合作，您可以处于AI本地网络运动的最前沿。Juniper的AI本网络平台利用AIOPS确保每个设备，用户，应用程序和资产都是可靠，可衡量和安全的。您将能够创建一个品牌的，差异化的服务目录，以增加您的企业和客户所需的灵活性和灵活性，通过提供分析师认可的技术来增加您的经常性收入并发展您的市场。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。