• 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。
服务受本 SDD 和 Juniper 购买和许可协议 (“JPLA”) 条款的约束,JPLA 的副本发布于 https://www.juniper.net/us/en/legal-notices/juniper-networks-contracts-resource.html(即 GTC 加上客户计划或渠道计划,视情况而定)或 Juniper 可能不时指定的其他 URL(或 Juniper Networks 和公司签署的另一份书面主服务协议,其范围涵盖 Juniper Networks 提供支持和维护服务的条款和条件)。如果本 SDD 的条款与 JPLA 的条款发生冲突,则以 JPLA 的条款为准。除非本 SDD 另有规定,否则本 SDD 中使用的大写术语应符合 JPLA 中的定义。
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Peter Fetterolf 博士是网络技术、架构和经济分析方面的专家。他负责财务建模和白皮书以及 ACG Research Business Analytics Engine 的软件开发。Fetterolf 博士拥有网络行业的多学科背景,拥有超过 30 年的管理顾问、企业家、执行经理和学者经验。他在经济建模、业务案例分析、工程管理、产品定义、市场验证、网络设计以及企业和服务提供商网络战略方面经验丰富。
随着校园网络的现代化,专有技术和复杂的 L2/L3 架构开始显露出过时的迹象。由于规模不足和配置管理不善,维护具有 IoT 设备和移动用户的敏捷环境变得更加困难。为了应对这些挑战,组织采用了 EVPN-VXLAN(一种通用的开放标准),但经常发现其增加的运营复杂性给 IT 团队带来了负担,使他们难以在部署中保持配置一致性。通过瞻博网络 Mist 云引入 AI 驱动的校园架构管理,瞻博网络通过轻松管理和部署 EVPN-VXLAN 校园架构解决了运营负担。现在,管理员可以选择拓扑,然后静静等待,让软件完成剩下的工作。
IT 领导者必须利用自动化技术并构建一个网络生态系统,以不断改善用户体验,同时提高运营敏捷性。1 AI 驱动的运营和支持是这项工作的关键,因为它们可以优化用户体验,同时通过提高运营效率来降低成本。这项研究结合了决策者与利用瞻博网络 Mist 解决方案的组织的经验,以展示它如何提供比传统解决方案更实质性的业务优势。
Kentik 是一家网络可观测性公司。我们的平台是网络前线的必备工具,无论是数字业务、企业 IT 还是服务提供商。网络专业人员依靠 Kentik 网络可观测性云来规划、运行和修复任何网络,依靠我们无限的粒度、人工智能驱动的洞察力和极快的搜索。Kentik 可以理解网络、云、主机和容器流、互联网路由、性能测试和网络指标。我们向网络专业人士展示他们需要了解的网络性能、健康和安全信息,以使他们的业务关键型服务大放异彩。网络为世界上最有价值的公司提供支持,这些公司信任 Kentik 的网络可观测性。IBM、Box 和 Zoom 等市场领导者依靠 Kentik 实现网络可观测性。请访问 kentik.com 并关注我们 @kentikinc 。
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