HPE通过增强Mist智能体AI技术推进自驱动网络运营

如今几乎所有企业都将网络视为业务成功的关键，但随着网络变得比以往更加分布式和复杂，运营团队需要能够加速问题解决、提升效率并确保大规模用户体验的工具。为了满足这些需求，HPE宣布对其HPE Juniper网络产品组合进行重大创新，通过更加自主、智能和主动的网络运营来提供智能体AIOps。

这些进步将通过对人工智能原生Juniper Mist平台的增强来实现。这包括智能体AI驱动的故障排除、扩展的自驱动操作可视性和控制、通用大型体验模型(LEM)以及数据中心的AIOps功能。这些举措旨在降低IT复杂性，确保从客户端到云端的"卓越"用户体验。

"今天的网络必须做的不仅仅是连接——它们必须理解、适应和行动，"HPE网络执行副总裁、总裁兼总经理Rami Rahim表示。"通过Juniper Mist中这些新的数字体验孪生和智能体AI功能，我们继续将网络转变为IT的主动合作伙伴，能够在问题影响用户之前就解决问题。这是向真正自驱动运营的重大飞跃，帮助我们的客户简化复杂性、降低成本并大规模提供卓越的数字体验。"

Mist的增强功能将由驱动该平台的AI引擎Marvis的改进来推动。具体而言，这些改进将围绕四个关键领域分组：增强的对话能力；扩展的自驱动操作；通用LEM；以及数据中心运营AI。

Marvis AI分析有线、无线、WAN和数据中心域的遥测数据，并创建自动化工作流程来简化运营和降低成本。AI驱动的支持使用故障工单数据持续训练并提高Marvis AI引擎的效能，完全由应用程序接口驱动的模型与外部系统和应用程序（如Zoom、Teams和ServiceNow）协作，快速识别和修复问题的根本原因。

Marvis AI助手现在将具有增强的对话能力，促进实时故障排除。HPE表示，通过使用智能体AI框架，可提供定制化洞察，自驱动智能体在有线、无线、WAN、客户端和应用程序域之间协作。Marvis Actions仪表板将支持更多网络问题的自主修复，包括端口配置错误、容量问题和不合规硬件——在完整的IT监督下进行。

LEM是据说HPE Juniper网络独有的AI模型，分析来自Zoom和Teams等应用程序的数十亿数据点，以排除常见协作工具的性能故障并预测未来问题。通过Marvis Minis——模拟用户体验的孪生体——的增强，LEM现在可以在没有应用程序本身实时数据的情况下预测未来的应用程序体验。这些信息被输入到Marvis AI引擎中，在用户甚至还未出现之前就可以采取自驱动操作来优化未来性能。

在数据中心运营方面，数据中心Marvis AI助手与Apstra的上下文图数据库集成，提供智能洞察并为自主服务配置奠定基础。Marvis Minis还扩展到数据中心，用于与数据中心网络相关的持续服务验证和应用程序保障。

这些功能也被视为增强GreenLake Intelligence——HPE下一代自主IT和智能体AIOps方法——的能力，该方法在多层IT架构中部署专门的AI智能体。这旨在实现跨网络、存储和计算的实时问题解决、主动优化和更智能的决策制定。

HPE认为Juniper Mist中的智能体AI功能将IT从被动管理转向主动管理，为性能和效率的显著改善奠定基础。

"运营团队需要能够加速解决、提升效率并确保大规模用户体验的工具，"The Cube Research首席分析师Bob Laliberte表示。

"十多年来，HPE Juniper网络解决方案一直在网络运营中开创AI的使用，加速了向自驱动网络的旅程。通过其在智能体AI和生成式AI方面的最新进展，由Marvis提供支持，HPE正在提供真正的自主功能，实现预测性干预，让运营团队在用户甚至注意到之前就解决问题。"

Q&A

Q1：HPE Juniper Mist平台的智能体AI功能有什么特点？

A：HPE Juniper Mist平台的智能体AI功能包括智能体AI驱动的故障排除、扩展的自驱动操作可视性和控制、通用大型体验模型(LEM)以及数据中心的AIOps功能。这些功能能够将网络转变为IT的主动合作伙伴，在问题影响用户之前就解决问题。

Q2：Marvis AI引擎是如何工作的？

A：Marvis AI分析有线、无线、WAN和数据中心域的遥测数据，创建自动化工作流程来简化运营和降低成本。它使用故障工单数据持续训练并提高效能，与Zoom、Teams和ServiceNow等外部系统协作，快速识别和修复问题的根本原因。

Q3：大型体验模型LEM有什么独特之处？

A：LEM是HPE Juniper网络独有的AI模型，能够分析来自Zoom和Teams等应用程序的数十亿数据点，排除常见协作工具的性能故障并预测未来问题。通过Marvis Minis孪生体的增强，LEM可以在没有应用程序实时数据的情况下预测未来的应用程序体验。