« App/Service Awareness permet aux clients de voir où leurs applications se connectent au réseau et comment elles utilisent les ressources du réseau. Il met en lumière la manière dont l'infrastructure réseau prend en charge le trafic d'applications spécifiques. C'est comme voir quelles routes empruntent les voitures pour atteindre différents quartiers », a déclaré Baker.
Le composant d'analyse d'impact utilise les informations d'App/Service Awareness pour réduire la charge cognitive des opérateurs qui gèrent les anomalies du réseau, ce qui est particulièrement utile lors d'événements à fort stress avec de nombreuses alertes et des impacts importants sur les applications. Il transforme les big data en big knowledge, a déclaré Baker.
« L’analyse d’impact résout le problème de la fatigue des alertes en identifiant précisément quelle application souffre d’un problème réseau particulier », a écrit Baker. Elle peut indiquer à l’utilisateur quelles applications sont affectées par une anomalie spécifique dans la structure, par exemple, ou identifier quelles anomalies dans la structure contribuent à un problème d’application particulier.
« En cas de panne d’un port, les clients peuvent désormais connaître le rayon d’action de la panne et savoir quels services et applications pourraient rencontrer des problèmes », a déclaré M. Baker. « Le résultat est une résolution plus rapide des pannes et le développement de réponses plus robustes, voire même la prévention des pannes d’applications. »
La connaissance des applications/services et l'analyse d'impact ne sont qu'une partie d'un menu de plus de 100 nouvelles fonctionnalités désormais disponibles avec Apstra 5.0. Parmi les autres nouvelles fonctionnalités essentielles, citons les analyses EVPN (Ethernet VPN-Virtual Extensible) améliorées pour faciliter les opérations EVPN complexes, ainsi que d'autres services d'analyse visant à aider les clients à gérer les réseaux basés sur l'intention.
« Juniper Apstra 5.0 étend également la collecte de télémétrie de manière importante, ce qui permettra de futures applications AIOps », a écrit Baker. « Une couverture plus large des mesures liées à l’état des commutateurs, aux performances optiques, aux alimentations, aux ventilateurs et à la température fournit une base de données plus complète qui peut permettre une future maintenance prédictive et proactive basée sur l’IA, afin que les opérateurs puissent remplacer les composants avant qu’ils ne tombent en panne et n’affectent la disponibilité des applications. »
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