L’ultimo semestre per Juniper Networks è stato decisamente “caldo”. L’anno è iniziato con l’annuncio dell’acquisizione da parte di Hpe, a gennaio, ma di gennaio è anche il lancio della piattaforma di networking AI-native, creata per sfruttare l’AI al fine di offrire una migliore esperienza di networking a operatori e utenti finali. Addestrata in sette anni di sviluppo e valorizzazione degli insights, la piattaforma è stata progettata fin dall’inizio per garantire che ogni connessione sia affidabile, ‘misurabile’ e sicura per tutti i dispositivi, per gli utenti, per le applicazioni, per i servizi erogati.
In questi mesi è proseguito poi il lavoro per unificare sotto un unico cappello le soluzioni di networking per campus, filiali e data center, con un motore AI comune (ereditato e sviluppato con l’acquisizione di Mist, era il 2019) e Marvis, il relativo Virtual Network Assistant, che offre anche insight per l’intero ciclo di vita del data center con l’hardware di qualsiasi fornitore. Obiettivo: rendere possibile l’utilizzo dell’AI per le operazioni IT (AIops) end-to-end, e maturare una visione completa, per la soluzione automatizzata dei problemi e l’affidabilità delle reti, così da spostare il focus dalle operazioni ordinarie ad attività a valore aggiunto e migliorare l’esperienza finale degli utenti.
Sono i temi chiave che tocca anche Mario Manfredoni, senior director South Europe di Juniper Networks, in occasione di AI-Native Now Live, l’evento per clienti, team di networking e partner che raccoglie circa 200 persone a Milano. E’ occasione di confronto su integrazione tra AI e reti dal semplice accesso Wi-Fi/Lan fino al networking da/per data center; sull’impatto dell’intelligenza artificiale sulla progettazione, la protezione e la gestione delle reti; e sull’idea dell’AI al servizio delle reti come delle reti al servizio dell’intelligenza artificiale.
“Juniper nasce nel 1996 e, per riprendere proprio uno dei temi chiave dell’evento, in questi quasi 30 anni ha davvero continuato a crescere e cambiare, a dimostrare che è proprio il cambiamento a caratterizzare la capacità di soddisfare esigenze diverse nel tempo” – esordisce Manfredoni. Con i router Asic, e il suo sistema operativo modulare, l’azienda indirizza i bisogni di networking delle aziende, ma ha iniziato a farlo dal primo vero boom di Internet “ascoltando il mercato, ed estendendo il suo core business nel settore telco fino a una forte presenza nel mercato enterprise”. Tanto che dei 5,6 miliardi di dollari di fatturato la metà oggi arriva proprio dalle grandi aziende con Juniper che misura l’innovazione sempre di più con l’impegno ad utilizzare l’AI applicata al networking.
Come evolve AI-native Networking Platform
“La AI-native Networking Platform è progettata per evolversi con un forte focus sulla customer experience… Meno bit e byte e più CX, quindi, perché è questo il termometro ultimo che misura davvero l’efficienza delle reti”. L’AI serve poi per migliorare le operazioni di rete. “Juniper la utilizza per ottimizzare le operations e la sfrutta per monitorare e analizzare dati telemetrici in tempo reale, fornendo risposte intelligenti e proattive per risolvere problemi prima che impattino l’utente finale”. Tenendo al centro l”obiettivo sicurezza: “Siamo in grado di fornire soluzioni di sicurezza che possono fare enforcing più vicino possibile dove il problema si verifica”, per una risposta rapida e precisa alle minacce.
Per comprendere appieno la portata delle innovazioni di Juniper, è essenziale esplorare più a fondo i termini dell’evoluzione tecnologica della proposta. Juniper, abbiamo accennato, è pioniere nello sviluppo di router basati su Asic (Application-Specific Integrated Circuit), che offrono prestazioni superiori rispetto ai router basati su Cpu generiche. Sono progettati per gestire grandi volumi di traffico con una latenza minima, rendendoli ideali per le reti di telecomunicazioni moderne. “Il nostro fondatore, con un background legato alla progettazione di Asic, ha detto ‘Io credo di poter fare la differenza’… E l’ha fatta”, ricorda Manfredoni.
Questi router sono equipaggiati con il sistema operativo di rete modulare di Juniper, che separa control plane da data plane, migliorando stabilità ed efficienza.
A queste capacity si aggiungono quelle della AI-native Networking Platform che utilizza avanzati algoritmi di machine learning per analizzare dati telemetrici in tempo reale. “Quando abbiamo acquisito Mist, la società dichiarava di avere access point basati su machine learning e artificial intelligence. Ci abbiamo messo un po’ ad assimilare appieno cosa questo significasse, ma oggi siamo ben consapevoli del potenziale di una piattaforma hardware capace di monitorare 150 diversi stati logici della connessione ogni 2 secondi”, spiega Manfredoni. E la capacità di raccogliere e analizzare dati telemetrici è un aspetto strategico oggi dell’offerta di Juniper.
Ogni dispositivo di rete genera una quantità enorme di dati, che vengono raccolti e analizzati per fornire una visione dettagliata delle prestazioni della rete. “Per ogni terminale utilizzato, vengono memorizzati circa 60-70 stati logici diversi al secondo“, riprende Manfredoni, un numero che evidenzia la granularità dei dati raccolti. Con la sicurezza integrata nei diversi livelli, e la piattaforma AI in grado non solo di rilevare e rispondere alle minacce, ma di farlo in modo proattivo, prevenendo potenziali problemi prima che possano causare danni.
L’AI per il networking, il networking per l’AI
L’automazione è pilastro caratterizzante la proposta. L’AI è utilizzata per automatizzare molti aspetti della gestione della rete, riducendo la necessità di interventi manuali e aumentando l’efficienza operativa. “Zero Touch Provisioning è stato nostro obiettivo per più di vent’anni, oggi concretizzato nella possibilità di velocizzare le fasi di delivering e attivazione”, sottolinea Manfredoni. La piattaforma AI è in grado poi di monitorare le sessioni degli utenti e identificare problemi specifici che potrebbero influenzare l’esperienza dell’utente. In questo senso è indirizzato il bisogno di “capire chi c’è dietro la rete e qual è il suo punto di vista”.
“Resta tuttavia importante la distinzione tra AI per il networking e networking per AI”, prosegue Manfredoni. Nel primo caso si parla dell’uso dell’AI per migliorare le operazioni di rete, mentre nel secondo della costruzione di infrastrutture di rete ottimizzate per supportare le applicazioni di AI. Per l’applicazione sul campo di entrambi Juniper offre quindi le soluzioni che coprono i temi end-to-end del networking, ma anche le componenti data center. Un dualismo, sinergico e coerente che si riflette nella proposizione che è basata su due pilastri: “La proposizione hardware e software per fornire networking per i workload AI e la proposizione software e hardware per il deployment e gestione delle reti – spiega Manfredoni e prosegue -.“Sembra quasi un gioco di parole mettere l’accento prima sul software o prima sull’hardware ma è importante perché non ho AI senza hardware capace di raccogliere dati telemetrici che l’AI andrà ad utilizzare, e le AI hanno sempre più bisogno di imparare, hanno bisogno di dati, di poter scambiare, veicolare, accedere a questi dati con le migliori prestazioni, possibili solo con hardware specializzati. Juniper offre la doppia proposizione”.
A questo proposito è importante fare riferimento all’estensione della soluzione AI Data Center, che è il modo più veloce e flessibile per implementare cluster di inferenza e addestramento dell’AI ad alte prestazioni, nonché la più semplice da gestire con risorse IT limitate. Si tratta di un’architettura data center spine-leaf con una base di switch Qfx e router Ptx gestiti da Juniper Apstra, che abilita controllo, automazione e messa in sicurezza del fabric data center, ma sposta anche la gestione di un DC dalla linea di comando verso modelli intent-based. Grazie alle operazioni intent-based attraverso Apstra, e a Marvis Vna per i data center e ai progetti AI convalidati, Juniper riesce quindi ad eliminare gran parte delle complessità della progettazione, implementazione e troubleshooting delle reti AI Data Center, permettendo ai clienti di fare di più con meno risorse IT.
L’ultimo tassello della proposta, notizia di questi giorni, è l’estensione dei tool AIOps al routing Wan. Di fatto un’ulteriore potenziamento della sua AI-Native Networking Platform, ad indirizzare l’esigenza di lavorare sugli economics delle aziende che richiedono connessioni branch sicure. Wan Assurance, Premium Analytics e Marvis Virtual Network Assistant (Vna) guadagnano nuove funzionalità esclusive di AI per il networking ed offrono esperienze SD-Wan e Sase semplici. Inoltre Juniper annuncia anche un nuovo prodotto di routing assurance che aggiunge automazione AI nativa e insight alle topologie di routing edge tradizionali. Un’estensione di capacità, quella dell’AI Native Networking Platform, che può arrivare a ridurre sensibilmente i costi operativi. E’ un aspetto che piace alle aziende, ed anche quelle italiane che in determinati verticali accolgono le potenzialità della proposta.
Prosegue Manfredoni: “Abbiamo scoperto che ci sono diversi enti italiani che stanno investendo molto nelle soluzioni Hpc e in soluzioni di AI, e – oltre quello nostro tipico telco/enterprise – è questo un mercato che sta si sta sviluppando anche più velocemente di quello che potevamo immaginare. L’ambito della ricerca è quindi un ambito fertile, così come quello delle realtà industriali storiche, a loro volta sensibili alle nuove opportunità offerte dal networking governato dall’AI che ben indirizza i bisogni di accesso eterogenei a reti ed asset nelle modalità di lavoro remoto e diffuso (e di accesso ad asset e risorse da diverse sedi/campus) che si sono affermate dopo il covid”.
C’è spazio, infine, per commentare anche la recente acquisizione da parte di Hpe: “Noi tutti crediamo che questa operazione sarà vantaggiosa per i clienti, per i partner, per gli stakeholder”. L’operazione non è ancora conclusa, si completerà teoricamente tra fine di quest’anno o al più tardi l’inizio dell’anno prossimo “ma il nostro entusiasmo è giustificato dalla convinzione della complementarietà delle soluzioni Hpe Aruba con quelle Juniper e che le aziende procederanno insieme tenendo come punto fermo la protezione degli investimenti che i clienti hanno già fatto nel tempo”. Un numero che dice molto più di mille intenzioni da questo punto di vista: “la nuova divisione dovrà garantire 11 miliardi di fatturato, che guarda bene è praticamente la somma del fatturato di Juniper e del fatturato di Hpe Aruba“.
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