조직의 생산성이 증가하면서 최종 사용자 및 IoT 디바이스의 수도 많이 증가하고 있습니다. 이러한 디바이스 성능의 핵심은 실시간 음성 및 비디오, 여러 네트워크 서비스를 비롯한 다양한 SaaS 애플리케이션에 액세스하는 기능입니다.
오늘날의 최신 네트워크는 무선 기반 인프라가 아닌 클라우드 기반 서비스로 제공됩니다. 디바이스 이질성 및 디바이스 이동성 문제에 방대한 분량의 트랜잭션 및 데이터까지 더해지면서 네트워크는 훨씬 더 동적으로 변했으며 Edge에서의 작업이 더욱 복잡해졌습니다. 레거시 관리 솔루션은 IT에서 부여한 사용 권한에 따라 일정한 수의 클라이언트와 애플리케이션만 사용하는 정적 네트워크를 관리하도록 설계되었습니다. 이러한 오래된 솔루션은 클라이언트 컨텍스트에서 일관되고 의미 있는 인사이트를 확보하지 못합니다. 클라이언트에 애플리케이션 성능 문제가 있는 경우, 전체적인 문제인지 아니면 특정 영역의 문제인지, 원인이 Wi-Fi 성능 저하인지, WAN 장애인지, 네트워크 서비스 문제인지 또는 애플리케이션의 문제인지를 정확히 가려내기가 어렵습니다. 최신 클라이언트가 네트워크 인프라, 네트워크/보안 서비스 및 애플리케이션에서 극대화된 성능을 누리도록 해야 하는 IT 팀이라면 이러한 구식 도구에 의존해서는 안 됩니다. IT 팀 및 IT 팀이 지원하는 조직에는 AIOps 솔루션을 통해 지원되는 고급 분석 및 실행 가능 정보가 필요합니다.
VMware Edge Intelligence: 포괄적인 AIOps 솔루션
VMware Edge Intelligence는 무선 및 유선 LAN, SD-WAN 및 SASE(Secure Access Service Edge)를 통해 최종 사용자 및 IoT 클라이언트 성능, 보안 및 자체 복구를 보장하는 엔터프라이즈 Edge에 초점을 맞춘 벤더와 무관한 AIOps 솔루션입니다.
주요 내용
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엔터프라이즈 엣지에 초점을 맞춘 AIOps 솔루션입니다. 유무선 LAN, SD-WAN, SASE를 통해 최종 사용자/IoT 클라이언트의 성능, 보안 및 자동 복구를 보장합니다.
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고객은 이 솔루션을 배포하여 클라이언트 디바이스 생산성을 40%에서 55%까지 향상할 수 있습니다.
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IT 운영 팀은 더 빠르게 사전 대처 모드로 전환할 수 있습니다.
솔루션 혜택
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리치 클라이언트 환경
VMware Edge Intelligence는 모든 위치에서 최종 사용자 및 IoT 디바이스 환경을 크게 개선하고 정량화합니다. 인력이 분산되어 있는 경우 IT 팀이 모든 위치에서 클라이언트 경험을 모니터링하기가 어렵습니다. 따라서 IT 담당자의 방문 횟수를 줄여 주는 솔루션이 필요합니다. VMware Edge Intelligence는 인식된 애플리케이션 문제가 로컬 Wi-Fi 네트워크, 광대역 네트워크, WAN, 네트워크 서비스 또는 애플리케이션 관련 문제로 인한 것인지를 명확하게 파악할 수 있습니다. VMware Edge Intelligence를 사용하는 고객은 클라이언트 디바이스 생산성이 40~55% 개선되었습니다.
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사전 업데이트 적용
VMware Edge Intelligence는 가장 가까운 인접 네트워크 및 감독되지 않는 클러스터링 알고리즘을 포함한 ML 기술을 사용하여 자동으로 장애를 분리하고, 근본 원인을 식별하고, 권장 사항을 제공하고, 이점을 예측합니다. 이 솔루션은 내부 및 업계 벤치마크를 사용하여 지속적인 개선을 위한 기회를 제공합니다. 고객은 VMware Edge Intelligence를 사용하여 문제를 찾고 해결하는 데 50% 시간이 단축되었습니다.
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애플리케이션 보장
엔터프라이즈는 수백 개의 SaaS 애플리케이션을 사용합니다. IT 부서에서 사용 권한을 부여하는 것은 이러한 애플리케이션 중 소수에 불과하고, 대부분의 생산성 애플리케이션은 권한을 받지 못합니다. IT 팀에서 이러한 애플리케이션을 추적하는 일은 불가능한 일입니다. VMware Edge Intelligence는 영향을 받는 클라이언트 수 또는 영향을 받는 사이트 수와 같은 상황별 성능 지표를 사용하여 3000개가 넘는 애플리케이션에 대한 보증을 제공합니다.
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운영 단순성
VMware Edge Intelligence는 현재 3천만 대 이상의 장치를 감지하고 분석합니다. 디바이스의 수와 종류가 다양해지면 수작업으로 식별하고, 분류하고, 성능을 분석할 수 없게 됩니다. 이 솔루션은 시계열 기반 ML 알고리즘을 사용하여 이러한 디바이스를 자동으로 검색하고 모니터링을 위한 기준선을 설정합니다.
