Jede Verbindung zählt: AI-natives Netzwerkmanagement gefordert.

Autor
Reinhold Zurfluh
Veröffentlicht
11. Juni 2025

In einer zunehmend digitalen Welt ist das Netzwerk längst nicht mehr nur eine technische Infrastruktur. Es ist das Rückgrat moderner Kommunikation, Produktivität – und in kritischen Fällen sogar der Sicherheit. Doch was passiert, wenn diese Verbindungen nicht so funktionieren, wie wir es erwarten? Wenn Videocalls ruckeln, Anwendungen hängen oder ganze Systeme ausfallen? Die Antwort: Frust, Ineffizienz, Kosten – und im schlimmsten Fall auch Reputationsschäden oder betriebliche Risiken.

 

Die alte Networking-Welt: «Green-Light» statt Nutzererlebnis

Von der digitalen Transformation über KI-Initiativen bis hin zum User- und Gerätezuwachs müssen Netzwerke immer mehr leisten. Da die IT-Budgets aber nicht mitwachsen und Unternehmen vor zahlreichen weiteren Herausforderungen von mangelnden Fähigkeiten bis hin zur fehlenden Verfügbarkeit stehen, entwickelt sich die Kombination aus Komplexität und Unberechenbarkeit der klassischen Netzwerke immer mehr zu einer Belastung.

Traditionelles Netzwerkmanagement misst den Zustand eines Netzwerks anhand technischer Parameter: grünes Licht = alles gut. Diese Herangehensweise greift jedoch inzwischen zu kurz. Ob Mitarbeitende in Videokonferenzen sind, Patientenakten digital aufgerufen oder Produktionssysteme in Echtzeit synchronisiert werden – es zählt nicht, ob eine Verbindung steht, sondern wie gut sie funktioniert. Es geht um das echte Erlebnis, die «Experience».

Die neue Networking-Welt: Experience-First mit KILogo Juniper Networks

Genau hier setzt Juniper Networks mit seinem KI-gestützten Konzept «Experience-First Networking» an. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz kann das Netzwerk nicht nur besser überwacht, sondern proaktiv gesteuert werden.

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Die KI erkennt Probleme, bevor der erste Anruf beim Helpdesk eingeht. Sie analysiert in Echtzeit Telemetriedaten – von WLAN Access Points über Switches bis hin zur Cloud-Applikation. Mit dem intelligenten Netzwerkassistenten Marvis kommunizieren IT-Administrator*innen direkt: «Was ist los mit der Teams-Session?» – und erhalten sekundenschnell eine fundierte Diagnose. So wird aus einem Problem ein planbarer Handlungsimpuls.

Networking-Vision: Ein Netzwerk, das nicht nur «funktioniert», sondern versteht, lernt und unterstützt.

Die KI-native Netzwerkplattform von Juniper nutzt das volle Potenzial künstlicher Intelligenz. Sie bietet mit Fehlerisolierung in Echtzeit, proaktiver Anomalie-Erkennung und vollautomatisierten Massnahmen zuverlässige und sichere Campus-, Zweigstellen-, Datencenter- und WAN-Netzwerke. Juniper nutzt ein modernes Microservice-basiertes Design, um unerreichte Agilität, Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

Dadurch lassen sich neue Funktionen leicht hinzufügen oder entfernen, neue Verbesserungen implementieren und Fehlerbehebungen ohne Unterbrechung des Netzwerkservices bereitstellen. Durch die elastische und bedarfsgerechte Skalierung der Services werden die mit monolithischen Hardwareinfrastrukturen einhergehenden Kosten und Komplikationen vermieden.

Die Vorteile von AI Networking: Mehr Kontrolle, weniger Stress

  • Klare Prioritäten für den IT-Alltag (besonders am Montagmorgen)
  • Schnelle Problemanalyse über alle Netzwerkbereiche hinweg
  • Weniger Service-Tickets, geringere Downtime
  • Höhere Zufriedenheit bei Mitarbeitenden und Kunden

Wie das in der Praxis aussieht

Erleben Sie den Vortrag von Juniper Networks anlässlich des InfoGuard Innovation Day in voller Länge – mit realen Beispielen, Use Cases und einem Einblick in die Zukunft des Netzwerkmanagements.

Zum Juniper-Vortrag

Stellen Sie sicher, dass jede Verbindung – für jedes Gerät, jeden Benutzer und jede Anwendung – zuverlässig, messbar und sicher ist und zwar mit der branchenweit ersten KI-nativen Netzwerkplattform. Möchten Sie mehr über diese selbstlernende Netzwerkplattform von Juniper Networks erfahren? Dann kontaktieren Sie unser Juniper-Expertenteam für ein unverbindliches Gespräch.

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Bildlegende: mit KI generiertes Bild

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