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Aruba amplia sua arquitetura Mobile First para permitir uma rede autônoma

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A Aruba, empresa da Hewlett Packard Enterprise, anuncia hoje sua arquitetura Mobile First com a introdução de inovações em qualidade de serviço e análise de redes baseadas em inteligência artificial, além de parcerias para permitir uma rede autônoma e proporcionar experiências inteligentes de local de trabalho.

Para ajudar as organizações de TI a melhorar a experiência do usuário e garantir a resiliência dos negócios à medida que adotam soluções de mobilidade, IoT e na nuvem, a Aruba está anunciando o NetInsight, uma solução de análise e qualidade de rede baseada em inteligência artificial (IA) para otimizar o desempenho da rede.

Além disso,  acrescentou uma nova categoria de parceiros de soluções digitais inteligentes de local de trabalho ao seu programa de parceiros tecnológicos ArubaEdge, incluindo líderes em administração de espaços corporativos, empresas de móveis conectados e fornecedores de tecnologia, para oferecer experiências de local de trabalho de última geração na adoção segura de IoT, automação predial e serviços personalizados baseados na localização para visitantes e funcionários.

Rede baseada em IA

Atualmente, as organizações de TI enfrentam o desafio de gerenciar ambientes altamente dinâmicos e imprevisíveis com ferramentas projetadas para gerenciar a infraestrutura e não para melhorar a experiência do usuário. Profissionais de TI exigem ferramentas modernas que se mantenham proativamente à frente dos problemas de desempenho, forneçam insights sobre possíveis causas e recomendem alterações de configurações que otimizem a rede antes de impactar os usuários ou a empresa.

Para enfrentar esse desafio, a Aruba expandiu os recursos de análise e garantia da sua Mobile First Architecture com sua nova solução NetInsight. O NetInsight usa aprendizado de máquina para monitorar continuamente a rede e fornecer insights sobre casos de anomalias e em seguida, recomenda como melhorar e otimizar a rede para funcionários móveis e dispositivos IoT críticos para o local de trabalho, com base em dados específicos para conectividade do usuário e atributos de desempenho de RF.

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