Immagine generata con l'AI
Si può ancora parlare oggi di Juniper per come abbiamo imparato a conoscerla. Nata nel 1996, nel periodo del boom di Internet, quando i modelli industriali facevano fatica a tenere il passo di quel rapidissimo sviluppo, l’azienda ha seguito un percorso di innovazione che, dalla tecnologia Asic proposta quasi trent’anni fa per gli apparati di rete, è arrivata oggi a proporre una piattaforma quella che Mario Manfredoni, senior director South Europe, definisce “l’unica piattaforma AI-native disponibile oggi nel mondo del networking”.
Lo scenario potrebbe cambiare nel 2025, quando verosimilmente dovrebbe essere completata l’acquisizione da parte di Hpe, annunciata all’inizio dell’anno. Avremo di sicuro un competitor con una forza d’urto e una presenza in grado di creare grattacapi alla leadership di Cisco, ma occorrerà chiarire come il portafoglio d’offerta andrà a integrarsi con quello di Hpe Aruba (le sovrapposizioni non mancano, ad esempio negli switch per data center o nella sicurezza) e quale impatto avrà l’inevitabile riorganizzazione: “I rispettivi Ceo hanno chiaramente indicato di voler massimizzare il ritorno sull’investimento e nessuna decisione sarà presa senza tenere in considerazione gli investimenti già effettuati”, si limita a commentare Manfredoni su questo punto.
L’attuale Juniper resta una realtà che fattura 5,7 miliardi di dollari di fatturato, ricavato in quota di poco maggioritaria dalla clientela enterprise: “Si tratta di un cambiamento non da poco per una realtà cresciuta storicamente nei rapporti con le Telco”, sottolinea Manfredoni. “D’altra parte questo mondo si è un po’ appiattito nel tempo, mentre in ambito enterprise la crescita può arrivare ancora alla doppia cifra annua”.
Mario Manfredoni, senior director South Europe di Juniper
La svolta che ha, in anni recenti, maggiormente caratterizzato l’evoluzione del vendor riguarda le acquisizioni di Mist e di Apstra. La prima, soprattutto, ha orientato tutto il percorso successivo, mettendo l’intelligenza artificiale al centro della strategia tecnologica: “Dopo aver integrato quello che all’epoca era il primo motore di AI legato alle network operations, siamo stati in grado di mettere l’utente e la sua esperienza di utilizzo al centro della nostra visione”, illustra Manfredoni. “Oggi occorre tenere sotto costante monitoraggio non più la semplice connettività, ma la connessione nel senso più ampio del termine, per garantire sempre che le informazioni arrivino a chi le deve fruire. La definizione dei parametri-chiave e le relative modalità di controllo variano in base alla tipologia di azienda. Mist raccoglie dati telemetrici su ogni sessione attiva ogni sessanta secondi su sessantacinque diversi dati della connessione e su vari dispositivi. Se prima, quindi, il monitoraggio avveniva sulle componenti di rete, ora invece si focalizza su chi utilizza la rete, correlando tutti i dati e restituendo informazioni anche riferite a ciascun utilizzatore”.
L’acquisizione di Apstra, in seguito, ha portato in casa un know-how più solido sull’automazione di rete e l’integrazione con Mist ha consentito di consolidare i prodotti di rete cablata e wireless per data center, campus e filiali in un'offerta comune, che ha dato vita alla AI-Native Networking Platform. Il motore di intelligenza artificiale analizza i dati provenienti dagli access point e dalle apparecchiature di rete di un’azienda per rilevare anomalie e fornire soluzioni actionable. A questo si aggiunge la tecnologia proprietaria Marvis Virtual Network Assistant, che è in grado di rilevare e descrivere molteplici problematiche di rete, relative a client cablati o wireless persistentemente guasti, cavi difettosi, lacune nella copertura dei punti di accesso, collegamenti Wan problematici e capacità di frequenza radio insufficiente: “"L'introduzione di AIOps nel data center può promuovere in modo significativo l'automazione e semplificare la configurazione e la gestione delle reti", ha sottolineato Manfredoni. “Dalla riduzione dei ticket nei campus e nelle filiali, passiamo a un motore in grado di identificare più rapidamente i problemi nei data center e ridurre così i tempi di risoluzione”.
Questa visione viene ovviamente applicata da Juniper anche sul mercato italiano, pur in presenza di un mercato enterprise diverso e più concentrato rispetto ad altri paesi: “Siamo molto presenti nel mondo della ricerca e dell’education, ma ci estendiamo anche ad altri mercati verticali”, descrive Manfredoni. “Nel nostro Paese c’è ancora un po’ di prudenza sull’apertura all’automazione e all’AI, ma il compito nostro e dei partner è anche quello di migliorare la cultura su questi temi”.