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All the biggest headlines at Connect were about Extreme Platform ONE, a newly developed, integrated, cloud-based management platform that has been architected from the ground up to leverage agentic AI components and principles. First envisioned over two years ago, Extreme announced that Extreme Platform ONE had completed early availability and was ready for limited availability, with general availability expected in early calendar Q3 2025. As proof of this advanced stage of readiness, the Extreme team ran full live demos of Extreme Platform ONE throughout the event, with essentially no problems experienced. |
Connect で話題になったのはすべて、Extreme Platform ONEに関するものでした。Extreme Platform ONEは、エージェントのAIコンポーネントと原則を活用するようにゼロから設計された、新しく開発され統合されたクラウドベースの管理プラットフォームです。2年以上前に最初に構想されたExtremeは、Extreme Platform ONEの早期提供が完了し、限定的な提供が可能になり、2025年第3四半期の早い時期に一般提供が開始される予定であることを発表しました。この準備の進んだ段階の証拠として、エクストリーム・チームはイベント全体を通してExtreme Platform ONEのフルライブデモを実施しましたが、実質的に問題は発生しませんでした。 |
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The drivers behind the development of Extreme Platform ONE were many, including: |
Extreme Platform ONEの開発の背景には、次のような多くの要因がありました。 |
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Staying at the forefront of AI innovation on behalf of Extreme’s customer and partners. |
Extreme のお客様とパートナーに代わって AI イノベーションの最前線に立ち続けます。 |
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Building on and superseding existing AI components (such as ExtremeCloud IQ CoPilot) with a new solution that has the power to advance toward practical and effective automation, and even autonomy, enabled by exposed model reasoning and a human-in-the-loop approach. |
既存のAIコンポーネント（ExtremeCloud IQ CoPilotなど）をベースに、公開モデル推論とヒューマンインザループアプローチにより、実用的かつ効果的な自動化、さらには自律性までも実現できる新しいソリューションを構築し、置き換えます。 |
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Providing consistent levels of functionality and support across the entire Extreme networking product portfolio with a single, seamless monitoring and management solution. More specifically, by eliminating variations and different look and feel between switch, fabric, and Wi-Fi management tools. |
単一のシームレスな監視および管理ソリューションにより、Extreme ネットワーキング製品ポートフォリオ全体で一貫したレベルの機能とサポートを提供します。具体的には、スイッチ、ファブリック、Wi-Fi 管理ツール間のばらつきやルックアンドフィールの違いを排除することです。 |
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Laying the groundwork for future expansion and innovation, to participate in workflows that go well beyond just the network. |
将来の拡大と革新の基礎を築き、ネットワークだけにとどまらないワークフローに参加します。 |
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Further delivering on the promise of powerful simplicity for enterprise networking. |
エンタープライズネットワーキングの強力なシンプル化という約束をさらに実現します。 |
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The vision and design behind Extreme Platform ONE sought to overcome a number of challenges with existing AI-driven solutions in the marketplace. These include fractured tooling, limited capabilities (i.e. just natural language queries), “add-ons” that sit on top of existing tools but are not fully integrated, and build-it-yourself API-centric approaches that create development load and can result in brittle outcomes. Extreme’s solution is aligned to cover three important pillars: |
Extreme Platform ONEの背後にあるビジョンとデザインは、市場に出回っている既存のAI主導型ソリューションが抱える多くの課題を克服することを目指していました。これらには、分断されたツール、限られた機能 (自然言語クエリのみ)、既存のツールの上にあるが完全には統合されていない「アドオン」、開発に負荷をかけて結果もろくになりかねない API 中心の自社開発アプローチなどが含まれます。Extreme のソリューションは、次の 3 つの重要な柱をカバーするように調整されています。 |
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1. Strong data infrastructure. In this case, that means data from all Extreme product categories, including specific local context of each individual customer’s networks, plus the best-practices knowledge base from Extreme’s design and support services groups. |
1。強力なデータインフラストラクチャ。この場合、個々の顧客のネットワークの特定のローカルコンテキストを含むすべてのExtreme製品カテゴリのデータと、Extremeの設計およびサポートサービスグループからのベストプラクティスのナレッジベースが必要です。 |
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2. Appropriate agency controls. Here, the focus is two part—first to ensure appropriate guardrails are in place for AI functions, and second to achieve that by having agents inherit the authorizations (same or any lesser access) held by whomever invokes the agent. This simplifies governance by adhering to existing human-oriented policies. Full audit logging here also helps to ensure transparency and traceability. |
2。適切な機関管理。ここでは、2 つの部分に重点を置きます。1 つ目は AI 機能に適切なガードレールが設けられていることを確認すること、もう 1 つは、エージェントを呼び出したユーザーが保持する権限 (同じまたはそれ以下のアクセス権) をエージェントに継承させることです。これにより、既存の人間指向のポリシーを順守することでガバナンスを簡素化できます。完全な監査記録は、透明性とトレーサビリティの確保にも役立ちます。 |
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3. Effective orchestration capabilities. The approach here is to assign a lead agent for any task or inquiry but allow multiple agents to interact along the workflow path to completion. This simplifies communications with the human in the loop, while the execution process discloses which sub-agents are engaged and the results of their activities. |
3。効果的なオーケストレーション機能。ここでのアプローチは、どのタスクや問い合わせにも主任エージェントを割り当てながら、完了までのワークフローの流れに沿って複数のエージェントがやりとりできるようにすることです。これにより、実行プロセスではどのサブエージェントが関与しているか、またそのアクティビティの結果が明らかになる一方で、ループ内の人間とのコミュニケーションが簡単になります。 |
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The result is a well-executed management platform that offers intuitive data presentation, easy navigation, and AI assistance embedded throughout. Feedback from early availability users, both customers and partners, was positive. Some of the key Extreme Platform ONE capabilities detailed at the event included: |
その結果、直感的なデータ表示、簡単なナビゲーション、および全体に組み込まれたAI支援を提供する、適切に実行された管理プラットフォームが完成しました。アーリーアベイラビリティのユーザー（お客様とパートナーの両方）からのフィードバックは好意的でした。このイベントで詳しく説明された Extreme Platform ONE の主な機能には、次のようなものがあります。 |
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Service Agent for most direct operator interactions. This starts with full natural language chat but also includes suggestions of corrective workflows and the ability to automatically execute them as approved. |
オペレーターとの直接的なやり取りのほとんどに対応するサービスエージェント。これは完全な自然言語によるチャットから始まりますが、是正ワークフローの提案や、承認されたら自動的に実行する機能も含まれています。 |
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Agent Manager for configuring various agents and for adding/building new agents and data connectors. |
さまざまなエージェントを設定したり、新しいエージェントやデータコネクタを追加/構築したりするためのエージェントマネージャー。 |
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AI Canvas, for AI-assisted building and sharing of custom dashboards. This is a big step forward from the fixed dashboards that are part of the current ExtremeCloud IQ management solution and drew positive feedback from conference attendees. |
AI Canvas: AI 支援によるカスタムダッシュボードの構築と共有を行います。これは、現在の ExtremeCloud IQ 管理ソリューションの一部である固定ダッシュボードから大きく前進したもので、カンファレンス参加者から好意的なフィードバックが寄せられました。 |
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Support for monitoring non-Extreme/third-party network devices. |
Extreme以外の/サードパーティのネットワークデバイスの監視をサポートします。 |
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New multilayer topology mapping and visualizations, which for the first time bring together physical, logical, access, RF (radio frequency), fabric, and service views across Extreme-based networks, even including third-party devices, with correlation across layers and side-by-side comparison. |
新しいマルチレイヤトポロジーのマッピングと視覚化により、Extremeベースのネットワーク全体にわたる物理ビュー、論理ビュー、アクセスビュー、RF（無線周波数）ビュー、ファブリックビュー、サービスビューを初めて統合し、レイヤー間の相関関係と並べて比較できます。 |
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Embedded security analytics to help leverage the network behavior viewpoint for supporting incident detection and forensics. |
セキュリティ分析機能が組み込まれており、ネットワーク行動の視点を活用してインシデント検出とフォレンジックをサポートします。 |
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Integrated support for managing inventory and licensing across the deployed device fleet. |
導入されたデバイス群全体のインベントリとライセンスの管理を統合的にサポートします。 |
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The scope of capabilities within Extreme Platform ONE fits well with the findings of recent Enterprise Strategy Group research findings regarding the objectives and values of AI and automation for networking.1 For instance, top use cases for AI in networking include network capacity planning, network performance optimization, anomaly detection, and predictive maintenance, all of which can be addressed by Extreme Platform ONE. Further, those organizations who have successfully tied AI and network automation together, as is made possible with Extreme Platform ONE, reported smoother updates, improved stability/uptime and better overall security. |
Extreme Platform ONEの機能の範囲は、ネットワークのAIと自動化の目的と価値に関するEnterprise Strategy Groupの最近の調査結果とよく一致しています。1 たとえば、ネットワークにおけるAIの主なユースケースには、ネットワークキャパシティプランニング、ネットワークパフォーマンスの最適化、異常検出、予測メンテナンスなどがあり、これらはすべてExtreme Platform ONEで対処できます。さらに、Extreme Platform ONEで可能になったように、AIとネットワークの自動化をうまく結びつけた組織は、よりスムーズな更新、安定性/稼働時間の向上、全体的なセキュリティの向上を報告しています。 |
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1. Source: Enterprise Strategy Group Complete Survey Results, The Role of AIOps in Network Infrastructure Operations, April 2024. |
1。出典：エンタープライズ戦略グループの完全調査結果、ネットワークインフラストラクチャ運用におけるAIOpsの役割、2024年4月 |