|
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. |
Все самые громкие новости Connect были посвящены Extreme Platform ONE, недавно разработанной интегрированной облачной платформе управления, которая была спроектирована с нуля с учетом компонентов и принципов агентского искусственного интеллекта. Компания Extreme Platform ONE, впервые представленная более двух лет назад, объявила о том, что релиз Extreme Platform ONE уже завершен и готов к ограниченному доступу, а общедоступная версия ожидается в начале третьего календарного квартала 2025 года. Подтверждением этой продвинутой стадии готовности стало то, что команда Extreme на протяжении всего мероприятия проводила полные демоверсии Extreme Platform ONE в реальном времени, практически без каких-либо проблем. |
|
The drivers behind the development of Extreme Platform ONE were many, including: |
В основе разработки Extreme Platform ONE лежало множество факторов, в том числе: |
|
Staying at the forefront of AI innovation on behalf of Extreme’s customer and partners. |
Оставаться в авангарде инноваций в области искусственного интеллекта от имени клиентов и партнеров Extreme. |
|
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. |
Основываясь на существующих компонентах искусственного интеллекта (таких как ExtremeCloud IQ CoPilot) и заменяя их новым решением, способным обеспечить практическую и эффективную автоматизацию и даже автономность за счет использования открытой модели и подхода «человек в курсе событий». |
|
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. |
Обеспечение стабильных уровней функциональности и поддержки всего портфеля сетевых продуктов Extreme с помощью единого удобного решения для мониторинга и управления. В частности, за счет устранения различий и различий во внешнем виде инструментов управления коммутаторами, коммутаторами и сетями Wi-Fi. |
|
Laying the groundwork for future expansion and innovation, to participate in workflows that go well beyond just the network. |
Создание основы для будущего расширения и инноваций для участия в рабочих процессах, выходящих далеко за рамки сети. |
|
Further delivering on the promise of powerful simplicity for enterprise networking. |
Дальнейшее воплощение обещания обеспечить высокую простоту корпоративных сетей. |
|
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: |
Концепция и дизайн Extreme Platform ONE были направлены на преодоление ряда проблем, связанных с существующими на рынке решениями на основе искусственного интеллекта. К ним относятся раздробленный инструментарий, ограниченные возможности (например, запросы на естественном языке), «дополнения», дополняющие существующие инструменты, но не полностью интегрированные, и подходы, ориентированные на собственные API, которые создают нагрузку на разработку и могут привести к незначительным результатам. Решение Extreme основано на трех важных принципах: |
|
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. Мощная инфраструктура данных. В данном случае это данные по всем категориям продуктов Extreme, включая конкретный локальный контекст сетей каждого отдельного клиента, а также база знаний по передовым практикам, полученная от групп Extreme по проектированию и поддержке. |
|
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. Надлежащий ведомственный контроль. Здесь основное внимание уделяется двум частям: во-первых, обеспечить надлежащие барьеры для функций искусственного интеллекта, а во-вторых, добиться этого путем передачи агентам в наследство разрешений (таких же или меньших прав доступа), которыми обладает тот, кто обращается к агенту. Это упрощает управление за счет соблюдения существующих политик, ориентированных на человека. Полное ведение журнала аудита здесь также помогает обеспечить прозрачность и отслеживаемость. |
|
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. Эффективные возможности оркестровки. Подход здесь заключается в назначении ведущего агента для выполнения любой задачи или запроса, но при этом на пути к завершению рабочего процесса можно обеспечить взаимодействие нескольких агентов. Это упрощает взаимодействие с оперативным персоналом, а в процессе выполнения работ раскрывается информация о привлеченных субагентах и результатах их деятельности. |
|
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: |
В результате получилась хорошо выполненная платформа управления, которая предлагает интуитивное представление данных, удобную навигацию и встроенную поддержку искусственного интеллекта. Отзывы пользователей с ранней доступностью, как клиентов, так и партнеров, оказались положительными. Некоторые из ключевых возможностей Extreme Platform ONE, подробно описанные на мероприятии, включали: |
|
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. |
Сервисный агент для большинства прямых взаимодействий с операторами. Это начинается с полноценного чата на естественном языке, а также включает предложения по корректировке рабочих процессов и возможность автоматического их выполнения в утвержденном виде. |
|
Agent Manager for configuring various agents and for adding/building new agents and data connectors. |
Agent Manager для настройки различных агентов и добавления/создания новых агентов и коннекторов данных. |
|
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 для создания и совместного использования настраиваемых информационных панелей с помощью искусственного интеллекта. Это большой шаг вперед по сравнению со стационарными информационными панелями, входящими в текущее решение по управлению IQ ExtremeCloud, и получивший положительные отзывы участников конференции. |
|
Support for monitoring non-Extreme/third-party network devices. |
Поддержка мониторинга сетевых устройств Non-Extreme/сторонних производителей. |
|
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. |
Новое многослойное картографирование и визуализация топологии, впервые объединяющие физические, логические представления, представления доступа, радиочастотные (радиочастотные), матричные и сервисные представления в сетях на базе Extreme, включая устройства сторонних производителей, с корреляцией между слоями и параллельным сравнением. |
|
Embedded security analytics to help leverage the network behavior viewpoint for supporting incident detection and forensics. |
Встроенная аналитика безопасности, помогающая использовать точку зрения поведения сети для поддержки обнаружения инцидентов и криминалистики. |
|
Integrated support for managing inventory and licensing across the deployed device fleet. |
Интегрированная поддержка управления запасами и лицензированием во всем парке развернутых устройств. |
|
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. |
Объем возможностей Extreme Platform ONE полностью соответствует результатам недавнего исследования Enterprise Strategy Group, посвященного целям и ценностям искусственного интеллекта и автоматизации в сетях.1 Например, наиболее распространенными вариантами использования искусственного интеллекта в сети являются планирование пропускной способности сети, оптимизация производительности сети, обнаружение аномалий и профилактическое обслуживание, и все это может решить Extreme Platform ONE. Кроме того, организации, которые успешно объединили искусственный интеллект и автоматизацию сетей, что стало возможным благодаря Extreme Platform ONE, сообщили о более плавных обновлениях, улучшении стабильности/времени безотказной работы и повышении общей безопасности. |
|
1. Source: Enterprise Strategy Group Complete Survey Results, The Role of AIOps in Network Infrastructure Operations, April 2024. |
1. Источник: Полные результаты опроса Группы по корпоративной стратегии «Роль AIOps в операциях с сетевой инфраструктурой», апрель 2024 года. |