瞻博网络再获领军者称号!通过Connected Security策略,瞻博网络坚持将深入的网络可见性与保障所有连接点安全性的能力结合在一起,受到了来自分析师和合作伙伴社区的广泛肯定。
2020年,Canalys 全球网络安全领导力矩阵将瞻博网络评为领军者。除了Canalys,已经有越来越多的分析机构对瞻博网络给予了高度肯定,对其在技术领导力、客户支持以及渠道等方面的卓越表现表示认同。
Juniper Connected Security的首要原则是将安全集成到网络的每个部分,这意味着瞻博网络和许多来自第三方的产品和服务需要实现集成和互操性,从而确保客户网络中以前无法防御的部分也可以受到可靠安全保护 ,从而提高网络自动化水平,并获得更高的投资回报。
长期以来,瞻博网络一直是路由、交换和安全领域的技术领导者。瞻博网络的产品和服务不仅应用于全球众多大型企业和政府机构,也在很大程度上确保了互联网的正常运行。凭借Juniper Connected Security,全球最大规模的企业现在可以构建威胁感知网络,在防御现有威胁的同时为未来作好准备。

有力的渠道支持
此次荣登领军者行列,我们感到非常自豪,因为我们的核心价值之一就是长期致力于为客户提供最佳体验。今年Canalys全球网络安全领导力矩阵领军者排名是对瞻博网络坚持对客户的承诺的有力印证,例如我们在“客户技术支持的质量管理”和“与其他经销商和销售团队的冲突管理”这两个基准指标上获得最高评分。
该矩阵评估供应商在渠道方面的表现,排名基于渠道的反馈以及对于“愿景与策略、组合竞争力、客户覆盖、渠道业务、并购活动、新产品发布、近期推出的渠道计划和未来规划的渠道计划”进行的独立分析。
成为领军者的标准普遍是那些得到合作伙伴给予的正面反馈、拥有较大的出货量份额、保持强劲增长并在渠道管理方面不断改善的优秀供应商。他们提升了开展业务的便利性,为合作伙伴扩展了发展机遇,并致力于提升通过渠道产生的营收份额。
瞻博网络的承诺不仅限于我们的终端客户,也包括我们对整个渠道的建设。只有建立起业务自信、训练有素并广受支持的渠道,我们才能够为终端客户提供最有力的支持。我们也很高兴看到这一努力在Canalys报告中有所体现。
延续辉煌,再接再厉
在整个IT行业内,瞻博网络的产品性能与可靠性早已备受认可。除此之外,我们的技术创新也在不断激发着分析师、客户和更多业界群体的信心。在以往的相关认证、奖项和分析师报告中,瞻博网络受到了广泛的认可与肯定。例如,在2019年,瞻博网络基于云的高级威胁防护(ATP)能力通过了ESG的验证,NSS实验室也在2019 DCSG安全价值图表中推荐了瞻博网络。
我们的领先排名并不是昙花一现,而是我们长期坚持给予业界和分析师信心的有力印证;Canalys领导力矩阵正是对NSS实验室报告的最佳呼应。
“在发布了Juniper Connected Security策略后,2019年成为了瞻博网络安全业务的转机之年。升级后的威胁防护可以为企业提供跨网络所有连接点的安全保护。2020年将是瞻博网络业务快速拓展的关键之年,尤其是MSP Cloud计划的推出,将支持Elite和Select级别的合作伙伴充分扩展托管服务。”
此外,2020年,瞻博网络的vSRX虚拟防火墙还通过了ICSA防火墙认证,瞻博网络高级威胁防护(ATP)也继续保持了ICSA高级威胁防御解决方案认证。SRX系列防火墙与ATP的结合持续表现优异,但强大的技术能力并不是客户钟爱瞻博网络的唯一因素。
对于不同的产品和服务类别,供应商的领导力排名经常会发生变化,只有卓越的服务才是赢得“回头客”的关键因素。这也是瞻博网络的执着所在。在2019 Info-Tech Research Group安全事件管理(SIEM)客户体验报告中,瞻博网络的“纯粹情感体验”评分(指针对某一产品的深层用户情感)排名第一。
当今的网络都是异构型的——它在不断发展变化,常常涉及多个供应商以及多元化的产品和服务。新的部署必须能够与现有系统进行交互。这意味着技术领先性并不是唯一,可互操性与安全性也必须得到保障。优质的服务支持并不比产品的功能次要,而服务取决于对渠道的支持与赋权。
我们为今天取得的成就感到自豪,但我们并非孤军奋战。我们拥有业界最好的渠道合作伙伴,携起手来,我们正在共同确保当今的安全网络可以更加自信地应对未来需求。
好文章,需要你的鼓励
今年是AI智能体的爆发年。聊天机器人正演进为能代表用户执行任务的自主智能体,企业持续投资智能体平台。调研显示,超半数高管表示其组织已在使用AI智能体,88%在智能体上投入过半AI预算的公司已从至少一个用例中获得投资回报。Gartner预测,到2026年40%的企业软件应用将包含智能体AI,2035年智能体AI可能驱动约30%的企业应用软件收入。企业开始将AI智能体视为员工,建立招聘培训体系。
NVIDIA联合多所高校开发的SpaceTools系统通过双重交互强化学习方法,让AI学会协调使用多种视觉工具进行复杂空间推理。该系统在空间理解基准测试中达到最先进性能,并在真实机器人操作中实现86%成功率,代表了AI从单一功能向工具协调专家的重要转变,为未来更智能实用的AI助手奠定基础。
谷歌的Nano Banana Pro AI模型生成的图像逼真度令人震惊,其关键在于完美模拟了手机相机的拍照特征。这些AI生成的图像具备手机拍照的典型特点:明亮平坦的曝光、较大的景深范围、略显粗糙的细节处理,甚至包含噪点。该模型还能自动添加符合情境的细节元素,如房产照片的水印等,使图像更加真实可信。这种技术进步意味着辨别AI生成内容变得更加困难。
这项研究解决了现代智能机器人面临的"行动不稳定"问题,开发出名为TACO的决策优化系统。该系统让机器人在执行任务前生成多个候选方案,然后通过伪计数估计器选择最可靠的行动,就像为机器人配备智能顾问。实验显示,真实环境中机器人成功率平均提升16%,且系统可即插即用无需重新训练,为机器人智能化发展提供了新思路。