12 Fragen für jede Führungskraft, die zeigen, ob ihre Daten tatsächlich wiederherstellbar sind Ransomware, Gefahren durch Insider und Betriebsstörungen sind […]
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SASEの評価: 保護、 セキュリティ確保、 最新化のための5つの ユースケース SASEは単一のアーキテクチャーの移行としてしばしば論じられますが、実際には、組織は一連の重点的な意思決定を通じてそれに取り組んでいます。このドキュメントでは、組織が現在の優先順位、既存のインフラストラクチャ、リスク態勢に基づいてSASEを評価する方法を反映した、4つの一般的なユースケースについて概説します。最初のユースケースでは、組織がクラウドファースト環境においてユーザーがプライベートアプリケーションに安全にアクセスする方法を見直す中で、従来のVPNからユニバーサルZTNAへの移行について検討します。2番目のユースケースでは、断片化されたセキュリティツールによって生じる可視性とポリシーのギャップに対処する、ユーザー、Webトラフィック、SaaSアプリケーションにわたる一貫したセキュリティの必要性を考察します。3番目のユースケースでは、セキュアSD-WANでブランチ接続を最新化し、ブランチの運用を簡素化しながらクラウドとSaaSのトラフィックをより適切にサポートすることに焦点を当てます。最後のユースケースでは、これらの機能を統合し、Unified SASEアーキテクチャーによって複雑さを軽減したり、展開を合理化したり、継続的な運用を簡素化したりする方法を示します。これらのユースケースを組み合わせることにより、SASEを評価し、明確さと自信を持って前進しようとしている組織に、実践的なフレームワークを提供します。
SASE bewerten: Fünf Anwendungsfälle für Schutz, Sicherung und Modernisierung SASE wird oft als ein einmaliger architektonischer Wandel diskutiert, in der
Evaluating SASE: five use cases to protect, secure, and modernize SASE is often discussed as a single architectural shift, but
Évaluation du SASE : cinq cas d’utilisation pour protéger, sécuriser et moderniser Le SASE est souvent présenté comme une transformation architecturale
Hinter den Kulissen des autonomen Netzwerks von HPE Moderne Netzwerkumgebungen werden immer komplexer. Daher verlieren traditionelle reaktive Managementmodelle an Bedeutung.
Les secrets du réseau autonome de HPE Les environnements réseau modernes se complexifient et les modèles de gestion réactifs traditionnels
Accelerating AI success – How organizations are using AI to solve their biggest challenges Expert partners are accelerating and simplifying
HPEの自律型ネットワークの内部構造 現代のネットワーキング環境が複雑化するにつれ、従来の事後対応型の管理モデルは時代遅れになりつつあります。この記事では、HPEの自律型ネットワーク、すなわち、手動によるインフラストラクチャのメンテナンスから、ユーザーエクスペリエンスに重点を置いたAIネイティブの自律システムへの移行について掘り下げていきます。この記事では、HPEが3つのコアエンジン (データ、AI、および自動化) をどのように統合し、統一された自己修復型スタックを構築しているかを具体的に詳しく解説しています。データエンジンは、世界最大級のネットワーキングデータレイクを活用し、サービスレベルエクスペリエンス (SLE) テレメトリを利用して、単なるデバイスステータスではなく、実際のユーザーの結果を監視します。AIエンジンは、エージェント型フレームワークと大規模エクスペリエンスモデルを採用して、根本原因分析と予測的なトラブルシューティングを実行します。最後に、自動化エンジンはこれらのインサイトをリアルタイムの修復に変換し、人間中心の設計を活用することで、ITチームがそれぞれのペースで自動化を拡張できるようにします。HPEは、10年分の現実世界のデータと、HPE Aruba Networking CentralやHPE Juniper Mist AIといったクラウドネイティブアーキテクチャーを組み合わせることで、ユーザーに影響が及ぶ前に問題を特定し解決するシステムを提供します。この進化は、コネクティビティの管理から、確実なデジタルエクスペリエンスの提供へと移行することを示しています。