Jedes Netzwerkteam kennt das Szenario: Ein Nutzer beschwert sich über schlechte WLAN-Performance oder eine nicht erreichbare Applikation. Die Fehlersuche beginnt – manuell, zeitaufwendig, mit fragmentierten Tools für WLAN, Switches und WAN. Stunden vergehen, bis die Ursache gefunden ist.
Das ist reaktives Netzwerk-Management – der Standard in den meisten Unternehmen. Es kostet IT-Teams enorme Kapazitäten für Routineaufgaben und schafft trotzdem keine zuverlässige Nutzererfahrung. Proaktives Management erfordert entweder teure Spezialisten oder eine grundlegend andere technologische Basis.
Mist AI ist die KI-native Netzwerkmanagement-Plattform von Juniper Networks. Sie basiert auf einem Microservices-Fundament, das seit der Gründung von Mist Systems konsequent auf KI ausgerichtet wurde – keine nachträgliche KI-Integration, sondern eine Plattform, die von Grund auf für maschinelles Lernen und AIOps entwickelt wurde.
Mist AI sammelt kontinuierlich Telemetriedaten aus WLAN, LAN und WAN von Access Points, Switches, Routern, Firewalls und Applikationen. Diese Daten werden in Echtzeit von KI-Modellen analysiert, die auf einer umfangreichen Datenbasis aus jahrelangem, produktivem Netzwerkbetrieb trainiert wurden. Das Ergebnis: ein Netzwerk, das sich selbst versteht, selbst optimiert und in zunehmend autonomen Betriebsstufen selbst heilt.
Marvis ist der KI-gesteuerte virtuelle Netzwerkassistent, der auf Mist AI aufsetzt. Er ist die primäre Schnittstelle zwischen IT-Team und der Intelligenz der Plattform – und er geht weit über einen klassischen Chatbot hinaus.
Marvis versteht natürlichsprachliche Anfragen und beantwortet sie mit konkreten, kontextbezogenen Diagnosen. Ein IT-Administrator kann Marvis einfach fragen: "Warum hat Thomas Probleme mit Microsoft Teams?" – und erhält innerhalb von Sekunden eine vollständige Analyse des Verbindungspfads, des betroffenen Access Points, des Switch-Ports und des WAN-Pfads, inklusive der Ursache und einer Lösungsempfehlung.
Das bedeutet: Auch Junior-Administratoren können komplexe Netzwerkprobleme diagnostizieren, die bisher erfahrene Spezialisten erfordert haben. Die Abhängigkeit von schwer ersetzbarem Netzwerk-Know-how sinkt spürbar
Entscheidend: Marvis Actions unterscheidet zwischen reiner Erkennung und Empfehlung ('human-assisted') und selbstständiger Behebung ('self-driving') – je nach Vertrauensstufe, die IT-Teams für die jeweilige Aktion konfigurieren. Das gibt IT-Leitern die Kontrolle darüber, wie viel Autonomie Marvis erhält.
Ein fundamentales Problem bei der Netzwerküberwachung: Probleme werden erst erkannt, wenn ein Nutzer betroffen ist und sich beschwert. Marvis Minis löst dieses Problem durch einen neuartigen Ansatz.
Marvis Minis sind digitale Zwillinge (Digital Experience Twins), die Nutzer-Traffic und Client-Verhalten im Netzwerk simulieren – kontinuierlich, ohne dass ein physischer Nutzer am Endgerät sitzen muss. Sie sind client-to-cloud verfügbar auf allen HPE Juniper Networking Full-Stack-Geräten und:
Minis prüfen Netzwerkpfade, DNS-Auflösung, Applikationserreichbarkeit und WLAN-Qualität – auch nachts und am Wochenende, wenn keine echten Nutzer aktiv sind
Wenn ein Problem auftritt, erkennen Minis es, bestimmen den Blast Radius (wie viele Nutzer betroffen wären) und lösen automatisch Marvis Actions aus
Nach einer Netzwerkänderung starten Minis automatisch und bestätigen, ob die Änderung das gewünschte Ergebnis gebracht hat oder einen neuen Fehler verursacht hat
Im Gegensatz zu traditionellen synthetischen Testtools starten Minis ohne Setup-Aufwand und passen sich automatisch an die Netzwerktopologie an
Das Marvis Large Experience Model (LEM) ist ein spezialisiertes KI-Modell, das auf Telemetriedaten aus realen, produktiven Netzwerkumgebungen trainiert wurde – nicht auf synthetischen Testdaten. Daten aus Marvis Minis fließen direkt in das LEM ein und verbessern kontinuierlich die Qualität der AIOps-Antworten.
Das LEM bildet die Grundlage für die generativen KI-Funktionen von Marvis: natürlichsprachliche Erklärungen von Netzwerkproblemen, kontextbezogene Lösungsvorschläge und die proaktive Intervention, bevor Probleme eskalieren. Es ist dasselbe LEM, das seit Dezember 2025 auch in HPE Aruba Networking Central integriert wird – ein Zeichen der technologischen Konvergenz beider HPE-Networking-Plattformen.
Marvis ist der KI-gesteuerte virtuelle Netzwerkassistent, der auf Mist AI aufsetzt. Er ist die primäre Schnittstelle zwischen IT-Team und der Intelligenz der Plattform – und er geht weit über einen klassischen Chatbot hinaus.
Marvis versteht natürlichsprachliche Anfragen und beantwortet sie mit konkreten, kontextbezogenen Diagnosen. Ein IT-Administrator kann Marvis einfach fragen: 'Warum hat Thomas Probleme mit Microsoft Teams?' – und erhält innerhalb von Sekunden eine vollständige Analyse des Verbindungspfads, des betroffenen Access Points, des Switch-Ports und des WAN-Pfads, inklusive der Ursache und einer Lösungsempfehlung.
Das bedeutet: Auch Junior-Administratoren können komplexe Netzwerkprobleme diagnostizieren, die bisher erfahrene Spezialisten erfordert haben. Die Abhängigkeit von schwer ersetzbarem Netzwerk-Know-how sinkt spürbar
Mit der neuesten Erweiterung bietet Marvis erstmals End-to-End-Sichtbarkeit und -Assurance über alle Enterprise-Domains: Campus, Branch, WAN und Data Center in einem einzigen KI-Assistenten.
Marvis nutzt die kontextuelle Graph-Datenbank von Apstra, um intelligente Einblicke in Data-Center-Fabrics zu liefern und den Grundstein für autonome Service-Provisionierung zu legen
Kontinuierliche Service-Validierung und Applikations-Assurance auch in Data-Center-Netzwerken, ohne manuellen Konfigurationsaufwand
Chat-basierte Assistenz für WAN-Operationen: Suche in Dokumentationen, Diagnose von Performance-Problemen und Optimierungsempfehlungen für WAN-Verbindungen
HPE Juniper Networking ist einzigartig positioniert, um AIOps über volle Stacks anzuwenden – Networking, Compute, Storage, Virtualisierung und Applikationen, in Zusammenarbeit mit HPE OpsRamp
Mist AI deckt alle Netzwerkdomains ab: WLAN (Juniper Mist Access Points), LAN (Juniper EX-Serie Switches mit Mist-Integration), WAN (Juniper SSR Session Smart Router, SRX-Firewalls) und auch Data Center (Juniper QFX-Switches mit Apstra-Integration). Marvis liefert End-to-End-Sichtbarkeit über alle diese Domains in einem einzigen Interface.
Beide Plattformen bieten cloud-natives AIOps-Management, sind jedoch auf unterschiedliche Hardware-Portfolios ausgerichtet: Aruba Central für das HPE Aruba Networking Portfolio (Aruba Access Points, CX Switches, EdgeConnect SD-WAN), Mist AI für das HPE Juniper Networking Portfolio (Juniper APs, EX Switches, SRX, QFX, SSR). HPE arbeitet aktiv an der technologischen Konvergenz beider Plattformen – das Mist Large Experience Model ist in beide Plattformen integriert. Kein Kunde muss migrieren; beide Plattformen werden aktiv weiterentwickelt.
Mist AI wird als cloud-nativer SaaS-Dienst bereitgestellt und erfordert keine lokale Management-Infrastruktur. Auf der Hardware-Seite benötigen Sie Juniper Mist-fähige Access Points (AP12, AP22, AP32, AP33, AP34, AP43, AP45, AP63, AP64 u. a.), Juniper EX-Switches mit Mist-Integration oder Juniper SSR-Router. Die Verwaltung älterer Juniper-Hardware kann eingeschränkt sein, wir prüfen die Kompatibilität gerne für Ihre konkrete Umgebung.
Mist AI wird pro Gerät (Access Point, Switch, Router) als Subscription lizenziert. Es gibt mehrere Tiers mit unterschiedlichem Funktionsumfang, von grundlegendem Cloud-Management bis zu vollständigen AIOps- und Marvis-Funktionen. Über HPE GreenLake ist auch ein as-a-Service-Modell mit monatlicher Abrechnung möglich. Die Concat AG berät Sie zu Lizenzstrategie und Kosten für Ihre Umgebung.
Das Onboarding in Mist AI ist deutlich einfacher als bei klassischen Controller-basierten Lösungen. Neue Geräte werden über QR-Code oder automatisch per Zero-Touch-Provisioning in die Mist-Plattform aufgenommen. Templates und Richtlinien werden einmalig zentral definiert. Die initiale Konfiguration erfordert je nach Umgebungsgröße und Komplexität 1-3 Tage professionelle Unterstützung, die Concat AG begleitet Sie dabei.
