Juniper объявили о намерении заключить свою крупнейшую сделку за последние десять лет — корпорация потратит 405 млн долларов на стартап Mist Systems. Подробнее об этом — далее.
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/webt/hj/ms/yg/hjmsygr3wpv8c5wzhp_s0p-rigq.jpeg)
/ фото F Mira CC BY-SA
Стартап Mist Systems в 2014 году основали Суджай Хаджела (Sujai Hajela) и Бретт Галлоуэй (Brett Galloway). До создания собственной компании они занимали руководящие должности в подразделении Cisco по развитию беспроводных сетей.
Команда разрабатывает платформу для управления Wi-Fi, в основе которой лежат технологии машинного обучения. Согласно опросу аналитиков из ZK Research, половина системных администраторов тратит один день в неделю на поиск проблем и устранение неполадок с Wi-Fi. Продукт стартапа помогает упростить настройку сетей и высвободить дополнительное время у ИТ-специалистов, чтобы те могли заниматься другими бизнес-критическими задачами.
Технологии Mist Systems привлекли внимание телекоммуникационных провайдеров и поставщиков решений для дата-центров. В сентябре 2018 года Mist начали создание SD-WAN платформы вместе с Juniper. Коллаборация оказалась удачной, и ИТ-гигант принял решение о покупке стартапа и его технологий. Они станут частью платформы Contrail, которая управляет сетями и виртуальными машинами в ЦОД.
Далее, мы расскажем, за какие технологии заплатит ИТ-гигант.
Стартап разрабатывает платформу, которая называется Learning WLAN. Это специализированный облачный сервис, анализирующий состояние беспроводной сети и активность её пользователей. Он выявляет неполадки со связью с помощью системы ИИ под названием Marvis.
Marvis использует технологии обработки естественного языка (NLP) и глубокого обучения, чтобы отвечать на вопросы администраторов и пользователей о проблемах в сети. Например, если ассистента спросить: «Сколько в офисе неисправных устройств?», он покажет статистику о сбоях подключений и объяснит, чем вызваны проблемы с соединением.
Ещё один инструмент, который разрабатывает команда Wi-Fi-стартапа, — это система оценки местоположения устройств в сети. Она использует BLE-антенны, работающие в паре с сервисами машинного обучения. С их помощью инструмент определяет местоположение подключенных к Wi-Fi гаджетов с точностью до метра. Эти данные используются для улучшения Wi-Fi-сигнала и управления IoT-устройствами. Например, система может включать камеры безопасности, когда в помещении появляются люди.
Многие аналитики положительно отозвались о будущем слиянии. По мнению колумниста ZDNet, покупка Mist означает новый путь развития для Juniper. Если сейчас ИТ-гигант известен в большей степени как поставщик оборудования для IaaS-провайдеров, то в будущем компания планирует стать вендором облачных сетевых сервисов. Смена направления поможет Juniper привлечь новых клиентов.
Здесь стоит отметить, что новая сделка не первая попытка Juniper выйти на рынок беспроводных устройств. Десять лет назад компания купила Trapeze, но их совместные продукты принесли лишь 50 млн долларов за период с 2011 по 2013 год. Затем доходы подразделения начали снижаться, так как американский производитель стал заниматься технологиями для дата-центров. Существует вероятность, что история может повториться и в случае с Mist.
Есть мнение, что сделка принесёт пользу и клиентам Juniper. Внедрение технологий машинного обучения в сети Wi-Fi поможет им сократить операционные расходы — алгоритмы автоматизируют часть задач системных администраторов. Однако, по словам экспертов Morgan Stanley, ждать большого количества новых продуктов клиентам Juniper не стоит, так как многие решения Mist Systems уже были интегрированы в системы ИТ-гиганта.
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/webt/vd/-7/gt/vd-7gtnjois2bdi6zs8nyezkpqc.jpeg)
/ фото Kevin Doncaster CC BY
Над системами для управления Wi-Fi работают и конкуренты Juniper — Cisco и HPE.
Первая компания уже добавила возможность настраивать беспроводные сети в свою SDN-систему Digital Network Architecture (DNA). Она использует принцип управления сетями на основе намерений (intent-based networking). Системные администраторы задают желаемые показатели работы Wi-Fi (например, скорость подключения), а система автоматически настраивает устройства в соответствии с требованиями.
В HPE «умную» платформу для управления беспроводными сетями разрабатывают с 2015 года. Она автоматизирует настройку сетей и анализирует информацию ото всех подключенных устройств и точек доступа.
В заключение отметим, что технологии автоматического управления Wi-Fi-сетями будут становиться все актуальнее с ростом числа устройств интернета вещей. Их количество в ближайшие три года может вырасти более чем в полтора раза. Хотя ожидается, что многие умные гаджеты будут подключаться к 5G-сетям, эксперты отмечают, что надёжный Wi-Fi не менее важен — как и системы для контроля его работы.
О чем мы пишем в Первом блоге о корпоративном IaaS:
И в Telegram-канале:
![](https://habrastorage.org/webt/hj/ms/yg/hjmsygr3wpv8c5wzhp_s0p-rigq.jpeg)
/ фото F Mira CC BY-SA
Подробности сделки
Стартап Mist Systems в 2014 году основали Суджай Хаджела (Sujai Hajela) и Бретт Галлоуэй (Brett Galloway). До создания собственной компании они занимали руководящие должности в подразделении Cisco по развитию беспроводных сетей.
Команда разрабатывает платформу для управления Wi-Fi, в основе которой лежат технологии машинного обучения. Согласно опросу аналитиков из ZK Research, половина системных администраторов тратит один день в неделю на поиск проблем и устранение неполадок с Wi-Fi. Продукт стартапа помогает упростить настройку сетей и высвободить дополнительное время у ИТ-специалистов, чтобы те могли заниматься другими бизнес-критическими задачами.
Технологии Mist Systems привлекли внимание телекоммуникационных провайдеров и поставщиков решений для дата-центров. В сентябре 2018 года Mist начали создание SD-WAN платформы вместе с Juniper. Коллаборация оказалась удачной, и ИТ-гигант принял решение о покупке стартапа и его технологий. Они станут частью платформы Contrail, которая управляет сетями и виртуальными машинами в ЦОД.
Стоимость сделки составит 405 млн долларов, и закрыть её планируют до 30 июня 2019 года. При этом компанию Mist эксперты оценивают в 246 млн. Значит, американский производитель телекоммуникационного оборудования согласился заплатить за стартап примерно на 160 миллионов долларов больше его ориентировочной цены.
Далее, мы расскажем, за какие технологии заплатит ИТ-гигант.
Какие технологии купили
Стартап разрабатывает платформу, которая называется Learning WLAN. Это специализированный облачный сервис, анализирующий состояние беспроводной сети и активность её пользователей. Он выявляет неполадки со связью с помощью системы ИИ под названием Marvis.
Marvis использует технологии обработки естественного языка (NLP) и глубокого обучения, чтобы отвечать на вопросы администраторов и пользователей о проблемах в сети. Например, если ассистента спросить: «Сколько в офисе неисправных устройств?», он покажет статистику о сбоях подключений и объяснит, чем вызваны проблемы с соединением.
Ещё один инструмент, который разрабатывает команда Wi-Fi-стартапа, — это система оценки местоположения устройств в сети. Она использует BLE-антенны, работающие в паре с сервисами машинного обучения. С их помощью инструмент определяет местоположение подключенных к Wi-Fi гаджетов с точностью до метра. Эти данные используются для улучшения Wi-Fi-сигнала и управления IoT-устройствами. Например, система может включать камеры безопасности, когда в помещении появляются люди.
Что говорят о сделке эксперты
Многие аналитики положительно отозвались о будущем слиянии. По мнению колумниста ZDNet, покупка Mist означает новый путь развития для Juniper. Если сейчас ИТ-гигант известен в большей степени как поставщик оборудования для IaaS-провайдеров, то в будущем компания планирует стать вендором облачных сетевых сервисов. Смена направления поможет Juniper привлечь новых клиентов.
Здесь стоит отметить, что новая сделка не первая попытка Juniper выйти на рынок беспроводных устройств. Десять лет назад компания купила Trapeze, но их совместные продукты принесли лишь 50 млн долларов за период с 2011 по 2013 год. Затем доходы подразделения начали снижаться, так как американский производитель стал заниматься технологиями для дата-центров. Существует вероятность, что история может повториться и в случае с Mist.
Есть мнение, что сделка принесёт пользу и клиентам Juniper. Внедрение технологий машинного обучения в сети Wi-Fi поможет им сократить операционные расходы — алгоритмы автоматизируют часть задач системных администраторов. Однако, по словам экспертов Morgan Stanley, ждать большого количества новых продуктов клиентам Juniper не стоит, так как многие решения Mist Systems уже были интегрированы в системы ИТ-гиганта.
![](https://habrastorage.org/webt/vd/-7/gt/vd-7gtnjois2bdi6zs8nyezkpqc.jpeg)
/ фото Kevin Doncaster CC BY
Аналогичные разработки
Над системами для управления Wi-Fi работают и конкуренты Juniper — Cisco и HPE.
Первая компания уже добавила возможность настраивать беспроводные сети в свою SDN-систему Digital Network Architecture (DNA). Она использует принцип управления сетями на основе намерений (intent-based networking). Системные администраторы задают желаемые показатели работы Wi-Fi (например, скорость подключения), а система автоматически настраивает устройства в соответствии с требованиями.
В HPE «умную» платформу для управления беспроводными сетями разрабатывают с 2015 года. Она автоматизирует настройку сетей и анализирует информацию ото всех подключенных устройств и точек доступа.
В заключение отметим, что технологии автоматического управления Wi-Fi-сетями будут становиться все актуальнее с ростом числа устройств интернета вещей. Их количество в ближайшие три года может вырасти более чем в полтора раза. Хотя ожидается, что многие умные гаджеты будут подключаться к 5G-сетям, эксперты отмечают, что надёжный Wi-Fi не менее важен — как и системы для контроля его работы.
О чем мы пишем в Первом блоге о корпоративном IaaS:
- Как изменилась жизнь с наступлением DNS Flag Day
- Распределенный брандмауэр в vCloud Director 8.20: особенности решения
- Все, что нужно знать о vCloud Networks: типы сетей в vCloud Director
И в Telegram-канале: