自驱型网络竞品对比
并非所有网络 AI 都一样优秀。当竞争对手争先恐后地将 AI 硬塞进传统架构时,HPE 正凭借十余年来的 AI 原生创新,打造出了货真价实的自驱型网络。凭借以体验为核心的智能代理、自主化运维,以及覆盖从客户端到云端全技术栈的一体化网络与安全能力,HPE 助力企业摆脱被动式故障排除,转而迈向持续学习、自我优化、自主行动的网络新时代。由此带来的结果便是:运维更简单、问题解决更快、停机时间更少、用户与应用体验更佳,同时不会对可见性、治理与控制力产生任何负面影响。
最具前瞻性。最具执行力。
在 Gartner® 发布的 2026 年《企业有线和无线局域网基础设施魔力象限™》中,HPE 连续第五次蝉联“愿景完整性”排名最高以及“执行能力”最强双项殊荣。
真正的自驱型网络,而非拼凑式 AI。
HPE 基于 AI 原生运维、自主操作和集成安全性打造了真正自驱型网络。当竞争对手忙于拼凑零散的 AI 功能时,HPE 已帮助各类组织简化了运维、减少了停机时间,并在整个客户端到云端的网络中提供了卓越的用户体验。
打造自驱型网络需要具备哪些条件
随着组织从 AI 实验阶段迈向实际运营中的自主化,网络平台必须不断发展,才能提供体验优先的智能、代理式 AI、集成式安全功能,并在分布式环境中实现全栈企业级协同能力。
AI 原生体验优先架构
追求完美用户体验,而非以基础设施为先的运维。
为何如此重要
自驱型网络需要架构将用户与应用体验作为首要运维信号,而不仅仅是关注设备运行状况。
HPE Networking
通过关联用户、应用程序和网络数据,利用服务级别预期 (SLE) 来量化实际体验,从而实现精准洞察和自主修复。
Cisco
缺乏原生的端到端用户体验可见性,更多依赖于以基础设施为中心的遥测。
AI 驱动型支持与持续学习
将每一次支持互动转化为更高效的运营。
为何如此重要
自驱型网络依赖于持续学习来改善成果、减少人工干预、加速故障解决,同时主动预防影响用户的问题。
HPE Networking
自驱型网络依赖于持续学习来改善成果、减少人工干预、加速故障解决,同时主动预防影响用户的问题。
Cisco
支持体验仍然偏向被动响应和工单驱动,且反馈信息零散,难以有效推动基于 AI 的运营改进。
跨域代理 AI
覆盖整个网络环境的智能分析。
为何如此重要
真正的自主性需要一种能够覆盖校园、分支机构、广域网和数据中心环境的 AI,从而实现协调一致的端到端运营。
HPE Networking
提供覆盖园区、分支机构、SD-WAN 和数据中心的代理式 AI,并可通过 GreenLake Intelligence 在未来扩展至计算与存储领域。
Cisco
AI 功能主要局限于网络和安全领域,缺乏全面的跨域企业集成能力。
为行动而生的代理式 AI
具备观测、决策与执行能力的 AI。
为何如此重要
下一代运维要求 AI 系统不仅仅是提供洞见,还要能够执行工作流程。
HPE Networking
通过大型体验模型 (LEM)、数字体验孪生以及智能代理网格,顷刻即可实现代理式工作流程。
Cisco
依赖于多个产品才能体现价值的对话式、任务导向型代理,在切实的运维自主性方面具有局限性。
基于信任的自主运营
从辅助建议到完全自主行动。
为何如此重要
组织需要的 AI,不仅要能识别问题,还要能安全、自动地解决问题,并且还需具备内置的信任与治理机制。
HPE Networking
凭借日益丰富的自主功能库,现已具备辅助功能和完全自主行动能力。
Cisco
尚未推出可用于实际生产的自驱方案,其 AI 研发工作更多聚焦于可视化和交互方面。
统一的 AI 原生平台
一次设计,随处交付。
为何如此重要
统一架构可加速创新、简化运维,并确保不同环境间功能的一致性。
HPE Networking
Mist 和 Aruba Central 共享微服务架构,实现了跨平台的“一次开发,两次部署”的创新模式。
Cisco
依旧采用碎片化的架构,且在跨平台集成方面面临持续的挑战。
内置的 AI 原生安全功能
安全功能直接内嵌于自主运维之中。
为何如此重要
自主环境需要将安全、策略执行与治理机制集成到网络的各个层级之中。
HPE Networking
安全、网络分段和策略执行功能直接内置于平台中,并配备 AI 驱动型安全防护机制。
Cisco
需依赖于安全云控制和多个平台的集成才能实现类似功能。
快速创新
通过现代架构持续推动 AI 创新。
为何如此重要
自主运维要求跨平台实现快速、持续的创新,且无需复杂的集成周期。
HPE Networking
Aruba Central 和 Mist 采用 AI 原生、基于微服务的架构,可实现快速的分布式创新,并提供无缝的跨平台功能。
Cisco
AI 功能被叠加到收购而来的多个平台之上 (Meraki、Thousand Eyes、Splunk、Spaces、Galileo),导致创新成果分散且集成速度较慢。