應用部署位置也不再侷限於自家資料中心，而會選用外部主機代管、公有雲提供的專屬虛擬私有雲（VPC），抑或是直接採用Google、Azure、AWS等公有雲服務。
伴隨著企業IT不斷地面對轉型壓力，既有技術供應商更須超前布局，Juniper Networks台灣區技術總監游源濱指出，過去Juniper以電信等級的路由器技術起家，擴大發展企業資料中心交換器等網通設備，並且透過收購NetScreen進入資安領域，使得Juniper在企業端市場奠定厚實基礎，同時獲得國際市調機構的肯定。
游源濱回憶，十多年前，企業資料中心對於網路設備最在意的莫過於運行效能、同時間上線人數、路由表容量等規格，當晶片技術不斷提升，吞吐量實際上已經滿足，甚至超過各種應用所需，近幾年轉而更關注於提高維運效率，以及讓問題得以快速被排除。自從2019年收購Mist之後，Juniper不僅補足無線網路技術，更重要的是，Mist研發團隊應用人工智慧（AI）輔助維運的技術，在無線網路環境採AI監控連線品質、分析用戶體驗不佳的核心因素。其中亦可能來自於無線基地台上行的交換器設備效能吃緊、VLAN配置錯誤等，Mist基於無線網路環境所設計的AI演算分析能力，已可涵蓋交換器等實體設備，甚至可在偵測到問題時觸發執行矯正的動作，發揮AI實質的效益。
AIOps以自主控管為目標逐步發展
豐富的AIOps功能性可說是Mist技術獨到之處，游源濱說明，除了演算分析引擎輔助監看與預測網路服務可用性，以及提供調整優化的建議，更受注目的是Marvis虛擬助理，具備自然語言處理（NLP）能力，讓IT管理者得以運用描述性方式詢問問題。
其次是藉由Mist技術建立主動的（Proactive）、基於保證的（Assurance-Based）、自主控管（Self-Driving）的網路環境。目前坊間網路維運模式，多數是在偵測到異常狀態時才會由IT人員介入檢查，但Proactive機制在確保用戶投訴前即可先一步發現問題；Assurance-Based則是讓用戶接取有線與無線網路服務的行為得以被量化，以消弭長久以來用戶與IT人員經常因為網路服務品質問題產生爭議。欲釐清真相必須提出科學化數據佐證，Mist透過監看與記錄每位用戶的體驗，當IT人員接收到用戶抱怨時，不會僅確認設備是否正常運行，還可進一步調閱該用戶存取狀態的記錄，以釐清導致體驗不佳的環節；至於Self-Driving能力，游源濱指出尚在發展中，目標是做到可根據網路環境中發生的狀況自動執行修復，必須持續餵入大數據提高演算分析模型精準度，才可真正發揮效果。
現階段實際可行的是運用API介接達到自動化，以提高IT維運效率。當IT從業人員開始學習公有雲服務供應商的技術，意味著企業資料中心的三層或兩層交換器架構已不再為主流，更關鍵是IT人員的維運能力。技術架構的演進，促使應用部署與維運方法皆須改變，IT人員同樣也得轉型，廣納商用或開源工具建立自動化流程來輔助日常維運。
基於AI-Driven願景發布Paragon平台
Juniper的願景是協助企業應用人工智慧驅動營運（AI-Driven Enterprise），2020年已發布4.0版本。游源濱說明，Juniper在2019年收購Mist時，研發團隊提出的AI-Driven 2.0版，首要重點是整合有線與無線網路，讓AI引擎分析偵測交換器設定的錯誤之處，並且自動修正。
持續演進到2020年上半年發布的3.0版本中，開始納入安全機制Connected Security（前稱為Software-Defined Secure Network），其中包含延續既有強調的「接取網路當下就具備防護能力」，也就是當用戶裝置接取網路，連線通過防火牆出口存取外部網路服務，一旦偵測到目的位址為中繼站，立即呼叫交換器指令執行隔離。在3.0版本中進一步擴展到無線網路，當手機、筆電等行動裝置發起的連線請求，經過Sky ATP雲端服務偵測判定為惡意，可通知Mist無線基地台執行隔離。
AI-Driven在2020年下半年再發布4.0版本，著重於解決廣域網路傳輸，整合既有企業資料中心部署的SRX設備，基於建構在雲端平台的Mist AI引擎達到可視性與控管政策。日前宣布收購的Netrounds，可強化WAN自動化能力，保障最終用戶體驗，最新發布Juniper Paragon Automation解決方案，即是基於Netrounds技術所發展，著眼於5G與多雲應用網路傳輸，以自動化機制執行手動任務，不斷的測試並主動修復問題。
善用開源技術輔助雲端資料中心維運
資料中心最終會逐漸轉型成雲端化，已是大勢所趨，遷移到外部公有雲環境只是選項之一，企業更可能把自家資料中心轉型成雲端化，IT技術供應商必須有能力協助滿足企業應用需求。Juniper倡議的AI-Driven願景正是大量利用軟體定義方式，降低人力介入操作，減少複雜架構的維運負擔，更重要的是面對問題時可即時回應，確保應用服務品質，只是資料中心與廣域網路採用的實作技術手段不同。
Juniper Networks台灣區技術總監游源濱建議，企業若欲引進人工智慧應用輔助IT維運，首要須引進演算法分析大數據，撰寫邏輯程式輔助自動化機制更精準的判斷回應措施，以此為基礎再逐步增添智慧，達到自主控管維運。
現代主流的方式是廣納開源社群技術，此觀念較傳統維運模式不同，游源濱指出，過去IT環境通常會委由外部廠商協助部署建置與提供技術支援服務，並且可因應工作流程客製化調整。隨著應用開發演進到DevOps模式，採用開源社群技術堆疊成為工具鏈已是主流，必須讓異質廠商所建構的基礎架構得以協調運行，建立自動化運行的能力，降低人力介入的程度。
演進到雲端資料中心，亦可說是IT維運模式的改變。隨著企業營運業務的數位化，IT環境過去是採購特定技術供應商的產品，如今則運用開源社群的資源，以及基於廠商提供的API，讓各家技術平台得以透過程式碼整合運行。「坦白說，這個難度相當高，並非因為資源不足，畢竟開源社群不乏技術工具，現階段的障礙反而是IT人員必須學習跟進，不能只懂得單一領域的技術，而是要具備可整合多領域技術的能力，例如善用Ansible、GitHub、Jenkins等開源技術提升工作效率。」游源濱說。