Juniper poszerza wykorzystanie uczenia maszynowego w swoich rozwiązaniach. Przedsiębiorstwo przejęło Mist Systems stojące za bezprzewodowymi punktami dostępowymi, które potrafią diagnozować swój stan. Juniper zamierza tworzyć samodzielne sieci z silnikiem Marvis w centrum. To oprogramowanie Mist uczące się dzięki danym telemetrycznym, co oznacza, że zbiera metadane na temat komunikowania się poszczególnych urządzeń w sieci, a następnie je analizuje. Silnik może również rozwiązywać problemy z łącznością w protokole IP.
Marvis potrafi sprecyzować, czy utrudnienie dotyczy całości sieci w przedsiębiorstwie czy też pojedynczego użytkownika. Co ważne, rozumie pytania postawione w języku naturalnym, więc pełni rolę wirtualnego asystenta. Informacje o połączeniach i ich sprawności oprogramowanie podaje co dwie sekundy. Skorzystanie w analizie ruchu sieciowego ze sztucznej inteligencji przyczynia się do zapewnienia bezpieczeństwa systemów teleinformatycznych. Standardowe narzędzia nie zapewniają odpowiednio szybkiego czasu reakcji, kiedy w sieci jest wiele urządzeń.
Juniper ulepszy również o algorytmy uczenia maszynowego oprogramowanie Contrail Insights (dawniej AppFormix) monitorujące usługi w chmurze. W nim również ma znaleźć się silnik Marvis. Poprzednia odsłona software’u, czyli AppFormix, już używała sztucznej inteligencji do nadzoru w czasie rzeczywistym i historycznym, jednak nowe udoskonalenia pozwalają m.in. na obserwowanie map cieplnych ruchu sieciowego oraz diagnozę usterek.
Mist Systems podczas londyńskiego spotkania Juniper NXTWORK 2019 poinformował, że z jego rozwiązań sieciowych (przełączników i ruterów) zaczął korzystać CERN, dzięki czemu ośrodek zamierza zwiększyć przepustowość swoich systemów i centrów danych. W tym roku Juniper zajmował się też modernizacją Rostelecomu, jednego z największych dostawców usług teleinformatycznych w Rosji.
