製品資料
日本ヒューレット・パッカード合同会社
技術者不足でも運用を効率化、事前対策的トラブルシューティングの手法とは?
IT部門は複雑化するインフラとITに依存するビジネスユーザーのために、データインフラの性能を保証できなくなっている。技術者不足に悩むIT部門の切り札が、予測分析と機械学習による、事前対策的トラブルシューティングだ。
コンテンツ情報
公開日 |
2018/04/12 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
4ページ |
ファイルサイズ |
416KB
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要約
IT技術者の不足という問題がますます深刻化している。アプリケーションやインフラの複雑化が進み、ビジネスのITへの依存度が高まる一方で、ますますニーズは高度化しており、もはやデータインフラの性能を保証できなくなっている。この問題を解決するために、多くのベンダーがスキル不足を補うテクノロジーに注力してきた。
中でも注目されるのが、ストレージにクラウドベースの運用管理ツールを組み合わせ、機械学習を活用するアプローチだ。例えば、クラウドを通じてインフラスタック全体を可視化することで、アプリケーションに関する問題の原因を分析し、自動的に解決することが可能になる。
この可視化は、トラブルの予防的な対応をはじめ、トラブル発生後のベンダーの対応の迅速化、将来のデータ容量要件の予測など、さまざまなメリットをもたらすものだ。本コンテンツでは、このような事前対策的トラブルシューティングの方法を紹介していく。