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Splunk Services Japan合同会社

製品資料

Splunk Services Japan合同会社

DevOpsの価値を最大化、マシンデータ活用に適した分析プラットフォームとは?

DevOpsの課題として可視性が挙げられる。ステップごとのツールこそ充実しているものの、ツール間のデータ連携が難しく、プロセス全体が見渡せないケースが多い。確実な成果を上げるには、データに基づくフィードバックの仕組みが必要だ。

コンテンツ情報
公開日 2020/05/26 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 6ページ ファイルサイズ 1.82MB
要約
 ソフトウェアやサービスの開発を俊敏で反復可能なものにするDevOpsは、今や一種のブームのようになっている。しかし、問題を残すのがプロセス全体を見渡す視界の欠如だ。DevOpsプロセスには一般に8つの主要なステップがあるが、それぞれ特有のツール製品市場が存在し、選択肢こそ増えたものの、一元的な可視性を提供できずにいる。

 DevOpsの成果を高めるためにも、データに基づくフィードバックの仕組みは不可欠だ。過程で生じるあらゆるデータを集約し、それを用いてDevOpsの成果を測定、実証して、次の開発にフィードバックできるプラットフォームを導入したい。特に、インサイトと意思決定の原材料となるマシンデータを分析に利用することが重要だ。

 運用・開発・事業部門がライフサイクル全体にわたって相関付けられた情報を基に見解を統一し、業務部門がサービス改善につながるデータに効率的にアクセスでき、セキュリティと監査チームが本番前の環境を見通せる──そんな環境も夢ではなくなる。そこで本資料では、データに基づいたDevOpsの実践方法を、最適なデータ分析プラットフォームとともに紹介する。