DevOpsの成功を左右する、マシンデータ収集／分析の課題と解決策とは？

　アプリケーション開発／配信／改良を迅速化し、サービスのライフサイクルを早めることは、市場のめまぐるしい変化に対応し続けるために不可欠なものとなっている。これを実現すべく、多くの企業で採用されつつあるのが、「DevOps」のアプローチだ。しかし、いざDevOpsを導入したものの、期待していた成果を挙げることができていないというケースも散見される。

　その阻害要因となっているのは、技術面はもちろん、データ主導型への転換が進まない企業文化の複雑さにある。それらの中でも特に課題となるのが、クラウドやインフラ、コンテナ、IoTなどから発生する、マシンデータの収集／分析だ。これを実現し、DevOpsの指標を可視化しなければ、アプリケーションの品質やサービス単位の障害やパフォーマンスを検証し、改善につなげることは困難になる。

　そこで本資料では、DevOpsの成功に求められる「4つの能力」と、その核となるマシンデータ活用のメリットや実践法を解説する。DevOps成功のカギとなる"数値化"を実現するヒントとして、ぜひ活用してほしい。