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「システム運用管理」の検索結果一覧(102ページ目)

「システム運用管理」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「システム運用管理」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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株式会社野村総合研究所

製品資料

株式会社野村総合研究所

導入したのに運用負荷が増えた? OSS監視ツールに潜む“落とし穴”とは

システム監視業務のコスト削減に向けて、OSSの監視ツールを採用する企業は多い。しかし、複数の監視ツールを導入した結果、膨大なメッセージ対応工数に悩まされるケースもある。監視ツール本体に手を加えず、この課題を解決する方法とは。

2025/11/21

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社野村総合研究所

製品資料

株式会社野村総合研究所

システム運用のPDCAサイクルが遅い理由は「C」にあり、その理由と解決策

システム開発の高速化が進む一方、運用面ではPDCAサイクルの短周期化につまずく企業も多い。その原因となるPDCAの「C」について、表面的な数値の計測にとどまらず、継続的な改善を効率よく行うアプローチを、KPIの設定から解説する。

2025/11/21

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社野村総合研究所

製品資料

株式会社野村総合研究所

IT環境がハイブリッド化した現代なのに、なぜ“今こそ運用内製化”なのか

クラウドやオンプレミスに分散し、複雑化しているITシステム。これにより情報システム部門がシステム全体を管理することが難しくなり、アウトソーシングが一般的になった。ただ、こうした状況こそ内製化に取り組んだ方が良いという。

2025/11/21

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社野村総合研究所

製品資料

株式会社野村総合研究所

IT統制のジレンマ、「運用・開発の分離」「品質・効率の改善」をどう両立する?

システム運用と開発の“分離”は、IT統制の観点からも重要だが、その実践にはさまざまな課題が付いて回る。IT運用の品質や業務効率を改善しつつ、IT統制もバランス良く維持するためには、どのようなアプローチが有効だろうか。

2025/11/21

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社野村総合研究所

製品資料

株式会社野村総合研究所

運用効率化に欠かせないITSMツール、ノンカスタマイズが正解とは限らない?

ITサービスへの要求は年々増大しており、その対応を手作業でカバーするには限界がある。そこで導入されるのがITSMツールだが、特に自動化機能には注意が必要だ。自社に適した運用自動化や作業効率化を実現できるのか、しっかり吟味したい。

2025/11/21

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

クラウドストライク合同会社

製品資料

クラウドストライク合同会社

アイデンティティーを狙う脅威が急増、5つの犯罪グループの手口と防御策を解説

サイバー攻撃がシステムに侵入する手口として、近年は、盗んだ認証情報(アイデンティティー)を悪用するケースが急増している。防御側に求められるのは、アイデンティティーをプロアクティブに管理・保護する仕組みだ。

2025/11/21

カテゴリ:
セキュリティ
エンドポイントセキュリティ/EDR/EPP

横河レンタ・リース株式会社

事例

横河レンタ・リース株式会社

VDIからの脱却でPC運用管理負荷を解消、菱機工業が選んだアウトソーシングとは

VDIからファットクライアントへ回帰した菱機工業。同社ではクライアント端末の個別管理負担が課題となっていたが、運用管理のアウトソーシングが可能なレンタルサービスにより大幅な効率化を実現した。同サービスについて詳しく解説する。

2025/11/21

カテゴリ:
システム運用管理
クライアント端末管理

SCSK株式会社

製品資料

SCSK株式会社

分散処理型SASEはなぜ注目される? クラウド集約型との比較で見えたメリット

リモートワークの普及に伴い、ゼロトラストやSASEの需要が急速に高まっている。しかし、一般的なクラウド集約型SASEには遅延や高額なライセンス費用など課題も多い。この解決策となるのが分散処理型SASEだ。その仕組みや優位性を解説する。

2025/11/20

カテゴリ:
セキュリティ
ゼロトラスト/SASE/SDP

SB C&S株式会社

製品資料

SB C&S株式会社

生成AIが変える自治体のデータ活用、個人情報保護の壁をどう乗り越える?

自治体が保有するデータを市民サービスの向上に役立てるための手段として、基幹系データと生成AIを活用した「証拠に基づく政策立案(EBPM)」が注目されている。個人情報を保護しつつ、安全なEBPMを実現するには、どうすればよいのか。

2025/11/20

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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