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日本マイクロソフト株式会社

技術文書・技術解説

日本マイクロソフト株式会社

アプリ開発者のための「Azure」実践ガイド――7つのスタイルで異なる最適解

スケーラビリティや可用性に優れたクラウドアプリケーションを開発するためには、アプリケーションに合わせたアーキテクチャスタイルの選択や、コンピューティングとデータストアに関する最適なテクノロジーの知識を知ることが重要となる。

2018/04/13

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

「Microsoft Azure」徹底解説 開発者が知っておきたい導入と活用のポイント

テクノロジーの進化に伴い、ソフトウェアやサービスの重要性はますます高くなっている。継続的なアップデートが求められる現代のソフトウェア開発において、クラウドプラットフォームを活用した開発環境の導入が成功のカギとなる。

2018/04/13

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

日本マイクロソフト株式会社

技術文書・技術解説

日本マイクロソフト株式会社

最新クラウド戦略:ベストプラクティスとともに基礎から応用までを徹底解説

クラウドがほぼあらゆる企業のIT戦略に不可欠となりつつある一方で、適切なクラウド戦略を策定するのは容易ではない。そこで、本資料では、クラウド戦略のあらゆる側面を解説し、最適なクラウド移行を実現する道筋を明らかにする。

2018/04/13

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

アプリ開発者の弱点はクラウドデータサービス? クラウドを最大限生かすコツは

アプリ開発者の多くが苦手とするクラウドデータサービス。しかし、セキュリティやグローバル化、ビッグデータ、AIなどアプリに求められる課題をクリアする上で、その活用は欠かせない。実例とともに活用のポイントを解説する。

2018/04/13

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

5つの整合性モデルを実装済みの「Azure Cosmos DB」がアプリ開発に向く理由

グローバルを視野に入れたアプリ開発は、データを世界中でレプリケートする際に生じるデータの整合性という課題と切り離せない。アプリごとに整合性モデルの最適解は異なるため、これまでは整合性モデルの選択が開発者の悩みだった。

2018/04/13

カテゴリ:
システム開発
DBMS

日本ストラタステクノロジー株式会社

技術文書・技術解説

日本ストラタステクノロジー株式会社

JP1ジョブ管理サーバにも最適、低コストで実現する高可用性システム

現代のビジネスでは、ITシステムの重要性が増しており、システムのダウンタイムが企業の業務に及ぼす影響は大きい。このため、中小規模のITシステムにおいても運用負荷を抑えながら高可用性を実現することが必須となっている。

2018/04/12

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
IAサーバ/PCサーバ

日本ヒューレット・パッカード合同会社

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。

2018/04/12

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

東芝デジタルソリューションズ株式会社

製品資料

東芝デジタルソリューションズ株式会社

未来を見据えたIoTの進め方──ファーストステップは「見える化・遠隔監視」

デバイスの見える化・最適化、自動化・自律化を進めるだけでなく、新しい事業価値の創造までデジタル変革を進化させるには、IoTをうまく活用していかなければならない。未来を見据えたエンタープライズ向けのIoTソリューションを紹介する。

2018/04/12

カテゴリ:
ネットワーク
M2M/IoT/RFID(ICタグ)

Tableau, A Salesforce Company

技術文書・技術解説

Tableau, A Salesforce Company

ビッグデータと関連テクノロジーの今後はどうなる? トレンド予測から読み解く

ビジネスにおけるビッグデータの重要性は増し続けている。今後は、エンドユーザーがデータを自由に分析して新たな知見を得たり、データ管理者が安全にデータを管理したりできるプラットフォームが求められることになると予想される。

2018/04/11

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

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