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双日テックイノベーション株式会社

製品資料

双日テックイノベーション株式会社

1日で構築できる次世代型VDI、TCOと実用性はどこまで変わる?

セキュリティや生産性の面から有利なVDI(仮想デスクトップインフラ)だが、高いコストがかかるため、導入に踏み切れない企業も多かった。しかし、次世代アーキテクチャを採用した「VDI2.0」の登場で、その状況は大きく変わる。

2017/11/06

カテゴリ:
仮想化
デスクトップ仮想化/VDI/DaaS

双日テックイノベーション株式会社

製品資料

双日テックイノベーション株式会社

VDI導入/運用のTCOを大幅削減、拡張性に優れた次世代型「VDI2.0」の実力は?

従来のVDIは導入に時間がかかり管理や拡張のコストが高いため、その導入は容易でなかった。そこで、これらの課題を解消するものとして、クラウドサービスとオンプレミスの仮想化環境を組み合わせる次世代型VDI:「VDI2.0」が注目され始めている。

2017/11/06

カテゴリ:
仮想化
デスクトップ仮想化/VDI/DaaS

双日テックイノベーション株式会社

技術文書・技術解説

双日テックイノベーション株式会社

EUCに失敗しないためのVDI環境構築術、5つのポイントで要件を見極める

EUC環境で直面するサイジングの誤りや運用トラブルの多くは、EUCを考慮した最適なVDI環境を見極められていないことが原因だ。本資料では、自社に合った要件と最適なインフラを見極めるためのポイントを解説する。

2017/11/06

カテゴリ:
仮想化
デスクトップ仮想化/VDI/DaaS

双日テックイノベーション株式会社

製品資料

双日テックイノベーション株式会社

「ハイパーコンバージド」徹底解説――導入前に知っておきたい重要技術

オンプレミスでありながら、パブリッククラウドのような柔軟性や拡張性をもたらす「ハイパーコンバージドインフラ」。しかし、その特徴はまだ十分に周知されていない。そこで、本資料では主要製品を例に機能やメリットを解説する。

2017/11/06

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
ハイパーコンバージド(HCI)/コンポーザブルインフラ

日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

事例で分かった、ハイブリッドクラウド活用を成功に導く4つのヒント

ハイブリッドクラウドを使いこなす先行企業は、IoTなどの高成長が期待できる分野にもいち早く取り組んでいる。そこで先行企業の戦略を通じて、ハイブリッドクラウドの活用で得られる優位性を探る。

2017/11/06

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

「IT as a Service」がハイブリッドクラウドの効果を最大化するわけ

もはや常識化しているハイブリッドクラウドは、適切に管理し運用できなければその力を最大限に発揮できない。IT部門がハイブリッド環境を最適化することでビジネス価値を最大化し、企業に破壊的イノベーションをもたらすには、何が必要か。

2017/11/06

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

ハイブリッドクラウドをデザインしよう──自社に最適なクラウド環境の作り方

ハイブリッドクラウドの構築では、事業の成長に最適な組み合わせを考えることや、運用管理の効率性が重要となる。そこで、これらの組み合わせをデザインする方法として、「テーラーメイド」のハイブリッドクラウドが注目されている。

2017/11/06

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

カーバチュア ジャパン合同会社

製品資料

カーバチュア ジャパン合同会社

サポート終了後のリスク対策、グローバルに対応可能な保守プロバイダーの選び方

販売・サポートの終了や保守期限切れのリスク、IT予算の圧迫などの課題を抱えたまま、効率的な運用を続けるには、サードパーティー保守プロバイダーの存在が欠かせない。信頼できるプロバイダーを選ぶための6つのポイントを紹介する。

2017/11/06

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

Cloudera株式会社

事例

Cloudera株式会社

顧客の情報を全方位で把握、マーケティングROIを最大化する統合データ基盤

顧客情報を戦略的に一元管理する基盤を構築し、顧客を全方位から把握、分析するアプローチが注目されている。これによって得られた情報は、マーケティング施策の最適化や顧客の趣味・好みに合わせたサービスの展開などに活用できる。

2017/11/03

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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