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ネットアップ合同会社

技術文書・技術解説

ネットアップ合同会社

エンドユーザーの経験に学ぶ、オールフラッシュをビジネスの成功につなげる方法

オールフラッシュストレージの導入、または活用の拡大を目指すITマネジャーにとって、具体的なビジネスケースを用意することは、経営層を説得する上で不可欠な作業だ。さまざまな業界に属するユーザーの声に耳を傾けてみよう。

2016/09/09

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
SSD/半導体ストレージ/フラッシュストレージ

ネットアップ合同会社

事例

ネットアップ合同会社

ネット端末とLAN端末、分離された端末間で安全かつ高速にファイル交換する方法

外部のネットワーク環境とは接続しない端末をシンクライアント環境に移行した大分銀行では、既にシンクライアント化されているネット接続端末との安全で効率的なデータ同期の方法を模索していた。そこで同行が選んだ解決策とはどのようなものだろうか。

2016/09/09

カテゴリ:
ネットワーク
ネットワーク管理

ネットアップ合同会社

技術文書・技術解説

ネットアップ合同会社

システム環境に合わせて選ぶオールフラッシュ、効率的な運用に向けた評価基準

優れたパフォーマンスから脚光を浴びるオールフラッシュストレージだが、最適な製品を選択するには、システム環境ごとに異なる評価基準を把握する必要がある。正しい評価方法を習得して、効率的な構築・運用を目指したい。

2016/09/09

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
SSD/半導体ストレージ/フラッシュストレージ

ネットアップ合同会社

技術文書・技術解説

ネットアップ合同会社

フラッシュストレージにまつわる「9つの俗説」、気になる真相は?

フラッシュストレージを導入する理由は、多くの企業にとって、その処理スピードの速さが第1に挙げられるだろう。しかしスピードにスポットが当てられることで、さまざまな俗説や誤解が生み出されているのも事実だ。

2016/09/09

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
SSD/半導体ストレージ/フラッシュストレージ

株式会社システムエグゼ

事例

株式会社システムエグゼ

実稼働を想定したシステム検証、ユーザーも驚くリアルなテストデータの作り方

保険業界のように重要な個人情報を扱う業務では、システムの開発・運用におけるテストでは厳密性だけでなく高いセキュリティ性も求められる。このような厳しい条件のテストで利用されるテストデータはどのように作成されるのか。実例を基に紹介する。

2016/09/09

カテゴリ:
システム開発
テスト/デバッグ/チューニングツール

株式会社システムエグゼ

事例

株式会社システムエグゼ

楽天生命保険が実現したテストデータ作成業務を驚異的に短縮した方法とは?

膨大な顧客データを扱う楽天生命保険にとって、システムの開発・検証の質を高めることは非常に重要だ。しかし、同社はテストデータの生成に問題が生じ、2~3人が1週間がかりで手作業をするような状況に陥ってしまった。同社はこの課題をどのように解消したのだろうか。

2016/09/09

カテゴリ:
システム開発
テスト/デバッグ/チューニングツール

株式会社システムエグゼ

事例

株式会社システムエグゼ

人気ECサイトに学ぶ、パーソナライズされたサービスを成功させるテスト環境

新鮮な野菜が売りのECサイトを運営しているオイシックスでは、会員の属性に合わせて表示する情報やデザインを変えるというパーソナライズされたマーケティングを行っている。このサービスの品質を高めるためには、さまざまな属性での動作検証を可能とする精密なテストデータが必要だ。

2016/09/09

カテゴリ:
システム開発
テスト/デバッグ/チューニングツール

株式会社PLAN-B

製品資料

株式会社PLAN-B

SEOの「5つの神話」は本当か? Googleのアルゴリズムの実情を解説

もはやWebマーケティングに欠かせない手法となったSEO。Googleのアルゴリズム変更などによりコンテンツ重視の時代に入ったといわれる今も、数々の“SEO神話”がまことしやかに語られている。そこで、世に広まっている「5つの神話」について、その真実を明らかにする。

2016/09/09

カテゴリ:
CX
Webアクセス解析

株式会社ネットワールド

技術文書・技術解説

株式会社ネットワールド

IoT時代のデータ分析、データサイエンティストは1日60時間労働しかないのか?

IoTを活用する企業が増え続ける中、データサイエンティストの不足が懸念されている。専門知識の不足などの理由が挙げられるが、最大の問題は1つの分析作業に非常に多くの時間がかかることだ。そこで、従来通りの方法を変え、工数を圧倒的に削減できるサービスを紹介する。

2016/09/09

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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