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「日本アイ・ビー・エム株式会社」のホワイトペーパー一覧(83ページ目)

日本アイ・ビー・エム株式会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。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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技術文書・技術解説

どうする? ゼロデイ攻撃対策 進化する不正侵入の手口を防御するには

進化する不正侵入の脅威から企業を守るためには脅威防御、可視化、制御の機能を組み合わせ、ネットワークインフラの保護を実現する製品が望ましい。しかし、セキュリティの管理、運用コストの肥大化は大きな課題だ。どうすればいいか?

2013/10/28

カテゴリ:
セキュリティ
脆弱性対策
事例

「だし」の決め手はクラウド。創業140年「老舗だし専門店」基幹システムのBCPでクラウドを採用した理由とは

「いざというときに基幹システムのリカバリー対策は機能するのか?」。老舗食品メーカーのマルハチ村松では、基幹システムとして稼働しているSAPのバックアップにクラウドの活用を決断。選ばれたクラウド基盤の選定経緯と効果を聞く。

2013/10/24

カテゴリ:
システム運用管理
ディザスタリカバリ
技術文書・技術解説

最新レポートから読み解くセキュリティ対策の次なる一手

企業ではさまざまなセキュリティ対策が講じられているが、最新版セキュリティレポートによれば、その対策が十分に機能しているとは言い難いようだ。企業が今後取るべきセキュリティ対策のアプローチとはどのようなものか。同社のエキスパートに話を聞く。

2013/10/21

カテゴリ:
セキュリティ
脆弱性対策
製品資料

省スペース、省コストで大量のワークロードを処理 インフラ課題を解決する次の一手とは

終わることなく増え続けるデータとその処理は、スペースに制約のあるデータセンターにとって深刻な問題だ。「シンプル」「自由自在」「スケール」をコンセプトに、既存ワークロード処理から次世代のコンピューティングモデルへの発展を実現させる次世代型高密度プラットフォームを紹介する。

2013/10/21

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
IAサーバ/PCサーバ
製品資料

HPC技術が変える製造/金融/研究機関の先進ソリューションとは?

自動車/電機業界の開発リードタイムの短縮、金融サービスのリスク管理強化、バイオサイエンス研究の研究期間短縮など、HPC技術はあらゆる業界・分野でデータ処理の高度化、高速化の有効な手法として注目されている。製造/金融/研究機関の先進ソリューションを紹介する。

2013/09/26

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
HPC/グリッドコンピューティング
製品資料

ベンチマークテストで実証するHadoop環境でのビッグデータ処理を高速化する方法

「IBM Platform Symphony」は、低遅延、高信頼性、リソース共有のために最適化されたApache Hadoop準拠のMapReduceが実装されており、ビッグデータを高速処理できる。ベンチマーク結果を示しながら、Platform Symphonyの導入メリットを説明する。

2013/09/26

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
HPC/グリッドコンピューティング
技術文書・技術解説

HPCの高速処理技術をビジネス課題の解決に活用する時代

これまで主に大学や研究機関などで活用されてきたハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)。その高速処理技術を活用することで、あらゆる業界・分野の企業においては唯一無二の競争優位性を確保することができるだろう。

2013/09/26

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
HPC/グリッドコンピューティング
技術文書・技術解説

金融業のリスク管理とビッグデータ分析を共有基盤に統合する方法

膨大な情報のリアルタイム分析とリスク管理は、もはや切り離せない関係となっている。ビッグデータ分析とリアルタイムリスク管理を共有基盤に統合することで、金融機関のリスク管理を次のレベルへと引き上げるソリューションを解説しよう。

2013/09/26

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
HPC/グリッドコンピューティング
技術文書・技術解説

ライフサイエンス研究を加速、Hadoop分析スピードをより高速化する方法

Hadoopディストリビューションの分析スピードをより高速化するにはどうすればいいか? ライフサイエンス研究で活用されているバイオインフォマティクス・アプリケーション「Contrail」のパフォーマンスを、「IBM Platform Symphony」活用前後で比較した。

2013/09/26

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
HPC/グリッドコンピューティング
技術文書・技術解説

ビッグデータ分析で効果が出ない理由、そして分析コストを回収する有効な方法とは

ビッグデータの本格的活用へ向けて、BIやDWH、分析スキルを持つ人材などに多額の投資をしているにもかかわらず、成果を獲得できていない企業が多い。分析の典型的な失敗パターンと投資を確実に回収する方法とは何か?

2013/09/20

カテゴリ:
データ分析
データウェアハウス

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