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「日本ヒューレット・パッカード株式会社」のホワイトペーパー一覧(4ページ目)

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レポート

デジタル変革に悩む中規模企業、原因となるネットワーク管理の課題と解決策

デジタルトランスフォーメーションの取り組みで中規模企業が悩んでいる。原因の1つとは企業規模に合ったネットワーク製品を選択・導入できていないことが挙げられる。その解決策として、今後どのような製品に注目すべきだろうか。

2019/10/01

カテゴリ:
ネットワーク
ネットワーク管理
Webキャスト

AIの第一人者が語る“デジタル変革後の世界”、ディープラーニングの未来とは?

国内でのAIに対する理解はいまだグローバルスタンダードには程遠いが、その中でディープラーニングをビジネスに結び付けるにはどうすればよいのだろうか。デジタル変革後の世界や日本の姿について、東京大学大学院教授の松尾豊氏に聞く。

2019/09/05

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング
製品資料

データ管理の負荷から人間を解放、“インテリジェンス時代”のAI活用術とは?

データの爆発的な増加やインフラの複雑化といった課題の全てを人間が解決するのは、もはや不可能になりつつある。そこで注目されるのが、インテリジェンスを獲得したAIを活用し、高負荷かつ低難度の作業をオフロードするアプローチだ。

2019/09/05

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング
講演資料

仮想化インフラのクラウド戦略:ハイブリッド環境に最適なプラットフォームとは

クラウド全盛の今も、既存の仮想化インフラの大半は“クラウド未対応”だといわれている。この状況を打開するには、適材適所のクラウド活用、すなわちハイブリッドクラウドへの移行が望ましい。その実現方法を探っていく。

2019/08/30

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング
製品資料

“2025年の崖”を克服する鍵、データセンターでAIを活用する3つのステップ

国内企業のDXの取り組みが現状のまま停滞し続けると、近い将来に大きな経済損失が発生すると予測されている。この“2025年の崖”と呼ばれる状況を打開するには、AIや機械学習を取り入れ、データセンターをモダン化することが不可欠だ。

2019/08/28

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング
製品資料

クラウドストレージはどう選ぶ? 最適解を見極めるために留意すべきポイント

ハイブリッドやマルチクラウドの環境が一般化する中で、クラウドストレージの重要性が増している。ただ、クラウドストレージの選択肢は多く、組織にとっての最適解を見極めるのが難しい。注目すべき要点は何だろうか。

2019/07/25

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
クラウドストレージ
レポート

実機検証:定番ハイパーコンバージドは混合ワークロードの影響を許容できるのか

ハイパーコンバージドインフラ(HCI)は高い効率性やコスト削減効果を持つが、事前評価が不十分なために導入後に課題が判明したという企業も少なくない。そこで定番HCIを使い、事前に評価すべき重要パフォーマンスを検証した。

2019/07/09

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
垂直統合/ハイパーコンバージド(HCI)
事例

仮想化基盤の性能/容量問題を一掃、小千谷市の業務を支える高性能ストレージ

新潟県の小千谷市では、セキュリティ強化のためサーバや新システムを増やしたことで、仮想化基盤の性能・容量が限界に達していた。その問題を解決するため同市が採用した、オールフラッシュ並みの性能を低コストで実現するストレージとは?

2019/06/17

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
事例

映像配信基盤なのになぜ? 「ひかりTV」がミッドレンジストレージを選んだ理由

競争の激しい映像配信サービス業界では、高品質なサービス提供を支える仮想化基盤に力を入れている。だが、会員300万人超を抱える映像配信サービス「ひかりTV」が基盤に採用したストレージは、ハイエンドでなくミッドレンジ製品だった。

2019/04/23

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

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