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アイティメディア広告企画(202408_EDR/XDR特集)

プレミアムコンテンツ

アイティメディア広告企画(202408_EDR/XDR特集)

ランサムウェア攻撃“究極の対策”はこれだ

身代金要求型マルウェア「ランサムウェア」を利用した攻撃の勢いが止まらない。特に標的になりやすいのはデータセンターだ。それはなぜなのか。ランサムウェア攻撃の有効な対抗策とは何か。

2024/09/13

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

SAPワークロードのクラウド移行とERP環境のモダナイズを成功に導くには?

SAPワークロードのクラウド移行とERP環境のモダナイズは、組織が市場における競争力を維持し続けるための必須要件となりつつある。これらの取り組みを成功に導き、クラウドインフラがもたらす価値を最大化するための現実解に迫る。

2024/09/12

カテゴリ:
ERP
ERP

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

SAPシステムの基盤としてクラウド採用が増加、選定で重視すべき要件は?

ミッションクリティカルなSAPシステムを運用する上で、その基盤にクラウドが選ばれるケースが増えている。中でも多数のSAPユーザーから選ばれている定番クラウドサービスでは、どのようなメリットが得られるのか。

2024/09/12

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

どのプロバイダーを選ぶべき? Microsoftワークロードのクラウド移行方法

Microsoftワークロードのクラウド移行先としてどのプロバイダーを選ぶべきなのか。Microsoftワークロードの移行支援の豊富な実績を誇るプロバイダーに寄せられる10の質問と回答を通じて、そのヒントを探りたい。

2024/09/12

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

事例

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

事例から読み解く、Microsoftワークロードのクラウド移行で成果を挙げる方法

Microsoftワークロードをクラウドに移行したものの、期待したような成果を挙げることができていないというケースも散見される。ここではクラウドプロバイダーの変更によって、さまざまなビジネス課題を解決に導いた事例を紹介する。

2024/09/12

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

クラウド移行でコスト最適化とイノベーション加速を両立、その現実解とは?

クラウドインフラの運用に際して、多くの組織がコスト最適化とイノベーション加速の両立を目指している。そのためには、それをサポートする機能とサービスが備わっているクラウドプロバイダーを選定することが重要だ。

2024/09/12

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

企業が注力すべき8つの領域とは? データ活用で組織全体の機能を変革する方法

高度な分析、機械学習、AI、生成AIなどを活用して、ビジネスにデータを生かそうという動きが活発化している。ここでは、変革に際して最適な8つの領域を提示し、具体的なソリューションを絡めたアプローチ方法について解説する。

2024/09/12

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成AI時代のデータ基盤、データから価値を引き出すための3つのポイントとは

データドリブンな組織を志向する企業は多いが、思ったようにデータを活用できている企業はそう多くはない。資料では、この理由を掘り下げるとともに、データから価値を引き出すための3つのポイントについて解説する。

2024/09/12

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

データから高い価値を引き出す、生成AI時代に求められるデータ戦略とは?

データはビジネス意思決定の中心にある。しかし、データから十分にその価値を引き出せている企業はそう多くない。今後、生成AIがビジネスに深く関与してくることを考えると、企業はどのようなデータ戦略を構築すればよいのだろうか。

2024/09/12

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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