ビジネスでのデータの重要性がますます高まり、その質や量も大きく変化している。そこで問題となるのが、どのようにして貴重なデータを守り、管理していくかということだ。どのような環境があれば、この問題を解決できるのだろうか。
生産性向上や後継者問題に生成AIを活用したいが、そもそも基幹システムであるIBM i と連携させられるのか。業務のノウハウはどう継承すればいいのか。技術者不足で新たな挑戦が難しい状況も何とかしたい……と悩む企業の解決策とは。
社会を支えるインフラとして大きな役割を果たしているデータセンターだが、運用面では人材不足をはじめとするさまざまな課題を抱えている。属人化しがちなデータセンター運用をどのように安定させればよいのか。
仮想化基盤の移行を検討する際、選択肢の一つに挙がるのが「Hyper-V」だ。運用や管理性まで含めて考えた場合、Hyper-Vへの移行は“アリ”なのか。仮想化基盤の有識者に詳しく聞いた。
セキュリティやデータ処理速度の要件を考慮した生成AI活用では、オンプレミスシステムでの開発や運用が候補に挙がる。だがそのためのハードウェアをそろえることは容易ではない。必要十分なサーバ構成を見極めるヒントを紹介する。
AIプロジェクトで欠かせないのが「GPUの調達」だ。しかし、高額なコストやインフラ整備の難しさから、一部の企業にとっては現実的な選択肢とは言い難い。こうした問題を解消できるアプローチとは。
AI活用が進む一方、環境構築に悩む企業は多い。クラウドは安全性とコスト、オンプレミスでは人材不足が課題となるからだ。こうした中、クラウドサービスの利便性を維持しつつ、オンプレミスのような制御が可能な、新たな選択肢が登場した。
160TBと大量のデータを抱え、コストや運用管理の面で限界を迎えていた東急建設。そこで同社はクラウドストレージへの移行を検討したが、次は必要な文書を高精度で見つけ出せる「検索性」の担保が課題となった。これを解決した方法とは。
ベンダーと連携して顧客に製品やサービスを提供するリセラーにとって重要なのが、売りやすい「強い商材」と「高い収益性」だ。これをかなえる方法がある。
データの活用が競争力に直結する現代において、データインフラ基盤への要求はますます高度化している。運用負荷やコストを抑えつつ、データの柔軟かつ安全な活用を実現するために、運用担当者が考えるべきアプローチとは。
生成AI時代に増え続けるデータをどう効率的かつセキュアに管理するか、環境への配慮をどう進めるかなど、企業が考えるべき課題は山積みだ。こうした状況下で注目を集めるストレージ製品とは。
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