ダウンタイム要因はストレージとは限らない、可用性向上の鍵は機械学習にあり：日本ヒューレット・パッカード株式会社提供ホワイトペーパー

企業の生産性に大きく影響する、アプリケーションのダウンタイムやパフォーマンスの低下。この効率的な解消策として、ビッグデータと機械学習が注目されている。プロアクティブに問題に対処し、ダウンタイムを回避できるというのだ。

[ITmedia]

　ビジネスユーザーは常時かつ瞬時に中断なくデータにアクセスしたいと考えているが、実際には、アプリケーションとデータの間で発生するパフォーマンスのギャップが妨げとなっている。従来は、このギャップを解消するためにIT部門がモニタリングツールを導入し、専門のスタッフを付けて対応しており、大きな負担となっていた。

　その原因はストレージと疑われがちだが、7500社以上の企業調査で、問題の54％はストレージに起因していないことが分かっている。ストレージを高速なフラッシュに刷新しても、ダウンタイムやパフォーマンスの低下といった問題が解決するとは限らないのだ。

　そこで、ダウンタイムの発生を大幅に減らすアプローチとして期待されているのが、ビッグデータと機械学習によりダウンタイムを予測し、自動回避する機能だ。本資料では、このプロアクティブな手法のポイントを解説する。アプリケーションのパフォーマンスと可用性がどのように改善されるのか、詳しく見ていこう。