最新記事一覧
セキュリティ上の懸念から、本来なら再利用できるはずのIT機器を物理的に破壊してしまう企業が後を絶たない。調査で浮き彫りになった、組織の過信と廃棄プロセスに潜む欠陥とは。
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AI活用に伴う予測外の出費や現場の反発など、FinOpsの実践には数多くの落とし穴がある。ツールを「導入」するだけでは3％程度の削減にとどまる現実を直視し、組織文化や開発プロセスに深く根ざした運用モデルへと転換し、20％以上の削減を実現するための7つの鉄則を解説する。
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企業のバックアップ戦略にテープやディスクの利用がある。しかしそれらの二者択一ではなく「3-2-1-1-0ルール」に基づいた設計に注目が集まっている。
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The Linux Foundationは、AI資産を安全に共有するためのオープンプロトコル「OpenSharing Project」を発表した。
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サイバー攻撃が増加傾向にある中、デジタルフォレンジック調査の重要性は高まっている。しかし、事前の準備不足によって原因究明が困難になるケースは少なくない。本稿では、情シスが整備すべき備えを紹介する。
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働き方の多様化で拠点が分散する中、拠点間での作業の重複や情報伝達の遅延といった「静かな業務ロス」が浮き彫りになった。隠れた無駄をなくすためには、どのような視点でファイル共有システムを見直すべきなのか。
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AIと観測技術を組み合わせた「自己修復型IT」は、人の介入を最小限に抑え、ダウンタイムの劇的な削減と運用負荷の軽減を両立させる。本稿では、その導入メリットから、信頼性やガバナンスの課題、成功への具体的な5ステップを解説する。
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高い処理能力を求めるCADデータと、膨大な容量を要求される検証データ。要件が異なる2つのデータを単一システムに集約すると、運用の硬直化や費用増大を招くリスクがある。マツダがこの難題を排した解決策とは。
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警察庁が公表した調査結果によると、バックアップを取っていた全組織が実際にデータを復元できたわけではないことが分かった。本稿では、復旧に失敗する組織に共通する3つの運用上の問題とその対策を解説する。
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従来の仮想化システムにおけるライセンス費用の高騰や、運用管理の複雑化が企業を苦しめている。「Red Hat OpenShift」を活用し、仮想化費用を約60％削減する道筋を立てた大手銀行の事例を紹介する。
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アサヒGHDの大規模ランサムウェア攻撃事案では、被害を防ぐためにシステムを停止した結果、事業が完全停止してしまった。良かれと思った決断が致命傷になるジレンマを解消し、セキュリティを強化するには。
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日本総合研究所は関連クレジットカード会社のデータシステムに「Dell PowerScale」を採用した。年率約20％で急増するトランザクションによるメインフレームの負荷増大を解決したシステム構成とは。
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データ量の増加によって、既存インフラが処理能力の限界を迎えるケースはよくある。「SAP S/4HANA」のデータ逼迫や障害リスクという課題に対し、HPEは自社システムをどのように刷新してボトルネックを解消したのか。
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AIブームが実験段階を終え、APACの先進企業はインフラの再構築にかじを切っている。スタンダードチャータード銀行は特殊ハードを排除し、24時間で稼働可能な標準化モデルを確立。一方でNAVER Cloudはデータ主権を守る「ソブリンAI」で世界進出を狙う。
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スタートアップ支援組織Y Combinatorのダイアナ・フー氏は、AI時代に中間管理職を中心とした従来型組織が再設計される可能性があると語る。具体的になくなる可能性がある役職と新たに生まれる役職は？
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AIインフラ構築の難所は、もはや計算資源の確保だけではない。Dellは5000社の導入実績を武器に、ネットワークや冷却まで統合した「AI Factory」を刷新。最短6時間で稼働する垂直統合型システムに加え、OpenAIなどの最新モデルを自社環境で安全に運用する「プライベートAI」の現実的な手法を提示する。
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企業の生成AI導入が急速に進む一方で、既存ネットワークの限界という深刻な痛みが立ちはだかっている。AIツールを介した機密データの漏えいや処理遅延など、見過ごせないリスクをどう乗り越えるべきか。
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VMware環境からの移行で悩む企業にとって、選択肢の1つとなるのがNutanixだ。では、Nutanixへ移行することで得られるメリットは何か。同社のCEOが、メリットを5つ紹介する。
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トレンドマイクロの調査では、「Microsoft Azure」内で放置された「古い名前の参照設定」が8000件以上見つかった。消し忘れが深刻なシステム乗っ取りに直結するのはなぜか。
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Broadcomによる買収後、VMwareのライセンス料高騰に悩む企業が急増している。クリーブランドクリニックなどの大手組織は、TCOを50％削減すべくOpenShift Virtualizationへの大規模移行を開始した。先行事例から見えた具体的なコスト削減効果と、コンテナ統合管理への刷新に伴う技術的課題を解き明かす。
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AIツールによる開発加速の裏側で、システムの稼働を監視するオブザーバビリティシステムの維持費用が高騰している。データ量が指数関数的に膨らむ「カーディナリティの爆発」に、Rubrikはどう対処したのか。
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AI技術の台頭によって、従来のストレージ構成が限界を迎えつつある。高度化するサイバー攻撃や急速に変化するサプライチェーンにおいて、企業が次期インフラ選定で目を向けるべき5つの傾向を解説する。
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システム監視を効率化する「OpenTelemetry」において、データを集めるための設定を開発チームに委ねると、想定外の作業負担が発生し得る。NikeやeBayは、手作業が招く社内展開の壁をどう打ち破ったのか。
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2028年までに米企業の7割が導入を計画する「AI工場」は、知能を生成し利益を生む新たな拠点だ。本記事では、情シスが直面する電力・人材・コストの課題を整理。データセンターを単なるコストセンターに終わらせず、ROIを最大化するためのインフラ戦略とガバナンスのポイントを解き明かす。
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配車・配送サービス企業Grabはパンデミック下、Excelのシートを40枚以上も開いてデータを突合していたが、AIを使って手作業を60％削減した。具体的に何をしたのか。
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Microsoftによると、生成AI時代のデータ基盤としてPostgreSQLの重要性が高まっており、OpenAIなど大規模サービスでも採用が進んでいるという。その理由は。
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AIエージェント運用時のトークン消費増大が企業の課題となりつつある。専門家は「トークンマキシング」による最適化やFinOpsを活用した管理体制の構築を提言する一方、より大きな視点で考えるべきだと指摘する。
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クラウドバックアップへの安易な移行は、思いがけない高額請求を招く恐れがある。事業存続を脅かすデータ消失を防ぐため、企業が今見直すべき「クラウドバックアップ」「ローカルバックアップ」の選択基準とは。
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「Windows」更新プログラムの適用はIT部門にとって必須業務だが、再起動に伴う業務の中断やアップデートの失敗が重い負担にもなっている。こうした負の連鎖を断ち切る、Microsoftの新たな管理手法とは。
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処理性能や信頼性の懸念から、オンプレミスシステムに残り続けるOracle Databaseを、そのままMicrosoft Azureに移して稼働させる方法がある。物理的な制約を打ち破る構成の仕組みとは。
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業務システムにおいて、データベースへの保存処理の完了は「データが安全に守られた」ことを意味するとは限らない。データの破損を招きかねない、インフラ層が抱える3つの構造的な問題とは。
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従業員が社内規定や資料を探す際、どこに何があるか分からなくなる課題を抱えていた大豊建設。AWSに独自の生成AIを構築し、検索の手間を劇的に削減した。システムの構成と、現場に定着させるための工夫を紹介する。
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ストレージ市場で激しく競い合ってきたNetAppとNutanixが手を組んだ。HCIの先駆者が、ライバルとの連携を選んだ理由は、仮想化分野でVMwareやRed Hatに並ぶ存在を目指そうとする意図があるという。
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業務効率化のためのAI活用が進む一方で、権限設定の不備によって社内の機密データがAIツールに読み込まれる「過剰共有」のリスクが生じている。「Microsoft 365 Copilot」を安全に運用するための対策とは。
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2026年1〜3月のPC市場は表面上は成長を記録したが、その内情は危機的だ。AIデータセンター需要の爆発によってメモリなどの部材費用が跳ね上がり、PCメーカーは異例の対処を迫られている。販売店や消費者への影響は。
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元フランス空軍少将が、データセンターへの物理攻撃という衝撃的なシナリオを基に、特定クラウドへの過度な依存がはらむ経営リスクを警告。大手3社が市場の7割を占める現状は、軍事的には「脆い構造」であると断じる。
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システムのクラウドネイティブ化が進み、IT管理者は「Kubernetes」という未知の領域に直面している。Microsoftが提唱するのは「既存スキルの転用」だ。VM運用で培ったDNSや通信制御の知見をどう適応させるべきか。
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AI技術の進化でインフラ管理者の仕事は本当に奪われるのか。基礎技術に対する理解が不足していれば、想定外の障害やAIの「幻覚」に対処できず、致命的な事態を招きかねない。今、管理者に求められる役割とは。
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アイ・ケイ・ケイホールディングスは全国20拠点のNASを廃止し、クラウドストレージへ移行した。同社が抱えていた課題と得られた成果は。
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VMware製品で構築したシステムをクラウドサービスに移行する上では、膨大な設定変更や動作テストといった負担が発生する。「Amazon EVS」は、これらの障壁をどう排除し、安全かつ確実な移行を実現するのか。
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AI導入の成功はデプロイではなく、その後の「運用」で決まる。既存のクラウドインフラやガバナンスでは制御しきれないAI特有の挙動が、企業のコストと信頼を脅かし始めている。本稿では、AIを単なるアプリケーションではなく「自律的なプラットフォーム」として制御し、ビジネス価値を最大化するための実務的な指針を解き明かす。
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IBMが、同社のメインフレーム「IBM Z」の開発におけるArmとの協業を発表した。強固な信頼性を誇る製品が、なぜ今になって異なる設計思想を取り入れるのか。そこにはある“限界”が関係している。
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好業績をうたうOracleで、推計3万人に及ぶ解雇が進行している。同社は「AIツールによる業務代替」を推し進めると主張するが、専門家はその裏にある“焦り”を指摘する。AI技術に対する幻想を打ち砕く事実とは。
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企業がAI活用を進める中、攻撃者はAIインフラの「脳」を標的にし始めた。SaaSのデータ保護を過信すると、有事の際に全データを失う致命的な事態を招く。再起不能の危機からAIシステムを救う復旧戦略とは。
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クラウド費用の最適化に取り組んでも、支出の約3割が無駄に消えている。現場の無自覚な浪費を放置すれば、IT予算は底をつく。この負の連鎖を断ち切る「FinOps」の実践アプローチを、5つの事例とともに紹介する。
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データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。
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AI導入を急ぐ企業にとって、ストレージは単なる「データの保管場所」以上の意味を持つ。データ集約的なAIのパフォーマンスやコストは、基盤となるストレージの設計次第で劇的に変わるためだ。本稿では、AIプロジェクトを成功に導くための最適なストレージ選定と、実践すべき4つの鉄則を解説する。
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AI導入が加速する一方で、CEOの56％が「投資効果を実感できていない」という厳しい現実がある。予測困難なトークン課金やGPU利用料による「コストの暴走」を防ぐには、クラウド管理の知見を応用した「FinOps for AI」の確立が急務だ。
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ライセンスやハードウェア費用の高騰が、更新予算を圧迫している。「HCIの更新費用が足りない」という悩みに直面した九州工業大学が選んだ、「予算内でインフラを強化する」秘策とは。
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クラウドバックアップの費用増はサービスの値上げだけが原因ではない。不要なデータの放置や設定ミスなど、複数の要因が毎月の無駄を生んでいる。バックアップシステムを点検し、費用を適正化する4手順を解説する。
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