「サーバ」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

メリットと致命的な欠点
高速で壊れない「SAN」がいつも正解とは限らない？　裏目に出る企業の条件
SAN（ストレージエリアネットワーク）の長所には、処理の速さ、拡張性、耐障害性などが挙げられるが、当然ながら欠点も存在する。特に中小規模の企業にとっては、導入費用と仕組みの複雑さが大きな懸念事項になる。（2026/6/23）

ランサムウェア対策と低コスト運用を両立
1巻40TB、電源いらず、量子も防ぐ　テープストレージ「LTO-10」が反則級に進化
生成AIの普及やデータ活用の高度化を背景に、企業が保管するデータ量は急増している。長期保管コストやランサムウェア対策への関心が高まる中、LTO-10の登場を機にテープストレージが再評価されている。（2026/6/22）

パッチ適用前の攻撃に対応
「AIからの攻撃をAIで守る」エージェントをGoogleが公開
Googleは2026年6月、AIを活用したセキュリティ基盤「Google AI Threat Defense」を発表した。その柱となる3つの機能や仕組みを整理する。（2026/6/22）

特選プレミアムコンテンツガイド
地上にデータの置き場がない？　限界を迎えたインフラが向かう「宇宙」と「海」
AI技術の普及によって、データセンターの電力消費と排熱処理は限界を迎えつつある。次世代のITインフラはどう進化するのか。常識を覆す「宇宙データセンター」「海中データセンター」の動向を紹介する。（2026/6/20）

ハイスペックモデルへの移行の裏側
PC市場はなぜ「本体価格値上げ」でも増収なのか？
部品不足やインフレによるPCの価格高騰が続く中、販売台数は減少しているにもかかわらず市場の売上高は増加している。価格上昇の波が押し寄せる中、企業はなぜ今PCを買うのか。（2026/6/19）

CLI、IDE、SDKをどう使い分ける？
Google Antigravity入門：最適なAIエージェント開発環境の選び方と活用ステップ
「Google Antigravity」は4つのインタフェースで利用可能だ。Google Cloudのブログ記事を基に、それぞれの特徴と適した利用シーンを紹介する。（2026/6/18）

事業継続のリスクに
半数超のひとり情シスが告白「自分が休むとシステムが止まる」
アイアットOECが実施した調査によると、社内IT業務を1人で担う「ひとり情シス」の過半数が、自身の不在でシステム停止や業務への支障が生じると答えた。ひとり情シスの属人化を促進する要素とその対策を紹介する。（2026/6/18）

「先送りされた更新需要」が奏功
世界ストレージ市場が急成長　オールフラッシュが“今”売り上げの過半数を占める理由
IDCは、2026年第1四半期の外部エンタープライズストレージシステム市場動向を発表した。市場売上高は前年同期比22.7％増の92億ドルとなり、大幅な成長を記録した。（2026/6/17）

IDC調査
牙城崩れるx86サーバ、非x86が市場シェア48%へ　どうなるサーバ選定戦略
2026年第1四半期、世界のサーバ市場はAI需要の定着により、前年比30.4%増の約1226億ドルと過去最高水準に達した。プラットフォームの非x86化や大手OEMのシェア奪還など、情シスの選定戦略を揺るがす構造変化が加速している。（2026/6/17）

1000万円のAPI連携外注費を月額費用のみに
「SaaS入れました」でIT予算崩壊の危機？　近鉄百貨店の“泥沼API連携”回避策
事業部門が次々に導入するSaaSとオンプレミスの基幹システムをAPIで連携させることは容易ではなく、外注すれば期間も費用もかかる。この「連携破産」の危機を、近鉄百貨店はどう乗り越えたのか。（2026/6/17）

「新品サーバが買えない！」をどう乗り越えるか：
IT調達担当者が知るべき「IT機器 大インフレ時代の前向きな選択肢」
半導体不足やサーバ価格高騰の余波でシステム更改、サーバ刷新計画を先延ばす企業が増えている。その間に保守契約が切れてしまえば故障やシステム停止のリスクが高まるが、塩漬け型の第三者保守では「先が見えない」。何を選択すべきか。（2026/6/17）

ROIを証明できると答えた企業はわずか6％
生成AIで成果が出ない企業が甘く見ていた「4つの課題」
Atlassian Teamwork Labの調査によると、AIを活用して持続的な成果を上げていない部門には共通する「4つの課題」が、成果を挙げている部門には施策の「3つの柱」があった。（2026/6/16）

手作業の防御では間に合わない
AIが次々に脆弱性を悪用　Googleが提唱する“手遅れ”を防ぐセキュリティ戦略
汎用AIモデルの進化によって、かつてない速度でサイバー攻撃が加速している。未知の脅威に対し、企業はいかに防御体制を構築すべきか。Googleが提唱する、AI技術を活用した防衛ロードマップの要点を解説する。（2026/6/15）

Gartner調査
日本のデータセンター消費電力は1年で約28％増　今、情シスに求められることは？
AIワークロードの急増により、2026年の世界のデータセンター電力消費は前年比26％増の565TWhに達する見通しだ。2027年にはAI最適化サーバの消費電力が従来型を上回り、電力確保がビジネス成長の成否を分ける「主戦場」となる。国内特有の送電網リスクが浮き彫りになる中、情シスリーダーが備えるべきインフラ戦略の核心に迫る。（2026/6/15）

5秒未満の低遅延をどう実現するか
60億人視聴にクラウドは耐えられない　FIFAがW杯配信で選んだオンプレミスインフラ
わずかな遅延も許されないミッションクリティカルなシステムでは、クラウドサービスに限界が露呈する。約60億人が熱狂する「FIFA World Cup 2026」の放送インフラとして、オンプレミスシステムが選ばれた理由は。（2026/6/15）

国家の壁、AI、犯罪の分業化
被害額は過去最高額　それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
FBIによれば、2025年のサイバー犯罪被害額は日本円で約3兆円に達した。一方で、実際に起訴される犯罪者はごく一部にすぎない。なぜこれほど被害が拡大しても、犯人は捕まらないのか。その理由を整理する。（2026/6/15）

ネットワークのブラックボックス化が招く被害とは
障害対応の属人化を打破　ネットワークを一括制御して復旧を速める秘策
リソースが限られる中堅・中小企業にとって、属人的なスキルに頼った復旧作業はもはや限界だ。UTMを核として拠点全体を可視化する方法と、トラブルの原因特定をAIアシスタントとの対話で「ものの数分」に短縮する運用手法を紹介する。（2026/6/19）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「サーバ環境の運用課題とクラウド移行」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2026/6/10）

情シスが平時に整備すべき3つの備え
だからフォレンジック調査が失敗する　企業のログ管理と資産把握の盲点とは
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。（2026/6/10）

“間違った回答”では済まされない
Ciscoが警告する「AIエージェント」の恐怖　勝手に行動するリスクと3つの防衛策
質問に答えるだけのAIチャットbotから、自律的にシステムを操作するAIエージェント」の移行が進んでいる。その効果が期待される一方、ひとたび暴走すれば一瞬で被害が拡大する恐れがある。新たな脅威への対策とは。（2026/6/10）

復旧時間を97％削減
レッドブルF1の危機をパスワード管理ツールが救う？　許されないシステム停止
Oracle Red Bull RacingのF1マシンの空力テストを担うITインフラは限界に達し、深刻な稼働停止を引き起こしていた。なぜ認証管理ツールが危機的状況を解消する「インフラ復旧」の切り札になったのか。（2026/6/9）

「自律型AIワーム」が情シスを襲う日　今すぐできる「泥臭い基本」の対策とは？
トロント大学の研究者が、各ターゲットの脆弱性を自律的に特定し、カスタマイズされた攻撃戦略を生成する「AIワーム」を開発した。既存の防御を無効化しかねない最新の脅威に、情シスが今すぐ見直すべき「究極の基本対策」を解説する。（2026/6/9）

Cisco Live 2026
データセンター電力の65％が「無駄」に　Ciscoが示すデータセンター刷新の3本柱とは？
AIの爆発的な普及により、データセンターの電力不足が深刻な経営課題となっている。シスコは液冷や次世代配電技術FMPによる劇的な効率化を提唱。情シスが取り組むべき電力網刷新の正体を解き明かす。（2026/6/9）

Wasmerが実証
Pythonは技術的負債か　Rust移行でシステム起動が60秒から1秒へ
ソフトウェアベンダーのWasmerは、7年間運用したDjangoベースのバックエンドをRustへ全面移行した。インフラ利用効率は90%向上。AIをどのように活用し、どのような教訓を得たのか紹介する。（2026/6/9）

社内ファイルサーバやメール添付が生む遅延
”静かな業務ロス”の正体はファイル共有？　見えてきた現場の厳しい本音
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。（2026/6/9）

先進企業に学ぶIaCガバナンスの実践
規制業界にも広がるAIの「IaC」運用　情シスが整備すべきツールとガードレールは
規制業界の企業でも、生成AIを活用したIaC（Infrastructure as Code）の導入が進んでいる。どのツールを使い、どのような点に留意しながら活用を進めているのか。4社の事例から、現実的な活用法を紹介する。（2026/6/9）

機密データを守るローカルAI
複雑なKubernetesクラスタは“手作業”では守れない？　「SLM」が導く解決策
Kubernetesクラスタにおいて、過剰な権限などの設定ミスはデータ漏えいを引き起こす要因になるが、脅威を手作業で洗い出すことにも限界がある。外部にデータを渡さずに、AI技術で素早くリスクを評価する手法とは。（2026/6/5）

短命プロセスの認証という壁
管理負荷の限界をどう突破した？　LinkedInが「SPIRE」で築くゼロトラスト
サービス間の安全な通信を保証する認証システムの運用には多様な課題が発生する。自社システムの限界に直面したLinkedInは、オープンソースの「SPIRE」を導入した。独自の制約をどう乗り越えたのか。（2026/6/4）

ネットワークが再び主役に
シスコが挑む「AgenticOps」の衝撃　AIエージェントがITインフラまで自律制御する未来
シスコはAIエージェントによるインフラ自律運用「AgenticOps」を加速させる統合基盤を発表した。各ネットワーク機器をAIエージェントのポリシー適用ポイントにしようとする同社の狙いを解き明かす。（2026/6/4）

容量単価を10分の1に削減
データ急増に苦しむマツダ　「高性能」「大容量」なストレージをどう実現した？
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。（2026/6/4）

「大丈夫」のはずが巨大な落とし穴に
ランサム被害でバックアップから復旧できなかった組織の絶望　そのミスは？
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。（2026/6/3）

AIを使わないこともリスクに
IBMのマネジャーがそっと教える　“AIを使って首”につながるリスク5選
業務効率化のつもりでAIツールを使ったら首になった――。IBMのマネジャーであるマーティン・キーン氏が、企業に甚大な損害を与え、実際にキャリアを終わらせた「5つのAIリスク」と回避策を明かす。（2026/6/2）

ランサムウェアで「9割が暗号化」の実態
バックアップ全滅をどう防ぐか　都筑製作所があえて「磁気テープ」を選んだ理由
ランサムウェア被害の約9割でバックアップが暗号化されている。高価な専用機器の導入が難しい中、都筑製作所は既存ライセンスを活用し、あえて「磁気テープ」による防衛策を採用した。その決め手と効果は。（2026/6/2）

“不要なパッケージ”が招く脆弱性
大量アラートにもう悩まされない　「発生元」を断つコンテナセキュリティ運用術
アプリケーションのコンテナ化が浸透する一方、脆弱性スキャナーが発する過剰なアラートに現場は疲弊している。推奨されてきたベストプラクティスはなぜ形骸化するのか。真に機能する保護策を専門家が解説する。（2026/6/2）

Roval CEOが示すCIO向け3つの対策
「社内にAIエージェントは何個ある？」に答えられないリスク　“見えない資産”を掌握するシャドーAI時代の防衛策
従来のIT資産管理ツールでは追跡できないAIエージェントは増加傾向だ。IPアドレスを持たず、既存の監視の目をかいくぐる“見えない資産”にどう立ち向かうべきか、AIガバナンスプラットフォームのCEOに話を聞いた。（2026/6/2）

今すぐやるべき3つの根本対策とは
ランサムウェア被害を防ぐつもりが“全社機能停止”に　大規模事案から得た教訓
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。（2026/5/25）

押さえるべき役割分担
MCP vs. ADK――競合ではなく「連携」で動く最新AIエージェントの裏側
AIエージェント開発で注目を集める「MCP」と「ADK」について、Red HatとIBMのエンジニアが役割の違いを解説した。両者は競合する存在ではなく、補完し合う関係だという。（2026/5/28）

「疎結合化」でモダナイゼーションを加速
決済データ急増で限界のメインフレームを救え　日本総研のストレージ活用術
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。（2026/5/28）

障害が顕在化する前に対策する設計思想
「SAP S/4HANA」のメモリ逼迫はどう防ぐ？　HPEが実践した“限界突破”
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。（2026/5/27）

エンジニアは“AIを指揮する人”へ
Microsoftが教える”VS CodeをAIコーディングエージェントの制御盤”にするメリット
Microsoftのデベロッパーアドボケイト、リアム・ハンプトン氏は、AIコーディングエージェントを活用したソフトウェア開発でVS Codeを使うメリットを紹介する。（2026/5/27）

勝ち残るための基盤戦略
「専用ハードを捨てろ」　なぜスタンダードチャータードはAI基盤に“ありふれた汎用品”を選ぶのか
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。（2026/5/27）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「サーバの調達・更改」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2026/5/26）

「AI同士の会話」も攻撃対象に
人間に反逆する場合も？　IBMが教える「AIエージェントの10大セキュリティリスク」
AIエージェントの導入にはリスクもある。IBMは、OWASPの文書を基に「AIエージェントの10大セキュリティリスク」を紹介した。（2026/5/26）

相次ぐ建設計画の延期
GoogleやMetaの足かせに　データセンターへの投資を阻む“電力不足以外の問題”
アジア太平洋地域でデータセンター建設に向けた投資が盛んだ。しかし、GoogleやMeta Platformsといった主要企業には、深刻な電力不足とさらなる障壁が立ちはだかっている。資金があっても解決できない問題とは。（2026/5/26）

506人の利用者を特定
崩れゆく「VPN＝匿名」の常識　犯罪に利用されたFirst VPN解体
Europolは2026年5月、サイバー犯罪者向けに利用されていたVPNサービス「First VPN」を国際共同捜査で解体したと発表した。（2026/5/26）

「AIペレストロイカ」は吉となるか
SAPが歴史的転換　聖域”ERPデータ”開放に踏み切った王者のジレンマは
AIの普及により、SAPはERP内に蓄積された膨大なビジネスデータの開放を迫られている。長年「閉鎖的」と評された王者は、いかにして「データの聖域」を守りつつ、AI活用の基盤を整えようとしているのか。（2026/5/26）

Microsoftが解説
AIコーディングツールの”しくじり”3選　「MCPを増やすほど賢くなるは誤解です」
Microsoftは、AIコーディングエージェント導入時に企業が陥りやすい3つの失敗パターンと、AIを自社環境向けに最適化する「Agent Experience」（AX）の考え方を公式ブログで公開した。（2026/5/26）

予算を食いつぶす過剰プロビジョニング
「クラウドは無限」の幻想を捨てる　他業界に学ぶリソース適正化の極意
クラウドの「無限スケールアウト」は料金の増加とシステムの脆弱化を招く。航空や電力など他業界のキャパシティー管理手法をクラウド運用に応用し、適正なリソース割り当てを実現するための実践的な手法を解説する。（2026/5/22）

安易な「脱オンプレミス」は危険
巨大DBをOCIでクラウド化　パナソニックIT会社が年間7000万円を削った移行術
大規模データベースのハードウェア保守切れが迫る中、安易なクラウド移行は高額な費用を生む。パナソニック デジタルはいかにしてデータベースの性能を落とさず、年間7000万円の費用削減を実現したのか。（2026/5/20）

“未文書化知識”を発見する需要駆動型コンテキスト
AIエージェントに敢えて失敗させて“ドキュメントの抜け穴”を探る「DDC」とは
IKEAのプリンシパルエンジニア、ラジ・ナバコティ氏は、AIエージェントが十分機能しない原因はモデル性能ではなく「ドキュメントの未整備」にあると指摘する。その対策として同氏が紹介するのが、「DDC」だ。（2026/5/20）

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