バックエンド運用から新しい製品、サービス、顧客体験の提供にいたるまで、すべての分野の企業があらゆる処理をアプリケーションが担っている。そのため、システムインフラの可用性と計画外のダウンタイムを解消することが、従来よりも重要視されている。
また、さまざまな業界でデジタル化が進んだことで、システムダウンへの対応コストは今後さらに増加すると予想される。そのため、システム性能の評価基準の1つである「可用性」がより重視されるようになった。
システムの可用性を向上し、ダウンタイムのない運用サイクルを確立するために必要なこととは？ 以下の資料では、機械学習を活用した予測分析が実現するダウンタイムの回避・自動回避のアプローチを解説。99.9999％を超える可用性を実現した事例を紹介する。
ホワイトペーパー