ホワイトペーパー
テクノロジーの進化により、データとデータの収集能力は飛躍的に向上した。ただ、データの量と速度が増すにつれ、データから有意義なヒントを得ることはますます難しくなった。仕組みが複雑化し、TTV(Time to Value)が長くなった結果、多くのチャンスが失われ、労力が無駄になりがちなのだ。そんななか、OLTP(オンライン・トランザクション処理)とDSS(意思決定支援システム)のために最適化されたシステムを提供するのがLenovoだ。自社ハードウェアにHCIソリューションのAzure Stack HCIを組み込み、そのうえで稼働するMicrosoft SQL Serverを最適化している。
本資料では「Lenovo Solutions for Microsoft SQL Server on Azure Stack HCIソリューション」の詳細を解説している。
AI×ハイブリッドクラウド活用の「最適解」とは？ビジネス成果につながるインフラ実装と事例
エージェントAIで実現する「自律的なビジネス運用」、自動化から自律型組織への変革の道筋
「生成 AI 活用」国内企業・自治体の事例集―― ユースケースから見る実践方法
AI効果を最大化するPCとは？ MicrosoftとIntelが語る次世代PC活用の最前線
AIでテスト工数を抑える、QA支援基盤の現実解
なぜ、今SBOMが必要なのか--能動的サイバー防御時代に求められる運用の勘所を解説
「情シス不足」が生み出す2大リスク--多忙な情シス部門が手放すべき業務とは？
「生成 AI 活用」国内企業・自治体の事例集―― ユースケースから見る実践方法
DXを阻害する“三すくみの関係”を解消、全社DX推進のための「共通基盤」構築のポイント
情シスが直面する法規制の強化、データ主権を実現する 5 つのステップ
