可観測性を実現するIBMのオファリング

最新のネットワークを対象に設計されたIBM SevOne Network Performance Management（NPM）は、機械学習を活用した分析によってネットワーク・パフォーマンスの問題を早期に発見、対処、防止することが可能です。リアルタイムで提供される実用的な洞察を活用することで、エンタープライズ、通信、マネージド・サービス・プロバイダーを結ぶマルチベンダー・ネットワークに問題が発生しないように事前対応的に監視することが可能になります。SevOneを利用することで、ITチームはネットワーク・パフォーマンスを向上させて卓越したユーザー体験を提供できるようになります。

IBM SevOneには、このような主要なメリットがあります。

• 包括的なデータ収集 ー 物理、仮想、ソフトウェア定義の各インフラストラクチャーから、マルチベンダーのネットワーク・パフォーマンスのメトリックとフロー・データを収集します。
• 機械学習による高度な分析 ー プロアクティブなインシデント管理のために、機械学習とインテリジェントなアラートによりベースライン作成を自動化します。
• 視覚化の向上 ー LiveMapsはネットワークに影響を与える最も重要な問題を検出するため、IT専門家は単一のソースからインシデントを迅速に確認できるようになります。
• あらゆるネットワークへの拡張性 ー 業務拡張に伴うスケール・アップの際にもデータをドロップすることなく、エンタープライズ、通信、マネージド・サービス・プロバイダーのネットワークをモニターします。

Databandは確かな信頼できるデータをデータ・プラットフォームのチームに提供できるよう支援するため、ビジネスに影響が出る前に正しくないデータを把握できるようになります。このソリューションは、最新のデータ・スタック内のすべての重要ソリューションからメタデータを収集し、一般的なデータ・パイプラインの動作に基づいて履歴ベースラインを構築し、異常や逸脱とみられるアノマリーやルール違反に対してアラートを発行し、スマートな通信ワークフローを作成することで問題を選別して解決します。

IBM Data Observability by Databandには、このような主要なメリットがあります。

• 早期に検出 ー 不明なデータ・インシデントをピンポイントで特定して、検出までの平均時間（MTTD）を数日間から数分間に短縮します。
• より速く解決 ー インシデントのアラートとルーティングにより、解決までの平均時間（MTTR）を数週間から数時間に改善します。
• 信頼できるデータの提供 ー パイプラインの品質問題の発生状況を可視化することにより、信頼性とデータ・デリバリーのSLAを向上させます。

IBM Turbonomicの継続的な最適化によりチームは安全に自動化を進められるだけでなく、クラウドとデータセンターのコストを財務的にも環境的にも最小限に抑えながらアプリケーションのパフォーマンスを確保できるようになります。IBM Turbonomicの分析エンジンは、アプリケーション駆動型のトップダウン・アプローチを取ります。これによりIT資産を可視化し、信頼できるリソース・アクションをリアルタイムで生成することで、アプリケーションが必要とするリソースだけを消費します。他の最適化ソリューションとは異なり、IBM Turbonomicの自動化は運用化することが可能で、クラウド・チームとITOpsチームが具体的な成果を即座にかつ継続的に達成できるようにします。

IBM Turbonomicには、このような主要なメリットがあります。⁶

• 最適化 ー クラウド消費量を安全かつ自動的に最低でも33%削減します。
• 自動リソーシング ーソフトウェアがリソーシングの決定を代行するため、30%の時間短縮が実現します。
• インフラストラクチャー使用率の向上 ー 年間リフレッシュ・コストを75%削減します。
• インフラストラクチャー使用率の向上により、年間リフレッシュ・コストを75%削減します。³
• アプリケーションの需要把握 ーインフラストラクチャーの増大を70%削減します。
• ROIの向上 ー 6カ月未満で471%のROIを達成します。