コンテンツ
- ITパフォーマンスとは
- ITパフォーマンスの測定方法
- 現在のパフォーマンスパラメータとは何ですか？
- 現在の方法論の欠点は何ですか？
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- ビッグデータと分析がどのように役立つか
- 結論
出典：Oez / Dreamstime.com
取り除く：
ビッグデータ分析を使用していないITビジネスは、その潜在能力を完全に失っています。
ビッグデータ分析は現在、すべてのビジネス管理およびソリューションの一部です。営業部門から顧客サービスまで、すべての部門がビッグデータ分析の力を活用してそのメリットを活用しています。 IT部門も例外ではありません。パフォーマンスや予算のプレッシャーなどの問題に直面しています。したがって、IT部門は洞察からも利益を得て、パフォーマンスを向上させることができます。従来のITソリューションは、セキュリティやネットワークなどの特定の領域に焦点を当てていますが、IT環境の全体像を明らかにするものではありません。ここで、ビッグデータと分析は、1つの場所にすべてのデータを収集し、ITランドスケープ全体の真の洞察を得るのに役立ちます。
ビッグデータ分析は、ITビジネスのあらゆる種類の問題に直面する力を与えます。内部操作も処理できます。つまり、要するに、ビッグデータ分析はビジネスの生産性レベルを向上させ、発生する追加コストを削減し、優先順位に従ってプロセスを合理化します。 （ビッグデータ分析がビジネスでどのように役立つかについての詳細は、ビッグデータ分析がビジネスインテリジェンスのギャップを埋めることができるかを参照してください。）
ITパフォーマンスとは
従来、ITパフォーマンスには、フィールドに関連するさまざまなパフォーマンスメトリックの監視と測定が含まれます。これは基本的に、ITビジネスのインフラストラクチャ、運用、管理のパフォーマンスを評価するために行われます。さらに、ITパフォーマンスには、次のような他のいくつかのカテゴリがあります。
- ネットワーク性能
- アプリケーションのパフォーマンス
- システム性能
- 業務トランザクションのパフォーマンス
ITパフォーマンスの測定方法
競争のレベルのため、ITパフォーマンスの測定は常に大きな懸念事項でした。今日、すべての組織がITに対して大きな役割を果たしていますが、ビジネスの中心にITを置くことは、適切なコストとパフォーマンスレベル内でITを運用し続けることとは異なります。パフォーマンスは安定しており、環境のあらゆる種類の変化の影響を受けません。これは、今日の刻々と変化する世界では非常に一般的なことです。顧客が状況について不平を言うまで待つことはもはや受け入れられません。それはビジネスを失うことを示している可能性があるからです。今日では、故障が発生する前にすべての問題を解決することが理想的です。
そのため、従来のITビジネスでは、各セグメントを個別に最適化するために、機能ごとに異なるツールを使用しています。しかし、これらの異なるツール間の調整は、全体的なビューを得るために非常に重要であるため、これを達成するのはそれほど簡単ではありません。これらのツールは、継続的なスキャンまたはソフトウェア環境での作業によってパラメーターを測定するため、独自の方法で報告します。従来のITでは、インフラストラクチャを測定するためのすべてのツールが存在します。彼らは、より動的で複雑な性質のものではなく、すでに起こったことに対処するのに十分な能力を持っています。従来のITツールは、インフラストラクチャ設定でサービスを監視するのに役立ちます。また、膨大な量のデータを処理できますが、ITインフラストラクチャのパフォーマンスに関する完全に同期された洞察を作成するという点で課題があります。ただし、ITネットワークをプロアクティブに管理するには、開発者は分析的、論理的、リアルタイムのデータを必要とします。そのため、パフォーマンスを測定し、適切な方法で分析を実行するために、最新のツールはアプリケーションレイヤーに重点を置いており、さまざまなタイプのメトリックと大量のデータのソースを追加しています。 （リアルタイムデータの詳細については、リアルタイムビッグデータ分析の長所と短所の比較をご覧ください。）
一般に、IT企業はパフォーマンスを監視するために多くのソリューションに料金を支払いますが、これらのソリューションは通常、ビジネス全体の特定のセグメントのみを監視します。 ITビジネスがパフォーマンスを測定するために使用する重要な機能のいくつかは、ウイルス対策サービス管理システム、すべてのアプリケーションに関する依存関係マッピング、ネットワーク全体の管理、およびデータを中心とした運用パフォーマンスの監視です。
現在のパフォーマンスパラメータとは何ですか？
現在、IT業界のあらゆるビジネスのパフォーマンスをチェックするために、多くの異なるタイプのパラメーターが使用されています。最も重要なものは次のとおりです。
- 管理の監視と制御
- 分析と論理パフォーマンス
- 実行時のパフォーマンス
- リアルタイムのパフォーマンス
- あらゆるレベルのセキュリティ
- 自己解決機能
現在の方法論の欠点は何ですか？
本方法に存在する主要な欠点は、コストだけでなく生産性にも影響します。個々のソリューションは、不足しているものが何であるかをまったく理解せず、彼らが知っているものだけに依存しています。これにより、次のことが起こります。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
- セキュリティの主要な問題
- カバレッジエリアのギャップ
- コミュニケーションのギャップ
- レポートの相違点
- 停止の大幅な増加
- 停止の解決にかかる時間の増加
ビッグデータと分析がどのように役立つか
上記の状況を回避するために、ビッグデータはさまざまなソースからのすべての個々のレポートをまとめ、ETLの継続的なフローを提供します。ここで、ETLとは、抽出、変換、ロードという3つのステップのプロセスの略語です。ビッグデータには、非常に複雑なアルゴリズムを使用してリアルタイムですべてのデータを処理する機能があります。また、高度な分析形式、線形のスケーラビリティ、高いパフォーマンスを利用します。完了後、非常に正確な結果が得られます。
ビッグデータ、ITネットワーク、分析の組み合わせは、IT運用分析セクターと呼ばれます。 IT企業がアーキテクチャの中心にこのセクターを展開すると、複雑で重要なITアプリケーションとサービスの監視が非常に簡単になります。このプラットフォームは、開発者が信頼性と耐久性のある方法ですべてのデータを理解するのに役立ちます。
この競争の激しい市場でITサービスを最適化するために、このセクターのいくつかの用途を見てみましょう。
- 主な用途は、ITインフラストラクチャのリアルタイム監視です。これには、サービスネットワーク内のハードウェアとソフトウェアの間で行われるすべての種類のマッピングが含まれます。 IT環境のパフォーマンスのリアルタイムの概要は、エンドユーザーエクスペリエンスの品質の向上に役立ちます。
- ITインフラストラクチャが直面している問題の根本原因をリアルタイムで見つけるのに役立ちます。解決に時間がかかる問題は自動的に処理でき、そのような問題が発生する前に警告が表示されます。現在、このような分析を実行するには多くの才能のある高価な戦略家が必要ですが、この分野ではすべてが自動的に処理されます。
- あらゆる状況の影響を評価し、重大度に応じて問題をランク付けします。これは、開発者が問題を効率的に解決するのに役立ちます。問題が発生した場合、システムは、損傷の影響を軽減したり問題を解決したりするために使用するサーバー/アプリケーションを開発者に示します。
- 応答性の高いIT開発は、リアルタイムデータの収集、システムの更新、リアルタイムの効果的なマッピングの実行により改善されます。
結論
IT業界にいるのであれば、データの価値を確実に認識しています。それが業界の中心です。ビッグデータ分析を使用してITネットワークを監視および管理すると、ビジネスが健全で完全に更新された状態になります。自分のネットワークを適切に理解するのに役立ち、リアルタイムの意思決定にも役立ちます。このアイデアをビジネスに実装できれば、エンドユーザーサービスが向上し、強力な競争と競合他社のパフォーマンスをさらに高めることができます。